目录NvidiaReal-timeDenoisers（NRD）v3.xReBLUR前置知识空间滤波（SpatialFiltering）：Diffuse&Specular泊松分布样本（poissonsamples）自适应半径（adaptiveradius）模糊权重（blurweight）samplingspace&anisotropicsampling时间滤波（TemporalFiltering）：Diffusesurfacemotion历史权重（historyweight）时间滤波（TemporalFiltering）：Specularsurfacemotionsurfacemotioncon
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NVIDIAvGPU12.0版本-vGPU版本名称变化-注:2021年1月生效 最新名称NVIDIAVirtualPC(vPC)-曾用名称NVIDIAGRIDVirtualPC(GRIDvPC)最新名称NVIDIAVirtualApplications(vApps)-曾用名称NVIDIAGRIDVirtualApplications(GRIDvApps)最新名称NVIDIARTXVirtualWorkstation(vWS)-曾用名称NVIDIAQuadroVirtualDataCenterWorkstation(QuadrovDWS)最新名称NVIDIARTXVirtualWorkstati
NVIDIAvGPU12.0版本-vGPU版本名称变化-注:2021年1月生效 最新名称NVIDIAVirtualPC(vPC)-曾用名称NVIDIAGRIDVirtualPC(GRIDvPC)最新名称NVIDIAVirtualApplications(vApps)-曾用名称NVIDIAGRIDVirtualApplications(GRIDvApps)最新名称NVIDIARTXVirtualWorkstation(vWS)-曾用名称NVIDIAQuadroVirtualDataCenterWorkstation(QuadrovDWS)最新名称NVIDIARTXVirtualWorkstati
过去几年的几波显卡红利中，不论是矿卡还是计算卡，亦或者是当前大火的AI加速，NVIDIA都抓到了机会，更别说他们在游戏卡市场一直占据优势了，甚至有将近90%的份额了，留给AMD的机会不多了。NVIDIA现在这样的垄断性优势，很多人不安心，但是这几年他们的发展也有目共睹，而且在游戏技术上，NVIDIA也是做了巨大贡献的，外媒PCGamer就刊文介绍了NVIDIA这几年为PC游戏所做的几件事。NVIDIA主要贡献的有4点，一个是DLSS，一个是G-Sync，一个是RT光追，还有一个是AI，这几个技术大家也不算陌生，都是现在常用甚至用了就离不开的，特别是DLSS这样的游戏性能提升技术。G-Sync技
过去几年的几波显卡红利中，不论是矿卡还是计算卡，亦或者是当前大火的AI加速，NVIDIA都抓到了机会，更别说他们在游戏卡市场一直占据优势了，甚至有将近90%的份额了，留给AMD的机会不多了。NVIDIA现在这样的垄断性优势，很多人不安心，但是这几年他们的发展也有目共睹，而且在游戏技术上，NVIDIA也是做了巨大贡献的，外媒PCGamer就刊文介绍了NVIDIA这几年为PC游戏所做的几件事。NVIDIA主要贡献的有4点，一个是DLSS，一个是G-Sync，一个是RT光追，还有一个是AI，这几个技术大家也不算陌生，都是现在常用甚至用了就离不开的，特别是DLSS这样的游戏性能提升技术。G-Sync技
市面上开源kv轮子一大堆，架构上都是rocksdb做单机引擎，上层封装proxy,对外支持redis协议，或者根据具体业务逻辑定制数据类型，有面向表格table的，有做成列式存储的。国内公司大部分都有自己的轮子，开发完一代目拿到KPI走人，二代目继续填坑，三四代沦为边缘。即使开源也很难有持续的动力去维护，比如本文要分享的 美图titan[1]，很多优化的 proposals[2] 都没实现，但是做为学习项目值得研究，万一哪天二次开发呢？整体架构Titan代码1.7W行，纯go语言实现。server层只负责处理用户请求，将redis数据结构映射成rocskdbkey/value,底层使用tikv
市面上开源kv轮子一大堆，架构上都是rocksdb做单机引擎，上层封装proxy,对外支持redis协议，或者根据具体业务逻辑定制数据类型，有面向表格table的，有做成列式存储的。国内公司大部分都有自己的轮子，开发完一代目拿到KPI走人，二代目继续填坑，三四代沦为边缘。即使开源也很难有持续的动力去维护，比如本文要分享的 美图titan[1]，很多优化的 proposals[2] 都没实现，但是做为学习项目值得研究，万一哪天二次开发呢？整体架构Titan代码1.7W行，纯go语言实现。server层只负责处理用户请求，将redis数据结构映射成rocskdbkey/value,底层使用tikv
NVIDIA发布了面向图形工作站的新卡RTX4000Ada，但是和已有的顶级RTX6000Ada之间仍然有很大的空档，因此必然会有至少一款RTX5000Ada。RTX6000Ada采用了满血版的AD102核心，开启全部18176个CUDA核心、568个Tensor核心，搭档384-bit48GBGDDR6显存，带宽960GB/s，热设计功耗300W，价格6800美元。RTX4000Ada则是AD104核心，只开启6144个CUDA核心、192个Tensor核心，搭配160-bit20GBGDDR6显存，热设计功耗仅为70W，价格1250美元。RTX4000Ada根据最新消息，RTX5000Ad
RTX40系列发布之后，黄仁勋曾经亲口确认，SLI技术已经被彻底放弃。不过现在，NVIDIA又以另一种方式复活了它，这就是最新发布的数据中心加速计算卡H100NVL。NVIDIA一年前就发布了Hopper架构的新一代计算卡H100，具备三个NVLink总线，可以组建多卡互连。H100NVL则不太一样，单卡集成两颗H100GPU，彼此通过NVLink互连，一致对外。这显然是给那些不支持SXM的服务器准备的，适合大规模AI推理训练。它的规格基本就是H100SXM版本翻一番甚至还多：33792个CUDA核心、1056个Tensor核心、188GBHBM3高带宽内存、7.8TB/s带宽、700-800
