NVIDIA предпринимает активные шаги для укрепления своих позиций на китайском рынке, снижая цены на свои AI GPU. Столкнувшись с жесткой конкуренцией и ограничениями на экспорт, компания решила сделать свои продукты более привлекательными для китайских покупателей.

Несмотря на успехи в продажах Hopper GPU, санкции США создали трудности для NVIDIA. В ответ компания представила совместимые с китайскими стандартами H20 AI GPU, но, по данным Reuters, это не привело к ожидаемому росту спроса. Чтобы исправить ситуацию, NVIDIA решила снизить цены.

Снижение цен на AI GPU от NVIDIA довольно редкое явление, но в Китае оно стало необходимостью. Цены на H20 AI ускорители снизились на 10% по сравнению с конкурентным чипом Huawei Ascend 910B, который считается одним из самых мощных решений для AI. Тем не менее, несмотря на наличие продукции на рынке, NVIDIA не удается привлечь достаточно покупателей.

Аналитики считают, что ситуация для NVIDIA в Китае останется сложной. Китайские компании, такие как Alibaba и Tencent, предпочитают внутренние решения, которые считаются более экономичными и соответствующими местным требованиям. Более того, регуляции США заставляют NVIDIA снижать вычислительные мощности своих продуктов для Китая, что также влияет на выбор китайских компаний.

HBM3E память от Samsung столкнулась с серьезными проблемами при прохождении квалификационных тестов NVIDIA. Основные трудности связаны с повышенным тепловыделением и энергопотреблением, что препятствует размещению крупных заказов от NVIDIA. Эта ситуация ставит под угрозу планы Samsung по укреплению позиций на рынке памяти.

Несколько источников сообщили, что память HBM3E от Samsung не смогла пройти строгие тесты NVIDIA, которые устанавливают высокие стандарты производительности и надежности. Сообщается, что конкуренты, такие как SK Hynix и Micron, установили высокую планку, используя передовые методы производства, что усложнило задачу для Samsung.

В частности, проблемы с тепловыделением и энергопотреблением стали основными причинами неудачи. Это особенно важно, так как энергопотребление и управление теплом являются критическими факторами для высокопроизводительных вычислительных систем, включая те, что используются для искусственного интеллекта и обработки больших данных.

Несмотря на эти трудности, Samsung продолжает тесно сотрудничать с партнерами, такими как AMD, для оптимизации своих продуктов. Например, HBM3 память от Samsung уже используется в ускорителе AMD Instinct MI300X.

Кроме того, существуют слухи о возможной неохоте TSMC включать Samsung в цепочку поставок HBM памяти, что также может усложнять положение компании на рынке. В то же время, конкуренты, такие как Micron и SK Hynix, активно развивают свои HBM3E продукты, привлекая внимание крупных игроков, включая NVIDIA.

G.SKILL International Enterprise Co., Ltd., ведущий мировой бренд производительности и компонентов для ПК, анонсировал долгожданную серию высокопроизводительной памяти DDR5 Trident Z5 Royal. Память оснащена зеркальным теплоотводом золотого или серебряного цвета и длинной кристаллической световой панелью, что придает ей роскошный внешний вид, соответствующий флагманской серии Trident Z5.

Серия Trident Z5 Royal знаменует возвращение популярного дизайна класса люкс к новому поколению памяти DDR5. Теплоотводы, изготовленные из алюминия с зеркальной отделкой и электрополировкой, в сочетании с кристаллической световой панелью создают великолепное отображение RGB-подсветки.

Память Trident Z5 Royal создана для разгона и будет предлагаться с максимальными спецификациями DDR5-8400 CL40 и объемом 48 ГБ (2x24 ГБ), а также в других вариантах с объемом до 96 ГБ (2x48 ГБ). Поддерживается настраиваемая RGB-подсветка через программное обеспечение G.SKILL Trident Z Lighting Control или ПО для подсветки материнской платы от сторонних производителей.

Новые комплекты памяти Trident Z5 Royal поддерживают новейший профиль разгона памяти Intel XMP 3.0 для легкого разгона через BIOS материнской платы и будут доступны у партнеров G.SKILL по всему миру в конце мая 2024 года.

Цены на память Trident Z5 Royal DDR5 пока не объявлены, но ожидается, что они будут в премиальном диапазоне.

NVIDIA представила очередное обновление драйверов для своих графических процессоров GeForce RTX и платформ RTX AI PC, которое значительно увеличивает производительность искусственного интеллекта (ИИ). В рамках мероприятия Microsoft Build компания анонсировала новые оптимизации, доступные на платформе RTX, включающей графические процессоры GeForce RTX, рабочие станции и ПК.

Новые драйверы R555 предлагают трёхкратное увеличение производительности ИИ благодаря оптимизациям для ONNX Runtime (ORT) и DirectML. Эти инструменты используются для локального запуска моделей ИИ на ПК с Windows. Помимо этого, WebNN также ускорен с помощью DirectML на базе RTX, что позволяет веб-разработчикам внедрять новые модели ИИ.

Список возможностей, которые новые драйверы R555 предлагают для графических процессоров GeForce RTX и ПК на базе RTX:

• Поддержка метакоманды DQ-GEMM для обработки квантования весов INT4 для больших языковых моделей (LLM)
• Новые методы нормализации RMSNorm для моделей Llama 2, Llama 3, Mistral и Phi-3
• Механизмы группового и многофункционального внимания, а также скользящее оконное внимание для поддержки Mistral
• Обновления KV на месте для улучшения производительности внимания
• Поддержка GEMM тензоров, не кратных 8, для улучшения производительности контекстной фазы

По результатам тестов производительности ORT, выпущенных Microsoft, NVIDIA демонстрирует значительные улучшения в работе как с данными INT4, так и FP16. Оптимизации в драйверах позволяют добиться до трехкратного увеличения производительности для таких моделей LLM, как Phi-3, Llama 3, Gemma и Mistral.

NVIDIA продолжает лидировать в области потребительских ИИ ПК благодаря мощному набору решений, таких как TensorRT и TensorRT-LLM, которые встроены в их графические процессоры. Эти решения включают революционную технологию DLSS Super Resolution, NVIDIA ACE, RTX Remix, Omniverse, Broadcast, RTX Video и другие технологии. Графические процессоры NVIDIA предлагают до 1300 TOPS вычислительной мощности ИИ, что значительно превосходит самые быстрые чипы, выходящие в этом году, которые ожидается достичь только 100 TOPS.