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Vergrößern! Der 960-Milliarden-US-Dollar-Chipführer bringt neue Blockbuster-KI-Produkte auf den Markt, und A-Share-„Momente' verdeutlichen die „zweideutige' Beziehung

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2023-05-30 18:05:591145Durchsuche

Als weltweit führender Anbieter von KI-Rechenleistung hat NVIDIA vom Boom der künstlichen Intelligenz profitiert und im letzten Finanzquartal ein unerwartetes Wachstum erzielt. Der Marktwert näherte sich der Billionen-Dollar-Marke. Am 29. Mai veröffentlichte das Unternehmen eine generative KI-Supercomputing-Plattform und Superchip GH200 usw. Eine Reihe neuer Produkte für künstliche Intelligenz soll das neue Computerzeitalter neu definieren.

Super-Computing-Plattform veröffentlichen

Am 29. Mai stellte NVIDIA-Gründer und CEO Jen-Hsun Huang auf der COMPUTEX 2023 in Taipeh eine Reihe von Produkten vor, darunter die generative KI-Supercomputing-Plattform DGX GH200 mit großem Speicher und den Grace Hopper-Superchip, der das generative KI-Design beschleunigen kann wurde in volle Produktion genommen und eine neue beschleunigte Ethernet-Plattform Spectrum-X wurde eingeführt.

„Wir erfinden Computer neu. Beschleunigtes Rechnen und künstliche Intelligenz bedeuten, dass Computer neu definiert werden.“

Offizielle Website-Informationen zeigen, dass DGX GH200 eine neue KI-Super-Computing-Plattform ist, die 256 NVIDIA Grace Hopper-Superchips vollständig in einer einzigen GPU verbindet. Sie unterstützt das Training großer KI-Modelle mit Billionen Parametern und verfügt über 144 TB gemeinsamen Speicher, was 25 % entspricht. höher als die Vorgängergeneration im Jahr 2020. Der eingeführte DGX A100 hat seine Kapazität fast 500-mal erweitert.

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Huang Renxun stellte vor, dass sich mit DGX GH200 große Sprachmodelle und Deep-Learning-Empfehlungssysteme einfacher trainieren lassen, ohne dass Daten in vielen Modulen gespeichert werden müssen.

Darüber hinaus werden Google Cloud, Meta und Microsoft die ersten Unternehmen sein, die DGX GH200 nutzen, das voraussichtlich Ende 2023 auf den Markt kommt und als Basis für die zukünftige ultragroße generative KI-Infrastruktur dient.

„Wir stehen jetzt am Wendepunkt eines neuen Computerzeitalters. Beschleunigtes Computing und künstliche Intelligenz wurden von fast allen Computerplattformen und Cloud-Service-Anbietern auf der Welt akzeptiert. Die Technologie von NVIDIA wird von 40.000 großen Unternehmen und 15.000 Unternehmen auf der ganzen Welt genutzt Welt Von Startups übernommen, sagte Jen-Hsun Huang

.

Da die Nachfrage nach den Chips, die zum Trainieren und Bereitstellen von Software für künstliche Intelligenz benötigt werden, steigt, wird der High-End-H100-Chip von Nvidia für mehr als 40.000 US-Dollar verkauft. Aufgrund des US-Verbots dürfen sowohl der fortschrittlichste A100 als auch der neuere H100 nicht nach China verkauft werden. Es sind nur heruntergestufte Versionen der A800- und H800-Chips verfügbar. Darüber hinaus brachte Nvidias Hauptkonkurrent AMD im ersten Quartal dieses Jahres ein neues KI-Trainingsprodukt MI300 auf den Markt, und Intel kündigte außerdem seinen Falcon Shores-Chipsatzplan an.

Beschleunigen Sie die Implementierung der Anwendung

Um die Anwendung ultragroßer generativer KI zu unterstützen, hat NVIDIA die Beschleunigungsnetzwerkplattform Spectrum-X auf den Markt gebracht, die die Laufzeit groß angelegter generativer KI-Modelle auf Basis von Transformatoren verkürzen kann. Darüber hinaus hat NVIDIA auch Omniverse auf den Markt gebracht, eine Metaverse-Plattform auf Unternehmensebene, die KI mit digitalen Zwillingen kombiniert und voraussichtlich die nächste Stufe der Welle der künstlichen Intelligenz vorantreiben wird.

Während der Keynote demonstrierte Huang auch, wie Elektronikhersteller wie Foxconn, Innodisk, Pegatron, Quanta und Wistron Omniverse und generative KI-APIs nutzen, um Design- und Fertigungstools zu verbinden, sowie NVIDIA Isaac Sim, um Roboter zu simulieren und zu testen und automatisierte optische Anwendungen durchzuführen Inspektion mit dem Vision AI Framework NVIDIA Metropolis. Jensen Huang kündigte die Einführung der Isaac AMR-Plattform an, um die Simulation, Bereitstellung und Verwaltung intelligenter Robotergruppen zu unterstützen.

