算力最強的公司（算力最強的公司排名）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于算力最強的公司的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

ChatGPT國內免費在線使用，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關鍵詞，就能返回你想要的內容，越精準，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網頁版、PC客戶端

官網：https://ai.de1919.com

本文目錄:

• 1、單顆算力200TOPS、7nm、車規(guī)級！寒武紀切入自動駕駛芯片

• 2、華為發(fā)布全球算力最強AI處理，是否說明中國結束芯片進口指日可待？

• 3、cudos 一個附帶超強計算能力的新公鏈

• 4、英偉達CPU問世：ARM架構，對比x86實現十倍性能提升

一、單顆算力200TOPS、7nm、車規(guī)級！寒武紀切入自動駕駛芯片

在剛剛結束的2021世界人工智能大會上，寒武紀創(chuàng)始人兼CEO陳天石透露正在設計一款算力超200TOPS智能駕駛芯片，該芯片繼承寒武紀一體化、統(tǒng)一、成熟的軟件工具鏈，采用7nm制程，擁有獨立安全島，符合車規(guī)級標準，其定位為“高等級自動駕駛芯片”。

寒武紀是目前國際上少數幾家全面系統(tǒng)掌握了智能芯片及其基礎系統(tǒng)軟件研發(fā)和產品化核心技術的企業(yè)之一，能提供云邊端一體、軟硬件協(xié)同、訓練推理融合、具備統(tǒng)一生態(tài)的系列化智能芯片產品和平臺化基礎系統(tǒng)軟件。公司掌握的智能處理器指令集、智能處理器微架構、智能芯片編程語言、智能芯片高性能數學庫等核心技術，具有壁壘高、研發(fā)難、應用廣等特點，對集成電路行業(yè)與人工智能產業(yè)具有重要的技術價值、經濟價值和生態(tài)價值。

目前，寒武紀已與智能產業(yè)的眾多上下游企業(yè)建立了良好的合作關系，在未來，寒武紀將繼續(xù)秉承開放共贏的姿態(tài)，與全球諸多合作伙伴一起共建智能新生態(tài)，用人工智能芯片技術的突破與創(chuàng)新，驅動人工智能計算力引擎。寒武紀憑借領先的核心技術，較早實現了多項技術的產品化，例如推出全球首款商用終端智能處理器IP產品寒武紀1A、中國首款高峰值云端智能芯片思元100等。

在2020年，寒武紀推出了思元290訓練芯片和玄思1000智能加速器，補足人工智能訓練產品線，標志著寒武紀已初步建立“云邊端一體、軟硬件協(xié)同、訓練推理融合”的新生態(tài)。不久前，寒武紀在與投資者互動時表示，寒武紀目前尚未涉足車載智能芯片領域，向行歌 科技 增資并引入投資者綜合考量了寒武紀中長期發(fā)展的戰(zhàn)略需求。而陳天石此次透露的算力超200TOPS智能駕駛芯片或許就是寒武紀正式切入自動駕駛的開始。

200TOPS什么概念？

說起自動駕駛，大家首先想到的就是特拉斯，因為它是自動駕駛的頭號選手。自動駕駛最核心的硬件就是自動駕駛的芯片，它是自動駕駛的心臟，自動駕駛芯片的特點就是高算力，它的單位是tops，1tops就等于每秒運行1萬億次。隨著自動駕駛級別越來越高，自動駕駛的芯片的算力也越來越強！目前在售車型里，特拉斯的自動駕駛芯片算力最強，特斯拉HW3.0，單芯片算力72tops，目前特拉斯旗下所有車型均采用雙芯片方案，算力高達144tops。

