欢迎来到麦文网址导航网 - 一家专业的百度网址大全,免费收录和外链提交平台!
早上好, 游客 <游客> [ 马上登录 | 注册帐号 ]
当前位置:首页 电脑网络硬件数码 NVIDIA

NVIDIA

NVIDIA是GPU(图形处理器)的发明者,也是人工智能计算的引领者。我们创建了世界上最大的游戏平台和世界上最快的超级计算机。我们是自动驾驶汽车,智能机器和物联网的大脑。我们可在笔记本电脑,工作站,移动设备,笔记本电脑,个人电脑等设备上创建交互式图形。

  • 百度权重
  • 360权重
  • 神马权重
  • 搜狗权重
  • 谷歌PR
  • 移动权重
  • 0AlexaRank
  • 3735关注热度
  • 0入站次数
  • 0出站次数
  • 网站简介

  NVIDIA(纳斯达克股票代码:NVDA)是一家人工智能计算公司。公司创立于1993年,总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。美籍华人Jensen Huang(黄仁勋)是创始人兼CEO。2023年5月30日,NVIDIA成为首家市值达到1万亿美元的芯片企业,史上第九家跨入美元市值“万亿俱乐部”的企业。

  1999年,NVIDIA定义了GPU,这极大地推动了PC游戏市场的发展,重新定义了现代计算机图形技术,并彻底改变了并行计算。2017年6月,入选《麻省理工科技评论》“2017 年度全球50大最聪明公司”榜单。

  2020年7月8日美股收盘后,英伟达首次在市值上实现对英特尔的超越,成为美国市值最高的芯片厂商,这也是2014年后再次有新面孔站上美国芯片企业市值第一的位置。

  在GTC 2020主题演讲中,NVIDIA宣布推出Ampere架构,这是NVIDIA发布的第八代GPU架构,包含超过540亿个晶体管,性能相较于前代提升了高达20倍,也是NVIDIA 8代GPU历史上最大的一次性能飞跃。NVIDIA A100是首款基于NVIDIA Ampere架构的GPU。作为一款通用型工作负载加速器,A100还被设计用于数据分析、科学计算和云图形。

  2020年5月21日,NVIDIA发布了截至2020年4月26日的2021年第一季度财务报告。第一季度收入达30.8亿美元,较同期的22.2亿美元增长39%。数据中心收入创下11.4亿美元的纪录,较同期增长80%。GAAP毛利润率创下65.1%的纪录。

  2022年,NVIDIA荣获美国最佳工作场所奖。

  2022年3月7日,NVIDIA宣布存储方案提供商 Excelero加入NVIDIA。

  经营内容

  NVIDIA公司(纳斯达克代码:NVDA)是全球可编程图形处理技术领袖。与ATI(后被AMD收购)齐名,专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品。公司的图形和通信处理器拥有广泛的市场,已被多种多样的计算平台采用,包括个人数字媒体PC、商用PC、专业工作站、数字内容创建系统、笔记本电脑、军用导航系统和视频游戏控制台等。NVIDIA全球雇员数量超过4000人。全球各地众多OEM厂商、显卡制造商、系统制造商、消费类电子产品公司都选择NVIDIA的处理器作为其娱乐和商用解决方案的核心组件。在PC应用领域(例如制造、科研、电子商务、娱乐和教育等),NVIDIA公司获奖不断的图形处理器可以提供出色的性能和鲜锐的视觉效果。其媒体和通信处理器能够执行宽带连接和通信应用中要求十分苛刻的多媒体处理任务,并在音频应用能力方面取得突破。NVIDIA产品和技术的基础是NVIDIA ForceWare,这是一种综合性软件套件,能够实现业内领先的图形、音频、视频、通信、存储和安全功能。NVIDIA ForceWare可以提高采用NVIDIA GeForce图形芯片和NVIDIA nForce平台解决方案的各类台式和移动PC的工作效率、稳定性和功能。

  NVIDIA公司专门打造面向计算机、消费电子和移动终端,能够改变整个行业的创新产品。这些产品家族正在改变视觉丰富和运算密集型应用例如视频游戏、电影产业、广播、工业设计、财政模型、空间探索以及医疗成像。

  此外,NVIDIA致力于研发先进技术,包括NVIDIA SLI技术——能够灵活地大幅提升系统性能的革命性技术和NVIDIA PureVideo高清视频技术。

  NVIDIA已经开发出了五大产品系列,以满足特定细分市场需求,包括:GeForce、Tegra、ION、Quadro、Tesla。公司不断为视觉计算树立全新标准,其令人叹为观止的交互式图形产品可广泛用于从平板电脑和便携式媒体播放器到笔记本与工作站等各种设备之上。

  2018年2月8日,英伟达公布第四季度以及全年财报。财报显示英伟达2017年全年收入创下历史新高,达到97.1亿美元,同比增长41%,利润增长83%。英伟达全年GAAP每股盈利高达4.82美元,同比增长88%。在2017年的第四季度,英伟达收入达到29.1亿美元,同比增长34%。GPU收入同比增长33%至24.6亿美元。

  2018年11月20日至22日,NVIDIA将在苏州召开GTC China 2018大会。NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 是AI和深度学习领域的大会,也是全球范围的GPU开发者行业聚会。GTC CHINA历时三日,共将举办70余场专业的技术讲座,与会人数预计将超过8000人。NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋带来主题演讲。

  2020年4月,NVIDIA官方宣布已完成对Mellanox Technologies, Ltd.(迈络思科技有限公司)的收购,产品布局从GPU扩展至兼具DPU。NVIDIA创始人兼首席执行官在2022财年第一季度财报发布时表示:“Mellanox收购完成一年来,超出了我们的预期,NVIDIA也转型为一家数据中心级计算公司。”

  2021年4月,NVIDIA发布首款代号为“Grace”的CPU,其专为巨型AI和高性能计算工作负载设计。至此,NVIDIA已经是一家三芯片公司。NVIDIA的数据中心路线图由 3 种芯片组成:CPU、GPU 和 DPU。每个芯片架构历经两年的打磨周期,一年专注于 x86 平台,另一年专注于 Arm 平台。

  2021年,NVIDIA发布2021财年第四季度及全年财务报告,公司、游戏和数据中心的季度收入和全年收入均创下纪录,全年季度收入创下50.0亿美元的纪录,较2020年同期增长61%;公司全年收入创下166.8亿美元的纪录,增长53%。

  2021年6月,NVIDIA在Computex2021主题演讲中宣布推出两款游戏GPU——GeForce RTX 3080 Ti和GeForce RTX 3070 Ti。

  2021年7月,NVIDIA宣布在英国推出 Cambridge-1.

  2021年11月17日,英伟达(NASDAQ:NVDA)发布截至10月31日的2022财年第三财季财报,营收同比增长50%至71.03亿美元,高于分析师平均预期的68.3亿美元;非美国通用会计准则(non-GAAP)下,净利润为29.73亿美元,同比增长62%。每股收益1.17美元,亦高于市场预期的1.11美元。

  2021年11月,NVIDIA在GTC线上大会主题演讲中宣布将建立一个数字孪生来模拟和预测气候变化。该数字孪生名为Earth Two,简称E-2.

