テクノロジー
NVIDIA、Vera CPUでAIエージェント市場へ：記録的決算の次に狙う2000億ドル
NVIDIAの最新決算は、データセンター売上が全体の9割を占め、AIインフラ企業としての地位を確立したことを示している。同社は売上区分を再編し、GPU単体ではなくAI工場のプラットフォーム企業として自らを位置づけ、Vera CPUをAIエージェント実行基盤の中核に据えることで、2000億ドル規模の新たな市場開拓を目指している。
Tech Product
NVIDIA Blackwell
Overview
最終更新: 2026年6月10日NVIDIA Blackwell is a high-performance GPU architecture designed for the era of generative AI. It features significant advancements in computing power, including the 2nd Gen Transformer Engine and NVLink interconnects, enabling the processing of trillion-parameter models with reduced energy consumption.
Mentioned Articles
5 件-
-
テクノロジーHuawei、NVIDIA H100超えを目指す最新AIチップ「Ascend 910D」開発を加速
中国の巨大テクノロジー企業Huaweiが、最新のAI（人工知能）チップ「Ascend 910D」のテスト準備を進めていることが報じられた。 目指すは、AIチップ市場のリーダーであるNVIDIAの高性能製品「H100」を凌 […]
-
テクノロジーOpenAI、2025年に完全営利化へ転換 – 巨額資金調達のため組織改革を発表
OpenAIは12月28日、2025年に向けて組織構造を大きく改革し、完全な営利企業への転換を図る計画を発表した。現在の特殊な「キャップ付き営利」構造から、デラウェア州公益法人（PBC）への移行を進める。この動きは、急速 […]
-
テクノロジー伝説のチップ設計者Jim Keller氏、NVIDIAがEthernetを採用すればBlackwellの開発費は劇的に削減できたと主張
チップ設計の巨人であり現在はTenstorrentのCEOであるJim Keller氏は、NVIDIAが最近発表したBlackwell GPUアーキテクチャの研究開発費が100億ドルにも及んだことに対し、単に相互接続方式 […]
-
テクノロジーGoogle、AIハイパーコンピューターをTPU v5pとNVIDIA Blackwell GPUでアップグレードする計画を発表
Googleは年次開発者会議「Google Cloud Next 2024」で、AIハイパーコンピューター・アーキテクチャーに関する多くの取り組みを発表した。その焦点となるものは、Cloud TPU v5pやNVIDIA […]
External Mentions
10 件- arXiv EmuGEMM: Fused Tensor Core Kernels for Precision Emulation in Matrix Multiplication
- arXiv The Serialized Bridge: Understanding and Recovering LLM Serving Performance under Blackwell GPU Confidential Computing
- arXiv Non-Uniform L2 Cache Latency Across the Streaming Multiprocessors of an NVIDIA L40
- arXiv Rethinking Shrinkage Bias in LLM FP4 Pretraining: Geometric Origin, Systemic Impact, and UFP4 Recipe
- arXiv Subtitle-Aligned Fine-Tuning of Whisper for Swiss German ASR: Benchmark Contamination, Convention Mismatch, and an Honest Baseline at 25.6% WER (13.8% cWER)
- arXiv SANA-Streaming: Real-time Streaming Video Editing with Hybrid Diffusion Transformer
- arXiv Cooling Channel Design Optimization for High Power Multi-Chip Packages
- arXiv Sustainable Real-Time 8K60 HEVC Encoding for V2X: Repurposing Legacy NVENC Hardware at the Vehicular Edge
- arXiv The Cognitive Kardashev Scale: Quantifying the Material Envelope of Civilisational Computation
- arXiv Microbenchmark-Driven Analytical Performance Modeling Across Modern GPU Architectures