NVIDIA продолжает удерживать лидирующие позиции на рынке искусственного интеллекта, несмотря на усиливающуюся конкуренцию со стороны AMD и Intel. Особое внимание в компании уделяется развитию программного обеспечения, что является ключевым аспектом в использовании мощностей их аппаратного обеспечения. Программные оптимизации, такие как TensorRT, позволяют максимально раскрыть потенциал чипов NVIDIA. Недавно компания анонсировала GPU Hopper и Blackwell, которые, несмотря на высокие характеристики, требуют соответствующей программной поддержки для полноценной работы.

Подтверждением эффективности NVIDIA в сфере ИИ служат заявления Брайана Катанзаро, вице-президента по прикладным исследованиям глубокого обучения, который отмечает, что проблема вычислений в области ИИ — самая масштабная в истории. Компания продолжает активно развивать и оптимизировать свой программный стек, в том числе с помощью CUDA, для поддержания лидерства в отрасли, несмотря на ожесточенную конкуренцию.

Источник GameGPU.tech

Для ценителей системных блоков в светлом и белом цветах, компания GIGABYTE представила блоки питания GP-P650SS ICE и GP-P550SS ICE. Визуальной особенностью этих блоков питания является то, что их корпуса, плоские кабели и даже пластиковые коннекторы — окрашены в белый цвет, который сама компания называет «Ice white».

Новые блоки питания GIGABYTE GP-P650SS ICE и GP-P550SS ICE имеют среднюю мощность 650 и 550 Вт соответственно, чего должно быть достаточно для большинства игровых ПК с видеокартами среднего и средне-высокого уровней. Для лучшей совместимости с требовательными игровыми компонентами эти блоки питания выполнены по современному стандарту Intel ATX 3.0, то есть они способны выдержать двукратное кратковременное превышение номинального напряжения, и имеют два коннектора PCI-e 6+2 Pin для питания видеокарт.

Блоки питания GIGABYTE GP-P650SS ICE и GP-P550SS ICE получили сертификат 80 PLUS Silver при работе в сети 230 В, допустимый диапазон входного напряжения составляет 155-240 В. Энергоэффективность превышает 90% при половинной нагрузке на блок питания, даже при очень малых нагрузках она все еще превышает 70%. Новые блоки питания GIGABYTE имеют активный PFC (с коэффициентом >0,9) и единую линию напряжения 12 В, по которой способны обеспечить полную номинальную мощность. Системы защиты OVP/OPP/SCP/UVP/OCP/OTP контролируют уровни напряжения, тока, мощности и температуры, чтобы они оставались в безопасных рамках.

В блоках питания GIGABYTE GP-P650SS ICE и GP-P550SS ICE используется вентилятор типоразмера 120 мм с долговечным подшипником FDB, который также снижает уровень шума от блока питания. Обороты вентилятора зависят от нагрузки на блок питания, при малой нагрузке блок питания работает тише. Для подключения накопителей есть пять коннекторов SATA и три Molex, также есть два восьмиконтактных коннектора для питания ЦП (только один в модели 550 Вт). Блоки питания GIGABYTE GP-P650SS ICE и GP-P550SS ICE будут доступны в Украине в июле. Для тех кто ищет блок питания в черном цвете, GIGABYTE предлагает модели GP-P650SS и GP-P550SS, они отличаются только окраской.

В недавнем интервью бывший исследователь NVIDIA Рихард Ярц поделился мнением о значении CUDA для успеха компании в области искусственного интеллекта. Он отметил, что благодаря этой программной экосистеме NVIDIA удалось укрепить свои позиции на рынке, превзойти конкурентов и достичь значительного финансового прогресса.

Согласно Ярцу, основное отличие NVIDIA от других компаний, таких как Intel и AMD, заключается в наличии CUDA. Эта "стена" пока что остаётся непреодолимой для конкурентов, несмотря на их попытки интегрировать собственные решения и делать их более открытыми для разработчиков. Примером таких усилий является платформа ROCm от AMD и инструменты HIPIFY, которые позволяют преобразовывать код CUDA в портативный HIP C++, делая его совместимым с ROCm.

Тем не менее, использование инструментов переноса кода может существенно увеличить затраты для клиентов, выбирающих платформы, отличные от NVIDIA. Ярц утверждает, что для достижения передовой производительности и доступа к необходимым функциям, вложения в экосистему CUDA требуются однократно, что делает NVIDIA наиболее предпочтительным выбором для тех, кто работает в сфере ИИ.

Компании, такие как Tiny Corp, рекомендуют системы ИИ от NVIDIA вместо AMD, подчёркивая, что платформа NVIDIA "просто работает", обеспечивая пользователю все необходимые возможности без дополнительных усилий и затрат.

Источник GameGPU.tech

На китайских рынках появились новые варианты графических процессоров NVIDIA A100, которые отличаются от первоначальной спецификации увеличенным числом CUDA-ядер. Эти модели оснащены 7936 ядрами, что на 15% больше, чем у стандартных версий A100, предлагающих 6912 ядер

.

Эти уникальные GPU также имеют 96 ГБ памяти HBM2E с интерфейсом шины 6144 бит, расположенными в шести стеках по 16 ГБ каждый. Карты выполнены в форм-факторе PCIe и, по всей видимости, являются прототипами, изначально разработанными для систем GRID.

В списке характеристик упоминается, что базовая тактовая частота этих GPU составляет 1260 МГц, а информация о повышенной частоте не указана. Ожидается, что производительность карты составляет около 20 TFLOPs в одиночной точности и 10 TFLOPs в двойной точности, что сравнимо или превосходит производительность модели A100 PCIe с 80 ГБ памяти, которая показывает 19.5 TFLOPs и 9.74 TFLOPs соответственно.

Причины появления данных моделей на рынке до конца не ясны, однако предполагается, что NVIDIA могла изготовить эти GPU в 2020 году для конкретных клиентов, и теперь они появились в продаже. Некоторые из этих устройств также доступны на eBay по цене от 17 до 20 тысяч долларов.

Источник GameGPU.tech