  2021年12月16日,禾赛科技宣布与英伟达NVIDIA达成合作,英伟达将在其NVIDIA DRIVE平台使用禾赛的Pandar128激光雷达作为其自动驾驶开发系统的真值(Ground Truth)传感器。

  2022年,根据Glassdoor发布的2022年最佳雇主榜单,NVIDIA荣获美国最佳工作场所奖。

  2022年1月10日,NVIDIA宣布Bright Computing 加入 NVIDIA。Bright Computing所生产的软件管理着全球 700 多个组织使用的高性能计算系统。

  2022年2月1日,首批搭载英伟达RTX 3070 Ti 和 RTX 3080 Ti的笔记本开始上市,英伟达也发布了最新的 Game Ready 511.65 WHQL为新款显卡提供支持。

  2022年2月17日,NVIDIA发布2022财年第四季度及全年财务报告。季度收入创下76.4亿美元的纪录,较2021年同期增长53%;全年收入创下269.1亿美元的纪录,增长61%;游戏、数据中心和专业视觉季度及全年收入均创下纪录。

  2022年3月,NVIDIA宣布收购存储方案提供商Excelero。

  2022年3月22日,英伟达在GTC 2022大会上,公布了公司最新自动驾驶技术平台Drive Hyperion 9.并宣布比亚迪等电动车制造商将采用该平台架构。

  2022年3月,在 NVIDIA GTC 大会主题演讲中,NVIDIA 宣布推出采用 NVIDIA Hopper架构的新一代加速计算平台。在 GTC 上发布的 NVIDIA Hopper GPU 架构利用全新 DPX 指令,将动态编程速度提高多达 40 倍。

  2022年7月,NVIDIA 发布统一计算平台——NVIDIA 量子优化设备架构(QODA),以加快在人工智能(AI)、高性能计算(HPC)、医疗、金融和其他学科的量子研发突破。

  2022年8月,NVIDIA发布NVIDIA Omniverse Avatar Cloud Engine(ACE) 。这套云原生 AI 模型和服务能够让用户更轻松地构建和自定义栩栩如生的虚拟助手和数字人。通过将这些模型和服务迁移到云端,ACE 使任何规模的企业都能够立即获得创建并部署助手和虚拟形象所需的大规模算力。这些助手和虚拟形象能够理解多种语言、响应语音提示、与环境互动并提供智能建议。

  2022年9月,NVIDIA 在GTC大会上发布基于NVIDIA Ada Lovelace架构的NVIDIA RTX 6000工作站 GPU,开启融合人工智能 (AI) 与模拟的神经图形新时代。借助NVIDIA RTX 6000 Ada 架构 GPU 的实时渲染、图形和 AI 性能,设计师和工程师可以推动基于模拟的尖端工作流的发展,构建和验证更加精密复杂的设计。艺术家可以借此提升叙事水平,创造出更精美巧妙的内容,构建出令人仿佛身临其境的虚拟环境。科学家、研究者和医疗专业人员可以利用工作站的超级算力加速开发救护生命的药物并探索手术方法,所有这些工作流的性能都达到了上一代 RTX A6000 的 2-4 倍。

  2022年9月,NVIDIA 在GTC大会上宣布推出第二代 NVIDIA OVX。该系统采用 NVIDIA Ada Lovelace GPU 架构和新升级的网络技术,具有实时图形、AI 和数字孪生性能。

  2022年9月,NVIDIA 在GTC大会上 发布两项全新大型语言模型(LLM)云 AI 服务——NVIDIA NeMo大型语言模型服务和 NVIDIA BioNeMo LLM 服务,使开发者能够轻松调整 LLM 并部署定制的 AI 应用程序,其可用于内容生成、文本摘要、聊天机器人、代码开发,以及蛋白质结构和生物分子特性预测等。

  2022年9月,NVIDIA 在GTC大会上推出新一代集中式车载计算平台 NVIDIA DRIVE Thor。DRIVE Thor 可实现最高 2000 TOPS AI 算力以及 2000 TFLOPS 浮点算力,可以将包括自动驾驶和辅助驾驶、泊车、驾乘人员监控、数字仪表板、车载信息娱乐(IVI)、后座娱乐功能等智能功能,统一整合到单个架构中,从而提高效率并降低整体系统的运行能耗。

  2022年9月,NVIDIA 在GTC大会上宣布推出软件加基础设施即服务产品——NVIDIA Omniverse Cloud。艺术家、开发者和企业团队可以在任何地点使用这套综合、全面的云服务来设计、发布、运行和体验元宇宙应用。

  2022年9月,NVIDIA 在GTC大会上推出用于高精度边缘AI的NVIDIA IGX平台,为制造、物流和医疗等行业带来了先进、主动的安全性能。IGX是一个自主系统平台,能够改善人机协同。对于制造业和物流业,IGX为高度监管的实体工厂和仓库提供了额外的安全层;对于医疗行业的边缘AI用例,IGX提供安全、低延迟的AI推理,以满足临床对医疗程序中的一系列仪器和传感器获得即时洞察的需求,例如机器人辅助手术、患者监测系统等。

  2022年10月6日,英伟达宣布,GeForce RTX 4090 系列显卡将于10月15日在线下正式开售,首发12999元起。11月,英伟达发布 526.61 显卡驱动补丁,修复《使命召唤 19》崩溃 Bug。

  2023年2月,NVIDIA官网已经确定春季GTC大会将于3月20日到23日举行,其中21日有CEO黄仁勋的主题演讲。

  2023年2月22日,NVIDIA发布2023财年第四季度及全年财务报告。季度收入为 60.5 亿美元,较2022年同期下降 21%;财年总收入为 270 亿美元,与2022年同期持平。

  NVIDIA 荣获 2023 年十大最具 AI 创新力公司。

  2023年2月,NVIDIA 宣布 Jetson Orin NX 16GB 模块现已在全球上市。

  2023年2月,英特尔和NVIDIA 为新一代工作站平台搭载了英特尔至强 W 和英特尔至强可扩展处理器,并搭配 NVIDIA RTX 6000 Ada 架构 GPU 以及 ConnectX-6 SmartNIC。

  2023年3月,NVIDIA在GTC大会上宣布全球领先的新能源汽车(NEV)制造商比亚迪将拓宽 NVIDIA DRIVE Orin 中央计算平台的应用范围,将用于其更多新能源车型之中。随着此次 NVIDIA 与比亚迪进一步深化合作,NVIDIA DRIVE Orin 将在比亚迪新一代王朝和海洋系列车型中搭载。

  2023年3月,NVIDIA 宣布微软、腾讯、百度采用 CV-CUDA 开发计算机视觉 AI。

  2023年3月,NVIDIA宣布正在与医疗技术提供商美敦力合作加快医疗领域的AI发展,并将新的基于AI的解决方案用于患者护理。

  2023年3月,NVIDIA生成式AI推理平台将集成至谷歌云Vertex AI中,谷歌云成为首家提供NVIDIA L4 GPU实例的云服务商。

  2023年3月,NVIDIA宣布推出一整套用于自定义AI基础模型的生成式AI云服务 BioNeMo。这些服务将加速新蛋白质和治疗方法的创建以及基因组学、化学、生物学和分子动力学等领域的研究。

  2023年3月,NVIDIA与Quantum Machines合作打造首个结合 GPU 与量子计算的系统——DGX Quantum,采用开源CUDA Quantum软件平台。

  2023年3月,NVIDIA发布NVIDIA DGX Cloud。这项AI超级计算服务使企业能够即时接入用于训练生成式AI等开创性应用的高级模型所需的基础设施和软件。

  2023年3月,NVIDIA发布六款面向笔记本电脑和台式电脑的全新NVIDIA RTX Ada Lovelace架构GPU,满足创作者、工程师和数据科学家对AI、设计和元宇宙新时代的需求。

  2023年3月,NVIDIA推出四款推理平台,包括 NVIDIA L4、NVIDIA L40、NVIDIA H100 NVL 和 NVIDIA Grace Hopper。这些平台针对各种快速兴起的生成式AI应用进行了优化,能够帮助开发人员快速构建用于提供新服务和洞察的AI驱动的专业应用。

