GPU NVIDIA H100 usate come collaterale per ottenere 2,3 miliardi di dollari di finanziamento

[Redazione di Hardware Upg]

Link alla notizia: https://www.hwupgrade.it/news/mercat...to_119002.html

L'importanza degli acceleratori di intelligenza artificiale è in così forte crescita che CoreWeave ha usato le GPU NVIDIA H100 in suo possesso come collaterale per ottenere 2,3 miliardi di dollari da alcuni fondi.

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[r1348]

Manco fossero forme di parmigiano...

[GLaMacchina]

Considerando che l'HW (soprattutto Nvidia) non si deprezza più con la rapidità di una volta e anzi in taluni casi aumenta di valore col tempo, mi sembra "ragionevole".

[supertigrotto]

Fumo sugli occhi,hanno ottimi prodotti ma sono efficaci ma non efficienti.
Ho già detto mille volte che IBM è scafata in questo settore e ha dimostrato che,le GPU sono efficaci e non efficienti,basti a vedere nel settore mining,che furono costruiti appositi Asics che consumavano la metà e minavano il triplo,a parte ethereum.
I big si stanno costruendo hardware ad hoc per questo,qualche mese fa era uscito l'articolo che i tensor core di Google,vecchi di 3 anni,come rapporto consumi ed efficienza erano superiori all'hardware Nvidia odierno,vabbè l'hardware odierno Nvidia riesce a fare una mole di calcoli superiori,ai tensor core di Google ma a un costo energetico non trascurabile,difatti Google sta lavorando a dei tensor core rimodernati per la sua IA,stessa cosa Microsoft,Amazon etc.
Mi pare che,in generale,ci sia tanto marketing ma poca sostanza ultimamente,Nvidia fa prodotti eccellenti,una spanna sopra ad esempio la concorrente AMD,ma spesso quando se ne parla,sembra che Nvidia venda pietre filosofali e non dell'ottimo hardware.
Una volta che i big avranno messo a punto i loro sistemi,su questo settore,secondo me,Nvidia verrà ridimensionata.
Ribadisco, IBM ha dimostrato che le GPU sono efficaci,i calcoli in parallelo li fanno per la IA ma non li fanno in maniera efficiente, l'hardware deve essere progettato in modo diverso e non adattato,come si sta facendo,tanto per riciclare i propri brevetti e tecnologie delle GPU.
In sostanza IBM dimostrò come hardware vecchio e riadattato tipo parti della serie 6800 o Power,era molto più efficiente nell'inferenza,machine learnig e IA dei vari acceleratori ricavati dalle GPU ma,che si poteva fare ancora meglio riprogettando tutto da zero, perché per fare queste cose,servono solo registri da 8/16 e al massimo 32 bit,anzi,la massima efficienza si aveva con 4 (casi rari) 8 e 16 bit ma già il 32 era quasi inutile,figurarsi registri da 64.
Sono più propenso a credere a IBM che ad altre aziende sinceramente.

[agonauta78]

AMD intanto MUTA

[mik77]

ci sono video di Jim Keller su youtube che spiega che le gpu non sono efficienti per fare calcoli IA; assieme ad altri "guru" lavora in Tenstorrent proprio per fare chip adatti allo scopo.

Nvidia dovrà fare delle scelte... o gpu per grafica o chip per IA
non potrà vendere in eterno la stessa minestra per due scopi diversi (inventandosi dlss o cose del genere)

[agonauta78]

Per adesso la minestra riscaldata vende e venderà sempre perché il marketing tira

[Opteranium]

Finché qualcuno gliele compra.. vuoi mettere il vantaggio di produrre solo una tipologia di prodotto da destinare poi a scenari diversi solo facendo leva sul marketing e qualche modifica software

[nosio]

felice di constatare che i polli hanno anche i soldi e che è facile sfilarglieli.