财联社4月28日电，今年一季度，腾讯向字节跳动购买了价值约20亿元的GPU（图形处理器）算力资源，这批资源以英伟达H20卡和服务器为主，腾讯元宝目前的更新主要使用来自字节的卡。除了腾讯，一位知情人士称，阿里也在今年一季度DeepSeek爆红之后，向字节跳动下了GPU订单。多位接近字节跳动人士称，字节跳动在去年囤积了大约10万个GPU模组。一位服务器厂商人士称，据其估算，这批GPU资源总价值在1000亿元左右。字节相关负责人回复称，以上为不实信息。据媒体报道，2024年一季度，包括字节跳动、阿里巴巴和腾讯在
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腾讯 阿里 字节跳动 算力资源 GPU 图形处理器
本周，Nvidia 及其合作伙伴 Amkor、富士康、SPIL、台积电和纬创软件宣布计划在未来四年内在美国建造价值 5000 亿美元的 AI 硬件。该公告包括实际 AI 处理器的生产、测试和包装，以及组装实际的 AI 服务器。但是，尽管该公告代表了构建价值五万亿美元的 AI 硬件的计划，但它缺乏细节，这让人怀疑它是否能做到。因此，我们决定仔细研究一下。在美国构建本地 AI 供应链台积电已经承诺在其 Fab 21 制造工厂投资 1650 亿美元，时间未知，因此可以肯定地说，有（并且将有）
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美国制造 英伟达 服务器 GPU NVIDIA
4月3日消息，NVIDIA在官网表示，在最新的MLPerf V5.0基准测试中，NVIDIA的Blackwell平台取得了令人瞩目的成绩。MLPerf是一个衡量人工智能硬件、软件和服务性能的标准化基础测试平台，它由图灵奖得主大卫·帕特森联合谷歌、斯坦福、哈佛大学等顶尖企业和学术机构成立，是权威性最大、影响力最广的国际AI性能基准测试。最新更新的MLPerf 添加了Llama 3.1 405B，这是最大和最难以运行的开放权重模型之一。NVIDIA表示，虽然许多公司在其硬件上运行MLPerf基准测试以衡量性能
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英伟达 GPU 计算平台 Blackwell
尽管有严格的出口限制，以及面对价格暴跌的数据中心租赁价格，英伟达的H100 继续稳定在中国市场出货，当然如果我们更严谨一点，现在的主力产品是英伟达的H20。
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数据中心 GPU 英伟达
Supermicro, Inc.作为AI/ML、高效能计算、云端、存储和5G/边缘领域的全方位IT解决方案提供企业，近日宣布推出一系列工作负载优化GPU服务器和工作站，可支持全新NVIDIA RTX PROTM 6000 Blackwell服务器版GPU。Supermicro具备广泛机型的服务器系列专为NVIDIA Blackwell PCIe GPU优化，助力更多企业通过加速型计算支持LLM推理与微调、代理式AI、可视化、图形和渲染，以及虚拟化等应用。Supermicro多款GPU优化系统经NVIDIA
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Supermicro 企业级AI GPU
此前的GTC2025大会上，英伟达执行长黄仁勋公布了最新技术路线蓝图，令业界颇为期待。最新消息，台积电将与英伟达合作，开发下代先进小芯片GPU，与英伟达“Rubin”架构发挥作用，为Blackwell架构的后继者。据外媒Digital Trends报导，小芯片与传统单晶片GPU差别很明显，有更高性能、可扩展性和成本效率。小芯片使芯片商将多个较小半导体芯片封装成单一芯片，提高产量，降低生产成本。这在半导体产业越来越受欢迎，芯片设计越来越复杂，传统制程缩放局限性越来越大，借助台积电封装制程，英伟达可提高GPU
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英伟达 Rubin GPU 小芯片 台积电
3月24日消息，据报道，甲骨文已与AMD签署了一项价值数十亿美元的协议，计划搭建包含3万块MI355X的AI集群。甲骨文董事长兼CTO拉里·埃里森在2025财年第三财季电话会议上透露了这一采购计划，埃里森还解释了该公司优势所在：“我们能打造比对手更快、更经济的巨型 AI 集群。按小时计费模式下，速度优势直接转化为成本优势，这正是我们斩获大单的秘诀。”甲骨文计划采用“小步快跑”的模式建设数据中心，先建小型数据中心，再根据需求逐步扩容。AMD MI355X对标英伟达B100/B200，预计2025年年中上市，
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甲骨文 AMD AI GPU
快科技3月19日消息，NVIDIA Blackwell架构虽然在加速卡、游戏卡上都遭遇诸多波折，但这并不影响NVIDIA对于未来的宏伟规划，不但公布了下一代Rubin架构的具体产品规划，还首次宣布了再下一代架构“Feynman”。Feynman就是理查德·费曼，美籍犹太裔人，20世纪最伟大的物理学家之一，诺贝尔物理学奖获得者，在量子电动力学、量子计算、纳米技术等领域都有开创性的成就，还撰写了《费曼物理学讲义》、提出了“费曼学习法”，1986年挑战者号航天飞机爆炸失事的根本原因也是他查明的。NVIDIA这次