  2023年3月,NVIDIA宣布将为部分企业提供NVIDIA Omniverse Cloud。此平台即服务产品可帮助企业整合核心产品开发与业务流程的数字化转型进程。NVIDIA选择微软Azure作为Omniverse Cloud的首家云服务商。微软Azure将能支持企业在享有Azure云服务的规模分析特性与安全性的同时,访问全套Omniverse软件应用及NVIDIA OVX计算系统。

  2023年3月,NVIDIA宣布,Omniverse Cloud 将托管在Microsoft Azure 上,以扩大 NVIDIA AI 机器人开发和管理平台—— Isaac Sim 的接入范围。

  2023年3月,NVIDIA 宣布 Oracle 云基础设施(OCI)已选择 NVIDIA BlueField-3 DPU 作为其网络堆栈的最新部分,从而为其客户提供一个强大的新选项,用于从 CPU 卸载数据中心任务。

  2023年3月,NVIDIA宣布推出一套云服务,包括 NVIDIA NeMo、NVIDIA Picasso 和 NVIDIA BioNemo,使企业能够构建、完善和运行自定义大型语言模型和生成式AI模型,这些模型专为企业所在领域的特定任务而创建,并且在专有数据上训练。

  2023年4月,NVIDIA宣布在MLPerf基准测试中,NVIDIA H100和L4 GPU将生成式AI和所有其他工作负载带到了新的水平,Jetson AGX Orin则在性能和效率方面都有所提升。

  产品品牌

  品牌

  NVIDIA TNT

  开创NVIDIA时代的产品

  NVIDIA收购著名图形芯片厂商3dfx之前,NVIDIA奠定自己王者之路的品牌,到了TNT2时代,128位核心、支持AGP4X、支持32M显存,这些特性都为GeForce系列的成功奠定了基础

  NVIDIA GEFORCE

  为图形和视频所设计的GPU

  配有NVIDIA GeForce系列GPU的台式电脑和笔记本电脑带给用户无法比拟的性能,明快的照片,高清晰的视频回放,和超真实效果的游戏。GeForce系列的笔记本GPU还包括先进的管理耗电技术,这种技术可以在不过分耗费电池的前提下保证高性能。

  NVIDIA GeForce

  为移动电话所设计的超低能耗手持GPU

  真实的流动数字电视、控制台类的3D游戏、高保真环绕声效、流畅的DVD质量视频回放、和明快生动的照片。所有这些都有更长的电池寿命作保证。

  NVIDIA QUADRO

  完整的专业解决方案带来性能突破和高质量

  所有领先的专业图形应用均通过鉴定。专业显示部件领域的王者。NVIDIA Quadro Plex是业内第一个专属视觉运算系统(VCS)。

  NVIDIA Nforce

  世界上最先进的核心逻辑解决方案

  nForce媒体通信处理器(MCP)带来高带宽系统性能、先进的网络、存储和数字媒体连接。可以在台式电脑、笔记本电脑、工作站和服务器上使用。

  NVIDIA解决方案的应用正在改变很多行业和很多组织,比如麻州总医院、美国航空航天管理局、美国橡树岭国家实验室、Sportvision公司和皇家歌剧院。

  NVIDIA TEGRA

  世界首款移动超级芯片,所搭载的首个移动双核CPU可实现极高的多任务处理性能,可将浏览速度提升两倍,从而实现绝佳Web体验,而所搭载的英伟达精视(NVIDIA GeForce)GPU可实现Flash硬件加速以及游戏机品质的游戏体验。

  NVIDIA Grace CPU

  NVIDIA Grace CPU 是超过 10.000 个工程年的成果,专为满足全球最先进应用的计算要求而设计 —— 这些应用包括自然语言处理、推荐系统、AI 超级计算 —— 其所进行的数据分析需要超高速计算性能和大容量内存。这款产品将高能效 Arm CPU 核心与创新的低功耗内存子系统相结合,以高能效提供高性能。

  cuLitho

  NVIDIA cuLitho是一个具有优化的工具和算法的库,用于 GPU 加速计算光刻和半导体制造过程。它在 GPU 上运行,其性能比当前光刻技术工艺提高了 40 倍,能够为每年消耗数百亿 CPU 小时的大规模计算工作负载提供加速。ASML、TSMC 和 Synopsys等半导体和电子设计自动化行业领导者正在利用 NVIDIA cuLitho 来推动芯片扩展,并使其最终用户能够降低成本并加速技术进步。

  产品

  计算光刻库

  2023年3月,NVIDIA 宣布推出计算光刻库 NVIDIA cuLitho。cuLitho 在 GPU 上运行,其性能比当前光刻技术工艺(通常指在硅晶圆上绘制电路)提高了 40 倍,能够为每年消耗数百亿 CPU 小时的大规模计算工作负载提供加速。

  台式机产品

  NVIDIA是全球第一家能够提供适用于工作和娱乐应用并且同时支持众多操作系统的全套影院级着色三维图形解决方案的半导体公司。其GeForce系列图形芯片(GPU)能够为娱乐和游戏应用提供最出色的三维、二维和高清晰度电视性能,并可满足企业用户所要求的高速性能、鲜锐视觉效果以及水晶般清晰度。GeForce已成为全球领先PC厂商及显卡生产商的首选品牌。

  平台

  数字媒体革命已经到来。当今的用户希望获得能够处理、存储和分配大量数字化内容的PC解决方案。NVIDIA公司的nForce媒体和通信处理器(MCP)可以实现无以伦比的系统性能、高速联网、扩充数字媒体连接和高保真音效。基于NVIDIA nForce MCP的主板和PC解决方案能够满足32位和64位计算环境对可扩充性、功能和性能的需要,是专业和家庭用户以及游戏发烧友的理想之选。

  工作站

  NVIDIA公司的Quadro®;产品线面向专业三维和二维图形市场。NVIDIA凭借领先的技术将基于Quadro的工作站解决方案与NⅥDIA统一驱动架构(UDA)和NViewTM软件集成在一起,为设计、创意和科研专业人员提供了稳定的开发和应用环境。NVIDIA还将系列移动工作站图形芯片——NVIDIA Quadro Go纳入其工作站解决方案中,从而在移动工作站上实现了专业工作站级的特性和性能,并为移动专业人员带来了实实在在的利益。

  移动产品

  NVIDIA可提供一整套移动解决方案,满足最终用户的多种要求,包括在保持系统性能的前提下运行工程设计应用,为多功能娱乐设备提供图形处理能力等等。伴随GeForce Go移动图形处理器家族(包括性能超群的GeForce FX Go系列)的推出,NVIDIA 成为业界首家提供适用于移动市场的高性能三维图形处理器的企业。对工程师和动画师而言,全球第一款移动工作站图形芯片 Quadro Go GL能够让他们在移动平台上实现实时交互。立足于大获成功的媒体和通信处理技术,NVIDIA nForce3 GO MCP集成了能够扩充笔记本功能和实现极致数字媒体PC体验的软硬件技术。

  手持终端

  NVIDIA GoForce媒体处理器产品线能够让手持终端OEM打造极富诱惑力的产品。NVIDIA GoForce节能型图形芯片能够在极低的功耗下高效处理图形和视频内容,为手持终端设计者提供了一种激动人心的产品,能够让他们为配装数码相机的手机和其他手持终端开发高分辨率图片采集、视频采集、视频播放、游戏和彩信应用。NVIDIA的GoForce产品家族能够在软件上兼容MediaQ公司早期推出的媒体处理器,因此,拥有基于MediaQ的产品设计的OEM能够快速升级产品,支持新的应用。借助基于硬件的多媒体处理技术,NVIDIA GoForce能够实现业内领先的性能和超炫视觉效果。

