Cuda for fun and profit Sycl hat den Anspruch, parallelen Code auf so ziemlich jeden Beschleuniger zu bringen. Wir zeigen die Unterschiede zu Cuda und den Weg zu eigenem Code.
Nvidia war lange wenigen bekannt, nun ist das Unternehmen immer öfter in den Nachrichten. Wir erklären, was Nvidia macht und warum für KI kaum ein Weg daran vorbeiführt.
Nvidia sichert sich bei OpenAI die Abnahme seiner GPUs und gibt künftig den Ton mit an. Mit Intel gibt es für weniger Geld zukünftig auch x86-basierte NVLink-Racks für Nvidia.
Cuda for fun and profit Code ist leicht für Cuda portiert, manchmal lohnt es aber, mehr Aufwand zu investieren. Wir zeigen Möglichkeiten, Speicherzugriffe zu optimieren, um die Leistung zu steigern.
Wer ein älteres Spiel mit Physikeffekten spielt, hat mit einer aktuellen Nvidia-Grafikkarte möglicherweise wenig Freude. Wir zeigen, was dagegen hilft.
Nvidia will bei Linux-Treibern die gleiche Offenheit wie AMD bieten und macht dabei Fortschritte. Doch wirklich Open Source ist längst noch nicht alles.
GTC 2024 Blackwell, Nvidias neue Generation von KI-Beschleunigern, ist unglaublich mächtig. Diese Macht werden sich allerdings nur noch wenige leisten können.
Mit seinen GPUs dominiert Nvidia den Markt für Hochleistungsrechner und hat ein mächtiges Ökosystem aufgebaut. Dabei soll es laut der Konkurrenz nicht immer fair zugehen.
Ein großer Fan von Nvidias GPGPU-API ist der bekannte CPU-Architekt offensichtlich nicht. Aber auch für x86 hat der Co-Autor der x86-64 Spezifikation nicht nur Liebe übrig.
Code in C und C++ dank Vulkan auf quasi jeder Grafikhardware laufen zu lassen, ist ein sehr ambitioniertes Ziel. Shader-Sprachen könnten so ersetzt werden.
Algorithmus des Monats Das Feature Sparsity verdoppelt bei Nvidia und AMD die Rechenleistung. Wir erklären, was es damit auf sich hat und warum es für KI interessant ist - obwohl es nicht neu ist.
Pat Gelsinger sieht sich als Retter, übt sich aber in Realitätsverlust und behauptet, Nvidia habe einfach nur Glück gehabt. Für den Konzern bedeutet das nichts Gutes.
Ein KI-Beschleuniger, in China entwickelt und hergestellt. Dazu eine Industrie-Allianz mit großen Unternehmen wie Lenovo. In den USA dürfte das auf wenig Gegenliebe stoßen.
Kaum ein Hersteller hat eine derartige Macht über die KI-Industrie, wie Nvidia. Doch die Konkurrenz schläft nicht und könnte bald ein Wörtchen mitreden.
Erst Gaming, dann Crypto, jetzt KI - Grafikkarten sind für Vielerlei zu gebrauchen. Im Podcast reden wir über die Hintergründe von Nvidias Marktdominanz.
