AlmaLinux 发行版原生支持英伟达 GPU

2025 大会上，英伟达宣布其 CUDA 工具包将为 Python 提供原生支持并全面与之集成。 CUDA 架构师 Stephen Jones 在 GTC 技术演讲中对此表示，“我们一直在努力让加速计算与 Python 深度融合，使其成为 CUDA 技术栈中的‘一等公民’

用 AI 处理器，正在为超过 1 亿台 Windows PC 和工作站带来原生生成式 AI 的强大功能。 TensorRT-LLM 是一个开源库，用于提升上述 GPU 运行最新 AI 大模型（如 Llama 2 和 Code Llama）的推理性能。上个月英伟达发布了面向数据中心的 TensorR

1.35%。此消息公布后，股价盘后大跌6.3%。英伟达主要生产支持AI大模型训练及推理所需要的GPU加速计算处理器，H20是公司为应对美国对华高性能AI芯片出口禁令推出的特供版产品。 2022年9月，在旗下多款先进AI芯片GPU产品A100与H100

据《科创板日报》报道，产业链人士称英伟达现已开发出针对中国区的最新改良版 AI 芯片：HGX H20、L20 PCle和 L2 PCle。 知情人士称，最新三款芯片是由 H100 改良而来，英伟达最快或将于本月 16 号之后公布，国内厂商最快将在这

了 RISC-V 的多功能性。英伟达的重点是这一开放标准如何支持强大 GPU 的开发，并为更广泛的应用打开大门。 到目前为止，英伟达已经开发了至少三个 RISC-V 微控制器核心：NV-RISCV32（RV32I-MU，按序单发射核心）、NV-RISCV64（RV64I-MSU

化技术提供商 Cadence 公司推出了一款新型超级计算机，可支持一整套由英伟达 Blackwell 系统和英伟达 CUDA-X 软件库加速的工程设计和生命科学应用。 这款超级计算机名为 Millennium M2000 ，配备了英伟达 HGX B200 系统和英伟达 RTX PRO 60

英伟达的人工智能(AI)图形处理器(GPU)定价策略过高，难以支持大规模的 AI 推理任务。盖尔辛格指出，推理是部署 AI 模型的关键环节，当前行业的发展趋势应该更关注推理，而英伟达的技术在成本效益上难以满足这一需求。 他

BSD-3 的完全许可！ GPU PhysX 拥有超过 500 个 CUDA 内核，支持刚体动力学、流体模拟和可变形物体等功能，是 CUDA 和 GPU 编程最先进的实时模拟用例之一。我们希望此版本将成为整个社区学习、实验和开发的宝贵资源。 此外，我

英伟达宣布推出 KAI Scheduler 的开源版本，这是一种 Kubernetes-native GPU 调度解决方案，现已在 Apache 2.0 许可证下提供。 KAI Scheduler 最初在 Run:ai 平台中开发，现在可供社区使用，同时继续作为 NVIDIA Run:ai 平台的一部分

成损害。 “我们遵守所有适用的法规，同时努力提供支持许多不同行业的数千种应用程序的产品，考虑到全球对我们产品的需求，我们预计短期内不会对我们的财务业绩产生重要的影响。” -NVIDIA 发言人接受 CNBC 采访 英

了 AMD 在 2000 年代个人计算浪潮刚刚兴起时如何差点收购英伟达的故事。 via https://x.com/MohapatraHemant/status/1809135345683841050 英伟达现在的市值超过了 AMD 和英特尔的总和，因为该公司对 GPU 计算的执着追求结出了硕果，并

用途。 NVIDIA Llama Nemotron 是英伟达在上个月推出的一系列支持推理和多样化 Agent 任务的模型。该模型系列提供三种不同尺寸： Nano：8B，基于Llama 3.1 8B进行微调，适用于在个人电脑和边缘设备上实现最高精度。 Super：49B，从L

都有大量真正用户需要和创新性的内容，去突破Linux桌面发行版的能力边界，能让Linux桌面与Windows、MacOS 这两个商业操作系统一样强大。” ——deepin（深度）社区创始人 刘闻欢（deepin） 8月15日，国际知名开源社区deepin（深

在使用国产 GPU 的低性能设备上进行训练时，表现与高端英伟达芯片的模型相当。 通常，MoE 模型的训练需要依赖昂贵的高性能 GPU，如英伟达的 H100和 H800，这不仅成本高昂，还受到芯片短缺的限制，从而影响了其在资源有限环