我们假设英伟达看到了Tiger Lake的集成显卡性能,并希望自己即将推出的7nm移动GPU的性能提高2倍。先不考虑架构上的差异,这意味着Nvidia将不得不使用相当于192个Intel执行单元的CUDA/Ampere硬件(相当于Tiger Lake的96EU的2倍)来设计硅片。
** 500 强**级计算机中,有 127 个使用了英伟达的 GPU,同比增长 48%。当今世界上快的计算机是美国能源部橡树岭国家实验室的 Summit,其 95% 的性能要归功于英伟达的 Volta 架构 GPU。
图像技术背后是英伟达同时发布的*八代 GPU 架构 Turing(图灵)。它包含三款处理器,基本的可编程着色器、负责光线追踪的 RT Core 以及一款名为 Tensor Core 的 AI 处理器。凭借**过 100 TFLOPS 的处理速度,Turing 可以对深度学习模型进行处理,进而生成,增强图像的质量,或者制作 AI 角色动画等等。
在未来两年内,英特尔将打造一个立GPU产品组合,从入门级的移动设备一直到百亿亿级的**级计算机。简而言之,这将给英伟达的市场份额带来压力,该公司可能不得不采取更激进的定价策略,这也将给其毛利率带来压力。
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