Как сообщает Jiemian News, 21 ноября Nvidia объявила, что Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise и Lenovo интегрируют технологию Nvidia Spectrum-X Ethernet в свои линейки серверов, чтобы помочь корпоративным клиентам ускорить бизнес генеративного ИИ. В то же время графические процессоры NVIDIA Spectrum-X и Tensor Core, программное обеспечение AI Enterprise и программное обеспечение AI Workbench будут интегрированы в серверы трех основных вендоров для формирования полного набора AI-решений, и ожидается, что серверные продукты, включающие вышеуказанные решения, будут запущены в первом квартале следующего года.

Новости от 24 октября компания по добыче биткоинов Crusoe Energy получила обязательство по финансированию в размере 200 миллионов долларов под залог активов от инвестиционной компании Upper90, а привлеченные средства планируется использовать для дальнейшей покупки графических процессоров (графических процессоров NVIDIA H100 Tensor Core) для расширения облачного бизнеса, Upper90 отвечает за предоставление всех средств для этого долгового финансирования, и ожидается, что дополнительные мощности графических процессоров будут предоставлены клиентам в первом квартале 2024 года. По данным Wall Street News, Upper90 — это гибридная кредитная фондная компания, основной задачей которой является предоставление решений для финансирования начинающих технологических компаний. Crusoe Energy взяла чипы в качестве залога по кредиту, а на погашение основного долга и процентов уйдет три с половиной года, и она утверждала, что стоимость каждого H100 будет сохраняться в течение 6 лет, при этом не более 50% стоимости будет выплачиваться в течение 2 лет, и заявила, что компания может не только возместить первоначальную стоимость чипов в течение этого периода, но и получить валовую прибыль в размере 100 000 долларов на чип.

Согласно отчету Совета по инновациям в области науки и технологий от 6 октября, на недавней конференции по запуску нового продукта Google официально представила новое поколение флагманских телефонов Android серии Pixel 8/Pro, оснащенных чипом Tensor G3, который может работать более сложная модель ML (машинного обучения)), добавив в новый телефон ряд усовершенствований искусственного интеллекта, таких как чтение веб-страниц пользователям на разных языках и «более естественными» голосами, а также виртуальные помощники, говорящие более естественно. Google отмечает, что Pixel 8 Pro — это первый телефон, на котором базовая большая модель Google работает непосредственно на устройстве, что требует в 150 раз больше вычислений, чем самая большая модель ML на Pixel 7. В то же время Google объявила о запуске «Ассистента с Bard» для устройств Android и iOS, который сочетает в себе функцию личного помощника мобильного телефона с генеративным искусственным интеллектом.Пользователи могут взаимодействовать с Bard Assistant посредством текста, голоса или изображений. , он мультимодальный.

Согласно отчету Jiemian News от 23 августа, Nvidia запустила несколько технологий искусственного интеллекта для улучшения игровой графики и производственных процессов, включая DLSS 3.5, который будет запущен этой осенью на основе технологии реконструкции света с улучшенным искусственным интеллектом. ИИ, обученный суперкомпьютерами NVIDIA, может создавать более качественные изображения с трассировкой лучей для игр и приложений с интенсивной трассировкой лучей, что еще больше повышает производительность игр с трассировкой лучей. В истории технологии игровой графики Nvidia использовала ИИ для улучшения игровой графики, например, в самом раннем внедрении технологии DLSS (Deep Learning Super Sampling). Принцип DLSS заключается в том, чтобы использовать компьютер для рендеринга изображения с низким разрешением, а затем восстановить его до изображения с высоким разрешением с помощью обученной модели искусственного интеллекта и специального вычислительного блока (Tensor Core), чтобы сохранить как можно больше. при сохранении высокого качества игрового экрана и вычислительной мощности. В выпуске DLSS 3.5 основное внимание будет уделено улучшению качества изображения при трассировке лучей для достижения более точного освещения.