自動駕駛芯片算力盤點

隨著各大廠商的越來越重視自動駕駛的研發(fā)，自動駕駛的芯片已經不再是特拉斯一家獨大了，自動駕駛芯片也呈現百花齊放的景象。

英偉達

全球圖形處理芯片的王者，在 汽車 自動駕駛芯片同樣是王者。目前已經量產的英偉達Xavier，單芯片算力30tops，首先搭載于小鵬P7身上。能實現L2-L3的自動駕駛。2021量產的英偉達Orin是Xavier的升級版，采用臺積電7nm制程，性能提升接近7倍，單芯片算力200tops，性能超越特拉斯HW3.0。

今年4月份，英偉達正式發(fā)布了最新一款智能 汽車 和自動駕駛 汽車 芯片組——DRIVE Atlan，單顆芯片的算力達到了1000TOPS，將應用于L4及L5級別自動駕駛。

不過該芯片最快將于2023年開始向 汽車 制造商和開發(fā)者提供樣品，2025左右上市的車型才可能搭載。

Mobileye

屬于英特爾旗下的芯片公司，目前量產的EyeQ4芯片，算力2.5tops，能實現L2級別的移動輔助駕駛，目前蔚來ES6和歐拉好貓等車型在用。2021年即將量產的是EyeQ5芯片，性能提升10倍，算力達到25tops，能實現L3級別的自動輔助駕駛，領克zero將采用EyeQ5H，采用的雙芯片組合，算力達到50tops，值得期待。高通

在自動駕駛芯片領域，高通推出了Snapdragon Ride自動駕駛平臺。支持L1-L5級別的自動駕駛，芯片總算力高達700tops，功耗僅為130W，比特斯拉的FSD芯片功耗還低。采用高通自動駕駛芯片的 汽車 最早要2023年才會推出市場，敬請期待吧。

華為

華為早在2018年10月就發(fā)布了升騰310，12nm制程，也是一顆自動駕駛AI芯片，其單芯片算力16tops，華為基于升騰310組合的多芯片方案MDC600，算力352tops，是目前國內算力最強大的自動駕駛芯片，支持L3-L4級別的自動駕駛。

地平線

國內人工智能芯片的佼佼者，今年5月，地平線第三代車規(guī)級產品，面向 L4 高等級自動駕駛的大算力征程 5 系列芯片一次性流片成功。作為業(yè)界第一款集成自動駕駛和智能交互于一體的全場景整車智能中央計算芯片，征程 5 系列單顆芯片 AI 算力最高可達 128 TOPS。此外，基于征程 5 系列芯片，地平線將推出 AI 算力高達 200 1000TOPS 的系列智能駕駛中央計算機，兼?zhèn)錁I(yè)界最高 FPS（frame per second） 性能與最低功耗。

此外還有黑芝麻、零跑等國內廠商也都推出了自己的高算力自動駕駛芯片，這里就不一一介紹了。

二、華為發(fā)布全球算力最強AI處理，是否說明中國結束芯片進口指日可待？

作為國人，我們應理性看待問題。我們雖然取得了進步但我們與美日等科技強國在芯片研發(fā)方面仍有較大差距，需要更加努力才行。

在發(fā)布會上，華為徐直軍表示，去年升騰 910 宣布之后，華為內部已經進行了測試。結果顯示，在算力方面，升騰 910 完全達到了設計規(guī)格，也就是：半精度 (FP16) 算力達到256 Tera-FLOPS，整數精度 (INT8) 算力達到 512 Tera-OPS。更重要的是，升騰 910 達到規(guī)格算力所需的功耗僅為 310W，明顯低于設計規(guī)格的 350W。

升騰 910 總體技術表現超出預期，已經把升騰 910 用于實際 AI 訓練任務。比如，在典型的 ResNet50 網絡的訓練中，升騰 910 與 MindSpore 配合，與現有主流訓練單卡配合 TensorFlow 相比，顯示出接近 2 倍的性能提升。

中華有為，華為公司在芯片研發(fā)這方面雖然起步是晚的但還好是沒有放棄一直堅持自己的想法。從中國制造到中國創(chuàng)造，華為公司一直堅守著自己的理念樹立民族品牌形象。

