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G库电竞app_NVIDIA的“新金矿”

更新时间:2021-07-19

本文摘要:旋转的未来,我们很可能亲眼目睹暴富的英伟达。两天前的2017台北电脑展上,黑色皮衣的朱教主再次出现,在独立国家的人工智能论坛上再次公开发表了主题演说。 出乎意料的是,演说的内容主要来自半个月前的GTC:新的硬件TeslaV100,新的自动驾驶结构NVIDIADRIVE,与丰田合作,新的机器人云平台。这些内容(公共编号:)以前已经开展了报道,还有其他新的吗?事实真的是-NVIDIA。

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旋转的未来,我们很可能亲眼目睹暴富的英伟达。两天前的2017台北电脑展上,黑色皮衣的朱教主再次出现,在独立国家的人工智能论坛上再次公开发表了主题演说。

出乎意料的是,演说的内容主要来自半个月前的GTC:新的硬件TeslaV100,新的自动驾驶结构NVIDIADRIVE,与丰田合作,新的机器人云平台。这些内容(公共编号:)以前已经开展了报道,还有其他新的吗?事实真的是-NVIDIA。HGX合作伙伴计划,NVIDIA协会与富士康、英业达、广达计算机、纬创四家ODM一起推进AI云计算的硬件普及。

听起来不简单,但要求人工智能领袖NVIDIA能赚多少钱,同时也会影响人工智能转变人类生活所需的时间。NVIDIA,依然是变革中的AI巨头NVIDIA,DGX-1的内部照片显示我们公司已经是人工智能公司了。与其他公司相比,相信NVIDIA已经是人工智能公司的评价很少。

事实上,仅次于赞成的声音是来自NVIDIA家的财报。为了更加显着的的对比,收集了过去的2,年间NVIDIA季度的财务报告数据,在折线图中回答如下。但是,从折线图来看,消费显示卡所肩负着游戏的用途仍然是NVIDIA收入中最轻的部分,也要求参加NVIDIA季度的财务表现。这也给许多普通投资者留下了话柄:想起人工智能就不想起NVIDIA,但实质上NVIDIA也不能说自己现在几乎是人工智能公司。

但是,只看收益数据也几乎不正确,特别是上图中的数据中心最近在第三季度出现了强烈的下跌,所以我们以整体收益率的方式考虑变化。从整体百分比的角度来看,蓝色游戏占有的大部分,灰色数据中心的快速增长是显而易见的。无视,只剩下的3个板块,包括汽车在内有急剧下降的倾向。有趋势,为什么数据中心这项业务进展那么快?这背后有一系列问题。

例如,很多人不是专业卡,而是自由选择高级消费级显示卡,或者专用服务器计算模块的单价过高,相反,这些云设备的不足也不会给场景的探索带来障碍。可以说,这不仅是NVIDIA已经到达嘴里的肥肉,也是需要前进的方向。因此,NVIDIA再次接受ODM(工厂委托设计代理)的合作。

虽然不引人注目,但野心充足:NVIDIA。HGX架构NVIDIAHGX-1宣传照片作为计划背后的主角-NVIDIAHGX架构主要包括Tesla系列GPU、NVIDIA的NVLink两个重要的部件。

首先,Tesla系列GPU比普通消费级产品更快。这一点可以从以下列表中显示,表中有7种Tesla系列的代表性产品。

当然,在这个表之前,有可能有像TeslaK80这样最重要的产品,但在这里我们继续忽略。一共是7种产品,但他们之间仅次于发表时间隔不到19个月,接近2年。

既然是运算设备,首先关心的自然就是计算能力,Maxwell、Pascal、Volta三代架构的递交给计算能力奠定了基础。当然,这两年的两年里,GPU芯片的制造过程也有所提高,这样在大大升级GPU芯片的前提下,风扇效果仍然可以得到保证。除了意味着参数外,SXM的形状和模块的引进在一定程度上是最重要的。名字乍一看与笔记本中传统使用的MXM规格相对应(SXM更小),但在模块方面使用了非常失去心理疾病的方案-左右两部分合计800pin。

多达1000pin的芯片也只剩下CPU。这种比通常显示卡规格的PCIe,X16的双面,164的针脚多的方案,一方面为未来的GPU运算核心升级留下了馀地,另一方面为NVIDIALink奠定了基础。TeslaP100处理器模块的背面(两个白色长方形即插槽)接下来非常简单地说,这个技术比GTC2014年开始展出。

当时官方提出的参考性能是NVIDIALink几乎需要普通显示卡5~12倍的传输速度。除了链接GPU和GPU,还可以链接。

毕竟TelaV100是如何制作900GB/s的,RAM比特率令人难以置信,现在没有人告诉我。唯一可以确认的是,在高速访问数据的数据中心,比特率稍长一点总是好的。这么强大的技术,NVIDIA并没有想到隐藏着拜拜。

今年3月9日,NVIDIA宣布重新加入OCP,最后与微软公司合作发售的HGX-1超算模块,CPU方面没有品牌允许,Intel和AMD家的产品都可以。根据跟踪,OCP(对外开放计算项目)实质上是跨越公司设计和生产数据中心产品的组织。其中包括英特尔、诺基亚、苹果、谷歌、微软、希捷、戴尔等一系列着名公司。该组织的目的也非常简单——设计和构建最有效的服务器,同时使存储服务器和数据中心更加灵活。

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实质上,以前自己开发了另一套HGX架构机器,BigBasin系统的Facebook,需要上载自己机器的主板设计图。顶级ODM巨头楚重聚,吹进占号角?说明了以前的很多相关信息,可以再次返回这次泄露的信息。

但是,NVIDIA自自己在数据中心市场的投入不会增加,而且HGX的框架已经完善,技术也在成熟期领先。下一个问题非常简单,如何让尽可能多的人销售为数据中心制作的GPU产品。

答案实质上是两个字——价格。市场上销售的非公开GTX1080对于降低成本,NVIDIA自己有发言权。

为了减少风险,有必要在市场内维持一定的竞争关系。主板和显示卡制造商仍然使用相同的模式:通过Intel/Nvidia获得核心运算芯片。其他部件,如PCB、电子部件等,已经完成了这些ODM的制造商。

然而,ODM不仅负责生产管理,还利用自己在生产过程中的丰富经验,协助NVIDIA大幅降低生产成本。由于这种做法是一个人承认的,NVIDIA一口气来到了4家,这些ODM之间没有构成别的竞争关系,最后的产品、经营战略、销售价格等可能会在竞争中产生不同,这与消费者自身的条件不同朱教主多次给钢铁侠ElonMusk送DGX-1。

OpenAI很明显,由这些ODM领袖和NVIDIA构成的新型领袖加快了服务器大军在2017年之内有可能不来,他们的目标是为了现在所有存储在服务器或者产生的数据获取处置能力。如果成功的话,也有可能再生与消费水平相同的数据。之后也有可能成为NVIDIA的跳板,反过来前进生活中分布式的节点。

在游戏不仅仅是下一个显示卡时代,NVIDIA已经准备好迎接数据中心。一旦这一步,NVIDIA离业绩暴富不远。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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