全新实例搭配AWS Marketplace上的NVIDIA CUDA-X AI 加速软件,适用于经济高效的机器学习、深度学习和图形处理。 AWS近日宣布其全新Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)G4实例将采用NVIDIA T4 Tensor Core GPU,计划将于未来几周内推出。 全新G4实例将为AWS客户提供一个通用型平台,以经济高效的方式实现各类AI服务的部署
NVIDIA
YXQ . 2019-04-03 1015
在近日举办的旧金山游戏开发者大会上,NVIDIA宣布一系列升级,旨在强化NVIDIA GeForce GPU的核心平台,允许游戏开发者为游戏添加实时光线追踪技术。 这些升级主要针对Microsoft DirectX™光线追踪(DXR),且在PC游戏生态系统中扮演重要角色,包括: 将实时光线追踪集成到世界上最流行的商业游戏引擎 - Unreal Engine和Unity中。 GeForce GTX
lp . 2019-03-31 1130
看准资料中心市场,Nvidia宣布以69亿美元买下芯片商Mellanox 绘图芯片厂商Nvidia宣布有意以69亿美元,买下总部设在以色列与美国加州的芯片商Mellanox Technologies,来增加自己在资料中心产品的市场优势。这将是Nvidia成立以来,最高金额的并购交易。 Nvidia这几年来,在执行长黄仁勋的带领下,不断朝着资料中心市场发展,说服拥有资料中心的企业,导入Nvidia的
芯片
lp . 2019-03-27 1145
根据麦肯锡的一项研究,缺乏适当的技能是机构在采用人工智能的时候所面临的最大障碍之一。 为了解决这一问题,NVIDIA深度学习学院(DLI)正在推出包括讲师指导和自定进度在线课程在内的全新课程,以帮助开发人员和数据科学家通过深度学习和GPU加速计算解决现实挑战。 NVIDIA深度学习学院的新动手AI课程于3月17日至21日在美国加利福尼亚州圣何塞举行的GPU技术大会上启动。本届大会提供了超过75个讲
lp . 2019-03-25 1085
NVIDIA Omniverse能够让团队交互协同作业,使用符合行业标准的2D和3D软件创建并渲染场景。 NVIDIA今日推出开放式协作平台Omniverse,这一平台可简化工作室的实时图形工作流程。 Omniverse的双向通道入口可支持行业标准应用(如Autodesk Maya、Adobe Photoshop和Epic Games的Unreal Engine等)之间的实时连接。 这一全新开放式
YXQ . 2019-03-25 990
在3月18日开幕的NVIDIAGPU技术会议(GTC)上,NVIDIA公布了其最新的图像处理研究成果—GauGAN,一种基于生成的对抗性网络技术,能够将分割的地图转换成真实的照片。 就算你是一位毫无绘画基础的新手,“GauGAN”也可以将你的简单涂鸦同步成精美风景照片。 “GauGAN”收集了超过100万张图片作为数据基础,使用深度算法让AI进行学习,最终能够在像素级的精度上分析图像,分割,并生成
lp . 2019-03-25 1100
AWS IoT Greengrass助力 NVIDIA Jetson在边缘设备端实现人工智能的无缝部署。 NVIDIA 今日宣 布与亚马逊 AWS IoT 展开合作,让 NVIDIA® Jetson™助力用户在数百万台连接设备上部署 人工智能与深度学习。 这一联合解决方案能够在 AWS 上轻松创建、训练并优化模型,并使用 AWS IoT Greengrass 将模型部署至采用 Jetson 的边
YXQ . 2019-03-22 1025
由惠普、戴尔、联想领衔的全球系统制造商推出集成NVIDIA Quadro RTX GPU和NVIDIA CUDA-X AI的工作站,以大幅提升生产力。 NVIDIA与全球领先的OEM厂商和系统制造商合作推出强大的全新工作站,旨在助力数百万数据科学家、分析师和工程师更快速、准确地做出业务预测并提高生产力。 该系统专为数据分析、机器学习和深度学习而设计,提供了极强的计算性能和工具,可应对金融、保险、零
YXQ . 2019-03-22 1045
Adobe、Autodesk、达索系统、Epic、Unity等多家公司的顶级设计和渲染工具将在2019年新版本中采用NVIDIA RTX。 NVIDIA今日宣布全球顶级3D应用供应商已在其即将发布的的产品版本中采用NVIDIA RTX™光线追踪技术,这些供应商为设计和内容创建制造了最为重要的工具。 NVIDIA RTX为超过900万的活跃艺术家和设计师们带来了突破,比如借助光线追踪照明与复杂的模型
YXQ . 2019-03-22 990
在数据分析、机器学习和深度学习领域中工作的数据科学家们将能够借助NVIDIA全新CUDA-X AI库实现速度的大幅提升。 CUDA-X能够充分利用Tensor Core GPU的延展性,为以下领域提供加速: 应用于从数据采集、ETL、模型训练、到部署过程中的数据科学。 用于回归、分类、聚类的机器学习算法。 所有深度学习训练框架,且此版本针对NVIDIA Tensor Core GPU进行了自动优化
