而GPU凭借其大规模并行架构,完美胜任这一任务。 到2011 年,AI研究人员发现,英伟达的GPU具有处理深度学习庞大计算需求的能力。 谷歌、斯坦福大学和纽约大学的研究人员开始使用英伟达GPU加速AI开发,达到了以前只有超算才能实现的性能。 2012年出现了突破。多伦多大学的Alex Krizhevsky利用英伟达GPU赢得了ImageNet图像识别竞赛。
英伟达推出AI芯片Blackwell GPU,成本和能耗降低25倍 在人工智能的热潮下,H100 等明星 AI 芯片使的市值一度增至数万亿美元,甚至有望超过谷歌母公司 Alphabet 和亚马逊。 3月 18 日,在 2024 年 GPU 技术大会上,英伟达创始人兼 CEO 揭开了 Blackwell GPU(图像处理单元,Graphics Processing Unit)的面纱。 他表示:“...
NVIDIA:GPU背后的科技巨头 NVIDIA(英伟达™)公司,纳斯达克代码:NVDA,是全球视觉计算技术的领导者,也是GPU(图形处理器)的发明者。NVIDIA的高性能GPU广泛应用于工作站、个人计算机、游戏机和移动设备,能够生成令人惊叹的互动图形效果。NVIDIA的产品线非常广泛,包括面向娱乐和消费市场的GeForce®系列,服务于专业设计和可视化...
架构亮点:NVIDIA Tesla 是全球机器先进的数据中心 GPU,Tesla 加速器有能力以前所未有的超快速度运行更大型的模拟。 架构命名背后的科学家: NVIDIA Tesla GPU 架构以先锋电气工程师和发明家 Nikola Tesla 的名字命名。 *本文来源于NVIDIA英伟达。与NVIDIA产品相关的图片或视频(完整或部分)的版权均归NVIDIA Corporation所...
8月14日早上北京时间7点,在SIGGRAPH 2018计算机图形与交互技术大会上,英伟达创始人兼CEO黄仁勋推出世界上第一款光线追踪GPU!据媒体报道老黄把这块GPU称作”自2006年以来最重要的一块GPU“,耗时10年打造。 光线追踪GPU使用的核心架构即是英伟达此次推出的全新架构——图灵(Turing)。
在这个比赛中取得突破的AlexNet的发明人亚历克斯就使用了英伟达的GPU,证明了GPU非常适合用于有许多并行计算的神经网络,比CPU快得多。在这之后的几年,其他人都开始采用GPU,比谁能将网络做得更大,层数更多。从此以后,GPU成了神经网络计算的引擎,相当于CPU对电脑的作用一样。
这一年对于NVIDIA来说是里程碑式的一年。NVIDIA发明了GPU,并走上了重塑行业的道路。 NVIDIA推出全球首款图形处理器(GPU,Graphics Processing Unit)——GeForce 256,将其定义为 “具有集成变换、照明、三角设置/裁剪和渲染引擎的单芯片处理器,每秒处理至少1000万个多边形。” 现代GPU每秒处理超过70亿个多边形。
作者: $英伟达(NVDA)$ 1999 年,Nvidia发明了 GPU(图像处理单 元),最初主要应用于游戏画面渲染。
所以,把自己和“GPU发明者”这个称号绑定起来,其实英伟达的市场营销的意味很浓。现在看来,这是老黄刻意为之。这是因为,当时的世界是英特尔的CPU所称霸的世界。而英伟达要想跟英特尔对打、唯一能杀出一条血路的策略,就是营销GPU。图形处理器GPU和中央处理器CPU具体的区别在:CPU就像一个学识渊博的教授,什么都...
NVIDIA(英伟达),一家对计算机行业产生了重大影响的公司,有着令人着迷的历史。让我们深入了解一下它的发展历程:创立(1993年):Jensen Huang(美籍华人黄仁勋)与Chris Malachowsky和Curtis Priem于1993年4月5日共同创立了Nvidia。他们的愿景是将3D图形引入游戏和多媒体市场。这三位工程师的目标是改变图形处理的...