本周，亚马逊网络服务宣布推出其首款基于Nvidia的“Grace”CG100 CPU和“Blackwell”B200 GPU的UltraServer预配置超级计算机，称为GB200 ...

对于像V100这样的GPU，有些厂商会让多个用户来共用一张GPU，从而降低单个用户的费用。在共享GPU过程中，一个重要的操作就是虚拟化，但是虚拟化在安全问题、服务质量上面还有较大的进步空间。

IBM将提供配备单个V100 GPU和两个16核Xeon CPU (E5-2640 v4)服务器的租用服务，每月租金1819美元，其中900美元用于GPU本身。 目前，IBM并不是唯一一家在其云服务器中使用NVIDIA最新的GPU。 亚马逊，微软和百度都采用了V100 GPU用于搭建云服务器。

6、NVIDIA Tesla V100 GPU架构白皮书 7、英伟达Turing GPU 架构白皮书 GPU技术专题下载链接 《GPU高性能计算概述》 《GPU深度学习基础介绍》 《OpenACC基本介绍》 《CUDA CC 编程介绍》 《CUDA Fortr基本介绍》 深度报告：GPU研究框架 CPU和GPU研究框架合集 国产FPGA研究框架 ASIC技术专题分析 ...

同时，与 Summit 中使用的 Nvidia V100 GPU 相比，使用 MI250X GPU 的 NuCCOR 核物理代码的速度提高了 8 倍。 此外，OLCF 宣布通过大规模模拟处理多达 100,000 个原子的 LSMS 材料代码也已在 Crusher 上成功运行，并将扩展到在整个 Frontier 系统上运行。

但是已经服役3年的V100迎来了继任者，全新基于安培架构的专业级GPU——A100。 在AI训练这件事上，一片顶过去六片。 这台AI运算性能怪兽进一步加强了张量运算能力，加入新的支持稀疏张量运算的张量核心，以后黄教主GPU似乎可以改 称 TPU了。

黄仁勋从煤气灶下取出最新GPU：7nm全新安培架构，售价20万美元，训练性能顶6张V100 ...

时隔三年，英伟达最强芯片 Tesla V100 有了继任者，20 倍的性能提升着实让人有些招架不住。 虽然因为新冠疫情爆发，今年的 GTC 2020 大会也在最后 ...

NVIDIA® V100 Tensor Core 是有史以来极其先进的数据中心 GPU，能加快 AI、高性能计算 (HPC) 和图形技术的发展。 其采用 NVIDIA Volta 架构，并带有 16 GB 和 32GB 两种配置，在单个 GPU 中即可提供高达 100 个 CPU 的性能。

真 → CPU 比 GPU 快 研究者在论文后面附上了一系列实验结果，包括对比采用 Tesla V100 GPU 的 TensorFlow 模型、对比采用 两个 Intel Xeon E5-2699A CPU（单个 22 核心，总共 44 核心）的 TensorFlow 模型，对比 SLIDE 自适应采样与带采样的 Softmax 之间的性能等等。

机器之心 机器之心报道 机器之心编辑部 训练一亿参数量的全连接网络，44 核心 CPU 让 V100 甘拜下风，靠的居然是——哈希？ 深度学习模型的训练和推理加速近来是研究领域关注的重点。虽然普遍观点认为，GPU 相比 CPU 有更强的算力优势。但在近日，莱斯大学的计算机科学家们公布了新的研究成果 ...