華為從一開始的落后到現在能追上高端科技的發(fā)展水平，正式因為華為的堅持，華為的投資，讓我們也看見了民族企業(yè)的未來。我相信在華為這樣的巨頭帶領下中國芯片業(yè)會更加強大。

三、cudos 一個附帶超強計算能力的新公鏈

2020年3月份，加密貓開發(fā)團隊推出專注于NFT的 公鏈 Flow。不到2年的時間內，Flow已經發(fā)展成為NFT第一公鏈。開發(fā)團隊Dapper Labs的估值已經達到76億美元。專業(yè)化、細分化的定位和策略正在成為新型公鏈發(fā)展的殺手锏。

CUDOS也是一條公鏈，和Solana、Avalanche等不同的是，它除了提供高吞吐之外，還為網絡提供了分布式計算基礎設施。并且得益于算力供給端的優(yōu)勢，CUDOS可以為傳統(tǒng)云算力需求方和鏈上DApp提供超強的計算能力。

目前鏈上生態(tài)有一個明顯的特點，那就是DApp的功能都比較簡單。以 以太坊 為代表的主流公鏈上充斥著收益農耕、NFT交易等比較簡單的應用場景。因為網絡性能較低，計算資源有限，這些公鏈很難支撐高運算高并發(fā)的應用。

但是在CUDOS主網上，因為本身附帶算力市場，可以提供超強運算能力，CUDOS網絡將支持視頻渲染、人工智能、機器學習等高性能運算應用，突破現有 區(qū)塊鏈 智能合約的功能瓶頸。

01，CUDOS的基本情況

1）傳統(tǒng)云算力浪費嚴重

CUDOS的創(chuàng)始人是英國的著名企業(yè)家Matt Hawkins。其創(chuàng)辦的另一家公司C4L為英國最大的云計算和數據中心提供商之一，占據英國1%的云計算市場份額。

創(chuàng)始人Matt Hawkins，英國著名企業(yè)家，創(chuàng)辦過多家科技企業(yè)，曾獲“《泰晤士報》科技100強企業(yè)”、“德勤英國50強企業(yè)”等獎項

在經營C4L的過程中，Matt Hawkins發(fā)現了算力大量浪費的現象，有時浪費程度高達80%。因此在2016年，Matt Hawkins出售了這家云計算公司，并在2017年成立了Cudo。

Cudo是CUDOS的母公司，是一家提供鏈下分布式計算的軟件公司。與之對應的CUDOS則提供區(qū)塊鏈解決方案。

2）鏈下結合鏈上，Layer1+Layer2+Layer3突破智能合約計算瓶頸

整體來看，Cudo團隊通過在云計算領域數十年的資源、需求、合作積累，已經建立起全球算力網絡。團隊和AMD這樣的CPU、GPU生產商，和全球最大的算力供應商等都有合作。而區(qū)塊鏈解決方案CUDOS的建立則是為了進一步拓展分布式算力的供應與需求市場。

CUDOS是該網絡中的Layer1和Layer2。其中底層是基于PoS共識機制，由超級節(jié)點組成的驗證者網絡。第二層是計算層和應用層，算力市場即基于這一層，同屬這一層的DApp將可以有償使用計算資源以及由這一層中海量數據組成的預言機網絡。

CUDOS還衍生出了Layer3的概念。Cudo即是CUDOS的Layer3。通過調用Cudo的高性能鏈下計算資源，CUDOS鏈上智能合約執(zhí)行如前文所述視頻渲染、人工智能等高性能計算任務成為可能。

此外，Cudo和CUDOS將是互聯互通，互相輔助的關系。鏈下高性能計算資源可以幫助突破智能合約的計算瓶頸，鏈上多來源的分布式算力也可以匯聚到一起滿足Cudo中的計算需求。

因此，Cudo和CUDOS這種Layer1+Layer2+Layer3的結構可以很好地融合傳統(tǒng)云算力市場和鏈上分布式算力市場的供給與需求，讓資源的流動和使用更加高效。