  消费类电子产品

  微软XboxTM视频游戏控制台借助NVIDIA Xbox图形处理器(XGPU)以及Xbox媒体和通信处理器(MCPX)实现出色的图形效果和令人难以置信的音频效果,以及最富动感的游戏体验。除此以外,NVIDIA的XGPU和MCPX还能实现超凡脱俗的三维图形、DVD和高清晰度电视、三维环境音效以及宽带连接功能。

  主要企业级解决方案

  ● NVIDIA数据中心

  ● NVIDIA自动驾驶

  ● NVIDIA设计与虚拟化

  ● NVIDIA 网络

  ● NVIDIA 智能机器

  ● 英伟达初创加速计划

  NVIDIA数据中心GPU:可更快速地处理要求最严格的高性能计算(HPC)和超大规模数据中心工作负载。产品包括:

  Tesla V100 GPU:基于Volta架构,突破了深度学习每秒 100 万亿次浮点运算的大关。V100 配备 640 个 Tensor 内核,可提供 120 万亿次浮点运算的深度学习性能,带有 16 GB 和 32GB 两种配置,在单个 GPU 中即可提供高达 100 个 CPU 的性能。

  T4 GPU:基于Turing架构,具备人工智能推理的多精度计算性能。从 FP32 到 FP16 再到 INT8和 INT4 精度,T4 的性能比 CPU 高出 40 倍,实现性能的重大突破。T4 封装在节能的小型 70 瓦 PCIe 中,可针对横向扩展服务器进行优化。

  A100 GPU:采用NVIDIA Ampere架构的设计,该设计为NVIDIA第八代GPU提供了迄今为止最大的性能飞跃,集AI训练和推理于一身,并且其性能相比于前代产品提升了高达20倍。已登陆Google Compute Engine(云计算引擎),推出alpha测试版本。PCIe版本A100使服务器制造商能够为客户提供的产品组合——从内置单个A100 GPU的系统到内置10个或10个以上GPU的服务器等。

  NVIDIA HGX:NVIDIA HGX-1 和 HGX-2 是参考架构,用于标准化加速 AI 和高性能计算的数据中心的设计,采用NVIDIA SXM2 V100 板、NVIDIA NVLink 和 NVSwitch 互联技术构建,并采用在超大规模混合数据中心无缝运行的模块化设计,可提供高达 2 petaFLOPS 的计算能力。HGX-3 采用单一基板,配备 4 枚或 8 枚 A100 GPU。4-GPU 配置通过 NVLink 完全互联,8-GPU 配置通过 NVSwitch 互联。两个 8-GPU HGX-3 基板还可通过 NVSwitch 互联技术进行组合,以创建功能强大的 16-GPU 单节点。

  NVIDIA DGX:针对企业 AI 开发和规模提供出色的解决方案。包括:

  1.NVIDIA DGX Station:面向数据科学团队的 AI 工作站,专为办公室及安静场所设计。它在适用于所有 NVIDIA DGX系统的 NVIDIA GPU Cloud 深度学习堆栈基础上构建,配备四块 NVIDIA Tesla V100 Tensor Core GPU,集成全连接的四路 NVLink™ 架构,可提供 500 teraFLOPS 的 AI 性能(与数百台服务器的性能相当),能够提高团队的实验速度、迭代次数,轻松获得工作成果。

  2.NVIDIA DGX-1:DGX-1 通过采用配备当今超热门优化版框架的 NVIDIA GPU Cloud 深度学习堆栈,提供比其他基于 GPU 的系统快 4 倍的训练速度。它充分发挥了NVIDIA Tesla V100 的潜力,包括下一代 NVIDIA NVLink和新型 Tensor Core 架构。借助 NVIDIA DGX-1.可以快速在大数据集中找出规律,从而在几小时或几分钟内获得新的知识和见解。

  3.NVIDIA DGX-2:NVIDIA DGX-2是集成了 16 个 NVIDIA V100 Tensor Core GPU 的 2 petaFLOPS 系统,适用于大规模 AI 项目,其性能是 8-GPU 系统的 10 倍。DGX-2 由 NVIDIA DGX 软件和 NVIDIA NVSwitch 的可扩展架构提供支持,是应对复杂 AI 挑战的上佳平台。

  4.NVIDIA DGX A100:以及基于 NVIDIA A100 构建的 AI 系统。DGX A100系统集成了8个NVIDIA A100 Tensor Core GPU,具有320GB内存用以训练的AI数据集,以及高速NVIDIA Mellanox® HDR 200Gbps互连,具有高达5Petaflops 的AI性能。一个由5台DGX A100系统组成的机架可代替一个包括了AI训练和推理基础设施的数据中心,而且功耗仅是其1/20.所占用的空间是其1/25.成本是其1/10.

  NVIDIA EGX:NVIDIA EGX 是一款云原生、边缘优先且可扩展的平台,可让 IT 快速轻松地调配 GPU 服务器。EGX 的一个主要组件是 NVIDIA GPU Operator,它能够对所有必要组件的部署进行标准化和自动化,以调配支持 GPU 的 Kubernetes 集群。NVIDIA EGX 平台可将加速人工智能 (AI) 的强大功能引入边缘服务器,用于智能零售、智能医疗保健、智能制造、智能运输和智慧城市等领域。

  NGC:NGC 是 GPU 优化的深度学习、机器学习和高性能计算 (HPC) 软件中心,可以处理所有例行任务,以便数据科学家、开发者和研究人员可以专注于构建解决方案,收集各种见解,并提供业务价值。NGC提供了优化的、易于部署的AI框架和HPC应用容器,加速生产效率,因此用户可以专注于构建他们的解决方案。NGC 通过预先训练好的模型和具有同级最佳准确度和性能的工作流程来处理繁重的任务(专业知识、时间、计算资源),降低了人工智能采用的障碍。在本地、云端或混合部署中运行 NGC 软件,可最大限度地提高 GPU 的利用率、可移植性和可扩展性。借助 NGC-Ready 系统的企业级支持,可直接联系 NVIDIA 专家,最大限度地减少系统停机时间,并且最大限度地提高系统利用率和生产力。

  NVIDIA Jetson:适用于新一代自主机器的嵌入式系统,产品组合包括:Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier、以及适用于所有 Jetson 产品的统一软件版本NVIDIA JetPack SDK。

  NVIDIA DRIVE:自动驾驶行业的端到端平台,包括车载计算机(DRIVE AGX)和完整参考架构(DRIVE Hyperion),以及数据中心托管模拟(DRIVE Constellation™)和深度神经网络(DNN)训练平台(DGX™) 。这些平台还包括丰富的软件开发工具包(SDK),以加速自动驾驶汽车(AV)的开发。

  NVIDIA Quadro:面向台式机、移动工作站、服务器、特定解决方案及虚拟工作空间的视觉计算平台。

  NVIDIA Titan:NVIDIA TITAN RTX™ 是运行速度超快的 PC 显卡,借助Turing架构,可为 PC 配备 130 Tensor TFLOPs 的性能、576 个 Tensor Core,以及 24 GB 的高速 GDDR6.可渲染超大型模型,支持实时8K视频编辑,并运行复杂的多应用工作流程。

  TITAN RTX 配备多精度 Turing Tensor 核心,可在 FP32、FP16、INT8 和 INT4 精度模式下实现突破性的性能,进而加快神经网络的训练和推理速度。借助比上一代 TITAN GPU 多两倍的显存容量和 NVIDIA NVLink™,TITAN RTX 使研究人员和数据科学家能够使用更大的神经网络和数据集进行实验,所有操作均可在 GPU 显存中完成。

  Mellanox Networking:2020年4月,NVIDIA已完成对Mellanox Technologies, Ltd.(迈络思科技有限公司)的收购。为服务器和存储提供端到端InfiniBand和以太网智能互联解决方案及服务。其端到端高速互连产品包括: 网卡、交换机、线缆、光模块、软件和芯片等,可用于云服务、超大规模数据中心、高性能计算、人工智能、企业级数据中心、网络安全、存储以及金融服务等各个行业。

  排名

  2018年12月,世界品牌实验室发布《2018世界品牌500强》榜单,英伟达排名第479.

