Новости про NVIDIA
899 материалов с упоминанием NVIDIA: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице NVIDIA.
-
NVIDIA и Applied Materials ускорили симуляцию чипов в 55 раз
Партнеры создали сквозную цифровую модель разработки полупроводников, объединив атомное моделирование, инженерию процессов и оптимизацию фабрик с помощью GPU-ускорения.
-
NVIDIA Nemotron 3 Ultra: 97.1% точность в RTL-кодинге с экономией токенов
NVIDIA представила модель Nemotron 3 Ultra, которая лидирует среди открытых решений в задачах агентного проектирования RTL-схем, обеспечивая 97.1% успешности на бенчмарке CVDP при использовании на 71% меньше токенов, чем
-
NVIDIA Vera CPU ускоряет проектирование чипов: первые результаты с Cadence и Synopsys
NVIDIA начала использовать собственные процессоры Vera для ускорения критических этапов проектирования будущих CPU и GPU. Первые тесты с EDA-инструментами Cadence и Synopsys показали рост производительности до 1.5x.
-
LiveCC: Первый видео-LLM для комментариев в реальном времени
Команда ShowLab представила LiveCC — модель на базе Qwen2-VL-7B, способную генерировать устные комментарии к видео с задержкой менее секунды, побивая бенчмарки по стримингу и офлайн-анализу.
-
Ускорение подготовки данных на GPU: cuDF против cudf.pandas
NVIDIA RAPIDS позволяет ускорить обработку табличных данных в 10–100 раз без переписывания кода. Разбираем benchmarks на датасете NYC Taxi с 10 млн строк.
-
SkillSpector от NVIDIA: почему 100/100 — это не гарантия безопасности AI-агентов
NVIDIA выпустила SkillSpector для аудита навыков AI-агентов, но тесты показывают: статический анализ дает 80% ложных срабатываний, а доверие только к «зеленой галочке» опасно.
-
Собственный LLM-рантайм на C++/CUDA: 7x ускорение на H100
Разработчик Anubhab Banerjee создал кастомный inference-движок для Qwen2.5-Coder-7B на NVIDIA H100, добившись 60 токенов/с за счет CUDA Graphs и оптимизаций памяти.
-
Open Dreamer: Реплика Dreamer 4 на JAX с 1.6B параметров и полным рецептом обучения
Команда Reactor выпустила Open Dreamer — открытую реализацию модели мира Dreamer 4 на JAX/Flax. Проект включает 1.6B параметров, демо в Minecraft и детальный разбор инженерных проблем стабильности.
-
TileLang: Python-DSL для GPU-ядер, бьющий cuBLAS в точности и гибкости
Новый инструмент TileLang позволяет писать высокопроизводительные GPU-ядра на Python, достигая 90% от скорости cuBLAS при полной кастомизации, включая FlashAttention.
-
Geekbench 7: Новый стандарт бенчмарков с упором на AI и медиа
Geekbench 7 полностью переработан: новые метрики для CPU/GPU, нативная поддержка CUDA от NVIDIA и смещение фокуса на задачи машинного обучения и медиаобработки.
-
Nvidia и SK Group заключили сделку на $500 млрд: план AI-фабрик и HBM4
Nvidia и SK Group подписали соглашение о стратегическом партнерстве стоимостью более $500 млрд. Проект включает создание 2-гигаваттного AI-датацентра на базе Vera Rubin и долгосрочные поставки памяти HBM4.
-
AMD Epyc 9996 Venice: 256 ядер, 1.6 ТБ/с памяти и битва с Xeon 6
AMD представила первый процессор Zen 6 — Epyc 9996. Чип на 256 ядер обещает до 3.4x прироста над Intel Xeon 6980P и 20% преимущества над Nvidia Vera благодаря 1024 МБ L3-кэша и 16-канальной памяти.
-
AMD и Cerebras объединили EPYC и WSE для AI-инференса с приростом 5x
AMD и Cerebras анонсировали гибридную платформу: EPYC-процессоры в инфраструктуре Helios возьмут на себя этап префилла, а чипы WSE — генерацию токенов, обещая рост эффективности до 5 раз.
-
AMD Venice vs Nvidia Vera: 20% преимущество Zen 6 в SPEC CPU 2026
AMD подтвердила превосходство архитектуры Zen 6 (Venice) над чипом Nvidia Vera в задачах целочисленной обработки, заявив о 20% отрыве в производительности на ядро.
-
Samsung и SK Hynix заключат гигантские сделки с ИИ-гигантами США
Южнокорейские производители памяти готовятся к анонсу масштабных контрактов с NVIDIA, OpenAI и Anthropic на фоне визита президента страны в Кремниевую долину.