3）公測網絡上線，跨鏈實現計算資源共享

公測網絡激勵計劃ProjectArtemis已經啟動

CUDOS的主網預計在今年年底前上線。目前CUDOS已經發(fā)布公測網絡Somniorum，并且開啟了激勵計劃Project Artemis。在這個拓展鏈上DApp和構建用戶生態(tài)的階段，CUDOS為用戶提供了參與生態(tài)的機會和獎勵。不過用戶參與公測需要先填寫申請表格并獲得通過。

公測總共分為4個階段。第1階段用于測試賬戶創(chuàng)建、節(jié)點同步、CUDOS水龍頭等新手任務。第2階段用于測試驗證操作，包括質押、委托質押、獎勵等。第3階段用于測試網絡在極端情況下的抗壓能力。第4階段用于進行網絡創(chuàng)立和遷移的預演。

對于驗證者和開發(fā)者而言，測試需要完成不同的任務。參與測試的排名前100位驗證者和300位開發(fā)者可以在CUDOS主網上線后獲得CUDOS代幣獎勵。

值得注意的是，CUDOS網絡驗證者的門檻不低。驗證者需要質押200萬枚CUDOS代幣，并且只有參與了測試網的驗證者才有資格成為主網驗證者節(jié)點。

與此同時，驗證者也能獲得豐厚的獎勵，包括代幣質押獎勵，用戶委托質押代幣所獲得的獎勵的一部分等。持幣量不足以成為驗證者的用戶可以將代幣委托給驗證者，以獲得年化大約30%的收益。

在測試網期間，CUDOS和以太坊、Cosmos的跨鏈功能將會上線。等到主網上線后，網絡中的應用，包括NFT市場、直播、人工智能、視頻渲染等將逐步建立、完善和豐富。

未來CUDOS還將實現和Algorand、波卡等的跨鏈。這意味著超強計算能力不僅能覆蓋CUDOS生態(tài)中的應用，也將惠及以太坊、Cosmos、Algorand、波卡等跨鏈生態(tài)。

02，CUDOS的優(yōu)勢

與傳統(tǒng)云算力市場、一般的公鏈網絡相比，CUDOS有這樣幾大優(yōu)勢：

首先是來自算力供給端的優(yōu)勢。

一方面，Cudo已經積累了來自傳統(tǒng)云算力市場的豐富計算資源。Cudo的 挖礦 軟件Cudo Miner在超過145個國家積累了超35萬注冊用戶，任意時間點的并行算力超過6萬。這為CUDOS提供了豐富的鏈下算力供應。

另一方面，得益于深厚的積累，打通鏈上鏈下后，CUDOS算力市場將有著豐富的算力來源。任何機構和個人都可以為這個網絡貢獻算力并獲得CUDOS代幣獎勵，包括數據中心、閑置設備和帶寬的中小服務供應商、礦場、礦工，以及廣泛類型的個人電腦，甚至游戲機。

其次，相對于傳統(tǒng)云算力市場，CUDOS網絡的算力成本更低，分布式的結構使網絡能免受單點故障的困擾。

傳統(tǒng)云算力市場存在嚴重的壟斷問題。亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌云、阿里云4家云服務供應商在2019年的市場份額達到70%。壟斷意味著云算力定價不合理。

相比之下，CUDOS分布式計算網絡通過“共享經濟”創(chuàng)造了一種用戶更廣泛參與，成本更低的點對點算力市場，費用能夠低至傳統(tǒng)云服務的1/10。

用戶在使用傳統(tǒng)云算力的過程中最怕遇到單點故障。因為數據存儲、運算都依賴單一云算力服務供應商，一旦該供應商宕機或者數據被損壞，用戶將面臨不可挽回的損失。