  2019年3月,英伟达拟出价70亿美元收购Mellanox。

  2019年,入选“2019福布斯全球数字经济100强”,排第63位。

  2019年10月,入选《财富》杂志“2019未来50强榜单”,排第26位。

  2020年1月,2020年全球最具价值500大品牌榜发布,Nvidia排名第452位。

  2020年5月13日,NVIDIA名列2020福布斯全球企业2000强榜第489位。

  2020年5月18日,NVIDIA位列2020年《财富》美国500强排行榜第292位。

  2021年5月,NVIDIA位列“2021福布斯全球企业2000强”第256位。

  2021年,NVIDIA 入选 Great Place to Work(卓越职场)“2021 年大中华区最佳职场”榜单,排第二位。

  2022年,NVIDIA入选《财富》“100家最适合工作的公司”,排第5位。

  2022年5月23日,位列2022年《财富》美国500强排行榜第134名。

  2022年12月,位列《2022胡润世界500强》第19位。

  2023年6月,以26974(百万美元)营收,入选2023年《财富》美国500强排行榜,排名第152位。

  发展历史

  黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基和卡蒂斯·普里姆于1993年1月美国加州创办了NVIDIA(随后成为特拉华州企业)。NVIDIA保持低调直到1997-1998年,当时它发布了RIVA个人电脑绘图处理器产品线。它于1999年1月在Nasdaq挂牌上市;同年5月,售出第一千万个绘图处理器。于2000年它收购了一代王者3dfx的知识产权。3dfx是九十年代中期其中一间最大的图形处理器厂商。NVIDIA与很多OEM厂商,和一些组织创建起密切关系。2002年2月,NVIDIA售出第一亿个绘图处理器。

  NVIDIA和 AMD供应了市场上大部分独立显卡。NVIDIA最著名的GeForce绘图处理器产品线于1999年首次亮相。GeForce产品线已扩充至覆盖桌面型和流动型电脑。手持式设备方面,NVIDIA拥有Tegra产品线。它能提供高效能同时,亦能保持低电源消耗。此类产品通常用于无线通信设备。

  当地时间2022年8月31日,美国半导体公司英伟达(NASDAQ:NVDA)在向美国证券交易委员会(SEC)递交的一份监管文件中披露,美国政府已推出一项新的出口许可管制,将影响到英伟达向中国和俄罗斯出口两款高性能GPU产品。

  2022年10月15日消息,有消息称英伟达已经在最新的 522.25 驱动中取消了 RTX 30 系列显卡的挖矿限制,RTX 3080 Ti、RTX 3060 等显卡达到了限制之前的挖矿速度。

  2022年11月8日消息,英伟达正式开始为中国生产一款符合美国政府关于减少出口的管制新规的处理器,英伟达介绍,A800 GPU或图形处理器已于第三季度投产,可作为A100型号的替代产品。

  2022年11月19日消息,据英伟达官方消息,最新的 GeForce Game Ready 526.98 WHQL 驱动为 GeForce RTX 和 GeForce GTX 16 系列显卡和笔记本电脑带来了 HDR10+ Gaming 标准支持。

  2023年3月21日,英伟达创始人兼CEO黄仁勋在GTC大会上发表主题演讲,介绍英伟达在人工智能(AI)领域的多款产品,包括为大型语言模型设计的新款GPU(图形处理器)、针对AI视频的芯片L4.以及AI超级计算服务DGX Cloud等。

  2023年3月23日,美股开盘,英伟达(Nasdaq:NVDA)涨超3%,总市值逾6800亿美元,超过“股神”巴菲特旗下伯克希尔哈撒韦,跃升为美国市值第5大上市公司。截至23日23时14分,英伟达涨超3.4%,市值6822.4亿美元,2023年以来股价已涨超90%。

  2023年3月,NVIDIA召开了全球开发者大会GTC 2023.GPU芯片与百度飞桨深度学习平台的合作持续深入。

  2023年5月12日,据博板堂消息,英伟达将对 RTX 3060 Ti GPU 进行停产,并通知合作厂商清完库存即止。预计 RTX 3060 Ti 显卡库存还需几个月时间消化。

  2023年5月22日消息,英伟达公布Isambard 3超级计算机,配备384颗基于Arm架构的Grace CPU超级芯片,用于医学和科学研究,其FP64峰值性能将达到约2.7 petaflops,功耗低于270千瓦。

  2023年5月29日,英伟达公司证实,该公司将于 2024 年推出 Hopper-Next GPU,这是继 Hopper GPU 之后的又一款高性能计算和人工智能专用的显卡。同日,英伟达发布新型大内存AI超级计算机——NVIDIA DGX™超级计算机,由英伟达GH200 Grace Hopper超级芯片和NVLink交换机系统提供支持,旨在为生成型AI语言应用、推荐系统和数据分析工作负载开发新一代巨型模型。6月,英伟达RTX 4060 Ti 8G公版显卡开启预约,6月9日11点开抢。

  2023年6月13日,英伟达中国区自动驾驶软件总监冯栋栋出席GTIC2023全球汽车芯片创新峰会,并重点介绍了NVIDIA DRIVE Orin与NVIDIA DRIVE Thor系统级芯片。

  2023年6月15日,英伟达宣布,原定于7月上市的RTX 4060显卡将在6月29日开启预售。

  CEO简介

  黄仁勋(Jen-Hsun Huang,1963年2月17日—),美籍,中国台湾人,绘图晶片公司NVIDIA的创立人之一,现为公司主席兼行政总裁。

  黄仁勋在台北出生,1972年与家人迁往美国,及后被送往美国肯塔基州一间基督教学校就读,完成课程后迁往俄勒冈州,15岁时参加美国乒乓球公开赛,在青年组双打赛事中夺得季军。1984年在俄勒冈州大学取得电机工程学位,其后在斯坦福大学取得硕士学位。黄仁勋曾在AMD(1983年-1985年)及LSI Logic(1985年-1993年)工作,并于1993年创立NVIDIA。

  在2001年入选全美40岁以下最富有的人,排行第12名。

  2017年,NVIDIA 创始人首席执行官黄仁勋被《财富》杂志评为年度最佳商业人物。

  2019年,NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋入选由《哈佛商业评论》(Harvard Business Review )发布的“全球最佳CEO榜单”(The Best-Performing CEOs in the World, 2019),并位列榜首。

  2019年,NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋荣获 IEEE 创始人奖章,被评为“极具远见的企业领导者”。

  2021年,NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋荣获“美国年度杰出亚裔工程师终身成就奖”。

  2021年,NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋获得罗伯特诺伊斯奖(Robert N. Noyce Award)。

  2021年,NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋被 Healthcare Global 列为 2021 年医疗行业十位最具影响力人物之一。

  产品制造

  作为一家无芯片IC半导体设计公司,NVIDIA有自己的实验室研发芯片,但将芯片制造工序分包给其他厂商。以往,NVIDIA从其他厂商,例如 IBM,意法半导体,台积电(NVIDIA最重要的代工合作伙伴)和联华电子获得硅芯片生产能力。芯片的供应链需涉及数间第三厂:薄片制造厂,test-house测试核心并根据效能将之分类,和将芯片封装的厂商。依据存货清单,NVIDIA必须提早数月订购芯片,并将之存储起来等待使用。这偶尔会引起供应补给的不稳定。

