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据图形分析公司JonPeddieResearch报告,2023年第四季度消费级GPU的出货量同比增长32%,达到950万台,季度环比增长6.8%。分析师强调,这一增长并非源于生成式AI或所谓的AIPC。展望2024年第一季度,分析师预计市场将保持稳定,这在一定程度上归功于Nvidia和AMD在CES上推出的GPU。
据+TrendForce+集邦咨询发布的最新报告,预计到+2022+年,搭载通用GPU的人工智能服务器年出货量将占整体服务器的近+1%。在+ChatBot+相关应用的带动下,到+2023+年,预计出货量同比增长可达+8%。TrendForce+预测,到2023-+2025+年,HBM市场的年复合增长率有望增长至40%-45%以上。
据Jon Peddie Research报告称,2022年第三季度全球GPU市场增长达到7550万台,CPU出货量同比下降-19%。总体而言,在2022-2026年期间,GPU的复合年增长率为2.8%,在预测期结束时达到31.38亿台的安装量。未来五年,独立GPU(dGPU)在PC中的渗透率将增长到26%的水平。
Jon Peddie Research 最新数据显示:受 PC 市场需求放缓和制造商采购意愿下滑的影响,2022 年 2 季度的 GPU(含独显 / 集成部件)销售额环比跌去了 14.9%...JPR 指出,包括游戏显卡在内的台式机独显的销量,在 2022 年 2 季度环比下降 22.6%、至 1037 万块左右 —— 这也是自 2020 年 2 季度以来的最低值...与今年 1 季度相比,2 季度 GPU 供应商的总体业绩表现不佳......
站长之家(ChinaZ.com)8月31日消息:Jon Peddie Research的最新报告显示,2022年第二季度GPU出货量超过8400万台,同比下降34%。JPR在其新报告中指出,总体而言,GPU在2022-2026年间的复合年增长率为3.8%,该公司预测GPU的安装量将达到31亿台。未来5年,JPR表示,独立GPU(dGPU)在PC中的渗透率将增长到30%。在上一季度,AMD的整体GPU市场份额下降了1.1%,英特尔的整体GPU市场份额实际上增加了2%,而英伟达的GPU市场份额下降了3.15%。谈到整体的GPU出货量,AMD的出货量下降了7.6%,英特尔的出货量下降了9.8%,但英伟达(也是销售最多显卡的
华擎(ASRock)预估,尽管受全球组件短缺和加密货币挖矿需求预期下降等因素影响,全球 GPU 出货量在今年第 2 季度仍有增长。华擎认为,随着供应链限制的缓解,2021 年下半年 GPU 的供求关系将得到改善,这将有望对价格产生一些下行压力。目前我国占全球加密货币挖矿硬件需求的很大一部分,但随着限制措施的出台,这一需求预计将大幅下降。而今年晚些时候,以太坊也将迁移到 Proof-of-Stake 系统,这大大降低了采矿的利润率。
受疫情引发居家娱乐、办公及线上学习潮影响,PC在过去一年中迎来热销,同时也带动了显卡的销量。据VB最新报道,市场研究公司Jon Peddie Research的最新报告显示,2021年第一季度全球GPU(含集成显卡和独立显卡)出货量达1.9亿台,年增长率达到38.78%。从各品牌出货总量表现来看,Intel 2021年第一季度市占率达68%,稳居领头羊地位。AMD以17%的份额排名第二,NVIDIA排名第三,份额为15%。独显份额不过,在独显市场,NVIDA还是当之无
据市场研究公司 Jon Peddie Research 的最新报告显示,2021年第一季全球 GPU 出货量达1.19亿颗,同比增长38.78%,环比下降3%。
