京东此款目前活动售价14999元,近期好价。
GPTshop推出了一款配备NVIDIA GPU和NVIDIA CPU的高端工作站,其价格起步超过40,000美元,这款工作站配备了强大的Grace Hopper Superchip硬件。NVIDIA Grace Hopper Superchip包含GPU和CPU的组合,这是首批以41,500美元起售的工作站PC,专为AI爱好者设计。随着AI领域的发展,各公司和PC制造商正在推出独特的产品以吸引客户。GPTShop现已宣布其自家的PC工作站系列,这些工作站配备了NVIDIA的Superchip硬件,这是高端H200 GPU和Grace CPU的组合。NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip配备了H100 Tensor Core CPU和72核的NVIDIA Grace CPU。576 GB模型配备了480 GB的LPDDR5X内存作为系统RAM和96 GB的HBM3内存作为GPU。624 GB模型配备了480 GB的LPDDR5X作为系统RAM和144 GB的HBM3内存。两种模型都配备了900 GB/s的NVLINK-C2C互连,并且其TDP可以从450W调整到1000W。这款系统的NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchips被安装在具有金色外观的InWin Dubili机箱中,配备了两个高效率的2400W电源,主板上有2个PCIe Gen4 M.2插槽,2个PCIe Gen4 2.5"驱动器插槽,支持三个FHFL PCIe Gen5 x16插卡,并具有包括1个USB 3.0端口,2个10 GbE端口,1个MiniDP,1个Micro USB端口在内的广泛I/O,总重30公斤。NVIDIA Grace CPU是传统x86 CPU在服务器领域的替代品。它使用Arm架构,最多可配备144个Neoverse V2核心。Grace CPU有两种包装,一种是配备H200 GPU的Grace Hopper Superchip,另一种是配备72核和HBM的单个Grace芯片。Grace Superchips有GPU+CPU和仅CPU的产品,以2芯片包装提供。然而,这在一定程度上限制了客户,因为他们现在在某种程度上被"束缚"在使用NVIDIA的Hopper架构或两个CPU上。然而,NVIDIA确实有计划单独提供其高端Grace CPU。Grace CPU提供了总共144个(每个芯片72个Arm Neoverse V2)核心,支持最多960 GB的LPDDR5X内存,最高1 TB/s的原始带宽,并且总功耗为500W。其他规格包括117 MB的L3缓存,58个Gen5通道,全部使用TSMC 4N工艺节点。
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NVIDIA在2024年的SIGGRAPH大会上宣布了一系列基于USD(Universal Scene Description,通用场景描述)的生成式AI和NVIDIA加速开发工具,这些工具基于NVIDIA Omniverse平台。这些进展将扩展OpenUSD在机器人技术、工业设计和工程等领域的应用,使开发者能够快速构建高度精确的虚拟世界,以推动下一代AI的发展。## OpenUSD与NVIDIA Omniverse的结合OpenUSD是一个用于3D和仿真工作流程的开源框架和数据交换格式。其多功能性使开发者能够构建高度精确、AI驱动的虚拟世界以及实现这些世界的工具。通过新的基于OpenUSD的生成式AI和NVIDIA加速开发工具,更多行业的开发者可以创建用于可视化工业设计和工程项目的应用程序,或用于模拟环境以构建下一代物理AI和机器人。新开发工具包括:- NVIDIA NIM微服务和工作流程指南:用于OpenUSD语言、材料、空间智能和物理AI。- OpenUSD Exchange SDK和USD连接器:支持包括机器人技术和工业仿真格式在内的行业特定数据。- NVIDIA Omniverse Kit SDK和开发工具:用于从头开始构建和部署基于OpenUSD的应用程序。## 将生成式AI引入OpenUSD工作流程目前,生成式AI在文本和数字应用中相对容易实现,但要在3D场景中实现生成式AI,AI需要具备空间智能和物理智能。NVIDIA NIM USD微服务为OpenUSD语言、材料、空间智能和物理AI引入了生成式AI,使开发者能够将精细调整的生成式AI助手和代理集成到3D工作流程中,从而扩大USD在制造、汽车和机器人等新行业的应用。