双方将合力为高性能计算带来领先的计算与网络技术
美国加利福尼亚州圣克拉拉—2020年4月 27日—NVIDIA今日宣布已完成对Mellanox Technologies, Ltd.(迈络思科技有限公司)的收购,成交价70亿美元。
该收购于2019年3月11日首次宣布,两大全球领先高性能和数据中心计算公司联合起来,将NVIDIA领先的计算专业知识与Mellanox的高性能网络技术相结合,使客户获得更高的性能,更高的计算资源利用率和更低的运营成本。
“人工智能和数据科学的广泛应用,正在重塑计算和数据中心架构,”NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示。“通过融合Mellanox的技术,新的NVIDIA将拥有从人工智能计算到网络的端到端技术,以及从处理器到软件的全堆栈产品,拥有足够的规模去推进下一代的数据中心技术。我们的综合专业技术,在丰富的合作伙伴生态系统的支持下,将应对全球消费者互联网服务需求激增的挑战,以及人工智能和加速数据科学从云计算到边缘到机器人技术的应用。
”Mellanox创始人兼首席执行官Eyal Waldman表示:“这是一次文化、技术以及理想的强强联手。 我们的员工对未来的许多机遇充满热情。随着Mellanox迈入激动人心的新篇章,我们将继续为客户和合作伙伴提供尖端的解决方案和创新型产品。 我们期待将NVIDIA产品和解决方案引入我们的市场,同时将Mellanox产品和解决方案引入NVIDIA市场。总之,我们的技术将为计算和存储平台的需要提供领先的解决方案。”
本次收购预计将立即提高NVIDIA的非GAAP毛利率、非GAAP每股收益和自由现金流,包括与NVIDIA最近发行的50亿美元债券相关的增量利息支出。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。