强强联合,再强的英伟达NVIDIA也不落俗套

news2024/11/19 23:41:14

强强联合,

全球科技领域永恒的话题

【科技明说 | 每日看点】前些天,我看到GPU领域的英伟达(Nvidia)与微软(Microsoft)做了一项十年期的云计算协议,起初我以为微软Microsoft Azure与英伟达GPU方面有所合作,其实不然,而是我看花了老眼。

业内有人说可能针对微软收购动视暴雪(Activision Blizzard)提供潜在的“道义”支持,也就是说在英伟达的GeForce Now云游戏服务平台上融入微软的Xbox PC游戏。

在这之前,GeForce Now云游戏服务平台支持过多家游戏厂商,提供云游戏服务,在2019年上线以来,已经提供超1500款即时流式传输的游戏。在云端灵活享受游戏体验,包括4K高清、超低延迟、5.1、7.1环绕声等,其实就是英伟达为游戏厂商提供的游戏加速服务,增强游戏玩家的体验。但是英伟达却将这种游戏加速的技术支持形成了一个云服务的第三方平台,然后构建一个GeForce Now云游戏生态,包括游戏厂商、手机厂商、平板电脑厂商、电脑PC厂商、主机厂商、智能电视、VR/AR设备、屏幕音箱、智能车载等所有智能端。

当然一个做游戏显卡的厂商,之所以玩转云游戏平台的服务,根本原因在于英伟达持续不断的创新,无论是GPU芯片硬件领域,还是在软件服务领域,又硬又软才是发展的硬道理。

当然,GeForce Now云游戏服务平台方面与微软的战略合作引起了我的关注,与此同时,之前英伟达与云服务提供商合作提供AI即服务(AI-as-a-service)也是相当吸引人的。针对to B行业企业领域,让企业用户像访问使用云服务器、云存储一样,灵活访问使用英伟达Nvidia的AI平台,这确实也进一步加强了GPU对行业企业领域的灵活覆盖。借力使力,可谓更容易发扬光大。

2022年10月,甲骨文Oracle公司在其公有云添加超过万颗英伟达GPU芯片,强化甲骨文云业务的AI能力。

2022年11月,微软将为Azure配备数万个Nvidia GPU,微软Azure云客户可以访问由Nvidia A100芯片提供支持的多个计算实例。

当然,AWS亚马逊云科技、阿里云等与英伟达都有不同程度的针对GPU领域的合作。不仅如此,在面向企业级领域,英伟达与企业级IT厂商戴尔科技集团、HPE、浪潮、超巨变、新华三等都有不同程度的合作。比如2023年1月18日,英伟达NVIDIA和戴尔科技集团在PowerEdge-Next活动上公布了15款下一代戴尔PowerEdge服务器系统由NVIDIA提供加速,从而企业用户可以利用NVIDIA包括GPU、DPU 和 NVIDIA AI Enterprise软件套件在内的全栈AI解决方案。

为此,包括英伟达CEO黄仁勋在内的多位高管都一致认定,AI成为一个巨大的机遇,将推动数据中心的强劲增长。对于市值突破5000亿美元的英伟达,2023年将如何再次带给业界惊喜。不过,看看2月24日英伟达公布的四季度及全年业绩报告,整体营收在软着陆一样放缓,收入有所放缓,截至2023年1月29日的2023财年第四季度营收为60.5亿美元,较去年同期76.43亿美元下降21%;净利润为14.14亿美元,与上年同期的30.03亿美元相比下滑53%。2023财年英伟达总收入达到269.7亿美元,与去年同期持平。2023财年英伟达净利润为43.68亿美元,与2022财年的97.52亿美元相比下滑55%。

可见,面对2023财年营收增长趋缓,净利润下滑55%的现实来看,英伟达在后疫情时代,依然压力不小,但可贵的是创新不止,极度引发CPU芯片大佬们的“恐慌”。 (by Aming)

- END-

欢迎文末评论补充!

【全球存储观察 | 全球云观察 | 阿明观察 |科技明说】专注科技公司分析,用数据说话,带你看懂科技。本文和作者回复仅代表个人观点,不构成任何投资建议。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/388304.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

微小目标识别研究(1)——白酒杂质识别

文章目录研究项目简介基于机器视觉技术的白酒杂质检测系统研究(大概浏览)研究背景国内外研究现状和发展趋势国内国外总结白酒杂质检测算法YOLO V3算法K近邻算法滤波处理动态范围增强形态学图像处理运动目标提取数据集制作数据增强基于机器视觉的液体药品…

学习笔记 —— 基于C加速的Python高效计算 (Cython pybind11)

目录引言Cython示例介绍第一阶段优化第二阶段优化Cython Annotation tool优化方法第三阶段优化比对下 JIT的Numba总结pybind11LinksIntroductionImplementationImplementation CmakecytpesCython & pybind11 性能比较TODO Implementation Cmake --pybind11 Cython & py…

Linux SPI 驱动实验

目录 一、Linux 下 SPI 驱动框架简介 1、SPI 主机驱动 2、SPI 设备驱动 SPI 设备数据收发处理流程 3、SPI 设备和驱动匹配过程 二、添加SPI 设备信息 1、添加 ICM20608 所使用的 IO 2、 在 ecspi3 节点追加 icm20608 子节点 三、编写 ICM20608 驱动 1、修改makefile​…

深度学习目标检测ui界面-交通标志检测识别

深度学习目标检测ui界面-交通标志检测识别 为了将算法封装起来,博主尝试了实验pyqt5的上位机界面进行封装,其中遇到了一些坑举给大家避开。这里加载的训练模型参考之前写的博客: 自动驾驶目标检测项目实战(一)—基于深度学习框架yolov的交通…