Darüber hinaus wird NVIDIA einen maßgeschneiderten KI-Modell-Foundry-Service anbieten – Avatar Cloud Engine (ACE) für Spiele, der KI-Modelle entwickeln kann, die in der Cloud und auf dem PC laufen. Entwickler können den Dienst nutzen, um personalisierte Sprach-, Konversations- und Animationsmodelle für künstliche Intelligenz in Software und Spielen zu erstellen und bereitzustellen.

In seiner Rede bei der Abschlussfeier der National Taiwan University vor einigen Tagen sagte Jen-Hsun Huang, dass wir derzeit am Beginn eines großen technologischen Zeitalters stehen, genau wie Personalcomputer, Netzwerke, mobile Geräte und die Cloud. Aber KI ist grundlegender, da jede Ebene der Datenverarbeitung neu gestaltet wurde.

A-Share-NVIDIA-Konzeptaktienänderungen

Nvidias Leistung wird auch durch künstliche Intelligenz „umgestaltet“. Am 25. Mai veröffentlichte das Unternehmen seinen Finanzbericht für das erste Quartal des Geschäftsjahres 2024, aus dem hervorgeht, dass das Unternehmen einen Quartalsumsatz von 7,192 Milliarden US-Dollar erzielte, was einer Steigerung von 19 % gegenüber dem Vormonat und einen GAAP-Nettogewinn von 2,043 Milliarden US-Dollar entspricht ein Anstieg von 44 % gegenüber dem Vormonat und eine Bruttogewinnmarge von 64,6 %, wobei der vierteljährliche Umsatz von Rechenzentren einen Rekordwert von 4,28 Milliarden US-Dollar erreichte und die Entwicklung der generativen KI beschleunigt wurde, was zu einem exponentiellen Wachstum der globalen Computernachfrage führte ; NVIDIA geht davon aus, im zweiten Geschäftsquartal einen Umsatz von 11 Milliarden US-Dollar (plus oder minus 2 %) zu erzielen und damit sein schnelles Wachstum fortzusetzen.

Angetrieben durch eine besser als erwartete Leistung stieg der Aktienkurs von NVIDIA am 25. Mai um mehr als 25 %, wobei der jüngste Schlussmarktwert fast 1 Billion US-Dollar erreichte Power Concepts usw. wurden am 29. Mai gestärkt. Chiplet Concept lag mit einem Plus von 1,88 % an der Spitze und Tongfu Microelectronics erreichte sein Tageslimit. Darüber hinaus stellten viele Unternehmen ihre Beziehung zu Nvidia klar.

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Jin Baize hat kürzlich eine Änderungsankündigung herausgegeben, in der es heißt, dass das Unternehmen keine Waren an NVIDIA geliefert hat und dass nur einige der von R&D entwickelten Produktlösungen den Kauf von NVIDIA-bezogenen Produkten erfordern eng mit der Unternehmensleistung verbunden. Es gibt keine direkten relevanten Auswirkungen. Am 29. Mai erreichte der Aktienkurs des Unternehmens erneut sein Tageslimit.

Da das KI-Server-Foundry-Geschäft von Fii große Aufmerksamkeit auf dem Kapitalmarkt auf sich gezogen hat, steigt der Aktienkurs des Unternehmens weiter. Am 29. Mai gab Fii Industrial eine Änderungsankündigung heraus, in der es hieß, dass dem Unternehmen keine Medienberichte oder Marktgerüchte vorliegen, die sich auf den Aktienhandelspreis des Unternehmens auswirken würden. Derzeit seien die Produktions- und Betriebsaktivitäten normal und es habe keine größeren Änderungen im täglichen Betrieb gegeben .

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Unternehmen wie Intel Technology und Shenzhen Huaqiang gaben auf der interaktiven Plattform an, dass das Unternehmen noch nicht mit Nvidia kooperiert.

Es gibt auch börsennotierte Unternehmen, die ihre Zusammenarbeit mit NVIDIA vorstellen.

Yakang Shares gab am 29. Mai auf der Investor-Interaktionsplattform an, dass das Unternehmen ein Kunde im Zusammenhang mit Nvidia-Produkten sei. Berichten zufolge unterhält das Unternehmen indirekte Geschäftsbeziehungen mit NVIDIA im In- und Ausland, und die kompletten GPU-Maschinen, die das Unternehmen kauft und verkauft, basieren alle auf NVIDIA-Produkten.

Haitian Ruisheng erklärte kürzlich auf der interaktiven Plattform, dass das Unternehmen derzeit Chips mehrerer Hardwarehersteller, darunter NVIDIA, für die Datenspeicherung und Datenproduktion kauft. Darüber hinaus behauptet China Electronics Port, einer der gesetzlich autorisierten Distributoren von Nvidia in China zu sein, während Bojie angab, Kooperationsaufträge mit Nvidia zu haben, der Betrag sei jedoch gering.

Herausgeber: Zhang Qianyao

Korrekturlesen: Yao Yuan

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