人工智能引领者，顶级的视觉计算公司, 《麻省理工评论》2017年年度“全球最聪明的 50 nvidia公司 家公司” Top 1. ※本站的所有文章內容(文字、圖片、表格)均為智慧財產，若有內容引用需求，請來信提出授權要求，如有私自引用、複製、轉載的情形，本人將保留法律追訴權，請勿以身試法。 ※本站有部分連結與商家有合作夥伴關係，透過專屬連結購買，我會獲得少數佣金，讓我可以持續經營網站並提供更多有價值的內容，但這並不會影響您的任何權益，詳情查看免責聲明。
最終，微軟被迫推遲首發，錯過先機，敗給了 Sony PS 2。 Nvidia還宣布，為了提供挖礦市場晶片，將與AMD密切合作。 然而與Nvidia針對挖礦需求的大調整相比，極少公開談論挖礦業務對營收的貢獻，不論財報還是管理者說法。 財報的礦卡收入與普通用戶銷量放在一起，統一為「遊戲」（專業礦卡收入歸至其他類），因此挖礦到底幫Nvidia賺了多少錢，外界始終不知道。 NVIDIA（英偉達）計劃授權智能手機和平板電腦開發廠商使用自己的圖形芯片技術。
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公司的图形和通信处理器拥有广泛的市场，已被多种多样的计算平台采用，包括个人数字媒体PC、商用PC、专业工作站、数字内容创建系统、笔记本电脑、军用导航系统和视频游戏控制台等。 全球各地众多OEM厂商、显卡制造商、系统制造商、消费类电子产品公司都选择NVIDIA的处理器作为其娱乐和商用解决方案的核心组件。 在PC应用领域(例如制造、科研、电子商务、娱乐和教育等)，NVIDIA公司获奖不断的图形处理器可以提供出色的性能和鲜锐的视觉效果。 其媒体和通信处理器能够执行宽带连接和通信应用中要求十分苛刻的多媒体处理任务，并在音频应用能力方面取得突破。 NVIDIA产品和技术的基础是NVIDIA ForceWare，这是一种综合性软件套件，能够实现业内领先的图形、音频、视频、通信、存储和安全功能。
NVIDIA DGX 系統-的英文根據深度學習以及多種分析需求，以創新性與革命性兼具的NVIDIA沃爾 GPU平台打造而成。 完整整合的解決方案結合了創新的GPU最佳化應用軟體和簡化管理技術，可提供突破性的效能和結果。 NVIDIA nvidia公司 公司為備受肯定的人工智慧 解決方案領導廠商，旗下技術廣泛應用於眾多產業中。
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PyTorch 的目標是創建一個具有流暢 UX 的統一前端，該前端利用 Dynamo 產生 graph。 Dynamo 將所有複雜運算元減少到 PrimTorch 中的約 250 個原始運算元。 一旦圖形成，未使用的運算元將被丟棄，圖會決定哪些中間運算元需要儲存或寫入記憶體、哪些可能被融合。
Nvidia對虛擬貨幣收入等一系列操作，讓許多遊戲玩家和投資者非常不滿。 遊戲玩家憤怒點在Nvidia靠虛擬貨幣賺錢時，說是遊戲玩家的功勞，但玩家根本買不到正常價格的顯卡；當虛擬貨幣市場出問題、「遊戲收入」降低時，Nvidia又說是玩家不買貨。 然而即便是骨折價也很難賣出去：「人們不想買GPU，因知道可能兩季就過時。」這次Nvidia重複四年前股價暴跌、市值縮水戲碼，SEC（美國證券交易委員會）也看不下去這自欺欺人說法了。 5月SEC指控Nvidia 2018財年連續幾季「未披露加密貨幣挖礦是公司遊戲收入與同期香比增長的重要因素」。 營收67.04億美元，相比上季下降19%，淨利潤6.56億美元，相比上季下降59%，降回兩年前同期水準。 Nvidia把業績下滑歸咎於遊戲業務營收20.4億美元，相比上季下降44%。
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然而，AMD 的显示卡仍然拥有出色的性能，并且在多媒体和专业图形设计方面表现出色。 因此，如果你的需求主要集中在这些领域，那么 AMD 的显示卡可能是更好的选择。 在用户体验方面，AMD 和 NVIDIA 的显示卡均拥有出色的声誉。 它们的驱动程序均得到了不断的改进，并提供了丰富的调节选项，使用起来都很方便。
