新奇搞笑 nvidia gpu GTC 黃仁勳 Tesla A100 NVIDIA 執行長黃仁勳以短片預告全球最大 GPU 終將出爐，單一模組維持 8 GPU 相互連接 NVIDIA 今年受到武漢肺炎影響，不僅影響 MWC 與 GDC 的活動，年度盛會 GTC 也不得不轉型為線上研討會形式的 GTC Digital ，同時由於 3 月期間歐美疫情相當嚴重，原本在 GTC Digital 前的 GTC 主題演講直播也順延到台灣時間 5 月 14 日上午，而在 GTC 主題演講前夕， NVIDIA 執行長黃仁勳 Jensen Huang 也透過一段逗趣短片，預告全球最大的 GPU 即將"出爐"。 ▲從影片中的散熱器數量推估單一模組應該維持 8 顆 GPU 與 6 顆 NVSwitch 在這段短片中，黃仁勳自美式大烤爐內取出裝有新一代 GPU 的 Chevelle.fu 1 年前
產業消息 ARM nvidia gpu hpc AI mali NVIDIA 宣布以 400 億美金收購 Arm ，湊足最後一塊 CPU 技術拼圖 NVIDIA 可能收購 Arm 的消息已經傳了好一陣子，但以 IP 授權為主的 Arm 的定位特殊，若要收購會面臨複雜的反壟斷審議，加上其它同樣獲得 Arm 授權的廠商也有意透過聯合收購方式維持 Arm 的中立性，使得這樁收購傳聞變的不明確，不過稍早 NVIDIA 正式公布以股票加上現金共 400 億美金自 SoftBank 手中收購 Arm (不包含 IoT 技術)，強調仍會維持 SoftBank 2016 年收購 Arm 對產業的承諾，保有 Arm IP 授權與客戶中立性，對 NVIDIA 而言，長程目標是打造基於 Arm CPU 技術的 AI 超級電腦。 雙方交易預計在 2021 年 9 Chevelle.fu 1 年前
產業消息 AMD intel nvidia 超級電腦 美國國家大氣研究中心新超級電腦將採 AMD 搭配 NVIDIA 異構，較現行純 CPU 系統效能高出三倍 雖然異構運算當前是許多物理模擬的主流架構，然而受到慣用軟體影響，仍有不少氣象預測單位使用純 CPU 系統，不過美國國家大氣研究中心宣布將在 2022 年的下一代超級電腦系統自當前純 Intel CPU 的 Cheyenne 轉移到由 HPE 負責建置、採用 AMD Epyc 與 NVIDIA A100 的異構平台上，預計效能將比目前的系統高出三倍，有望成為屆時全球 Top500 前 25 強的系統。 由 HPE 取得標案的系統還未決定名稱，不過這項超過 3,500 美金的標案將以 HPE 的 Cray EX (原本的 Shasta )為基礎，預計具備 2,570 個節點，其中 2,488 個節 Chevelle.fu 9 個月前
專家觀點 硬科技 CPU gpu vmware x86 硬科技 硬科技：GPU虛擬化為何超級難搞(上) 筆者很久以前用了6篇文章，簡單解釋x86電腦虛擬化的困難之處與解決方案，但留下了1個尚未完成的結尾：相較於「比較單純」的CPU，「GPU虛擬化」更是個值得大書特書的複雜議題，絕對只有站在時代浪頭的科科們才有權獨享。 所以筆者試圖用僅僅3篇的規模，簡單解釋GPU虛擬化究竟有哪些棘手的挑戰。為了避免混淆，相關術語(Terminology)也優先採用VMware和NVIDIA的東西，畢竟十幾年的光陰過去了，在這個領域的領導者，依舊是他們2家。 硬科技：為何x86的虛擬化這麼難搞(上) 硬科技：為何x86的虛擬化這麼難搞(中) 硬科技：為何x86的虛擬化這麼難搞(下) 硬科技：x86虛擬化由內到外還是 痴漢水球 1 年前
產業消息 NVIDIA GTC nvidia gpu hpc NVIDIA A100 NVIDIA Ampere GTC 2020 ： NVIDIA 發表地表最大 7nm 晶片、 Ampere 架構的 NVIDIA A100 GPU ，AI 性能提升 20 倍、具創新多重執行個體設計 受武漢肺炎影響， NVIDIA 將今年初幾場取消的活動內容集中在稍早 GTC 線上主題演講發表，而備受矚目的新一代 GPU 架構 Ampere 也藉此次活動正式發表，第一款採用 Ampere 架構的 GPU 產品 NVIDIA A100 GPU 也全面投產，相較前一代 V100 GPU 在 AI 訓練提升達 20 倍效能，搭載 8 顆 NVIDIA A100 之 HGX A100 模組可具備 10 Petaflops 效能。 NVIDIA A100 GPU 在產品定位是作為通用型運算之 Volta 架構的 V100 GPU 的後繼產品，是專為 AI 、通用運算、數據分析、科學計算與雲端影像等應 Chevelle.fu 1 年前