ARM给出最新数据,2020年第四季度,ARM芯片合作伙伴共出货了73亿颗ARM架构的芯片,同比增长22%,创下历史新高,相当于每秒900多颗、每天7000万颗。截止到2020年底,ARM架构芯片历史累计出货量已经超过1900亿颗。同时,ARM Mali GPU出货量累计也超过了60亿颗,其中2020年就超过10亿颗,持续排名第一。
今年的疫情对全球经济产生了重大影响,对PC行业有好有坏,PC市场反而因为远程办公、上课的需求回升了,调研机构JPR今天也发布了GPU市场Q2季度的研究报告。首先看整体的GPU数据(包括独显、集显
7月29日,高通举办了异常名为“选骁龙,痛快赢”的高通骁龙ChinaJoy预赏会,分享了高通在移动娱乐产业的投入,以及所取得的成就。期间,高通公布了一个震撼的数字:2005年开始研发至
11月20日消息,Strategy Analytics报告显示, 2019 年Q2 全球智能手机和平板电脑GPU出货量同比下降9%。该报告估计,Arm、高通、苹果、Imagination Technologies和英特尔在 2019 年Q2 占据了全球智能手机和平板电脑GPU市场出货量前五名份额。Arm以43%的份额领跑智能手机和平板电脑GPU市场,其次是高通(36%)和苹果(12%)。
市场研究公司Omdia披露,2023年第二季度,英伟达出货了900吨H100AIGPU。Omdia认为,一个带有散热器的H100GPU的平均重量超过3公斤,因此英伟达在第二季度出货了30多万块H100。Omida的最新报告显示,该公司有望达到这一里程碑。
市调机构Jon Peddie Research今天发布了一组有趣的数据,显示了AMD 2013-2019年八年间GPU图形处理器的出货量,包括独立显卡、消费级APU、游戏机APU三大类。数据显示,AMD GPU 2013年的出货量仅
在被大规模采用后,Sora的推理成本将很快超过训练成本。OpenAI推出的Sora模型能够在各种场景下生成极其逼真的视频,吸引了全世界的目光。视频内容的创意驱动了对OpenAI的Sora等模型最直接的需求。
生成式AI明星StabilityAI的热门文本到图像生成模型StableDiffusion所需的大规模GPU集群似乎也部分导致了前首席执行官EmadMostaque的失败-因为他找不到支付这些GPU的方法。根据引用公司文件和数十位知情人士的详尽报道,据称这家英国模型构建公司的极高基础设施成本耗尽了公司的现金储备,导致截至去年十月时,公司只剩下400万美元。计划将其在CoreWeave的GPU容量转售给风险投资公司
AMD的锐龙7035H系列处理器近日低调增加了几款新品,最大特点是首次屏蔽了GPU核显,不再是APU。锐龙7035H系列代号RembrandtRefresh,其实就是锐龙6000H系列的升级版,架构还是上一代的Zen3,此前已有锐龙77735H/HS、锐龙57535H/HS四款型号新增加的也是四款,分别是锐龙77435H/HS、锐龙57235H/HS,相比已有型号直白地说就是降级阉割版。失去核显之后,这些处理器就只能用在高性能的笔记本中,必须搭配独立显卡。
搞AI大模型,实在太烧钱了。如今的生成式AI有很大一部分是资本游戏,科技巨头利用自身强大的算力和数据占据领先位置,并正在使用先进GPU的并行算力将其推广落地。无论花掉多少钱,成为第一可能就会带来潜在的收益……但是什么样的收益,我们还无法作出预测。
在AI行业,尤其是生成式AI领域,技术的快速发展和应用的广泛前景吸引了大量的投资和关注。这一领域的高昂成本也引起了业界的广泛讨论。如何在追求技术进步的同时实现可持续的商业模式,是所有AI公司需要面对的重要问题。
在美国硅谷圣何塞召开的NVIDIAGTC大会上,全球领先的向量数据库公司Zilliz发布了Milvus2.4版本。这是一款革命性的向量数据库系统,在业界首屈一指,它首次采用了英伟达GPU的高效并行处理能力和RAPIDScuVS库中新推出的CAGRA技术,提供基于GPU的向量索引和搜索加速能力,性能可提升50倍。关注Zilliz微信公众号,回复“北极星”可了解详情。