而NVIDIA藉助ARM構架的處理器超高的性耗比、ARM的快速崛起以及自身在GPU方面的強大優勢（CUDA通用運算）；在這個融合以及雲端的時代，未來可謂是一片光明。 2021年11月，英偉達(NVDA.US)首席財務官Colette Kress週三表示，公司仍將堅持400億美元收購Arm的計劃。 NVIDIA創始人兼首席執行官黃仁勳在GTC 2020主題演講中表示：“我們的願景是成為一家‘數據中心規模’公司（data nvidia公司 center scale company）。
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Titan RTX－代號TU102，為Turing系列晶片的完整版本，使用光線跟蹤跟蹤功能,類比光線反射,同時核心原是為深度學習而設計。 2020年7月，有報導稱輝達正在與軟銀談判以320億美元收購英國晶片設計公司安謀。 2020年9月13日，輝達宣布將以400億美元的價格從軟銀集團手中收購Arm Holdings，但須接受通常的審查，後者保留輝達10%的股份。
NVIDIA Titan X 2016年7月22日,英偉達悄無聲息地在自家官網上公布了新一代TITAN X的訊息,從本次官網公布的數據來看,新TITAN X將會在8月2日正式上市,售價… 黃仁勛在台北出生，1972年與家人遷往美國，及後被送往美國肯塔基州一間基督教學校就讀，完成課程後遷往俄勒岡州，15歲時參加美國桌球公開賽，在青年組雙打賽事中奪得季軍。 1984年在俄勒岡州大學取得電機工程學位，其後在史丹福大學取得碩士學位。 黃仁勛曾在AMD(1983年－1985年）及LSI Logic(1985年－1993年）工作，並於1993年創立NVIDIA。
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在1999年下半年，NVIDIA推出了GeForce 256（NV10），最特別的是它帶來了硬體幾何轉換與光源（T&L）。 它亦提供了先進的影像播放加速、動態補償、硬體子像素alpha混合和四條像素流水線。 作為企業轉型的一部分，NVIDIA放棄了一些專利介面，轉為全面支援DirectX，亦棄掉一些多媒體功能，減低製造成本。 將來，就算某一產品失敗，亦不會威脅到公司的生存，因為下一代的代替物隨時可用。 之後，市場對NV1失去興趣，因為Microsoft發佈了DirectX規格，DirectX以多邊形作為立體圖形的實現方式。 隨後，NV1繼續秘密地發展，成為NV2計劃，該計劃由世嘉資助了幾百萬元。
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- 與矩陣乘法相比，歸一化和逐點運算（pointwise ops）使用的 FLOPS 僅為矩陣乘法的 1/250 和 1/700，但它們消耗了近 40% 的模型執行時間。
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- 全新的TXAA抗鋸齒技術是通過硬體來實現的，在NVIDIA全新的304.79驅動中首次得到真正套用，當然由於這項抗鋸齒技術還未度過嬰兒期，所以支持TXAA的遊戲只有《The Secret World》。
- 然而，儘管輝達一再表示收購完成後ARM仍然保持開源模式和對客戶採取中立態度，此收購案卻遭到監管機構和大型企業（例：高通、微軟、Google等）的一致反對。
当地时间2022年8月31日，美国半导体公司英伟达（NASDAQ：NVDA）在向美国证券交易委员会（SEC）递交的一份监管文件中披露，美国政府已推出一项新的出口许可管制，将影响到英伟达向中国和俄罗斯出口两款高性能GPU产品。 NVIDIA nvidia公司 Quadro：面向台式机、移动工作站、服务器、特定解决方案及虚拟工作空间的视觉计算平台。 这些平台还包括丰富的软件开发工具包（SDK），以加速自动驾驶汽车（AV）的开发。
