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趋势丨速度提升数十倍，用光子计算重塑AI算力集群
要实现超强的AI能力，需要超大规模的模型，要训练超大规模的AI模型，需要数千，甚至上万的GPU协同工作。这就带来几个问题：更多的GPU造成的高能耗，计算卡与计算卡之间的通信延迟，计算集群与计算集群之间的通信延迟和算力损耗。那么，如果用光来计算，用光来传输，会怎么样？
Google Cloud发布下一代TPU和GPU集群 增强AI Hypercomputer堆栈
Google宣布推出了第六代张量处理单元Trillium TPU，以及即将推出由Nvidia H200 GPU驱动的新型A3 Ultra虚拟机，此外还有基于Axion Arm架构的C4A VM，从今天正式面世。
英伟达黄仁勋谈领导力、“token”和生成式人工智能对人类员工的影响
英伟达（Nvidia）首席执行官黄仁勋身着标志性黑色皮夹克本周二在美国佛罗里达州奥兰多的 Gartner IT 研讨会/XPO 大会上发表了备受瞩目的主题演讲，他在演讲中谈论了一系列的领导力话题。
HPE CEO谈收购Juniper、AI发展和竞争对手思科
Neri还谈到了HPE完成Juniper收购交易之后的渠道合作伙伴战略和产品集成愿景，他说这可能只是“几周之后的事情”。“Juniper拥有出色的QFX架构，需要进行一些现代化和加速，我们将把它和我们的HP Slingshot架构结合起来，正在使用它来扩展数万个GPU，而且随着时间的推移将它们整合在一起。因为我们相信，借助我们的高性能硅片，我们可以降低平台的复杂性。”
NVIDIA宣布向OCP贡献Blackwell GPU平台设计
NVIDIA表示，已经将Blackwell加速计算平台设计的部分内容贡献给Open Compute Project（OCP），并在Spectrum-X网络结构中扩大了对OCP标准的支持。
AMD发力GPU计算领域，现在压力来到英伟达这边
如果说世界上有哪个市场迫切需要激烈竞争，自然就是推动AI革命的数据中心GPU市场。目前英伟达几乎就是行业内唯一的神。
CUDA vs OpenCL：GPU 编程模型该如何选？
近年来，GPU（图形处理单元）已从最初的图形渲染专用硬件，发展成为高性能计算领域的“加速器”，为各类计算密集型任务提供了强大的并行计算能力。GPU 编程，即利用 GPU 的并行架构来加速应用程序的执行，已成为推动科学计算、人工智能、大数据等领域快速发展的重要驱动力。
CPU vs GPU：为什么GPU更适合深度学习？
凭借其卓越的数据处理能力，深度学习使得计算机能够实现多种过去仅为人类所独有的认知智能。通常而言，深度神经网络的训练过程极其复杂，通常需要进行大量的并行计算。
详解英伟达Grace Hopper超级芯片架构
NVIDIA Grace Hopper 超级芯片架构将 NVIDIA Hopper GPU 的开创性性能与 NVIDIA Grace CPU 的多功能性结合在一起，在单个超级芯片中连接了高带宽和内存相关 NVIDIA NVLink Chip-2-Chip (C2C) 互连，并支持新的 NVIDIA NVLink Switch System 。
关于 GPU ，你所应该了解的
Luga讨论了GPU在人工智能生态中的重要性，特别是在加速AI核心算力构建方面。GPU以其高度并行的架构，在深度学习等AI技术中展现出卓越性能。与CPU相比，GPU在处理图形渲染、机器学习、视频编辑等计算密集型任务时具有显著优势。GPU和CPU的协同工作提高了数据吞吐量和并发计算能力。GPU的应用场景包括专业可视化、机器学习、区块链和模拟技术等领域。
产业丨《黑神话：悟空》崛起，国产GPU生态带来新思路
据京东官方数据，8月20日，《悟空》游戏正式推出之日，搭载英伟达40系显卡的游戏笔记本电脑销售额同比实现了100%的增长
NVLink和NVSwitch是Nvidia在AI战争中的秘密武器
自互联网诞生以来，还没有出现过像人工智能这样强劲的技术顺风趋势，许多公司都在争夺AI战场上的王者地位，而Nvidia占据了先机。
AMD公布惊人业绩，第二季度数据中心GPU销售额突破10亿美元
与此前的积极预期相符，AMD再次上调了旗下Instinct MI300系列GPU产品的销售预期。同时随着其“Antares”系列计算引擎在第二季度的收入突破10亿美元，该公司预计2024年全年此类设备的销售总额将一举超过45亿美元。
黄仁勋与扎克伯格做了一场关于Meta生成式AI未来的探讨（附对话实录）
英伟达CEO黄仁勋和Meta CEO马克·扎克伯格，在美国丹佛举行的第50届SIGGRAPH图形大会上进行了一场关于生成式AI的对话，并且他们还互赠了皮衣。
AI First：戴尔帮助各种规模的企业加速 AI 创新
随着AI技术和应用的爆炸式增长，人们正在大步迈入智能世界，大家也期望一个全新的数据中心来支撑 AI 时代的到来，那么未来数据中心是一个什么样子？
聊聊AMD混合CPU-GPU INSTINCT MI300A研发故事：一条漫长而曲折的道路
虽然这笔钱并不算多，但足够让AMD的工程师们有机会考虑整个美国的未来，并为如今强大的CPU与GPU业务埋下种子。
GPU/TPU大集群组网技术分析
用于连接 GPU 服务器中的 8 个 GPU 的 NVLink 交换机也可以用于构建连接 GPU 服务器之间的交换网络。Nvidia 在 2022 年的 Hot Chips 大会上展示了使用 NVswitch 架构连接 32 个节点（或 256 个 GPU）的拓扑结构。由于 NVLink 是专门设计为连接 GPU 的高速点对点链路，所以它具有比传统网络更高的性能和更低的开销。
戴尔与英伟达表示，作为生成式AI的副产品，相关数据将为合作伙伴提供“巨大”的存储机遇
戴尔科技副总裁董事长兼首席运营官Jeff Clarke在2024年戴尔科技世界大会上表示，如果说GPU是AI系统的大脑、网络是其心脏，那么存储就是AI的呼吸与脉搏。
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