GTC2024大会上,老黄祭出世界最强GPU——BlackwellB200,整整封装了超2080亿个晶体管。比起上一代H100,B200晶体管数是其2倍多训AI性能直接飙升5倍,运行速度提升30倍。我们将不再被过去的限制所束缚。
苹果计划在iPhone16Pro机型中使用更大尺寸的A18Pro芯片,以提升其人工智能性能。该芯片将配备6核图形处理器,与iPhone15Pro机型的A17Pro芯片相当。值得一提的是,苹果公司预计将于今年九月份发布iPhone16系列智能手机。
AIGC的这把火,燃起来的可不只是百模大战的热度和雨后春笋般的各式AI应用。更是由于算力与通信需求的爆发式增长,使得底层的专用加速芯片、以及配备这些芯片的AI加速服务器再次被拉到了大众的聚光灯下。高端CPU的作用不仅是直接上手加速AI推理关系到整个AI平台或系统整体性能的提升,更是提供更加稳定和安全的运行环境来拓展AI的边界,只有这几个环节都照顾到,才能推动AIEverywhere愿景进一步走向现实。
在整个AI算力硬件的搭建中,英伟达毫无疑问站在最顶端,其GPU的动态发展,直接关乎了行业的发展。在今天开幕的GTC2024上,黄仁勋带来了新的B200GPU,其拥有2080亿个晶体管,可提供高达20petaflops的FP4算力。”Blackwell平台能够在万亿参数级的大型语言模型上构建和运行实时生成式AI成本和能耗比前身低25倍。
曾经引领世界的NASA,近些年却经常不太顺利,很多大型航天项目不但预算严重超支进度严重滞后。NASA终于找到了罪魁祸首”:局里的超级计算机太落后了。
如今“AIPC”可以说是消费电子行业最为热门的话题之一。对于一些不太了解技术细节,但却对这个概念心向往之的消费者言,他们相信“AIPC”可以更智能地帮助自己完成一些不熟练的操作,或是减轻日常工作的负担。这些技术手段也是有意义的,只不过它们会受到PC品牌、有时甚至是具体产品线的制约,所以其效果或许很好,但不一定会对整个行业产生广泛的推动作用。
快科技3月15日消息,日前,庆阳电信”宣布,截止2月底,中国电信东数西算国家枢纽庆阳算力中心先后完成英伟达H800、华为H910B等1000台GPU服务器的部署工作,中心算力规模达到3500P。随着该中心1000台GPU服务器稳定运行,全国一体化算力网络甘肃枢纽节点庆阳数据中心集群算力规模突破5000P,达到5300P。据媒体报道,P代表超算中心的计算能力,业界称,1P相当于每秒运算一千万亿次,100P的算力就相当于50万台计算机。以科研场景为例:天文学家在20万颗天体的星空图中要定位某种特征星体,算力不足之下,耗时可能超100天,如有100P算力,所需
CerebrasSystems发布了他们的第三代晶圆级AI加速芯片WSE-3”,规格参数更加疯狂在功耗、价格不变的前提下性能翻了一番。2019年的第一代WSE-1基于台积电16nm工艺,面积46225平方毫米,晶体管1.2万亿个,拥有40万个AI核心、18GBSRAM缓存,支持9PB/s内存带宽、100Pb/s互连带宽,功耗高达15千瓦。WSE-3的具体功耗、价格没公布,根据上代的情况看应该在200多万美元。
摘要:AI产品开发者需要先行一步,早一些让用户体验自己的产品,和用户建立连接,培养粘性,从在竞争中占得先机。2024注定是AI行业热闹非凡的一年。AI产品开发者需要先行一步,早一些让用户体验自己的产品,和用户建立连接,培养粘性,从在竞争中占得先机。
划重点:-🔥Nvidia计划推出功耗高达1000W的B100AI加速器,比之前的产品多出42%的功耗。-💧Dell高管表示,虽然GPU的功耗将持续增加,但直接液冷可能不再是必需的解决方案。Nvidia拒绝置评,这是可以理解的,因为其年度GTC大会仅几周后就要举行。