以前幾日Facebook宕機事件為例。Facebook自托管運行的DNS域名系統(tǒng)癱瘓導致Facebook、Instagram、WhatsApp等多個應用服務中斷6-7個小時，最終導致Facebook直接收入減少1億美元，股價蒸發(fā)470億美元，扎克伯格個人財富縮水約70億美元，損失巨大。

而CUDOS網絡因為是分布式算力市場，在單一算力供應商宕機的情況下，用戶可以向其他供應商購買算力，不影響使用體驗。用戶數據也基于多備份和碎片化存儲，更容易進行數據恢復，也更不容易被盜取信息。

第三，相對于Dfinity等分布式計算網絡，CUDOS能提供更具規(guī)模的計算資源。

Dfinity預計會有4000個服務器，而CUDOS網絡中提供算力的設備已經超過60000臺，CUDOS網絡的算力供應更具規(guī)模，更能滿足視頻渲染等高性能計算需求。未來CUDOS和以太坊、Cosmos、Algorand、波卡等實現跨鏈后，為跨鏈生態(tài)帶來的計算能力天花板也越高。

目前傳統(tǒng)云算力市場每年的市值大約是2000億美元，CUDOS的目標是將閑置算力利用起來，在規(guī)模上匹敵該市場，并且既服務于傳統(tǒng)云算力市場，又將鏈上算力市場的潛力挖掘出來。

最后，CUDOS的分布式算力市場更符合碳中和趨勢 。

傳統(tǒng)云算力市場存在計算資源利用率低的問題。如前文所述，根據Matt Hawkins的經驗，傳統(tǒng)云算力市場對計算資源的浪費程度有時高達80%，而CUDOS能將這些閑置資源利用起來。

在此基礎上，CUDOS能幫助降低整體的算力配置成本。以礦工為例，礦工的算力需求有高峰和低谷期。CUDOS分布式算力市場使得礦工在有較高算力需求時可以直接購買算力，而不需要完全配置礦機，從而降低硬件配置成本。

對于面臨淘汰的計算資源，CUDOS算力市場為其提供了用武之地。舉個例子，以太坊礦機在以太坊完成PoS轉換后面臨著供過于求的問題（這些礦機仍可以參與 ETC 、小礦幣等挖礦），多余的GPU資源可以為CUDOS網絡提供算力，并獲得相應收益。

此外，CUDOS對于能源的消耗將轉換為計算結果，而非PoW網絡中的哈希碰撞，這提高了能源的利用率。在碳排放方面，CUDOS和碳抵消平臺Climate Trade達成了合作，以此通過碳排放抵消來實現碳中和。

CUDOS的碳中和措施

03，結語

CUDOS通過結合鏈下Cudo和鏈上CUDOS，既能彌補傳統(tǒng)云算力市場的缺陷，又能為鏈上DApp帶來高性能計算能力。

CUDOS在算力供給端的優(yōu)勢明顯。其算力資源豐富，算力供應分散，因此算力成本遠低于傳統(tǒng)云算力市場，也不會出現單點故障問題?；?000億規(guī)模的閑置算力資源，CUDOS能提供比Dfinity等分布式計算網絡更具規(guī)模的計算能力。此外，其分布式算力市場也更符合碳中和趨勢。

值得注意的是，盡管CUDOS的最大特色是提供分布式計算基礎設施，為鏈上DApp和云算力需求方提供超強的計算能力，CUDOS在本質上還是一條公鏈，這意味著其本身蘊含著豐富的公鏈生態(tài)潛力。

以太坊上的 DeFi 、NFT等DApp都適用于該生態(tài)。其生態(tài)中的強大計算能力還決定，生態(tài)中將發(fā)展出視頻渲染、人工智能、機器學習等更高階的特色DApp。CUDOS具有巨大的發(fā)展?jié)摿Α?