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G-SYNC 螢幕技術將畫面更新率與 GPU 同步、消除畫面撕裂、將畫面間斷和輸入延遲情況降到最低，提供既順暢且最快速的遊戲體驗。 開發人員需要最優良的工具、取樣技術和程式庫，才能讓創作成果變得栩栩如生。 NVIDIA 獲獎無數的 GameWorks SDK，讓開發人員可以向視覺運算的佼佼者汲取最先進的技術。
NVIDIA EGX：NVIDIA EGX 是一款雲原生、邊緣優先且可擴展的平台，可讓 IT 快速輕鬆地調配 GPU 服務器。 EGX 的一個主要組件是 NVIDIA GPU Operator，它能夠對所有必要組件的部署進行標準化和自動化，以調配支持 GPU 的 Kubernetes 集羣。 nvidia公司 NVIDIA EGX 平台可將加速人工智能 的強大功能引入邊緣服務器，用於智能零售、智能醫療保健、智能製造、智能運輸和智慧城市等領域。
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NVIDIA（納斯達克股票代碼：NVDA）是一家人工智能計算公司。 Triton 彌補了這一缺陷，使高階語言實現了與低階語言相當的性能。 Triton 核心本身對典型的 ML 研究者來說非常清晰，這對可用性來說非常重要。
移動芯片局勢是這樣的，高通佔據絕對領導地位，蘋果和三星絕大部分芯片自給自足。 而老牌的芯片廠商如英特爾、英偉達和AMD，還是主打桌面和服務器平台，在移動平台上下手太晚，失去了先機。 當然，NVIDIA確實有表示還會繼續生產基於Intel FSB接口的芯片組平台，不過我們估計這種情況不會持續太久，當NVIDIA清空這類產品的庫存之後，恐怕他們一樣也會停止這種芯片組的生產和研發。 到680i時代，這款芯片組則由於內存控制器性能低下則飽受批評。
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4.NVIDIA DGX A100：以及基於 NVIDIA A100 構建的 AI 系統。 DGX A100系統集成了8個NVIDIA A100 Tensor Core GPU，具有320GB內存用以訓練的AI數據集，以及高速NVIDIA Mellanox HDR 200Gbps互連，具有高達5Petaflops 的AI性能。 一個由5台DGX A100系統組成的機架可代替一個包括了AI訓練和推理基礎設施的數據中心，而且功耗僅是其1/20，所佔用的空間是其1/25，成本是其1/10。 Tesla V100 GPU：基於Volta架構，突破了深度學習每秒 100 萬億次浮點運算的大關。 V100 配備 640 個 Tensor 內核，可提供 120 萬億次浮點運算的深度學習性能，帶有 16 GB 和 32GB 兩種配置，在單個 GPU 中即可提供高達 100 個 nvidia公司 CPU 的性能。
H100也將成為全球最大的一款加速芯片，英偉達創始人CEO黃仁勳介紹稱，這款芯片將會使用台積電最新的四納米工藝。 TITAN RTX 配備多精度 Turing Tensor 核心，可在 FP32、FP16、INT8 nvidia公司 和 INT4 精度模式下實現突破性的性能，進而加快神經網絡的訓練和推理速度。 藉助比上一代 TITAN GPU 多兩倍的顯存容量和 NVIDIA NVLink，TITAN RTX 使研究人員和數據科學家能夠使用更大的神經網絡和數據集進行實驗，所有操作均可在 GPU 顯存中完成。 1.NVIDIA DGX Station：面向數據科學團隊的 AI 工作站，專為辦公室及安靜場所設計。 HGX-3 採用單一基板，配備 4 枚或 8 枚 A100 GPU。 4-GPU 配置通過 NVLink 完全互聯，8-GPU 配置通過 NVSwitch 互聯。