近日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋回到了母校美国斯坦福大学，在斯坦福商学院SIEPR经济峰会上黄仁勋表示，英伟达的GPU非常好，即使是AMD等竞争对手的AI芯片是免费的，但它也不够便宜，也是无法击败英伟达。黄仁勋进一步解释说，就AI数据中心的总拥有成本(TCO)而言，英伟达GPU的定价并不重要，我们的TCO要比竞争对手好很多。SIEPR...
近日,英伟达创始人兼CEO黄仁勋回到了母校美国斯坦福大学,在斯坦福商学院SIEPR经济峰会上黄仁勋表示,英伟达的GPU非常好,即使是AMD等竞争对手的AI芯片是免费的,但它也不够便宜,也是无法击败英伟达。黄仁勋进一步解释说,就AI数据中心的总拥有成本(TCO)而言,英伟达GPU的定价并不重要,我们的TCO要比竞争对手好很多。 SIEPR前Tri...
因此,最高的性能也确保了最低的总体拥有成本(TCO)。 TD Cowen分析师马特·拉姆齐(Matt Ramsay):我的整个职业生涯都在数据中心行业度过,但我从未见过像英伟达推出新平台的速度这样快,而且你们的产品在性能上的飞跃尤为显著:训练性能提升了5倍,推理性能更是提高了30倍,这无疑是令人瞩目的成就,但同时也带来了一个有...
增加了延迟;网络负载分布不均,可能导致 " 入汇拥塞 "(incast),即大量数据同时到达某一点时引发的瓶颈;此外,碎片化和低效率的网络设计导致 AI 集群的总成本(TCO)显著增加,因为存在 GPU 和计算资源闲置的情况,造成资源浪费与带宽利用率低,GPU 间的链路如果发生故障,会导致整个任务停滞,影响系统的可靠...
昂贵的后端交换机上有空端口会严重损害网络性能/TCO，因为交换机价格昂贵，尤其是高基数模块化交换机，如 Quantum-X800。此外，在同一个 NVLink 域内使用 64 个 GPU 并不理想。从表面上看，这可能听起来很棒，因为它是 2 的偶数倍——非常适合不同的并行化配置，例如（张量并行 TP=8、专家并行 EP=8）或...
花旗分析团队在最新研报中表示，英伟达在AI基础设施领域的服务器GPU、NVIDIA整机服务器等硬件体系在总体拥有成本(TCO)和投资回报率(ROI)方面的绝对领先地位被强调为数据中心运营商的核心重视因素，他们重视在英伟达的硬件以及CUDA协同加速软件平台上运行各种应用程序(包括AI训练/推理应用程序)的更高级别效能。花旗表示，随着...
首先,GB200将所需的CPU数量减半,从而在总体拥有成本(TCO)上占据了优势。——GH200的价格实在是太贵了,而大多数的AI负载,实际上用不到服务器上昂贵的英伟达Grace CPU所提供的功能。 很多时候,GH200中的Grace芯片只是充当了世界上最昂贵的内存控制器。在可以单独购买GPU的场景下,基本上所有AI大公司都会选择买更多...
UEC将成为初创公司在优化 TCO 的同时驾驭复杂的AI和HPC网络格局的关键。现有的互联技术跟不上加速器发展速度的普遍问题，行业迫切需要新的解决方案来支持更强劲的算力需求。存储技术成长乏力 对于当前的内存行业来说，高带宽内存（HBM）已经成为焦点，HBM几乎已经成为先进制程标配。
在过去,计算机是服务器,这是一件合理的事情。但是今天,计算机是数据中心。你想做的是,你想用最好的TCO创建最有效的数据中心,花1000万美元买48台GPU服务器。它只消耗3.2千兆瓦时的电量,而性能却是前者的44倍。 我们想要所谓的密集型计算机,而不是大型计算机。让我给你看看别的东西。这是1000万美元,960个CPU服...
首先,GB200将所需的CPU数量减半,从而在总体拥有成本(TCO)上占据了优势。——GH200的价格实在是太贵了,而大多数的AI负载,实际上用不到服务器上昂贵的英伟达Grace CPU所提供的功能。 很多时候,GH200中的Grace芯片只是充当了世界上最昂贵的内存控制器。在可以单独购买GPU的场景下,基本上所有AI大公司都会选择买更多...