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英伟达 / NVIDIA
日本主要企業 (Renesas / Sony / 三菱電機) との中国市場での直接競合
GPUはSM (ストリーミングマルチプロセッサ) の超並列構造で、Tensor CoreがFP8/FP4の行列積を加速する。世代ごとにメモリ (HBM3e) と相互接続 (NVLink 5) を同時強化し、ラック全体を1つの巨大GPUとして扱うスケールアップ設計が核心。
製造はTSMC (4NP/3nm系) に委託し、CoWoSパッケージとHBM供給 (SK hynix/マイクロン/サムスン) が実質的な生産制約。自社スパコン (Eos等) でソフトウェア検証を回す。
エヌビディア に関する最新 6 件の記事
記事本文への実登場を機械照合し、AI 抽出分は編集チームが信頼度別に承認しています。
"最初の裏は、資金が関係者のあいだをぐるぐる回っている点にある。半導体を作るエヌビディアが、モデル企業のOpenAIに出資する。OpenAIは、その資金力を背に、オラクルなどのクラウド各社へ巨額の利用契約を約束する。契約を果たすため、ク"
"変させる。軽い実写の入力から、模擬に使える3次元環境を数分で生み出す。半導体大手NVIDIAのロボット模擬環境Isaac Simと組み合わせれば、Marbleが作った空間をそのまま学習の舞台にできる([NVIDIA](https://dev"
"ー用のGPUを、そのままロボットに載せることはできない。理由は、電力と熱にある。NVIDIAのH100を8基束ねた計算ノードは、推論の負荷で約10.1キロワットを消費し、そのうち56%ほどをGPUが食う。ラック単位では毎時140キロワット級"
"底には、グーグルが自社設計する専用の計算チップTPU(テンソル処理装置)がある。NVIDIAのGPUを買うだけでなく、自前のチップを持つことで、AIの学習と推論にかかる計算を、より安く、自社の用途に合わせて回せる。そのチップを何万個も収める"
"HBMもCUDAも捨てた ― ジム・ケラーがNVIDIAの逆を全部やる理由 **NVIDIAのHBM・NVLink・CUDAを一つずつ捨てたジム・ケラーのAIチップ「ブラックホール」を解剖。GDDR6とイーサネット、RISC-V全面開放の設"
"を、部品の単位まで下ろすと、対話AIの背後にある物量が具体的になる。使われたのはNVIDIAのBlackwell世代、GB300と呼ばれる最新のGPUだ。この1基は、AI向けの低精度計算で毎秒1.5京回(15ペタFLOPS)を叩き出し、28"
"理に合わない」と述べた。自前で訓練用スパコンを設計し続ける負担を捨て、重い訓練はNVIDIAらの実績あるGPUに任せ、自社の資源は車載の推論チップへ集中する——この割り切りが、Dojoの死の中身である。 ![計算資源の再編 ― Doj"
"知識量を保ちながら1回あたりの計算を絞れる。SpaceXAIはGrok 4.5をNVIDIAのGB300を数万基連ねた計算基盤で学習させたと公表しており([MarkTechPost](https://www.marktechpost.com"
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