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照片中提到了NVIDIA、NVIDIA HGX、Propelling the Data Center，包含了建築、架構：m、建造
COMPUTEX 2024：NVIDIA展示Blackwell B200與B100加速器參考設計，明顯感受不同TDP設計對散熱器要求的變化
NVIDIA在COMPUTEX 2024期間依照往例於場外的飯店設置情境展示區，其中展示更接近量產的Blackwell平台組合，除了執行長黃仁勳在COMPUTEX 2024主題演講拿出的量產版本GB200模組，還包括在GTC 2024期間僅透過規格資料公布的B100 GPU的參考設計。 GB200正式版模組下方I/O通道改為LGA插槽 ▲GB200正式版本除了晶圓覆有金屬遮罩外，原本Grace CPU下方的多個疑似PCIe插槽也改為LGA插槽 ▲GTC 2024出現的量產版本下方有多個類似PCIe的插槽 GB200模組正式版本雖乍看下與GTC 2024展示的版本酷似，似乎僅有晶片加上金屬遮罩，
Chevelle.fu
10 個月前
照片中提到了ADLINK、ADVANTECH、AAEON，包含了花、文本、儀表
COMPUTEX 2024：NVIDIA黃仁勳於主題演講力挺台灣產業鏈，並深入淺出的方式介紹NVIDIA如何透過GPU與大量軟體資源驅動AI革命
NVIDIA獨立於COMPUTEX 2024大會主題演講前的週日晚間，由執行長黃仁勳於台大體育館親自主持主題演講；這場主題演講可視為黃仁勳回報給台灣產業供應鏈、政府機關與研究單位長期合作的深情告白，無論是開場與台灣科技產業大老走訪夜市的前導影片，台灣科技公司如何應用其技術，還有中央氣象局的氣象預報專案計畫，再再強調NVIDIA與台灣密不可分，也多次感謝台灣產業鏈與NVIDIA攜手共進，同時活動中許多的短片的中文解說，則是透過黃仁勳的聲音訓練的合成語音，黃仁勳還打趣的說她的中文說得不夠好怕詞不達意，只好自己撰稿讓AI代勞。 ▲前導短片是剪輯黃仁勳在COMPUTEX前與台灣科技產業大老四處走訪夜市
Chevelle.fu
10 個月前
照片中提到了NVIDIA、GTC，跟英偉達、英偉達有關，包含了公開演講、黃健森、2024 NVIDIA GTC、圖形處理單元
NVIDIA黃仁勳在財報透露將加速運算產品週期從現行兩年縮減至一年
由於晶片產品研發需要時間與人力，尤其越複雜的運算產品需要更多的開發週期，NVIDIA在數年前定調將GPU產品架構的更迭週期延長至兩年一輪，不過也許是受到NVIDIA因AI迅速發展與成長，NVIDIA執行長黃仁勳在財報會議透露加速運算產品週期將加速到一年，且不僅只有加速CPU產品，還包括CPU、網路產品。 在NVIDIA的財報簡報透露的消息，NVIDIA已經預計在2025年推出暫稱X100的GPU產品(但極可能是代稱，先前傳聞架構名稱將會致敬知名女性天文學家以Rubin為名)，此外還有整合Arm CPU的GX200NVL、GX200，針對基礎設施推論的X40，還有新一代的1,600G網路基礎設施
Chevelle.fu
11 個月前
照片中提到了KEPLER、Graphics、mory 2 to 4X memory，包含了屏幕截圖、黃健森、顯示卡、英偉達、NVIDIA A100 PCIe
自2012年回顧NVIDIA GTC大會，一探NVIDIA如何成就今日CUDA GPU加速運算與AI霸業
在2024年，NVIDIA首次在COVID-19疫情解封後將年度活動NVIDIA GTC大會恢復實體活動，吸引達1.5萬人報名前往美國加州聖荷西參與，也是歷屆規模與參與人數最大的一場GTC活動；筆者很幸運的在約十年前就陸續有機會參與GTC大會，然而自筆者開始接觸GTC活動之初，GTC大會的聲勢與規模與現在截然不同。 回到2012年的時空情境，台灣財經產業一片唱衰NVIDIA並表示隨時可能倒閉，但若從每年GTC的進展，不難看到當前NVIDIA在加速運算與AI的霸業早已有跡可循；以筆者個人的認知，NVIDIA當前的成功，建立在堅持發展認為有未來性的技術，並以GPU為核心一路擴展技術宇宙，待到對的時
Chevelle.fu
1 年前
照片中包含了事件、事件
觀點：NVIDIA Blackwell架構著重結合Grace CPU的GB200 Superchip，意味著NVIDIA逐步減少對x86依賴
NVIDIA在GTC 2024的重點即是宣布全新AI超算GPU架構Blackwell，值得關注的是過往NVIDIA將重點放在整合Grace CPU的「Grace Blackwell」NVIDIA GB200 Superchip，並將GB200構成的GB200 NVL72機架式系統視為新DGX SuperPOD的關鍵架構，對於純CPU的NVIDIA B200相對輕描淡寫。 ▲回顧NVIDIA的GPU加速運算之路，從僅有2家夥伴至今已成HPC與AI產業龍頭 NVIDIA如此大張旗鼓宣傳GB200 Superchip，主要的理由恐怕還是向產業擺明NVIDIA在超算領域正設法減少對AMD與Intel的
Chevelle.fu
1 年前
照片中提到了CC-、பப்、NVIDIA HGX H100，包含了電子產品、電子產品、電腦硬件、母板、微控制器