  在最终产品上(指显卡、主板等),NVIDIA会推出所谓原厂“公版”(Reference)产品(称为参考样卡或参考样板)供展示及测试之用,早期产品是由台湾微星,美国威竣(VisionTek)及德国艾尔莎代工,由新加坡伟创力与台湾鸿海(富士康)、捷波代工生产。在零售市场上,NVIDIA会把顶级型号的“原厂”公版产品给各个第三方厂商贴牌,如GeForce 7950 GX2、Quadro FX 5600、nForce 680i SLI等等,这些厂商的产品设计用料完全相同,均由一家厂商代工。在OEM市场上,亦有部分“原厂”公版产品存在。2008年后NVIDIA允许了旗舰级产品的“非公版”(Non-Reference)设计,但只有极少数有实力的厂商(如华硕、影驰等)会推出自己设计的产品。2010年10月初,NVIDIA曾通过BestBuy少量销售由富士康厂商代工的NVIDIA品牌“原厂”产品。

  存在问题

  退出芯片组市场的玄机

  NVIDIA终于承认他们未来将放弃为Intel平台高端产品(如Nehalem架构的Core i5/i7等)制作芯片组的计划,不过他们狡辩说放弃的原因是因为与Intel公司之间的官司纠葛,以及Intel不愿意将新的总线接口DMI授权给NVIDIA等等,不过,在我们看来,这些狡辩其实只是一种巧妙转移观众视线的托辞而已。

  尽管Nvidia曾经一度在基于AMD平台的芯片组市场上呼风唤雨,但是AMD巨资收购ATI后,其芯片组产品和业务迅速崛起,特别是在推出牢牢控制在AMD自己手中的交火技术CrossFire之后,NVIDIA的芯片组产品在AMD平台上便日渐式微。

  而自从NVIDIA推出nForce4之后,其后的芯片组产品表现几乎可以用一塌糊涂来形容。当时NVIDIA曾经推出过一款配合其芯片组使用的网络管理软件NAM(NVIDIA Access Manager),这款软件本来的目的是保护系统的网络安全,不过在实际使用中却经常导致系统网络功能的不正常,而且芯片组中的网络功能部分性能也很差。

  到680i时代,这款芯片组则由于内存控制器性能低下则饱受批评。在后来推出的7XX系列芯片组中,他们虽然解决了这个问题,但是在RAID控制器部分又出现了性能低下的问题。

  另外,据OEM厂商提供的消息称,基于NVIDIA 6xx/7xx系列芯片组的主板退货率非常之高,根本不值得购买。而且据说NVIDIA早在下半年便已有退出芯片组市场的想法,当时NVIDIA曾在一次会议上询问到场的OEM厂商,自己还有没有必要再继续研发新的芯片组产品,据说提问过后会场鸦雀无声...

  NVIDIA已经把业务重心转向SOC芯片以及GPGPU技术的研发,开发这些产品自然需要大量的资金支持,因此他们自然会放弃那些自认没有竞争力,商业价值小的花钱项目。不过,为了掩盖事实的真相,令自己更体面地放弃大部分芯片组业务,他们把与Intel之间的纷争拉来作掩护,把过错全部推到Intel的所谓“独断专行”身上。

  当然,NVIDIA确实有表示还会继续生产基于Intel FSB接口的芯片组平台,不过我们估计这种情况不会持续太久,当NVIDIA清空这类产品的库存之后,恐怕他们一样也会停止这种芯片组的生产和研发。最后,他们甚至还有可能将芯片组部门整个卖给苹果,以换取现金。

  不再造芯片组

  NVIDIA退出芯片组领域早已经是不可避免的,芯片组和SoC开发团队也已于早些时候合并,以增强Tegra产品线的开发力量。

  NVIDIA终于官方承认已经彻底跟芯片组说拜拜了。黄仁勋在的财务会议上说:“我们再也不制造任何芯片了。我们造的是SoC我们正在生产Tegra SoC,所以将把(芯片)集成提高到一个新层次……芯片组业务已经基本陷入停滞,因为我们并没有真正拓宽它的销售。”

  传统上,芯片组业务贡献着NVIDIA公司总收入的30%,而2011财年第三季度据称已经降至15%.

  2018年01月,NVIDIA在官方网站上发布安全公告确认,NVIDIA产品不会受到Meltdown漏洞影响(因为它是Intel架构专属的),NVIDIA正在为旗下产品推送新的驱动程序,其中就包含漏洞修复补丁,其中GeForce、Quadro、NVS系列的Windows新驱动版本号为390.65/386.07.Linux新驱动版本为390.12/384.111.均已经提供下载,强烈建议立即更新。

  未来展望

  NVIDIA定于2008年2月14日发布新一代中端显卡产品,核心代号D9P或G94的GeForce 9600系列显卡,取代原有的 GeForce 8600系列。GeForce 9600将会是NVIDIA首款支持256Bit显存接口的中端显卡产品,预估效能将比对手Radeon HD 3850高出20%-40%。采用65纳米制程由TSM代工,核心架构基本上是G92的一半,拥有64个Stream Processor,支持Pure Video Gen 2影像处理引擎,但显存接口将会保持256Bit,标准显存容量为512MB,这是NVIDIA首款中端产品支持256Bit接口,首款型号为GeForce 9600GT。

  NVIDIA推出GeForce 9600GT其中一个卖点,是要营救SLI技术需求过份低迷,令SLI技术带动SLI芯片组的销情,预期GeForce 9600GT SLI技术将会比现有GeForce 8800GTS 512要强上30-40%。

  2011年初,NVIDIA一改之前对CPU研发的否认,公布了自己正在研发的Project Denver(丹佛计划)项目——即高性能桌面级64位ARM处理器的研发项目。

  而NVIDIA借助ARM构架的处理器超高的性耗比、ARM的快速崛起以及自身在GPU方面的强大优势(CUDA通用运算);在这个融合以及云端的时代,未来可谓是一片光明。

  新产品

  简述

  NVIDIA Geforce GTX650Ti矛头指向的是AMD Radeon HD7770.他们拥有相同的市场定位,在性能对比测试之前我们先简单的了解一下这款开普勒新品的具体规格。通过这张NVIDIA官方GTX650Ti规格列表我们可以看出,这款代号GK-106的核弹拥有768个CUDA,核心频率达到925MHz。显存方面,搭载了容量为1GB,规格为GDDR5的显存颗粒。供电方面配备有单6PIN辅助供电接口,可以看成虽然全新GTX600大部分核弹颠覆了传统长PCB多项供电的设计理念,但是对在对核心供电这一块还是非常慎重的。再看官方给出的TDP为110W,接口方面则配备了2个DVI接口以及一个HDMI接口,并且支持PCI-E 3.0接口格式。

  NVIDIA GeForce GTX650Ti这颗代号GK-106的核弹是由GTX660精简而来,核心内5组SMX精简到了4组,原有的960个CUDA也随之精简到了768个,同时原有的80个纹理单元在精简掉一组SMX后也变成了64个,而光栅ROP单元缩减到16个。显存控制器也被精简掉一组由GTX660的192bit变成了GTX650Ti的128bit。

  架构

  与GTX400向GTX500过度相比,此次采用全新工艺、全新构架的GTX600显得更具有意义,不仅在性能方面得到了倍数的提升,功耗、发热量方面也都得到了很好的控制。