### 可用的NIM微服务1. USD Code NIM微服务:一个最先进的大语言模型(LLM),可以回答OpenUSD知识查询并生成USD-Python代码。2. USD Search NIM微服务:使用文本或图像输入进行OpenUSD数据、3D模型、图像和资产的AI驱动搜索。3. USD Validate NIM微服务:验证OpenUSD资产与RTX渲染的兼容性并进行基于规则的验证。### 早期采用者- WPP:全球最大的营销和传播公司,使用USD Search和Code加速全球范围内创意活动的迭代。- HOMEE AI:计划使用USD Search NIM微服务为其AI驱动的空间规划用户提供智能搜索。- Aireal:计划使用USD NIM微服务,包括USD Search,开发AI驱动的工具以革新室内设计行业。即将推出的其他NIM微服务包括USD Layout NIM(用于从一系列文本提示中组装基于OpenUSD的场景的生成式AI模型)和USD SmartMaterial NIM(用于为3D对象应用逼真的材料)。## 使用NVIDIA Omniverse构建USD原生应用开发者可以使用Omniverse从头开始构建OpenUSD原生应用——利用Omniverse Kit SDK和开发工具快速入门。最新版本Omniverse Kit SDK 106提供了新的工具和增强的功能,使开发工作流程更加轻松和可控。Omniverse Kit现在已全面上市,并通过Omniverse Enterprise许可提供企业支持。## 连接行业特定数据到OpenUSD为了进一步推进OpenUSD生态系统的扩展,NVIDIA宣布了OpenUSD Exchange SDK,该SDK将于今年晚些时候在GitHub上发布。通过该SDK,开发者可以构建自己的OpenUSD数据插件、转换器和交换器。NVIDIA还在构建和支持从关键格式到OpenUSD的连接器,例如统一机器人描述格式(URDF),使机器人技术人员能够无缝地将其机器人数据跨应用程序从设计、仿真到强化学习。此外,NVIDIA还宣布了新的开发工具和API,通过NVIDIA图形传输网络(GDN)将大规模OpenUSD场景流式传输到Apple Vision Pro(早期访问)。这些新工具和功能将显著提升开发者在多个行业中创建和部署复杂3D和AI应用的能力。
NV-Embed 是一种先进的嵌入模型,它在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成就。以下是它的一些关键特点和成就:1. 在MTEB基准测试中的排名:NV-Embed 在 Massive Text Embedding Benchmark(MTEB基准测试)中取得了第一名的成绩,这是一项重要的成就。截至2024年5月24日,它已经在56个不同的任务上进行了评估,展示了其在广泛的NLP应用中的多样性和有效性。2. 任务类型:该模型已经通过了各种类型的任务测试,包括: - 检索:涉及从大型数据集中搜索相关信息的任务。 - 重新排序:涉及根据相关性或其他标准重新排列一组结果的任务。 - 分类:涉及将文本分类到预定义类别中的任务。 - 聚类:涉及将相似项目分组的任务。 - 语义文本相似度:衡量两个文本在语义上有多相似的任务。3. 在检索任务上的表现:在MTEB基准测试中,NV-Embed 特别擅长检索任务,其中15个此类任务的得分最高,达到了59.36分(满分100分)。这表明该模型在查找和呈现最相关信息方面非常出色。4. 新设计特点: - LLM对潜在向量的关注:NV-Embed 引入了一种新方法,即大型语言模型(LLM)关注潜在向量。这可能意味着模型使用某种形式的向量表示来提高池化嵌入的质量,池化嵌入是一种文本表示类型,它结合了文本各个部分的信息。 - 两阶段指令调优:该模型采用了两阶段指令调优方法。这可能意味着模型首先经历一个调优阶段,以理解任务性能的一般指令,然后进入一个更精细的阶段,以提高其在检索和非检索任务中的准确性。5. 技术细节:对于那些对NV-Embed工作原理的技术细节感兴趣的人,创建者已经发表了一篇名为 "NV-Embed: Improved Techniques for Training LLMs as Generalist Embedding Models" 的论文。这篇论文将深入探讨使NV-Embed成为文本嵌入领域强大工具的方法、算法和创新。NV-Embed 在MTEB基准测试中的成功以及其创新的设计特点使其成为AI和NLP领域的重要发展。它是一个承诺增强依赖于理解和处理大量文本数据的系统的能力的模型。
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