人物專訪 COMPUTEX台北國際電腦展 AMD ARM nvidia gpu hpc marvell x86 台積電 挖礦 雲端運算 電晶體 RTX 30 CMP NVIDIA Grace Ampere Altra Computex 2021 ： NVIDIA 執行長黃仁勳認為支援 Arm 架構是因應複雜的運算需求提供選擇，挖礦產業難以消失但也不希望過大 今年 NVIDIA 在 Computex 的主題演講雖非由執行長黃仁勳親自主持，不過在稍早 NVIDIA 執行長黃仁勳仍特地為了 Computex 以線上會議的方式舉辦問答，黃仁勳更選擇在 NVIDIA 新總部" Voyager "進行直播，黃仁勳表示者也是 Voyager 自設計即是使用 NVIDIA GPU 進行設計與包括光線追蹤模擬所打造的綠建築，以建築中的城市為理念，內部為大型開放空間，並透過預先的光線模擬減少空調的使用。 支援 Arm 是為複雜的運算需求提供更多選項，收購 Arm 旨在提供 Arm 更多研發資源促進產業發展 ▲黃仁勳認為沒有一種架構是完美到能滿足各 Chevelle.fu 6 個月前
專家觀點 硬科技 AMD intel gpu 超級電腦 硬科技 EHP 硬科技：集AMD技術之大成的超級電腦APU：EHP (下) 既然AMD看起來決定打造「超高階APU」，那想必各位科科頭上馬上浮現一個大大的問號：這東西要拿來作什麼？又準備要賣給誰？ 前情提要：集AMD技術之大成的超級電腦APU：EHP (上) 這些年來，AMD一直有個「說不出的痛」：在超級電腦市場幾乎銷蹤匿跡。 以今年6月的Top 500榜單來說，相較於滿山滿谷的Intel CPU和NVIDIA GPU，用到AMD CPU的只有「10台」，而GPU就更尷尬了，才區區「1台」裝了Radeon Vega。要不是因Zen 2世代的EPYC吸引了不少超級電腦新案，像突破2ExaFlops的美國國家核能安全管理局的El Capitan等等，堂堂AMD在Top 5 痴漢水球 1 年前
專家觀點 硬科技 AMD gpu zen apu 硬科技 硬科技：集AMD技術之大成的超級電腦APU：EHP (上) 先前不學無術的筆者跟各位博學多聞的科科，野人獻曝了Intel與台積電的先進晶片封裝技術，也不小心開了一張「裝死夠久就要介紹隔壁棚的AMD到底在幹哪些好事」的空頭支票，現在就是兌現的時候了，而這段故事，主角是AMD曾寄以厚望、卻一路跌跌撞撞的APU(Accelerated Processing Unit)。 硬科技：談談Intel的多晶片水餃封裝技術 AMD在2006年以54億美元併購ATI，啟動融合CPU與GPU的Fusion後，該如何給予APU精確的市場定位，就變成AMD手上的燙手山芋，也主導了AMD後來10年的戰略規劃。 硬科技：簡報王與他們的產地：AMD K12、SkyBridge篇 硬 痴漢水球 1 年前
專家觀點 CPU ARM nvidia gpu hpc cuda AI mali NVIDIA 正式收購了 Arm ，可能對全球晶片產業造成哪些影響 NVIDIA 在歷經好一陣子的傳聞後，在美國時間周日正式宣布自軟銀手中以股票加上現金 400 億美金收購 Arm (不包含 IoT )，這樁原本外界不看好的收購案雖然離正式完成還預計需要 18 個月的時間， NVIDIA 在新聞稿也允諾將遵循 2016 年 SoftBank 收購 Arm 的公平公正原則，但外界仍關心 Arm 的 IP 授權模式在收購案後的影響。 筆者以個人對兩家廠商的現況、產業的關係，推測在雙方若能正式合併後，對於業界的可能影響。 傳聞 10 年終究成真的破天荒併購 ▲約十年前電子時報就曾報導 NVIDIA 可能收購 Arm ，但當時是指出借此進軍手機等行動運算市場 差不多 Chevelle.fu 1 年前
專家觀點 NVIDIA GTC ARM nvidia gpu amazon gpgpu nvlink A64FX Grace Hopper DPU 加速運算 NVIDIA Grace BlueField-3 DPU 觀點： NVIDIA Grace 不僅只是超算級 CPU ，更是 NVIDIA 加速運算戰略的中樞 NVIDIA 在今年 GTC 大會宣布首款針對超級運算、 AI 與資料中心的 CPU 產品，以知名女性程式設計師 Grace Hopper 做為產品代號，並採用 Arm 的 Neoverse CPU 架構作為基礎，從表面來看， Grace 是 NVIDIA 首度跨足超高效能 CPU 領域，但從對 NVIDIA 整體布局而言， Grace 更是使 NVIDIA 實現理想加速運算的樞紐。 對於 NVIDIA 而言，基於 GPU 的異構加速運算是他們自消費娛樂、視覺影像邁向超級運算之路的關鍵，除了科學運算領域以外，在使用機械神經網路架構的機器學習成為 AI 主流後， NVIDIA 更進一步成為新世代 Chevelle.fu 7 個月前