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英伟达 GPU 计算平台
英伟达CEO黄仁勋最新表示，中国人工智能企业DeepSeek发布的R1模型只会增加对计算基础设施的需求，因此，担忧“芯片需求可能减少”是毫无根据的。当地时间周三（3月19日），黄仁勋在GTC大会与分析师和投资者会面时表示，外界先前对“R1可能减少芯片需求”的理解是完全错误的，未来的计算需求甚至会变得要高得多。今年1月时， DeepSeek发布的R1模型引发了市场轰动，该模型开发时间仅两个月，成本不到600万美元，仅用约2000枚英伟达芯片，但R1在关键领域的表现能媲美OpenAI的最强推理模型o1。这导致
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英伟达 GPU 计算平台 AI DeepSeek
3月20日消息，英伟达CEO黄仁勋在开发者大会后接受采访时表示，尽管英伟达的AI芯片价格昂贵，但它帮助你赚到的钱也是惊人的。此前在DeepSeek横空出世后，展示了其产品在成本上的巨大优势，当时投资者担心这可能会降低对英伟达AI芯片的需求，于是开始抛售英伟达，英伟达市值曾一度蒸发近6000亿美元。对此，黄仁勋承认“这些处理器和计算机非常昂贵” ，但他也补充说，之所以昂贵是因为英伟达的GPU是世界上最大、最复杂的芯片，制造成本非常高昂。他认为这些GPU能够为用户节省大量的时间和金钱，因为它们显著减
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快科技3月19日消息，在2025年GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋宣布，英伟达今年已经向美国四大云服务提供商售出了超过300万块Blackwell AI GPU。要知道这一数字还仅涵盖了美国四大云服务提供商，并没有包括其他AI企业或初创公司，与上一代Hopper架构相比，Blackwell的销售量几乎增长了三倍，这表明AI硬件的需求正在快速增长。黄仁勋表示，AI计算正处于一个“转折点”，未来对硬件的需求将迅速增长，英伟达预计，到2027年，数据中心的建设成本将达到1万亿美元以上，这几乎是当前水平的四倍。虽
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英伟达 GPU 计算平台
Imagination于不久前正式发布了DXTP GPU IP，这款新产品的亮点在于，在标准图形工作负载下，其能效比（FPS/W）相比前代产品实现了高达20%的提升。作为GPU IP行业的领导者，截至2023年的公开数据显示，搭载Imagination IP授权的芯片累计出货量高达110亿颗。这些芯片广泛应用于移动设备（包括智能手机）、汽车、消费电子产品和电脑等多个领域。此次功效得到大幅提升的DXTP GPU的发布，正值在DeepSeek等大模型技术的推动下，边缘AI设备广泛兴起的产业转型期，功效更高的G
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Imagination GPU GPU IP
当一辆汽车的性能不再由发动机排量决定，而是取决于车载芯片的算力与软件的智能程度，这场由" 软件定义汽车"（SDV）引发的产业革命已势不可挡。在2025 年CES 展会上，全球科技巨头纷纷亮出面向未来十年的智能汽车解决方案，而在这场技术竞速中，芯片架构的创新与人工智能的深度应用正在重塑整个汽车产业链。在这个背景之下，EEPW 与Imagination 的高级产品总监Rob Fisher进行了深度的交流采访，揭示了这场变革背后的技术逻辑与产业图景。Imagination 高级产品总监Rob
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202503 Imagination 软件定义汽车 GPU IP
Imagination于不久前正式发布了DXTP GPU IP，这款新产品的亮点在于，在标准图形工作负载下，其能效比（FPS/W）相比前代产品实现了高达20%的提升。作为GPU IP行业的领导者，截至2023年的公开数据显示，搭载Imagination IP授权的芯片累计出货量高达110亿颗。这些芯片广泛应用于移动设备（包括智能手机）、汽车、消费电子产品和电脑等多个领域。此次功效得到大幅提升的DXTP GPU的发布，正值在DeepSeek等大模型技术的推动下，边缘AI设备广泛兴起的产业转型期，功效更高的G
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GPU Imagination
gpu介绍
GPU概念
GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。
GPU的作用
GPU是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡 [
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