由Computer Base开展的盲测显示，7款游戏里有6款都是英伟达DLSS 4.5胜出，证明游戏玩家通常更喜欢DLSS 4.5的图像质量，而非AMD FSR 4.1。英伟达DLSS 4.5是绿色阵营领先的图像增强技术，而FSR 4.1仍然是红色阵营的旗舰级超采样方案。我们已经见识到这些技术在视觉质量方面的强大实力。与之前的版本不同，两者都通过更好的锐化、降噪和更出色的运动清晰度，提供了尽可能优质的视觉效果。然而，如果不进行并排对比，很难判断哪种技术的画质最好。Computer Base之前就曾进行过此类对比，当时DLSS 4.5轻松取胜。在此次新测试中，玩家再次受邀观看FSR 4.0、FSR 4.1和DLSS 4.5的并排画面。用户可以在分屏模式下对比结果，并在7款不同的3A大作中选出画质最好的场景。在记录
日前据媒体报道，英伟达在官网正式发布了开放式多模态模型“Nemotron 3 Nano Omni”。英伟达表示，新模型将多种功能整合于一个系统之中，使智能体能够利用视频、音频、图像和文本的高级推理能力，提供更快、更智能的响应。 英伟达声称，Nemotron 3 Nano Omni以领先的准确性和较低的成本，为开放式多模态模型树立了新的效率标杆。在复杂文档智能解析、视频及音频理解等六大权威排行榜上，该模型均位居榜首。据介绍，Nemotron 3 Nano Omni采用30B-A3B混合专家架构，将视觉与音频编码器集成于一体，无需额外的感知模型，从而显著提升了大规模推理效率。它不仅效率高，而且拥有强大的多模态感知精度，使AI系统的吞吐量是其他具有相同交互性的开放式全向模型的9倍。 声明中提到，已有部分公司率先采用该
英伟达现已正式发布新款RTX 5070笔记本GPU，配备12GB显存，填补了现有RTX 5070和RTX 5070 Ti之间的性能空白。令人费解的是，英伟达是在GeForce Game Ready驱动程序更新中，而非通过独立发布会宣布了这一新款GPU SKU。英伟达表示现有的8GB版本并不会被替代，这样可以为合作伙伴提供更多选择，同时在显存供应仍然紧张的情况下，确保稳定供应。预计价格会略有不同，但这些笔记本电脑的价格仍将远低于标配 12GB显存的5070 Ti显卡笔记本电脑。 RTX 5070笔记本电脑在游戏领域备受欢迎。这些笔记本电脑不仅拥有出色的游戏性能，还具备强大的AI处理能力，使其成为主流用户的理想之选。现在，英伟达为其GeForce RTX 5070笔记本电脑产品线新增了一款配置。这款新配置配备了12
前不久有报道称苹果为了保证自己的iPhone等产品的供应，不惜加价抢购内存，很可能导致安卓阵营受到影响，如今英伟达也有可能使用类似的策略抢先进产能。大家都知道这两年半导体市场火热，尤其是AI芯片相关的产业链已经连涨多日，但有2个问题麻烦很大，一个是内存闪存大涨价，一个是3nm、2nm等先进工艺产能紧张，这里面都要涉及复杂的供应链博弈，此时那些财大气粗的企业会有谈判优势。苹果手头有数千亿美元的现金流，抢购内存、闪存及先进产能是有优势的，这点毋庸置疑，而英伟达现在也是盈利能力惊人，今年Q1季度末持有的现金及等价物也有530多亿美元，每个季度利润也有200亿美元左右，一年上千亿美元的利润足够他们去抢内存芯片及先进产能。Northland Capital分析师Gus Richard日前在报告中就指出，NVIDIA现在已
DeepSeek V4正式发布当天，华为昇腾CANN官方通过直播宣布V4已在昇腾平台完成首发，国产模型与国产算力的组合首次进入实战部署阶段。消息传出的同一天，英伟达官方技术博客紧急发文，宣布DeepSeek V4已在Blackwell平台完成适配，并晒出实测数据——GB200 NVL72上每用户推理速度超过150 tokens/秒。这份同日官宣，措辞专业、数据齐全，但发布节点之急迫，将焦虑暴露无遗。更戏剧性的是，黄仁勋10天前才说过一句话。他在一档播客中直言，如果顶尖AI模型被优先优化用于华为芯片而非英伟达平台，这对我们而言将是灾难性的。事实上，英伟达并非没有技术底牌。V4-Flash采用FP4+FP8混合精度，FP4目前仅Blackwell及之后的高端芯片原生支持。值得一提的是，只靠Blackwell才能跑V