-
Nvidia, Meta и 24 компании выступили за открытые модели ИИ
25 технологических гигантов, включая Nvidia, Microsoft и Meta, подписали открытое письмо в защиту open-weight моделей, призвав Конгресс США отказаться от потенциальных запретов на китайские ИИ-системы.
-
NVIDIA ModelExpress: Загрузка весов LLM за 10 секунд через P2P RDMA
NVIDIA представила ModelExpress (MX) — систему распределения артефактов моделей, которая ускоряет запуск LLM за счет прямого GPU-to-GPU переноса весов, исключая дисковый кэш и хост-память.
-
Nvidia и Mistral против запрета open-weight: индустрия пугает США
Крупнейшие игроки рынка, включая Nvidia и Mistral, призвали администрацию США отказаться от широких ограничений на открытые веса моделей, предупреждая о рисках для технологического лидерства.
-
ODS v2.5.3: Автоустановка локального ИИ-сервера в один клик
Новый релиз Osmantic Deployment System (ODS) превращает ПК в приватный ИИ-хаб: система сама определяет железо, скачивает модель и запускает стек из чата, RAG и агентов без ручных настроек Docker.
-
AMD раскрыла roadmap до 2030: Zen 7, Zen 8 и скачок AI в 2000 раз
AMD представила долгосрочную стратегию развития процессоров EPYC до 2030 года. Lisa Su анонсировала архитектуру Zen 7 'Florence' на 2028 год и подтвердила разработку Zen 8 'Ravenna', а также пообещала кратный рост произв
-
Бесплатный убийца Suno: Tencent LeVo генерирует песни с вокалом
Разработчик BazedFrog выложил на GitHub опенсорсную студию SongGeneration на базе модели LeVo от Tencent AI Lab. Это полноценный инструмент для создания треков с вокалом, инструментами и структурой без подписки.
-
InferenceBench: AI-агенты уступают простому перебору гиперпараметров
Новый бенчмарк InferenceBench показал, что AI-агенты не справляются с оптимизацией LLM-инференса лучше, чем простой поиск по сетке, упорно зацикливаясь на одном фреймворке.
-
NVIDIA и KAIST создали первую в Южной Корее совместную AI-лабораторию
NVIDIA и KAIST анонсировали создание совместной лаборатории агентного ИИ. Это первый подобный проект с корейским вузом, направленный на развитие full-stack решений и моделей Nemotron.
-
AMD представила EPYC 9006 «Venice» на Zen 6: до 256 ядер и DDR5-12800
AMD официально анонсировала серверные процессоры 6-го поколения EPYC «Venice» на архитектуре Zen 6. Семейство включает до 256 ядер, поддержку памяти DDR5-12800 и позиционируется как прямая замена устаревших серверов Inte
-
Transcriber: локальная транскрипция Whisper без облака и подписок
Разработчик Brendown Ferreira представил open-source проект Transcriber — веб-приложение для мгновенной расшифровки аудио и видео с использованием моделей OpenAI Whisper, работающее полностью на вашем устройстве.
-
AMD Helios: первый rack-scale AI-кластер против Nvidia
AMD представила Helios — первую в отрасли вычислительную систему, объединяющую GPU и CPU в единый rack-scale кластер, чтобы бросить вызов доминированию Nvidia в сегменте AI.
-
Intel отчитался за Q2 2026: рост продаж на 25% и запуск Xeon 6+ на 18A
Intel отчиталась о рекордном росте выручки за 15 лет. Компания запустила первый серверный CPU на техпроцессе Intel 18A и объявила о инвестициях в €5 млрд.
-
Как проверить FLOPs ИИ по потреблению энергии: тест на Jetson Orin Nano
Исследователь William Fowler представил метод верификации вычислительных затрат при обучении LLM через анализ энергопотребления GPU, что может стать основой для международных соглашений по контролю за ИИ.
-
AMD EPYC 9006 LP: ответ на NVIDIA Vera с 72 ядрами Zen 6
AMD представила EPYC 9006 LP (Venice-LP) — серверный процессор на архитектуре Zen 6, созданный для управления AI-кластерами и конкурирующий с NVIDIA Vera. Чип не имеет сокета и использует память SOCAMM2.
-
AMD Helios: Salina DPU, UALoE и Vulcano NIC для AI-кластеров
AMD представила сетевую архитектуру Helios для AI-стоек: 3-е поколение DPU Salina, UALink over Ethernet и 800G-карты Vulcano для масштабирования.