COMPUTEX 2023 ： NVIDIA 的 Grace CPU SuperChip 、 Grace Hopper Super Chip 與黃仁勳的 The More You Buy 、 The More You Save 大戰略
忘記是從哪一年開始， NVIDIA 執行長黃仁勳在主題演講比較傳統 CPU 運算與 GPU 加速運算的效益時，講出了「 The More You Buy 、 The More You Save 」，從此以後也成為黃仁勳在各大場合比較加速運算優勢時的固定台詞，甚至台下有時也會跟著起鬨隨著黃仁勳一起喊；在 NVIDIA 的 Grace CPU SuperChipe 正式出貨後，黃仁勳的「 The More You Buy 、 The More You Save 」也悄悄的影響到純 CPU 運算的領域。 NVIDIA 就連 CPU 還要比 x86 省電 ▲ NVIDIA 強調 Grace CPU S
Chevelle.fu
1 年前
照片中提到了NVIDIA、HOND，跟英偉達有關，包含了英偉達Quadro、Quadro、圖形處理單元、GeForce
COMPUTEX 2023 ： NVIDIA 執行長黃仁勳強調台灣產業鏈與 NVIDIA 的長期夥伴關係，其 AI 平台是最開放且自雲至端皆可取得的軟體定義平台
NVIDIA 執行長黃仁勳在結束 COMPUTEX 2023 主題演講後的隔一日舉行媒體團訪，也許又是回到熟悉的台灣(註：黃仁勳不僅為台灣出身，在其子於台灣求學與經營酒吧期間也頻繁至台灣)，期間也不斷穿插台語開玩笑，除了先前購買麻花捲、昨日在其中一張投影片暗藏臭豆腐的菜單以外，黃仁勳還大力稱讚中菜的蒼蠅頭，並慫恿外媒雖然名稱聽起來很驚悚但絕對好吃。黃仁勳在正式接受媒體提問前，仍簡略介紹當前 NVIDIA 的策略布局，強調當前的運算產業已經步入軟體定義的加速運算， GPU 的型態也因為異構加速有所變化，同時 NVIDIA 先前的多次併購布局，也皆是為了建構完整的 GPU 加速生態系。 強調與台灣
Chevelle.fu
1 年前
照片中提到了Hewlett Packard、Enterprise、Hewlett Packard，跟惠普企業有關，包含了超級計算機英偉達、NERSC、超級電腦、英偉達、圖形處理單元
美國能源研究科學運算中心以 Perlmutter 超算系統於進行實證，僅使用 GPU 能較 CPU 提升 5 倍能源效率、 9.8 倍天氣預報性能
美國國家能源研究科學運算中心 NERSC 為美國能源局開放科學主要機構，並 2021 年宣布導入全球最高效能的 AI HPC 系統 Perlmutter ，該套系統旨在探索科學研究，搭載 6,000 個 NVIDIA A100 GPU ，可實現 4 exaflops 的混合精度 AI 算力； NERSC 近期透過 Permutter 系統比較純 CPU 節點與透過 GPU 節點的加速運算在四項主要高效能運算與 AI 應用程式的執行結果，透過 NVIDIA A100 加速時，能源效率平均提高 5 倍、同時天氣預報應用程式性能提升 9.8 倍，意味著在一套具備 4 張 A100 的伺服器， NER
Chevelle.fu
1 年前
照片中包含了多功能廳、超級電腦、量子計算、電腦運算、於利希超級計算中心 (JSC)
NVIDIA 、於利希超算中心與 PerTec 共建量子運算實驗室，著重於 HPC 與量子運算工作負載的 NVIDIA 加速系統研究
NVIDIA 宣布在德國於力希研究中心( Forschungszentrum Julich / FZJ )攜手於利希超級運算中心( JSC )合作建立實驗室，與位於慕尼黑的 ParTec 合作，採用基於 NVIDIA 量子運算平台的經典量子超級電腦，借助 NVIDIA 提供一系列 GPU 模擬量子運算的特性，使單一 GPU 加速系統能兼具量子運算與經典運算能力，為混合量子-經典運算的進展跨出一大步；三方將推動對執行 HPC 與量子運算工作負載的 NVIDIA 加速系統的研究。 於利希研究中心為歐洲最大的跨學術研究中心之一，將此實驗是作為於利希量子運算統一基礎設施( JUNIQ )的一部分並進行
Chevelle.fu
1 年前
NVIDIA 企業運算主管指稱 NVIDIA 運算級硬體僅花 2 成時間，其餘 8 成時間專注在演算法等軟體領域
NVIDIA 在加速運算與 AI 的世代引領風騷，其硬體效能表現也成為許多競爭對手、新創公司的比較基準，同時採用 NVIDIA 的系統夥伴私底下也希冀能夠打造取代 NVIDIA 的自主研發硬體，不過截至目前為止仍難以阻止 NVIDIA 在加速運算與 AI 的領先情形； NVIDIA 當前的領先不光只是硬體技術，同時也是軟體工程的結晶，根據 NVIDIA 企業運算主管 Manuvir Das 在一場 FUTURE COMPUTE 的活動聲稱， NVIDIA 在硬體與軟體的時間比重約為 20% : 80% ， NVIDIA 花了更多的時間在研究演算法以及探索其硬體的可能性。 "At NV
Chevelle.fu
1 年前

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