AMD日前宣布了另一项里程碑式进展：提供世界级平台将领先的处理器、芯片组和GPU技术整合在一起。随着AMD六核皓龙处理器与AMD芯片组平台的推出，AMD在其为客户提供服务器平台的战略指导下又向前迈进

止与HD4890一同发售的GTX275，而是价格已低于200美元的GTX260+。要是考虑到品牌价值，ATI的顶级单GPU产品HD4890还不得不面对NVIDIA顶级单GPU GTX285的挑战。这也是我们今天要测试的主要方向。

借新型PCI-Express总线之东风，NVIDIA公司于2004年6月“复活”1998年由3Dfx公司首创于Voodoo-2系列显示卡上的“SLI Multi-GPU”多GPU并行机制，并沿用至今

Intel和AMD纷纷开始了处理器的多核化，而ATi在多年高端GPU败于NVIDIA之后，现在也要开始真正多核设计GPU的开发了，而且一开始就是至少四核。

100万片是个怎样的概念呢？不是非常多，但也很显著，根据Jon Peddie Research的数据，今年第一季度总共出货量桌面GPU为2100万片，移动GPU 510万片……

玩家给出Geforce 7950GX2显卡和Geforce 7950GX2+Geforce 7900GT在F.E.A.R.中的对比测试成绩。显然，3颗GPU SLI的性能要高于2颗GPU SLI……

CPU，其实在笔记本电脑中，GPU是仅次于LCD的第二大用电户，所以显卡的好坏直接决定了你的笔记本电脑电池使用时间的长短，而且随着用户对笔记本图形处理能力的越来越看重，笔记本的GPU能力也成为了许多

：GPU不够用。算力短缺、芯片涨价、产能告急，这些也成为了AI产业的年度关键词。但到了今年第一季度，这个话题开始转向另一个方向：数据如何高效喂饱GPU。

在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。AI应用的广泛落地离不开强大的算力支持，而GPU作为AI计算的核心硬件，一直是推动AI发展的关键力量。然而，随着国际形势的变化和技术竞争的加剧，依赖单一供应商的GPU芯片已经无法满足国内AI产业的长期发展需求。

AI计算集群规模的不断扩大，如何保持算力的线性扩展，这是一个世界性的难题。以并行计算的方式，将模型参数与数据拆分到多个GPU上协同处理。这样虽然可充分利用多GPU算力，但是同时也带来了密集而频繁的数据交换需求。相比传统通用计算，这类任务对网络带宽的要求通常要高出两个数量级。