4月22日消息，近日黄仁勋回应N卡抢钱，他直言：“我牛贵，但下的奶便宜啊！”2026年Cadence Live大会上，NVIDIA CEO黄仁勋直面外界“AI硬件卖天价”的争议，他坦言英伟达的AI系统售价确实不菲，却能产出全球成本最低的token。token是AI运算的基础单位，是AI语言体系里的基础字符。AI大模型生成内容、完成交互，全程都要通过处理token实现。token的生成效率，直接决定AI系统的运行能力与实际使用成本。黄仁勋明确表示，token生成速度从来不是单靠硬件蛮力堆砌。只靠高性能硬件暴力跑token，不是AI运算的高效路径。只有搭配成熟完善的软件栈，才能完全释放硬件性能，实现更高的token生成效率。英伟达深耕多年的CUDA软件生态，正是其硬件能把token成本打到极致的核心支撑。黄仁勋没有
路径追踪技术虽然画质惊艳，但对显卡性能的苛刻要求让许多玩家望而却步。英伟达研究人员近日公布的一项新技术突破，有望改变这一局面——通过“增强版”ReSTIR算法，路径追踪的性能可提升超过2倍，意味着未来实现全路径追踪的成本可能降低一半以上。 ReSTIR(基于蓄水池的时空重要性重采样)是一种用于提升路径追踪效率的核心技术。简单来说，它的原理是：对于每个需要照明的像素，系统会检查相邻像素和之前帧的采样结果，筛选出哪些光源值得追踪，然后在相关场景中重复利用这些采样数据。在拥有大量光源和复杂光路的游戏场景中，通过减少实际需要追踪的光线数量，可以显著提升效率、降低性能开销。即便如此，像《心灵杀手2》这样的游戏在开启全路径追踪后，依然对顶级显卡造成巨大压力。这也是为什么目前大多数游戏采用Lumen等“折衷方案”来实现全局光
不论是游戏卡还是AI卡，NVIDIA的显卡都是目前市场份额最大的，甚至能占90%以上的份额，能打的竞争对手一个都没有。NVIDIA的显卡成了抢手货，那NVIDIA是否会借此地位玩一些商业套路?比如AI显卡缺货的时候，是不是有厂商可以凭借钞能力来加价抢购从而获得优先权?在知名播客Dwarkesh Patel的访谈中，Dwarkesh 提问NVIDIA是否会在GPU紧缺时将产品卖给最高出价的人，NVIDIA CEO黄仁勋也回应了他们的定价策略，表示不会这么做。黄仁勋表示，NVIDIA从来不做竞价分配显卡的事，这不是NVIDIA的风格，他们做的只是负责制定一个合理的价格，然而客户自己决定买不买。他还否认了趁机涨价的可能，表示其他芯片公司可能会这么做，但NVIDIA绝不会这样做，他们要做整个行业可以信赖的基石，客户永远
近日据媒体报道，深耕游戏领域30年的英伟达，曾凭借显卡(GPU)技术成为无数游戏玩家心中的标杆，如今却因AI业务的爆发，与核心粉丝群体渐行渐远。曾经支撑英伟达走出破产危机的游戏业务，已不再是公司的发展重心，这让许多老玩家倍感失落。回溯1999年，英伟达推出首款GPU产品GeForce 256。彼时，公司不惜裁员、濒临破产也要坚持研发，最终凭借玩家的热捧起死回生。但如今，在AI热潮的推动下，英伟达几乎全部营收都来自AI相关产品。其数据中心芯片业务的利润率高达69%，远超游戏业务的40%，资源优先级也随之明显倾斜。受内存短缺影响，英伟达被迫缩减游戏GPU的产量，甚至可能在2026年迎来三十年来首次不发布新一代消费级GeForce显卡的情况。分析师指出，英伟达正将有限的内存资源优先供给利润更高的AI芯片，游戏业务已被
