| AI耗電量 | 電力 | 用電量 | AI推論 | 能源 | google | AI搜尋 | Nvidia | AI伺服器 | ChatGPT

科學家預估AI到2027年的用電量堪比荷蘭

數位經濟平臺Digiconomist、比特幣耗電量指數的創辦人Alex De Vries預估到了2027年,AI的用電量可能等同於荷蘭一年的電力使用

2023-10-12

| Nvidia | 歐盟 | 壟斷 | A100 | H100 | AI晶片

法國政府搜索Nvidia辦公室,歐盟評估啟動反托拉斯調查

法國為調查Nvidia是否有壟斷AI晶片市場的行為,搜索這家GPU大廠辦公室,歐盟競爭委員會也在蒐集資訊,以決定是否對Nvidia啟動正式調查

2023-10-02

| DOCOMO | Nvidia | 5G | GPU

NTT DOCOMO與Nvidia合作以GPU加速5G網路

電信公司NTT DOCOMO推出5G Open RAN解決方案OREX,其採用Nvidia GPU與資料處理單元(DPU),能透過硬體加速5G資料處理,提高虛擬無線接取網路(vRAN)的效能

2023-09-28

| Xanadu | Nvidia | 量子

Xanadu與Nvidia合作突破量子模擬瓶頸,在超級電腦加速模擬可達36量子位元

Xanadu研究人員利用cuQuantum SDK和PennyLane函式庫,在超級電腦上分散加速模擬36量子位元,達到目前其他研究的2倍量子位元數

2023-09-14

| Nvidia | LLM | 推論

Nvidia開源TensorRT-LLM函式庫強化H100 GPU大型語言模型推論效能

Nvidia推出TensorRT-LLM模型最佳化函式庫,強化H100 GPU推論能力,協助開發者高效運行大型語言模型,結合動態批次處理技術,提高GPU使用效率

2023-09-12

| 通用場景描述 | Universal Scene Description | 3D | OpenUSD | AR | 皮克斯 | adobe | 蘋果 | Autodesk | Nvidia | Joint Development Foundation

皮克斯、蘋果、Adobe與Nvidia成立OpenUSD聯盟以推動3D內容的開放標準

OpenUSD聯盟旨在推動開源3D圖像資料交換框架「通用場景描述(Universal Scene Description)」的標準化與未來發展

2023-08-03

| Neuralangelo | Nvidia | 2D轉3D | AI模型

Nvidia公布能將2D影片轉成3D的AI模型Neuralangelo

Neuralangelo模型具備即時神經繪圖原語(instant neural graphics primitives)技術,讓創作者能將智慧型手機拍攝的2D影片素材,重建成高質地的3D物件

2023-06-02

| Nvidia | 黃仁勳 | AI

快者生存

Nvidia目前雖然是大家看好的IT廠商,但在各種不確定因素的夾擊之下,仍面臨許多挑戰,能否穩抓商機、繼續保持榮景,不僅要看Nvidia的「大腦」、「身手」是否夠明快,合作廠商能否穩定、及時地供應他們與用戶需要的配備,以及他們如何與整個世界的各種AI計畫合作、端出具體成效,將是關鍵

2023-06-02

| Nvidia | 生成式AI | 超級電腦 | DGX GH200 | DGX

Nvidia新一代生成式AI運算引擎DGX GH200亮相,不只記憶體頻寬增長破百倍,效能更媲美全球超級電腦Top1突破Exaflop大關

Nvidia發表了新款AI超級電腦系統DGX GH200,作為新一代生成式AI的加速運算引擎。以32個pod組成的DGX GH200運算叢集,可提供高達1 Exaflops的AI運算效能和破百TB的超大記憶體空間。

2023-05-30

| Nvidia | ACE for Games | 生成式AI

Nvidia遊戲AI服務ACE for Games可生成栩栩如生的電玩角色

Nvidia強調遊戲工作者可在ACE for Games平臺上,打造和部署客製化的AI模型,以生成能和玩家自然互動的遊戲角色

2023-05-30

| Nvidia | 財報 | AI

Nvidia營收下滑13%,股價卻大漲20%

即便前一季營收比去年同期縮水1成,但Nvidia與投資人都看好AI晶片需求量持續增加,讓這家GPU大廠財報日盤後股價登上歷史新高

2023-05-25

| 生成式AI | 超級電腦雲服務 | Nvidia | ChatGPT | 黃仁勳 | 雲端AI工廠 | DGX Cloud

【ChatGPT浪潮來襲,帶動平價客製化AI模型新需求】Nvidia大進擊,從AI軟硬體商變成雲端AI供應商

從頭訓練出1,750億個參數的GPT-3模型,得用1024顆A100 GPU花上24天運算,光是硬體設備費就超過7億元,只有少數超大型企業才有能力負擔。看準企業平價客製化生成式模型的龐大需求,Nvidia趁勢發表了全新的商業模式,要讓企業可以按月租用AI超級電腦

2023-04-07