那么，英特爾 與 OURS目前在AI芯片方面的最新進展如何？未來將如何 與 英偉 達 競爭？眾多的巨頭以及初創(chuàng)企業(yè)能否阻擋甚至超越 英偉 達 ？

來源：雷鋒網(wǎng)

目前，軟銀正 加速 布局 AI領域，包括 與 鴻海精密合作建設“星際之門”數(shù)據(jù)中心、收購美國芯片設計公司Ampere Computing LLC，以及計劃在年底前增加對OpenAI的投資。

來源：李智衍

例如，谷歌近期發(fā)布的第七代張量處理單元（TPU v7）專為AI推理設計，配備了高達192GB的HBM存儲容量，遠超當前 英偉 達 GPU 加速 器的標準配置。

來源：林慧宇

(詳情請點擊下方鏈接： 英偉 達 與 阿里巴巴合作詳情)NVIDIA Parabricks 基因組分析工具包：此外， 英偉 達 還發(fā)布了基于 CUDA 加速 的 NVIDIA Parabricks 基因組分析工具包，

來源：minzy

與 英偉 達 相比，Gaudi2運行ResNet-50的每瓦性能約是 英偉 達 A100的2倍，性價比相較于AWS云中基于 英偉 達 的解決方案高出40%。

來源：電子發(fā)燒友網(wǎng)

另外， 英偉 達 在5Gtcp協(xié)議 加速 行業(yè) 布局 合理，已經(jīng)和Verizon合作展示5GvRAN 加速 。在這個行業(yè)，高通和 英偉 達 很可能有一定的重疊和市場競爭；高通更注重連接， 英偉 達 更注重計算。

來源：中國IC網(wǎng)

其中， 英偉 達因缺乏可 與 英特爾 與 超微匹敵的CPU產(chǎn)品線，使其高速互連介面NVLink 與 CPU互連受阻，因此 英偉 達 積極購并伺服器內(nèi)、機架或資料中心內(nèi)的互連 與 儲存解決方案業(yè)者。

來源：半導體行業(yè)觀察

英偉 達 這幾年也開始 布局 邊緣計算領域，如果能拿下ARM，可以用更好的方式進入邊緣計算市場。屆時， 英偉 達 的優(yōu)勢可以順勢從云端往邊緣計算發(fā)展。