  我们先从开普勒构架中的SMX单元说起,与费米构架中SM单元不同,SMX单元当中包含了巨大数量的CUDA Core核心,达到了夸张的192个,是原有费米的SM单元CUDA Core数量的6倍。完整的GK104核心共拥有1536个CUDA Core,是GF110的3倍。而这之前,NVIDIA对于SM当中的CUDA Core数量提升只能用保守来形容了,在G80时代为16个,GT200之后增加到了24个,到了GF100时代才增加到32个,即便是算上中端产品GF114的SM单元架构,也最多不过达到了48个而已。NVIDIA的此次举动绝对是非常大胆的一个突破。

  除了CUDA Core数量的激增外,对于SMX内部结构NVIDIA必然也要进行适当的调整,否则以原有的线程调度机制必然无法满足如此多CUDA Core的调度需求。因此,NVIDIA为每个SMX当中配备了四组Warp Scheduler(Warp调度器)以及八个Dispatch Unit(分派单元),大大加强了CUDA Core的任务派发能力。

  除此以外,Instrucition Cache(指令高速缓存)、Register File(寄存器文件)、64KB Shared Memory/L1 Cache(64KB高速缓存)、Uniform Cache(统一高速缓存)等并没有太大变化。

  自适应垂直同步

  为了解决画面流畅度问题,NVIDIA推出全新Adaptive Vsync(自适应垂直同步)技术,其作用主要是让显卡的运算和显示器刷新率一致以稳定输出的画面质量。但启用V-Sync会大幅影响显卡性能(显示器刷新频率是多少显卡最多也只能有同等的帧数输出,而即使是Quad SLI显卡启用V-Sync后,如其显示器刷新频率只有65Hz,那么它在任何游戏中的速度最多也只有65 FPS),所以启用V-Sync由于很难体现出不同显卡的性能差异所以已基本没有多少显卡测试会开启这个功能。但在实际游戏中开启V-Sync实际也有助提升游戏运行的稳定性。

  而我们实际看到的画面并不可能与显卡渲染的游戏帧速率相同,而是仅能够达到显示器的刷新速率。但是显卡多渲染的那些游戏帧画面就有可能会出现撕裂、跳帧等问题。而垂直同步则正是为了解决这一问题而出现。Adaptive Vsync(自适应垂直同步)技术能够让显卡自动根据游戏的帧速率来启用或禁用垂直同步功能。当游戏帧速率达到60FPS以上时,显卡将会自动开启垂直同步,保证游戏画面不会出现撕裂等问题,而当游戏帧数低于60FPS后,垂直同步功能自动关闭,让游戏避免出现切换垂直同步速度时的卡顿问题。

  抗锯齿技术

  NVIDIA为了更好的抵制“狗牙”,又推出了全新的抗锯齿技术即TXAA,TXAA分为TXAA1、TXAA2两个级别。全新的TXAA抗锯齿技术是通过硬件来实现的,在NVIDIA全新的304.79驱动中首次得到真正应用,当然由于这项抗锯齿技术还未度过婴儿期,所以支持TXAA的游戏只有《The Secret World》。NVIDIA 全新的TXAA抗锯齿技是一款类等同于在动画、电影、游戏CG中所采用复杂的高画质过滤器,从而减少因为锯齿导致画面出现的撕裂和闪动等非常态显示。 通过对比诠释了全新TXAA的强悍,相比8XMSAA其展现了更为圆滑、饱满的画质体验,TXAA1级别画质效果等同与MS8XAA抗锯齿效果,而TXAA2级别可带来桌面级娱乐显卡顶级的画质效果,图上第三张展示的就是TXAA2级别。

  RTX A4500显卡

  2021年,PNY及官方公布了这款显卡的详细规格,基于GA102核心,不过CUDA核心只有7168个,20GB显存,浮点性能23.7TFLOPS,TDP功耗200W。

  性能方面,单精度23.7TFLOPS,RT光追性能46.2TFLOPS,Tensor性能189.2TFLOPS,好处是功耗也从300W、230W降低到了200W。

  其他方面,A4500显卡位双插槽单风扇设计,支持4个DP1.4接口,最多支持4路4K 120Hz输出,4路5K 60Hz输出或者2路8K 60Hz输出,单8pin供电,PCIe 4.0 x16等等。

  游戏显卡

  2021年12月7日,NVIDIA将在CES 2022展会期间举办专场发布活动,时间定在太平洋时间1月4日上午8点,也就是北京时间1月5日0点,预计将会包括RTX 3090 Ti 24GB、RTX 3080 12GB、RTX 3070 Ti 16GB、RTX 3050 Ti桌面端显卡以及RTX 3080 Ti、RTX 3070 Ti移动端显卡等。

  RTX 3050

  2022年1月21日消息,英伟达RTX 3050桌面显卡的评测将在北京时间1月26日晚10点解禁,1月27日晚10点正式发售,建议售价1899元起。

  参数方面,RTX 3050配备GA106-150GPU,启用2560 CUDA核心,加速频率1.78GHz,配备8GB 128bit GDDR6 显存,显卡功耗 130W。

  H100GPU

  当地时间2022年3月22日,芯片巨头英伟达在GTC技术大会上宣布了一款全新架构的GPU芯片,英伟达称这种新技术芯片可以大幅提升人工智能算法的计算速度,未来有望成为人工智能基础设施的核心。英伟达最新发布的这款GPU芯片命名为H100.采取新一代的Hopper架构,拥有800亿个晶体管,也是迄今为止该公司推出的最为强大的一款GPU,将取代两年前的Ampere架构。H100也将成为全球最大的一款加速芯片,英伟达创始人CEO黄仁勋介绍称,这款芯片将会使用台积电最新的四纳米工艺。英伟达预计,这款芯片将于第三季度上市。

  RTX 4060 Ti

  2023年5月24日晚9点,英伟达RTX 4060 Ti 8G显卡开卖,售价3199元起,公版型号一如既往首发售罄。

  NVIDIA DRIVE

  NVIDIA DRIVE是用于自动驾驶汽车开发的全栈解决方案,包含DRIVE Software插件,支持合作伙伴将自身技术与NVIDIA DRIVE系统相集成。它的功能包括主动安全、自动驾驶、泊车以及AI座舱,可将自动驾驶等级从L2+扩展至L5.

  Orin是英伟达目前主打的自动驾驶芯片,于2019年推出、2022年量产,单颗算力254TOPS;Thor(雷神)于2022年横空出世,直接取代了原本要接力Orin的Atlan芯片(英伟达已决定不生产该产品),单颗算力高达1000TOPS,为Orin芯片的4倍,将在2024年量产。

  发布软件

  2023年1月24日,英伟达发布了 Game Ready 528.24 WHQL 驱动,为三款支持 DLSS 3 的新作提供了支持。

  芯片新动向

  NVIDIA(英伟达)计划授权智能手机和平板电脑开发厂商使用自己的图形芯片技术。高通在手机芯片领域占据着绝对的优势,英伟达这样做的目的就在于想占领更大的市场份额,并能开启与三星、苹果之间的合作。

  英伟达的首席执政官黄仁勋在路透社的采访中提到,英伟达会授权制造商使用自己的图形核心和图像专利,充分满足市场上的智能手机和平板电脑的需求。如果只把自己的芯片技术用在自产自销的Shield掌机上,无疑是一种浪费。黄仁勋说道:“世界在改变,我们必须扩展我们的商务模式,像以前那样仅仅靠卖芯片盈利是远远不够的。我们想让我们的客户们(手机和平板制造商)用这些专利来开发自己的应用核心(APU)。很多客户都不想直接纯粹的‘拿来’我们做好的芯片,而是想自己用我们的技术来开发出自己的芯片,他们完全有这样的能力,创新力,我们给予他们这样的权利。”

  移动芯片局势是这样的,高通占据绝对领导地位,苹果和三星绝大部分芯片自给自足。而老牌的芯片厂商如英特尔、英伟达和AMD,还是主打桌面和服务器平台,在移动平台上下手太晚,失去了先机。

