NVIDIA JetPack 7.2.1 新增智能体视频技能与 T3000 仿真支持
NVIDIA JetPack 7.2.1为Jetson平台带来多项重要更新:首次支持PyNvVideoCodec 2.2 Python硬件加速视频编解码库,提供GPU显存帧处理、多模式采样及后台预解码等AI流水线友好特性...
NVIDIA JetPack 7.2.1为Jetson平台带来多项重要更新:首次支持PyNvVideoCodec 2.2 Python硬件加速视频编解码库,提供GPU显存帧处理、多模式采样及后台预解码等AI流水线友好特性...
谷歌联合创始人谢尔盖·布林再次向反对加州富豪税提案的组织捐赠2000万美元。这位全球第四富豪身家约2670亿美元,为避免约133亿美元的纳税已累计投入超1亿美元。加州40号提案拟对约200名州内富豪净资产征收5%一次性税...
英伟达宣布与Apollo、贝莱德、黑石、布鲁克菲尔德、高盛及KKR等华尔街顶级金融机构达成合作,共同向AI基础设施领域注入5000亿美元资金。这是AI硬件首次被视为股票、债券等同等级别的资产类别。资金将用于新建数据中心、...
美国政府正就AI监管展开讨论,Anthropic与英伟达明确反对全面封禁开源权重模型,呼吁监管机构聚焦具体风险与滥用行为。Anthropic CEO达里奥·阿莫代伊强调,开源权重模型是公共资源,应将管控重心放在算力出口、...
最近太忙,来篇老黄接力一下。来自:2026年7月25日,Y Combinator在旧金山Chase Center举办Startup School 2026。YC总裁陈嘉兴(Garry Tan)对话英伟达创始人兼CEO黄仁...
NVIDIA宣布Agent Toolkit新增Omniverse库,为AI智能体提供RTX传感器仿真、GPU加速物理模拟及仿真就绪资产验证等工具。相关库已在GitHub开源,支持从3D内容到仿真环境的快速转换。SideF...
本周,韩国总统李在明率商界领袖与研究人员赴旧金山AI峰会,与英伟达及生态合作伙伴共同推进韩国AI发展战略。英伟达与韩国科学技术院(KAIST)宣布在首尔联合设立AI研究实验室,专注推进智能体AI研究,这也是韩国高校与全球...
纬创资通在德克萨斯州沃斯堡开设首家美国制造工厂,占地32.4万平方英尺,目前设有两条生产线,分别生产NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra超级芯片和即将推出的Vera Rubin超级芯片。该...
Nvidia推出新一代Spectrum-X以太网网络平台,作为"千兆级"AI工厂的核心基础设施,可实现百万GPU互联并降低功耗与运营成本。该平台是Rubin架构的重要组成部分,整合了Vera CPU、Rubin GPU、...
英伟达CEO黄仁勋于7月15至16日访问东京,达成涵盖日本整个科技生态的系列协议:包括国家级AI工厂Noetra项目(日本政府承诺5年投入1万亿日元)、与发那科、川崎重工、索尼等顶级机器人企业的Cosmos模型合作,以及...
英伟达发布Cosmos 3 Edge紧凑型世界模型,支持边缘设备本地运行视觉推理与机器人控制,参数量达40亿,基于Nemotron架构,开发者约一天内可完成针对特定机器人的适配。日本逾20家企业宣布加入Cosmos联盟,...
韩国内存芯片巨头SK海力士以每股149美元定价发行美国存托凭证,募资约265亿美元,即将登陆纳斯达克交易所。此次上市认购超额达7倍,超越沙特阿美2019年的IPO,成为史上第二大股票发行。SK海力士是全球最大高带宽内存芯...
各国正将AI作为推动经济增长、保障数据安全和提升创新能力的核心工具。通过建设本土AI工厂、培育本地数据集和专业人才,各国正打造符合本国语言、文化与法规需求的AI生态系统。NVIDIA的AI Nations计划自2019年...
聚光灯下,硅谷的心脏圣何塞SAP中心的穹顶被全息投影点亮,空气中跃动的比特流编织成"AI工厂"的神经元图腾。“我站在没有退路的舞台,没有预设的剧本,没有提词器的指引,唯有满腹所思亟待倾吐。”2025年3月18日,在GTC...
CES开幕演讲的第二天,英伟达创始人兼CEO黄仁勋接受了全球媒体的采访,持续1小时的采访中,黄仁勋回答了关于英伟达策略、全球投资、AI生态格局、AGI时刻、Agentic AI、自动驾驶、物理AI等26个问题。
上周在美国丹佛举行的SIGGRAPH 2024大会的炉边对话环节中,这家AI计算巨头的首席执行官、创始人就AI的变革力量、他对科技行业应对AI重大挑战的信心、以及他为什么相信Nvidia在可预见的未来仍将占据核心地位发表...
英伟达公司首席执行官黄仁勋在本周三举行的线上新闻发布会中表示:“英特尔对于我们使用他们的代工厂很感兴趣,我们也有兴趣考虑这个选择。”
NVIDIA此次更新令人眼花缭乱,但是这里面有一条主线,那就是GPU加速计算。在新架构的产品基础之上,NVIDIA将GPU加速计算延展到数据中心、AI、HPC、边缘智能、自主机器、自动驾驶等领域。
在本届GTC大会上,我们更多是看到NVIDIA的产品和技术被业界认可和集成,围绕其构成的生态不断壮大和繁荣。我有时在想,NVIDIA是不是要另起炉灶,举办GPC(GPU Partner Conference)。