Согласно сообщению Webmaster's Home от 15 августа, американская компания Groq, занимающаяся производством микросхем искусственного интеллекта, объявила о том, что литейный завод Тейлора, принадлежащий Samsung, будет производить свои 4-нанометровые микросхемы ускорителей искусственного интеллекта. Основатель и генеральный директор Groq Джонатан Росс сказал, что сотрудничество с 4-нанометровым техпроцессом Samsung принесет Groq технологический скачок. Сообщается, что Groq является первым публично известным клиентом завода Taylor, который стал OEM-производителем Samsung. Компания Groq, основанная в 2016 году бывшим сотрудником Google Джонатаном Россом, занимается разработкой микросхем искусственного интеллекта для рынка облачных вычислений. Ключевые сотрудники Groq участвовали в разработке Google Tensor Processing Unit (TPU). После создания компании был запущен GroqChip, способный подключать 16 чипов, оснащенный 230 MBSRAM, с производительностью до 750 TOPS. В апреле 2021 года Groq получила финансирование в размере 300 миллионов долларов США от таких организаций, как D1 Capital и Tiger Global Fund. Завод Samsung по производству пластин в Тейлоре, США, является вторым предприятием компании в США. Завод, который в настоящее время строится, планирует производить чипы с передовым технологическим процессом менее 5 нанометров. Ке-Хюн Кьюнг, председатель и главный исполнительный директор Samsung Semiconductor, заявил, что к концу 2024 года завод Тейлора начнет массовое производство 4-нанометровой продукции.

Odaily Planet Daily News Согласно официальным новостям, сеть вычислительных мощностей AI World завершила второе аппаратное расширение, основной силой являются профессиональные карты NVIDIA A100 и NVIDIA H100, а недавно добавленный H100 обеспечивает двойную точность Tensor Core операции с плавающей запятой в секунду Увеличено в 3 раза, обеспечивая HPC 60 терафлопс операций с плавающей запятой FP64. Высокопроизводительные вычислительные приложения, использующие ИИ, могут использовать точность TF32 H100 для достижения пропускной способности в 1 петафлопс, что позволяет выполнять операции умножения матриц с одинарной точностью без изменения кода.

Согласно новостям IT House от 30 июля, официальный сайт Nvidia объявил, что Amazon Cloud официально запустила новый экземпляр Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) P5 на базе графического процессора Nvidia H100 Tensor Core. Согласно отчетам, сервис позволяет пользователям легко расширять возможности генеративного ИИ, высокопроизводительных вычислений (HPC) и других приложений через браузер. Ключевой особенностью графического процессора NVIDIA H100 является оптимизация Transformer, ключевой технологии, используемой во многих новейших передовых приложениях искусственного интеллекта, что гарантирует более высокую производительность и эффективность H100 в этих приложениях.

30 июня 2023 года, согласно официальной учетной записи WeChat Kingsoft Office: Kingsoft Office и команда NVIDIA сотрудничали, чтобы повысить эффективность распознавания и понимания документов с изображениями с помощью графического процессора NVIDIA Tensor Core и TensorRT. Развернув серверы логических выводов NVIDIA Triton, они успешно оптимизировали использование графического процессора для обеспечения высокой пропускной способности логических выводов. По статистике, по сравнению с использованием ЦП, время его обработки сокращается на 84%. Кроме того, при развертывании сервера логических выводов NVIDIA Triton была достигнута экономия средств на 23 %. Это сотрудничество значительно улучшит возможности обработки изображений Kingsoft Office и предоставит пользователям более эффективные услуги.

По сообщению Financial Associated Press, 30 июня Kingsoft Office сотрудничал с командой NVIDIA, чтобы ускорить внедрение WPS AI и повысить эффективность распознавания и понимания изображений с помощью графического процессора NVIDIA Tensor Core и TensorRT; с развертыванием NVIDIA Сервер рассуждений Triton успешно оптимизировал использование графического процессора для обеспечения высокой пропускной способности логических выводов. По сравнению с ЦП потребление времени конвейерной линии сокращается на 84 %, стоимость развертывания снижается на 23 % за счет развертывания сервера вывода NVIDIA Triton.