当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 业界新闻 > 英伟达加强对日本厂商的 GPU 供应,并与软银等公司合作开发生成式 AI

英伟达加强对日本厂商的 GPU 供应,并与软银等公司合作开发生成式 AI

来源:IT之家 2023-12-04 22:05:24 0浏览 收藏

学习知识要善于思考,思考,再思考!今天golang学习网小编就给大家带来《英伟达加强对日本厂商的 GPU 供应,并与软银等公司合作开发生成式 AI》,以下内容主要包含等知识点,如果你正在学习或准备学习科技周边,就都不要错过本文啦~让我们一起来看看吧,能帮助到你就更好了!

本站 12 月 4 日消息,日本正急于重建其曾经世界领先的半导体基础体系,并追赶 AI 技术的发展脚步。

英伟达 CEO 黄仁勋在与日本首相岸田文雄会谈后表示,英伟达计划与日本公司合作研发生成式人工智能,其中包括软银在内

他还表示,由于市场需求极高,英伟达将尽力向日本供应 AI 处理器。“需求非常高,但我向首相承诺,我们将尽最大努力优先考虑日本的 GPU 需求。”

英伟达加强对日本厂商的 GPU 供应,并与软银等公司合作开发生成式 AI
图源 Pexels

值得一提的是,日本两周之前通过了一项额外预算决定,其中包括约 2 万亿日元(本站备注:当前约 972 亿元人民币)将用于芯片领域,其中部分资金将用于支持台积电和 Rapidus。

黄仁勋也指出:“日本正在逐渐发展半导体产业,并有望实现 GPU 生产。”“像日本这样的国家也正在认识到,拥有自己的数据、建立自己的人工智能工厂,以及生产自己的人工智能技术的重要性。”

广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,本站所有文章均包含本声明。

终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《英伟达加强对日本厂商的 GPU 供应,并与软银等公司合作开发生成式 AI》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布科技周边相关知识,快来关注吧!

版本声明
本文转载于:IT之家 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
新标题:北京大学开创新纪元:类别级6D物体位姿估计新范式在NeurIPS 2023取得最新最佳结果新标题:北京大学开创新纪元:类别级6D物体位姿估计新范式在NeurIPS 2023取得最新最佳结果
上一篇
新标题:北京大学开创新纪元:类别级6D物体位姿估计新范式在NeurIPS 2023取得最新最佳结果
文旅部答“增加手机实名制校验”提案:已指导携程、飞猪等在线旅游企业
下一篇
文旅部答“增加手机实名制校验”提案:已指导携程、飞猪等在线旅游企业
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    415次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    495次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    503次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    449次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    281次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码