星空体育app下载星空体育app下载星空体育app下载洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratory）近日举办剪彩典礼，邀请黄仁勋等高管出席，庆祝名为 Venado 的超级计算机正式登场。

　　每颗 Grace SoC 都有 144 个 Arm 计算核心，提升各类高性能计算应用的性能。

　　首款全Nvidia Grace Hopper 架构的超级计算机终于落地了！这款新的E级超算在CPU和GPU上都使用了Nvidia自研的产品，性能也是超越了目前上榜的唯一一款E级超算Frontier。按照目前公布的消息，全Nvidia方案的Venado算力可达10 ExaFLOPS，远超Frontier的1.194 ExaFLOPS，而Frontier则是全AMD方案，这也是商战的一环吗？不过这么巨量的芯片堆砌，其能耗也是个问题，当初Frontier的时候可是被誉为最环保的超级计算机，不知道这方面Venado怎么样。

　　据相关媒体 报道 ，英伟达将与日本国立研究机构，也就是日本产业技术综合研究所（AIST）合作，打造新的量子计算系统，专为与未来的量子硬件集成而设计。富士通也参与了该项目，预计2025年初部署，在2025年4月或稍晚时间起，向企业和研究人员提供有偿服务。

　　这个名为“ABCI-Q”的新项目，将由英伟达加速和量子计算平台提供支持，旨在推进日本的量子计算计划，将为跨行业的研究提供高效的量子模拟。其高性能、可扩展的系统集成了NVIDIA CUDA -Q，这是一个开源的混合量子计算平台，具有强大的仿真工具和对混合量子经典系统进行编程的能力，共部署了2000多块H100计算卡分布在500多个节点里，再通过NVIDIA Quantum-2 InfiniBand互连，是世界上唯一完全可卸载的网络内计算平台。

　　英伟达高性能计算和量子计算总监Tim Costa表示，研究人员需要高性能仿真来解决量子计算中最困难的问题，而CUDA-Q和H100能够帮助ABCI-Q等先驱取得关键进展，加快量子集成超级计算机的发展。

　　此前英伟达的创始人兼首席执行官黄仁勋曾去日本，与政府高级官员会面，谈到要加强多领域合作，为日本的需求提供稳定的人工智能设备供应，这次的ABCI-Q项目至双方建立广泛合作关系的第一步。

　　也有日本机构与Nvidia合作打造量子计算机，日本在计算机领域还是有些长处的，在上文提到的Frontier问世之前，日本的Fugaku富岳超级计算机就曾霸榜全球超级计算机TOP 500，当时的富岳也是由富士通参与建设的。这次的量子计算机则是一种与传统超算不太相同的方向，但殊途同归，巨量算力的支撑依旧是必要的。Nvidia此次与日本机构的合作能不能造出真正的量子计算机我不清楚，但堆出一台和Venado相近的传统超算肯定是没问题的，毕竟现在Blackwell都发布了，比Hopper更强应该是理所应当的吧？

　　新 闻 ③ ： 英伟达与Google Cloud合作，将帮助初创企业加速AI开发

　　近日，英伟达与Google Cloud宣布了新的合作星空体育，将帮助全球各地的初创企业加速建立生成式人工智能（AI）应用程序和服务。其结合了针对初创公司的NVIDIA初创加速计划和Google for Startups Cloud计划，以扩大获得云端积分、市场推广支持和技术专业知识，协助初创公司更快地为客户提供价值。

　　NVIDIA初创加速计划是一项全球性计划，支持了超过18000家初创企业，符合资格的会员可以加速使用Google Cloud基础设施，并获得Google Cloud的积分，而专注于人工智能的企业最高可获得350000美元的积分，并能用于NVIDIA DGX Cloud。

　　Google for Startups Cloud计划的成员可以加入到NVIDIA初创加速计划星空体育，获得技术专业知识、英伟达的深度学习机构课程学分、英伟达软硬件等。同时符合资格的会员能够参与到英伟达其他的辅助计划，比如让那些对人工智能领域感兴趣的创司接触初创企业。

　　上个月在美国加州圣何塞会议中心举行的GTC 2024大会上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋 带来 了Blackwell架构GPU，并推出了针对数据中心的新产品。明年初，基于Blackwell架构构建的平台将入驻Google Cloud，并与Google Cloud第四代先进液冷散热系统相结合，其中NVIDIA HGX B200将负责AI、资料分析和高效能运算等工作负载，而NVIDIA GB200 NVL72会用于下一代前沿、大规模训练模型。

　　而在企业间合作方面，Nvidia与谷歌合作，借助Google Cloud平台，向更多的企业提供云服务及AI支持。毕竟就像我们说的，虽然Nvidia AI硬件领域的优势不断被各种专用芯片、NPU稀释，但不是所有的企业都有能力用上自研芯片或者定制芯片，CUDA方案虽然相比NPU有些低效但泛用性也一样无可取代，中小型企业和AI初创企业少不了还得用Nvidia。借助Google Cloud的云服务，Nvidia甚至可以实现“算力租借”，更精准的向这些企业兜售需要的、定量的算力，而不需要一次性支付巨额的成本搭设自己的算力平台。这个项目对于推动AI初创企业的进步很有意义，但存在一个小问题……这个Google Cloud，我们好像没法用？？

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