注：本文不做投資建議，請投資者注意防范金融風險。

四、英偉達CPU問世：ARM架構，對比x86實現十倍性能提升

機器之心報道

機器之心編輯部

「只需一張 GeForce 顯卡，每個學生都可以擁有一臺超級計算機，這正是 Alex Krizhevsky、Ilya 和 Hinton 當年訓練 AI 模型 AlexNet 的方式。通過搭載在超級計算機中的 GPU，我們現在能讓科學家們在 youxian 的一生之中追逐無盡的科學事業(yè)，」英偉達創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛說道。

4 月 12 日晚，英偉達 GTC 2021 大會在線上開始了。或許是因為長期遠程辦公不用出門，人們驚訝地看到在自家廚房講 Keynote 的黃老板居然留了一頭搖滾范的長發(fā)：

如果你只是對他的黑色皮衣印象深刻，先對比一下 2019、2020 和 2021 的 GTC，老黃氣質越來越搖滾。如此氣質，黃仁勛今天推出的新產品肯定將會與眾不同。

「這是世界第一款為 terabyte 級別計算設計的 CPU，」在 GTC 大會上，黃仁勛祭出了英偉達的首款中央處理器 Grace，其面向超大型 AI 模型的和高性能計算。

英偉達也要做 CPU 了

Grace 使用相對能耗較低的 Arm 核心，但它又可以為訓練超大 AI 模型的系統(tǒng)提供 10 倍左右的性能提升。英偉達表示，它是超過一萬名工程人員歷經幾年的研發(fā)成果，旨在滿足當前世界最先進應用程序的計算需求，其具備的計算性能和吞吐速率是以往任何架構所無法比擬的。

「結合 GPU 和 DPU，Grace 為我們提供了第三種基礎計算能力，并具備重新定義數據中心架構，推進 AI 前進的能力，」黃仁勛說道。

Grace 的名字來自于計算機科學家、世界最早一批的程序員，也是最早的女性程序員之一的格蕾絲 · 赫柏（Grace Hopper）。她創(chuàng)造了現代第一個編譯器 A-0 系統(tǒng)，以及第一個高級商用計算機程序語言「COBOL」。計算機術語「Debug」（調試）便是她在受到從電腦中驅除蛾子的啟發(fā)而開始使用的，于是她也被冠以「Debug 之母」的稱號。

英偉達的 Grace 芯片利用 Arm 架構的靈活性，是專為加速計算而設計的 CPU 和服務器架構，可用于訓練具有超過 1 萬億參數的下一代深度學習預訓練模型。在與英偉達的 GPU 結合使用時，整套系統(tǒng)可以提供相比當今基于 x86 CPU 的最新 NVIDIA DGX 快 10 倍的性能。

目前英偉達自家的 DGX，使用的是 AMD 7 納米制程的 Rome 架構 CPU。

據介紹，Grace 采用了更為先進的 5nm 制程，在內部通信能力上，它使用了英偉達第四代 NVIDIA NVLink，在 CPU 和 GPU 之間提供高達 900 GB/s 的雙向帶寬，相比之前的產品提升了八倍。Grace 還是第一個通過錯誤校正代碼（ECC）等機制利用 LPDDR5x 內存系統(tǒng)提供服務器級可靠性的 CPU，同時提供 2 倍的內存帶寬和高達 10 倍的能源效率。在架構上，它使用下一代 Arm Neoverse 內核，以高能效的設計提供高性能。

基于這款 CPU 和仍未發(fā)布的下一代 GPU，瑞士國家超級計算中心、蘇黎世聯邦理工大學將構建一臺名為「阿爾卑斯」的超級計算機，算力 20Exaflops（目前全球第一超算「富岳」的算力約為 0.537Exaflops），將實現兩天訓練一次 GPT-3 模型的能力，比目前基于英偉達 GPU 打造的 Selene 超級計算機快 7 倍。

美國能源部下屬的洛斯阿拉莫斯國家實驗室也將在 2023 年推出一臺基于 Grace 的超級計算機。

GPU+CPU+DPU，三管齊下

「簡單說來，目前市場上每年交付的 3000 萬臺數據中心服務器中，有 1/3 用于運行軟件定義的數據中心堆棧，其負載的增長速度遠遠快于摩爾定律。除非我們找到加速的辦法，否則用于運行應用的算力將會越來越少，」黃仁勛說道?！感聲r代的計算機需要新的芯片、新的系統(tǒng)架構、新的網絡、新的軟件和工具?！?

