【新智元导读】在刚刚结束的GTC大会上，黄仁勋公布了英伟达面向未来AI工厂的GPU路线图，从Ampere、Hopper，到Blackwell、Rubin和Feynman，每一代GPU架构都以历史上杰出的科学家命名。这些名字背后，不仅凝聚了人类科学智慧 ...

根据最新消息显示，刚刚发布的Switch 2继续采用NVIDIA ...

近期，投资银行汇丰银行（HSBC）发布了一份颇具分量的报告，指出芯片设计巨头英伟达（NVIDIA）正在逐步失去其GPU产品的定价权。这一言论不仅引发市场关注，还导致英伟达的股票评级从“买入”降至“持有”，目标股价也从175美元调降至120美元。

Nvidia 的 AI Enterprise 套件（包含多个 AI 框架，以及对其推理微服务 NIMs 的访问权限）每个 GPU 每年收费 4,500 美元，或在云端每小时 1 美元。这意味着配备八个模块的 Nvidia HGX ...

快科技3月30日消息，近日，黄仁勋在GTC 2025大会访谈中表示， 依靠环绕栅极（GAA）晶体管的下一代制程技术，将为新一代GPU带来20%的性能提升。

具体来看，GB200 NVL72系统通过连接72个NVIDIA Blackwell GPU，作为一个单一的超大GPU运行， 在Llama 3.1 405B基准测试中，与H200 NVL8相比，实现了高达30倍的吞吐量提升。

GPU再胜一局！2025年3月，Loop Capital爆出一则重磅消息： Apple已向NVIDIA订购总额约10亿美元的GB300 NVL72 GPU集群服务器系统，由Super Micro Computer（SMCI）与Dell联合交付。

NVIDIA这次一共宣布了三款产品，首先是“ Blackwell Ultra GB300 NV72 ”，今年下半年发布， 每个节点配备两颗升级版的Blackwell GPU、一颗Grace CPU，搭配多达288GB HBM3e高带宽内存 ，Dense FP4性能高达15PFlops (每秒1.5亿亿次)。

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度，不受制于供应商限制。 本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIA GPU集群以支持PyTorch分布 ...

Investing.com — 天风国际证券分析师郭明錤近日对有关苹果可能购买Nvidia GB300 ...

Investing.com — HSBC将Nvidia Corp (NASDAQ: NVDA )的评级从"买入"下调至"持有"，理由是在公司进入过渡阶段，迎接机器人和自动驾驶汽车等人工智能市场新机遇之前，近期上涨空间有限。

NVIDIA在最新一轮MLPerf V5.0基准测试中，凭借Blackwell平台大放异彩，展现了其在人工智能领域的卓越实力。 MLPerf，这一由图灵奖得主大卫·帕特森携手谷歌、斯坦福及哈佛大学等重量级机构共同创立的性能基准测试平台，无疑是国际AI领域的权威风向标。它旨在通过标准化测试，全面衡量人工智能硬件、软件及服务的性能表现。