随着 GPU 单卡算力的不断提升，以及 GPU 集群规模的扩大，伴随着 Scaling Law (规模法则) 的信仰，对于 AI 基础设施带来两个不言而喻的趋势：规模化的数据集和集群扩展。

近年来,GPU数据库因其强大的并行计算能力、较大的内存宽带和容量,使其可用性及优势越来越明显,国内互联网巨头、传统数据库企业等都纷纷布局GPU数据库市场。

摩尔线程MTT S系列GPU与浩辰CAD Linux 版V2022软件产品近日完成兼容性适配。在双方工程师的通力协作下，摩尔线程MTT S系列GPU能够为浩辰CAD Linux软件提供快速运行所需的性

10月29日，摩尔线程成都研发中心在成都高新区正式落成。成都研发中心将瞄准全球领先的GPU芯片自主研发与设计，依托成都完整成熟的电子信息产业生态和人才优势，助力构建中国的GPU创新生态。

浪潮全新发布5款AI服务器，全面支持全新NVIDIA® Ampere架构。全新服务器可支持8到16颗NVIDIA A100 Tensor Core GPU，能够提供高达每秒4亿亿次的AI计算性能， 以及高达600GB/S的GPU间P2P带宽。

虽然近几年国产在CPU方面的进步很大，但是在GPU方面与国际品牌还是有所差距。但日前长沙景嘉微公司透露，该公司新一代GPU进展顺利，目前正在进入后端设计阶段。

伴随着GPU Turbo技术应用到越来越多的产品，相信很多用户对于搭载在华为/荣耀身上的这个黑科技已经有所了解。目前市面上华为/荣耀的旗舰在配上该技术后其游戏表现均有较大程度的提升。那么对于性能没有

Hybridizer是来自Altimesh的编译器，可以让人们采用C#代码或.NET程序集编程GPU和其他加速器。Hybridizer使用修饰符号来表达并行性，可以生成针对多核CPU和GPU优化的源代码或二进制文件。在这篇博文中演示了CUDA的目标。

与EPFL科学家一起，IBM研究团队已经制定了一个快速训练大数据集的方案。它可以使用单个图形处理单元(GPU)在不到一分钟的时间内就处理30G字节的训练数据集，比现有的有限内存训练方法快10倍。在加利福尼亚长滩举行的2017年NIPS会议上，这一结果有效地利用了GPU的全部潜力。

GP104 GPU不会使用HBM的原因是，这样大小的芯片尺寸不能同时容纳坐落在同一基板上的一个高性能GPU和HBM芯片。