英伟达推出新处理器和AI开发工具

英伟达在2021年图形技术会议（GTC）上展示了许多新的软件和硬件创新，旨在开发和发布用于业务发展的人工智能算法。

在会议的第一天，首席执行官Jen-Hsun“ Jensen” Huang推出了首款Grace ARM处理器，该处理器是为超级计算机和“巨型AI”设计的。

CPU支持最新的LPDDR5x内存子系统，以提供DDR4两倍的带宽和十倍的电源效率。

第四代NVLink互连技术将在Grace处理器与该公司的GPU之间提供900 GB / s的连接。

Nvidia声称，基于Grace的系统将能够训练具有1万亿个参数的自然语言处理模型，其速度是基于x86架构的同类计算机的十倍。

CPU的第一个客户是瑞士国家超级计算中心和美国能源部的Los Alamos国家实验室。

该公司承诺将在2023年初开始出货处理器。

Grace是Nvidia的第一个CPU。 数据：英伟达。

Nvidia还宣布了新一代BlueField-3数据处理单元（DPU），该加速器旨在将基础结构服务与x86处理器上运行的应用程序隔离开来。

DPU BlueField-3具有16个Arm A78内核，可将网络流量加速至400 Gbps。 该公司表示，将需要多达300个CPU内核才能为数据中心提供类似服务。

该芯片的处理能力比上一代提高了10倍，加密任务的处理速度提高了4倍。

BlueField-3是第一个支持Gen 5 PCIe的DPU。 新一代DPU与BlueField-2完全向后兼容。 BlueField-3将于2022年第一季度开始销售。

BlueField-3 DPU。 数据：英伟达。

Nvidia还展示了cuQuantum SDK，以加速对在GPU上运行的量子电路的仿真。

该公司表示，加州理工学院的研究人员创造了模拟Google Sycamore量子处理器的世界纪录，并将每个GPU的性能提高了9倍。

Huang说：“我希望cuQuantum在量子计算方面能像cuDNN在深度学习方面一样。”

该公司推出了具有Nvidia认证的服务器，其中包括A30和A10企业GPU。

A30是Nvidia A100的较新版本。 它支持广泛的人工智能，学习和传统计算工作负载。 GPU可以支持AI用例，例如推荐系统，语音处理和计算机视觉。

A10 Tensor Core GPU支持加速的图形，渲染，人工智能和经典计算工作负载。

A10和A30建立在Nvidia Ampere架构上，配备24GB内存和PCIe Gen 4接口。

Nvidia还向NGC用户提供了Jarvis交互式AI框架。

Jarvis模型提供了高度准确的自动语音识别，多种语言的实时翻译以及用于AI对话代理的新的文本语音转换功能。

使用GPU加速，可以在不到100毫秒的时间内完成端到端语音管道（听，理解和响应）。

英伟达（Nvidia）宣布推出下一代自动驾驶汽车平台Atlan。 它是第一个提供1,000 TOPS的汽车处理器，是上一代Orin的四倍。

Atlan的单芯片（SoC）系统具有下一代GPU架构，新的Arm内核，新的深度学习和计算机视觉加速器。 它还具有完全可编程的DPU BlueField，可防止数据泄漏和网络攻击。

Nvidia预计将于2025年开始将Atlant交付给汽车制造商，同时不影响上一代平台的销售，该平台将于明年在自动驾驶汽车中首次亮相。

Atlant是下一代Drive平台。 数据：英伟达。

该公司分享了2022财年第一季度的业绩。 Nvidia执行副总裁兼首席财务官Colette Kress说，不完整的季度收入已经超过了先前宣布的53亿美元的预测，她指出增长的主要动力是对AI领域服务需求的增长。

Kress补充说：“我们预计这将导致云提供商对我们平台的使用量增加，并且全年购买量增加。”

她还说，对公司产品的需求大大超过了供应。 Nvidia预测“今年大部分时间” GPU短缺将继续。

回想一下，2021年3月，一位内部人士报告说，英伟达正在考虑发布基于GA100 GPU的用于挖掘CMP HX的加速器的可能性。

Nvidia在二月份表示，它将限制GeForce RTX 3060图形卡的哈希率，“以便让GeForce GPU掌握在游戏玩家手中”，该公司表示。

但是，3月份，使用软件制造商本身发布的实验驱动程序，克服了用于加密货币挖掘的GeForce RTX 3060的性能限制。

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原文链接：https://forklog.com/nvidia-predstavila-novye-protsessory-i-instrumenty-razrabotki-ii/

原文作者：Богдан Каминский

编译者/作者：wanbizu AI

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