lp . 2019-03-22 1070
绘图芯片大厂英伟达(NVIDIA)在今年的绘图处理器技术大会(GTC)中,并没有宣布新一代7纳米绘图芯片Ampere(安培)的任何讯息,就连NVIDIA何时可能采用7纳米制程也没有任何时间表。然而NVIDIA总裁暨执行长黄仁勋说,选择12纳米是因为这是对NVIDIA最好的制程,未来会聚焦在运算效率及架构上,并不急于进入7纳米世代。 业界人士指出,NVIDIA已透露在目前主流的绘图芯片Turing(
工程师吴畏 . 2019-03-21 1035
3月19日,NVIDIA在硅谷召开了GTC 2019主题演讲,NVIDIA CEO黄仁勋发表演讲,正式发布了机器人开发者工具箱Jetson Nano,可以为机器人设计引入AI算力。 Jetson Nano是一款类似于树莓派的嵌入式电脑设备,其搭载了四核Cortex-A57处理器,GPU则是拥有128个NVIDIA CUDA核心的NVIDIA麦克斯韦架构显卡,内存4GB LPDDR4,存储则为16G
嵌入式
工程师吴畏 . 2019-03-19 980
NVIDIA 正在与全球科技巨头和美国顶级超级计算实验室开展合作,为数据分析和机器学习,这一高性能计算发展最为迅猛的领域带来加速支持。 这一新计划标志着高性能计算加速工作迎来了一个关键时刻,预计在未来几年内,高性能计算的市场规模将迎来显著的增长。全球数据量每年都会翻倍,但随着摩尔定律的终结,CPU 计算已遭遇到了瓶颈。 通过与 Microsoft、Cisco、Dell EMC、Hewlett Pa
cc . 2019-02-22 1030
ZYD . 2019-02-22 970
绘图芯片大厂英伟达(NVIDIA)大砍2019年会计年度第四季财测,由原本预估的27亿美元下修至22亿美元,季减率扩大到逾3成,NVIDIA总裁暨执行长黄仁勋更直指第四季面临的动荡超乎寻常且令人失望。法人认为上半年NVIDIA都面临库存去化压力,包括台积电、日月光投控、京元电等供应链接单恐难成长。 NVIDIA指出,下修上年度第四季财测(今年1月27日止),主因包括大陆地区电竞相关绘图芯片需求低于
工程师吴畏 . 2019-01-30 1035
NVIDIA的RTX 20系显卡首发了GDDR6显存,相较GDDR5/5X,它具有单片容量更大、电压低以及针脚带宽/速度更高的优点。 然而,秉着“好货不便宜”的原则,GDDR6显存芯片的成本的确有些吓人。 据外媒报道,流出的元件价格显示,14Gbps的高频1GB GDDR6显存芯片的价格比8Gbps的1GB GDDR5贵70%之多。即便是12Gbps的普通GDDR6芯片,也比1GB GDDR5要贵
工程师吴畏 . 2019-01-02 985
NVIDIA日前发布了Turing图灵架构的顶级游戏+计算卡Titan RTX,基于完整满血的TU102核心,价格高达20999元人民币(海外2499美元)。 日前,国外硬媒已经纷纷发布了游戏评测,对比者当然是RTX 2080 Ti。然而,结论是,从打游戏的角度,贵了1倍的TITAN RTX 性价比是在太低。 3DMark Time Spy测试:TITAN RTX约比2080 Ti提升4~6%。
工程师吴畏 . 2018-12-25 1030
NVIDIA下个月将会发布面向主流性能级市场的图灵架构新卡RTX 2060,取代目前GTX 1070的地位,种种迹象表明会配备1920个流处理器。 今天,GeekBench数据库里出现了一款NVIDIA的新卡,检测有14个计算单元,按照正常设计那就是对应896个流处理器,显然是入门级的图灵卡。 核心频率最高1.56GHz,显存容量4GB,几乎肯定会换成GDDR5。 OpenCL通用计算性能相比于G
工程师吴畏 . 2018-12-25 920
2018年各业者发展AI芯片策略,NVIDIA借不断更新软件、服务与框架,建构护城河,以降低潜在客户导入AI成本与增加现有客户转换成本。英特尔(Intel)于AI领域已发起数十起并购,产品路线逐渐明朗,未来整合综效为重点。 超微(AMD)保持更新AI加速器,然现阶段比起加强发展刚起步的服务器AI加速器市场,抢占服务器CPU市场对其营收与市占较为有利,预估超微服务器CPU市占与营收在2019年将双双
amd
cg . 2018-12-20 1485
13日报导,NVIDIA Corporation虽凭借通用GPU(GPGPU)登上人工智能(AI)芯片一哥位置、但竞争对手早已在一旁虎视眈眈。美国低功耗现场可程序逻辑门阵列(FPGA)制造商Xilinx表示,伙伴厂商利用FPGA芯片进行基因体定序与优化语音识别所需的深度学习、察觉FPGA的耗能低于GPU且处理速度较快。相较于GPU只能处理运算,FPGA能以更快速的速度一次处理所有与AI相关的信息。
未知 . 2018-11-26 1475