C++ 二级指针的理解

指针一直很抽象,不是很容易理解,尤其是二级指针。有天路上,脑子里突然想起二级指针,并开始思考什么是二级指针,经过分析和调试验证,对二级指针有了进一步的认识。故写下此篇。 一级指针 假设变量 a、p 的…

消息队列 rabbitmq 学习

RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。 MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数…

[YOLO] yolov4 博客笔记

在有了yolov3的基础上,yolov4的网络结构还是很容易看懂的。 这篇博客写的整个yolov4的网络概况 【经典论文解读】YOLOv4 目标检测https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/119673960?ops_request_misc%257B%2522request%255Fid%2522%253A%25221677916…

SpringBoot一行代码实现文件上传20个平台!少写代码到极致!

又是做好人好事的一天,有个小可爱私下问我有没有好用的springboot文件上传工具,这不巧了嘛,正好我私藏了一个好东西,顺便给小伙伴们也分享一下,demo地址放在文末了。文件上传在平常不过的一个功能,做后端开…

SpringBoot (三) 整合数据库访问 jdbcTemplate、MyBatis

哈喽,大家好,我是有勇气的牛排(全网同名)🐮🐮🐮 有问题的小伙伴欢迎在文末评论,点赞、收藏是对我最大的支持!!!。 Spring Data了解下&#xff1…

实习日记_C#——Day2

运算符重载 通过关键字operator后跟运算符的符号来定义。 public static Box operator (Box b, Box c) {Box box new Box();box.height b.height c.height;return box; }Box box1 new Box(1); Box box2 new Box(2); Box box3 new Box(); bo3 box1 box2;接口&#xff…

基于灵动 MM32 微控制器的便携式血氧仪方案

基于灵动 MM32 微控制器的便携式血氧仪: - Cortex-M0() 最高主频 72MHz 可实现血氧饱和度信号采集、算法操作和 LED 显示操作 - 高性能的 1Msps 12b ADC 能对光电采样结果进行大数据量的暂存和处理,提高采样的效率并有助于对结果做高精度的计算 - 100…

排序中常见的一些指标

1、错误率与精度 错误率与精度是分类任务中最常用的两种性能度量,错误率是指分类错误的样本占样本总数的比例,精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。 错误率: 精度: 2、准确率/召回率/FScore True Positive(真正例, TP)&…

SpringMVC中的常用注解

Java知识点总结:想看的可以从这里进入 目录3.2、常用的注解3.2、常用的注解 Controller:代表此类是一个控制器,需要配置包的扫描。Spring MVC 是通过组件扫描机制查找应用中的控制器类的 在Spring6.0之后要求控制层必须添加该注解才会被识别成…

c++11 标准模板(STL)(std::unordered_map)(二)

定义于头文件 <unordered_map> template< class Key, class T, class Hash std::hash<Key>, class KeyEqual std::equal_to<Key>, class Allocator std::allocator< std::pair<const Key, T> > > class unordered…

计算机网络-- 网络层(day06)

文章目录网络层思维导图IPv4地址的应用规划定长的子网掩码变长的子网掩码VLSMIP数据报的发送和转发过程主机发送IP数据报路由器转发IP数据报静态路由选择动态路由选择路由选择协议概述常见的路由选择协议路由器的基本结构路由信息协议RIP的基本工作原理开放最短路径优先OSPF的基…

nandflash VS norflash

介绍下nandflash NAND Flash是一种非易失性存储器&#xff08;Non-Volatile Memory&#xff0c;简称NVM&#xff09;&#xff0c;以闪存为基础&#xff0c;是目前应用最广泛的存储器之一。 它利用了固态电路技术&#xff0c;可以将数百万个晶体管集成在一张芯片上&#xff0c…

从输入URL到Web页面呈现的全过程

当用户在浏览器的地址栏中输入 URL 并点击回车后&#xff0c;页面是如何呈现的。 简单来说&#xff0c;当用户在浏览器的地址栏中输入 URL 并点击回车后&#xff0c;浏览器从服务端获取资源&#xff0c;然后将内容显示在页面上。这个过程经过了&#xff1a;浏览器缓存 -> D…

利用Nginx给RStudio-Server配置https

前篇文档&#xff0c;我这边写了安装RStudio-Server的方法。默认是http的访问方式&#xff0c;现在我们需要将其改成https的访问方式。 1、给服务器安装Nginx&#xff1a;参照之前的安装Nginx的方法。 2、创建/usr/local/nginx/ssl目录&#xff1a; mkdir /usr/local/nginx/ss…

P6入门:了解P6 Professional 工具栏及地图分享

目录 引言 相关分享 引言 凭借更大的灵活性和增强的自定义功能&#xff0c;最新版本的 Oracle Primavera P6 Professional 的界面比早期版本有了巨大改进。对于有经验的伙伴来说&#xff0c;它仍然是熟悉的领域&#xff0c;几乎所有预期的功能都显示在前面。该界面可以更好地…

【汇编】三、寄存器(一只 Assember 的成长史)

嗨~你好呀&#xff01; 我是一名初二学生&#xff0c;热爱计算机&#xff0c;码龄两年。最近开始学习汇编&#xff0c;希望通过 Blog 的形式记录下自己的学习过程&#xff0c;也和更多人分享。 上篇系列文章链接&#xff1a;【汇编】二、预备知识&#xff08;一只 Assember 的…