除了造 CPU 的大新聞以外，英偉達還在一個半小時的 Keynote 里陸續(xù)發(fā)布了大量重要軟硬件產品，覆蓋了 AI、 汽車 、機器人、5G、實時圖形、云端協(xié)作和數據中心等領域的最新進展。英偉達的技術，為我們描繪出了一幅令人神往的未來愿景。

黃仁勛表示，英偉達全新的數據中心路線圖已包括 CPU、GPU 和 DPU 三類芯片，而 Grace 和 BlueField 是其中必不可少的關鍵組成部分。投身 Arm 架構的 CPU，并不意味著英偉達會放棄原有的 x86、Power 等架構，黃仁勛將英偉達重新定義為「三芯片」公司，覆蓋 CPU、GPU 和 DPU。

對于未來的發(fā)展節(jié)奏，黃仁勛表示：「我們的發(fā)展將覆蓋三個產品線——CPU、GPU 和 DPU，以每兩年一次更新的節(jié)奏進行，第一年更新 x86，第二年就更新 Arm?！?

最后是自動駕駛?！笇τ?汽車 而言，更高的算力意味著更加智能化，開發(fā)者們也能讓產品更快迭代。TOPS 就是新的馬力，」黃仁勛說道。

英偉達將于 2022 年投產的 NVIDIA 自動駕駛 汽車 計算系統(tǒng)級芯片——NVIDIA DRIVE Orin，旨在成為覆蓋自動駕駛和智能車機的 汽車 中央電腦。搭載 Orin 的量產車現在還沒法買到，但英偉達已經在為下一代，超過 L5 駕駛能力的計算系統(tǒng)作出計劃了。

Atlan 是這家公司為 汽車 行業(yè)設計的下一代 SoC，其將采用 Grace 下一代 CPU 和下一代安培架構 GPU，同時也集成數據處理單元 (DPU)。如此一來，Atlan 可以達到每秒超過 1000 萬億次（TOPS）運算次數。如果一切順利的話，2025 年新生產的車型將會搭載 Atlan 芯片。

與此同時，英偉達還展示了 Hyperion 8 自動駕駛 汽車 平臺，業(yè)內算力最強的自動駕駛 汽車 模板——搭載了 3 套 Orin 中心計算機。

不知這些更強的芯片和系統(tǒng)，能否應付未來幾年里人們對于算力無窮無盡的需求。在 GTC 2021 上，英偉達對于深度學習模型的指數增長圖又更新了?！溉觊g，大規(guī)模預訓練模型的參數量增加了 3000 倍。我們估計在 2023 年會出現 100 萬億參數的模型?！裹S仁勛說道。

英偉達今天發(fā)布的一系列產品，讓這家公司在幾乎所有行業(yè)和領域都能為你提供最強大的機器學習算力。在黃仁勛的 Keynote 發(fā)表時，這家公司的股票一度突破了 600 美元大關。

「20 年前，這一切都只是科幻小說的情節(jié)；10 年前，它們只是夢想；今天，我們正在實現這些愿景。

英偉達每年在 GTC 大會上發(fā)布的新產品，已經成為了行業(yè)發(fā)展的風向。不知在 Grace 推出之后，未來我們的服務器和電腦是否會快速進入 Arm 時代。

以上就是關于算力最強的公司相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

推薦閱讀：

ChatGPT正在榨干算力

ChatGPT需要多少算力（1btc需要多少算力）

十大算力龍頭股票（十大算力龍頭股票有哪些）

天津天交景觀設計有限公司（天津天交景觀設計有限公司招聘）

微信界面左側多了一個小豎條