Il fondatore e CEO di NVIDIA Jensen Huang è di nuovo a Taiwan per incontrare il fondatore di TSMC Morris Chang e i dirigenti di Quanta e MediaTek per una cena in vista del Computex 2024 della prossima settimana.
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I fondatori di NVIDIA e TSMC si sono goduti la cena, lasciando il ristorante e parlando con i media, con il CEO di NVIDIA Jensen Huang che ha risposto alle richieste di autografi dei fan, con il media CNA che ha riferito di aver mostrato il suo “solito atteggiamento amichevole”.
Jensen uscire con il fondatore di TSMC Morris Chang è un grosso problema, ma sappiamo che il rapporto tra NVIDIA e TSMC è forte. NVIDIA ha la sua serie GeForce RTX 40 di ultima generazione, le sue prossime schede della serie GeForce RTX 50 basate su Blackwell realizzate presso TSMC e l'intera flotta di GPU AI H100, H200, B100, B200 (e tutto il resto) fabbricate presso TSMC.
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Inoltre, i capi di Quanta Computer e MediaTek erano seduti con NVIDIA e TSMC, con NVIDIA che lavorava direttamente con MediaTek su un nuovo processore per PC AI basato su Arm di cui abbiamo sentito voci. NVIDIA sta inoltre progettando un nuovo supercomputer AI denominato “Taipei-1” per il paese, situato nel suo edificio nel Yawan Kaohsiung Software Industrial Park.
Abbiamo sentito qualche giorno fa che il CEO di NVIDIA Jensen Huang sarebbe volato a Taiwan per incontrare i protagonisti della tecnologia: TSMC, MediaTek, GIGABYTE, Pegatron, Quanta e altri. Ma presto, la grande rivelazione al Computex 2024 avverrà con il nuovo processore AI per PC di NVIDIA e MediaTek con core CPU Cortex A5 Blackhawk basati su Arm, core GPU Blackwell RTX e una soluzione di packaging avanzata realizzata sul nuovo nodo di processo a 3 nm di TSMC. Ovviamente NVIDIA spingerà il lato AI del suo nuovo processore per PC AI, con recentemente osservazioni che la piattaforma PC AI “Premium” è con RTX e che le NPU sono per PC AI “Basic”.
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NVIDIA afferma che i PC AI di ultima generazione hanno fino a 45 TOPS di prestazioni AI, mentre un PC AI Premium dotato di RTX ha incredibili 1300 TOPS di prestazioni del carico di lavoro AI. Questo perché la GPU è molto, molto più potente di una piccola NPU insieme a CPU e GPU (che vengono utilizzate per i TOPS totali di un processore).