有利的基本面：Grace Hopper GH200 Superchip 超越 MLPerf 推理基準

NVIDIA（NASDAQ：NVDA）通過其最近在人工智慧硬件和軟件方面的創新，展示了帶來根本效益的巨大潛力，其在 MLPerf 推理基準中的卓越表現就證明了這一點。

NVIDIA GH200 Grace Hopper超級晶片

首先，NVIDIA GH200 Grace Hopper超級晶片的推出改變了遊戲規則，超級晶片將 Grace CPU 與 Hopper GPU 結合在一起，提供更大的內存、帶寬以及 CPU 和 GPU 之間的動態功耗優化。這項創新不僅提高了人工智慧推理性能，還提高了能源效率，使數據中心和邊緣設備等受益。 GH200 在 MLPerf 測試中的強勁表現鞏固了 NVIDIA 在 AI 硬件領域的地位。

H100 Tensor Core GPU

此外，作為 NVIDIA AI 平台一部分的 H100 Tensor Core GPU 在 MLPerf 推理測試中提供了無與倫比的吞吐量。這表明 NVIDIA 持續致力於突破 AI 性能的界限，包括計算機視覺、語音識別、醫學成像、推薦系統和大型語言模型。自 2018 年 MLPerf 基準測試推出以來，其性能始終處於領先地位，這表明 NVIDIA 致力於保持人工智慧技術的前沿地位。

更多信息：https://www.vstar.com/tw/article/trade-nvidia-stock-nvda-performance-fundamental-analysis

NVIDIA 的 TensorRT-LLM 是一款開源生成式 AI 軟件，在優化推理性能方面取得了重大進步。在運行 GPT-J 6B 等要求嚴苛的 AI 模型時，與上一代 GPU 相比，它的性能可能提升高達 8 倍。這項軟件創新不僅提高了性能，而且具有成本效益，因為它允許用戶最大限度地發揮現有 H100 GPU 的潛力，而無需額外費用。

此外，NVIDIA 的 L4 GPU 在 MLPerf 基準測試中的各種工作負載中都表現出了卓越的性能，在效率上超越了 CPU。這些 GPU 可通過 Google Cloud 和各種系統構建商獲取，可大幅節省功耗，同時提供卓越的性能。這對於關注功耗的行業尤其重要，例如消費者互聯網服務和藥物發現。

在邊緣領域，NVIDIA 憑藉其 Jetson Orin 模塊系統繼續表現出色。它的性能改進，尤其是在物體檢測方面，使其成為邊緣人工智慧和機器人場景中的寶貴資產。這凸顯了 NVIDIA 對增強網絡邊緣 AI 功能的承諾，這對於尺寸和功耗受限的應用程式至關重要。

這一進展可能會影響未來幾天和幾週內 NVIDIA 的股價。以下是本週的關鍵技術水平，表明 520 美元和 389 美元是該股大幅（波動）走勢的主要阻力位和支撐位。然而，470 美元和 439 美元分別是直接阻力位和支撐位。

數據來源：tradingview.com

*免責聲明：本文內容僅供學習，不代表VSTAR官方立場，也不能作為投資建議。