  英伟达的移动处理器Tegra性能非常强劲,据说能达到A6的数倍,但是只有极少数的设备采用了英伟达的核心,如Ouya、Shield。所以说,英伟达的技术的广泛应用,会给移动游戏产业带来不小的正面影响。

  侵权事件

  2014年11月21日,三星电子在美国国际贸易委员会(ITC)向英伟达发起投诉,寻求在美国市场禁售英伟达的电脑图形芯片。在授权谈判破裂后,双方的诉讼战开始升级。

  双方的诉讼战始于2014年9月。英伟达当时向ITC投诉三星、高通侵犯其用于改善图形芯片性能的专利,要求ITC禁止进口最新Galaxy手机以及使用高通骁龙GPU或三星Exynos处理器的平板电脑。

  三星于2014年11月4日在弗吉尼亚州首府里士满联邦法院反诉英伟达。三星称,英伟达及其一家客户侵犯其8项专利。该诉讼针对的是英伟达Shield平板电脑。各方都否认使用了对方的技术。英伟达在2014年11月11日的声明中称,三星的诉讼“是一项能够预测到的策略”。

  企业事件

  2021年,英伟达于 11 月 16 日发布了 496.76 版显卡驱动,新增了对 NVIDIA Image Scaling 技术的支持,可能导致屏幕显示出现 Bug。

  2021年,英伟达Nvidia收购ARM的计划的恐怕又收到了坏消息。因为ARM为包括苹果和三星在内的众多科技公司提供设计方案,由于担心英伟达会完全控制这家英国芯片公司,就在英国宣布对该交易进行为期六个月的调查后,美国联邦贸易委员会(FTC)决定也介入审查这一收购。

  2021年12月2日,美国联邦贸易委员会(Federal Trade Commission)起诉英伟达(Nvidia)公司,阻止其以400亿美元收购英国芯片设计企业安谋公司的计划。美国联邦贸易委员会在一份声明中表示,英伟达公司的收购计划将控制竞争对手开发芯片所依赖的计算机技术和设计,这笔交易若达成将损害半导体市场的竞争。美国联邦贸易委员会称,英伟达公司的收购计划会削弱竞争对手,减少芯片市场的创新以及对芯片产品的选择,并导致价格上涨。

  2021年,美国联邦贸易委员会(简称FTC)已起诉英伟达公司(NVIDIA)以400 亿美元收购芯片设计公司ARM,声称该交易可能扼杀创新并损害芯片市场的竞争。

  2021年12月16日,禾赛科技宣布与英伟达NVIDIA达成合作,英伟达将在其NVIDIA DRIVE平台使用禾赛的Pandar128激光雷达作为其自动驾驶开发系统的真值(Ground Truth)传感器。

  2022年2月17日,英伟达在发布第四财季财报时同时宣布,终止收购软银集团旗下芯片设计公司 ARM 的协议,并因此在 2023 财年第一季度计入 13.6 亿美元的运营费用。

  2022年3月2日,美国芯片巨头英伟达公司证实,公司电脑网络遭到黑客攻击,一些敏感信息被盗并在网络上泄露。

  2022年3月,窃取英伟达 1TB 数据的黑客组织 Lapsus$ 提出一项要求:必须在美国时间3月4日(北京时间5日下午4点)结束前,完全开源 Windows、macOS、Linux 系统的 GPU 驱动,否则就把机密数据公之于众。

  2022年3月,黑客通知的大限已到,暂时还没有全部泄露,但是仍然抛出了一枚重磅“炸弹”:多达71355条NVIDIA员工个人信息,这其中包含大量个人邮件地址,以及HTRLM Hash加密的密码,而且很多已经被破解,并在黑客圈内流传。

  2022年3月,英伟达表示,在俄罗斯入侵乌克兰后,将停止对俄罗斯的所有产品销售。英伟达发言人证实了这一决定,但没有分享其背后的原因。随着这一宣布,英伟达成为最新一家宣布暂停向俄罗斯销售产品的半导体公司。

  2022年3月,Excelero 的工程团队将加入 Nvidia 在以色列不断增长的业务,该芯片制造商在以色列的七个研发中心雇佣了约 2.800 名员工,包括 Yokne'am、Mellanox 的总部、特拉维夫、耶路撒冷、拉阿纳纳和南部的贝尔谢巴。

  2022年3月,NVIDIA宣布,在日本共同成立元宇宙联合体。这是亚洲首个元宇宙全生态联合体。

  2022年5月12日消息,英伟达宣布从 R515 版驱动程序开始将以开源的形式发布其 Linux GPU 内核驱动,此开源还将具有 GPL 和 MIT 双重许可证。

  2022年8月,英伟达(NVIDIA)公司发布消息称,美国官员要求其停止向中国出口顶级人工智能芯片。

  2022年10月4日,在俄乌战争进入第八个月后,芯片制造商英伟达公司宣布将关闭在俄罗斯的业务。

  企业合作

  2022年10月27日,哪吒汽车与NVIDIA开启合作。

  哪吒汽车-NVIDIA双方将秉承“让车与芯深度融合,打造智能汽车新高度,共建开放新生态”的战略目标,充分发挥各自在研发设计、系统应用方面的优势,联合定义车载中央超算平台和大算力AI芯片,并同步推进芯片应用成果转化,推动智能汽车产业持续向前发展,为用户带来更加智能、更加安全和个性化的出行新体验。

  2023年1月5日,梅赛德斯-奔驰在 CES2023期间宣布,计划在其位于德国拉斯塔特的工厂开始应用新的电动汽车专用平台。

  • 网站快照

  • NVIDIA快照截图NVIDIA快照截图
上一网站:麦文网址导航
下一网站:中国国家图书馆
  • Alexa排名

网站价值评估: NVIDIA于2022年11月09日发布于本站,并储存在本站网址大全收录库中,NVIDIA主要是介绍NVIDIA,人工智能计算,图形处理器单元,GPU,绘图卡,显示卡,视频卡,图形卡,双显卡,电玩,游戏,视讯加速,视觉计算,高性能计算,超级电脑,笔记本,工作站,手提电脑,智能手机,高清,显示晶片,物理模拟,通用运算,驱动程序等相关内容的网站信息,本站只是从客观角度进行分析 "NVIDIA" 的网站价值及网站可信度,包括Alexa排名流量估计网站外链域名年龄网站权重等。网站真正的价值在于它是否为社会的发展带来积极促进作用。

"NVIDIA" 的价值还取决于各种因素的综合分析,以网站的流量或收入多少来衡量站点价值当然不够准确。本站提供NVIDIA的基础数据可为您能准确评估网站价值做参考。

"NVIDIA" 浏览人数已经达到3735,如你需要查询该站的相关权重信息,可以点击"爱站数据"、"Chinaz数据"进入;以目前的网站数据参考,建议大家请以爱站数据为准,更多网站价值评估因素如:NVIDIA的访问速度、搜索引擎收录以及索引量、用户体验等;当然要评估一个站的价值,主要还是需要根据您自身的需求以及需要,一些确切的数据则需要找NVIDIA的站长进行洽谈提供。如该站的IP、PV、跳出率等!

特别声明

NVIDIA的相关信息都来源于互联网蜘蛛爬取,不保证此网站链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由分类目录网实际控制,在2022年11月09日收录时,该网站上的网页内容,都符合本站收录要求,如果后期该网页的内容出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,麦文网址导航网不承担任何责任!

麦文网址导航网:专业免费网站提交收录即可快速提升网站流量和外链!本文地址 https://www.maiwen.net/wzml/668.html转载请注明!
  • 相关站点

管理员

  • 0文章
  • 0网站
最新认证网站