4月17日消息，超频大神、Thermal Grizzly暴力熊的老板der8auer在取得一组烧毁的RTX 5090显卡、电源及线材后，通过拆解实验揭示了供电接口烧毁的原因，并非第三方线材或用户未插紧，而是12V-2x6接口存在严重的电流分配失衡问题。der8auer使用自有的公版RTX 5090搭配CORSAIR AX1600i电源及原装线材，在确保完全插紧的前提下运行FurMark压力测试(显卡功耗约570W)。热像仪与电流钳的实测数据显示，短短45秒内部分电线温度便升至60°C，4分钟时接头热点温度飙破150°C。根据12V-2x6标准规范，每根针脚的电流上限约为9.5A，但der8auer发现，6根12V供电线的电流分配极度不均，其中一根线材承载了高达22A的电流(约264W)，超过标准上限2倍以上，而
日前NVIDIA CEO黄仁勋做客Dwarkesh Patel播客节目，谈及公司战略、ASIC竞争、中国市场以及供应链护城河等多个话题。当被问及如果深度学习革命从未发生，NVIDIA会做什么时，黄仁勋给出了一个出人意料的回答。“加速计算。和我们一直以来在做的事情一样。”黄仁勋表示，NVIDIA的核心理念始终是加速计算，将GPU和CUDA架构与CPU结合，将代码和算法放到到GPU上执行，从而实现100到200倍的性能提升。 黄仁勋指出，通用计算在很多场景下并不理想，而GPU的大规模并行能力可以覆盖工程、科学、物理、数据处理、计算机图形、图像生成等广泛领域。“即使AI今天不存在，NVIDIA也会非常非常大。”不过他也坦言，想到一个没有AI的世界会让他“很难过”。 黄仁勋同时谈到了ASIC带来的竞争压力，随着谷歌TP
近日有报道称，英伟达正在谈判收购一家大型PC厂商，谈判已持续超过一年，目前已接近最终阶段。有消息人士称，这笔交易将“重塑PC行业格局”。 不过英伟达随后向Wccftech发表官方声明，明确否认了这一传闻：“媒体报道不实，英伟达没有与任何PC制造商进行收购谈判。” 报道称自2024年底起持续追踪此事，并称“达成交易或放弃的时机正在临近”，但未披露具体收购目标，也未说明英伟达的收购意图。如今英伟达正积极布局笔记本芯片市场，若收购一家PC厂商，英伟达确实可直接参与终端产品设计，在功耗和性能调校上实现更精准的控制。不过即便以推广笔记本芯片为目标，收购一家大型OEM/ODM的投入也难以从财务角度自圆其说。 此外英伟达目前占据超过90%的独显场份额，这表明其与微星、华硕、技嘉等板卡合作伙伴关系深厚，有分析认为若确实考虑收购
NVIDIA不但打造了强大的AI GPU，在全世界带动了新一轮的AI浪潮，自己内部也在大规模部署AI，包括GPU芯片设计流程。NVIDIA首席科学家Bill Dally在与谷歌首席科学家Jeff Dean对话时提到，NVIDIA已经在芯片设计阶段大量应用AI，包括设计探索、标准单元库开发、Bug处理、验证等不同阶段。不过他强调，使用AI进行完全端到端的自动化芯片设计，依然为时尚早，但何时能够实现，他不愿意轻易预言。Dally分享了一个AI芯片设计的具体案例。以往，NVIDIA将标准单元库迁移到全新的制程工艺，需要一个8人团队工作10个月，也就是80人月的工作量。如今，NVIDIA有了基于强化学习的工具NB-Cell，已迭代两三代，如今只需一块GPU显卡运行一夜，即可完成上述工作。更关键的是，AI工具生成的单元在
近期有消息称NVIDIA正在谈判收购一家大型PC厂商，谈判已持续超过一年，目前已接近最终阶段。报道援引消息人士称，这笔交易将“重塑PC行业格局”。不过NVIDIA随后向Wccftech发表官方声明，明确否认了这一传闻：“媒体报道不实，NVIDIA没有与任何PC制造商进行收购谈判。”报道称自2024年底起持续追踪此事，并称“达成交易或放弃的时机正在临近”，但未披露具体收购目标，也未说明NVIDIA的收购意图。 如今NVIDIA正积极布局笔记本芯片市场，若收购一家PC厂商，NVIDIA确实可直接参与终端产品设计，在功耗和性能调校上实现更精准的控制。不过即便以推广笔记本芯片为目标，收购一家大型OEM/ODM的投入也难以从财务角度自圆其说。此外NVIDIA目前占据超过90%的独显场份额，这表明其与微星、华硕、技嘉等板卡
自NVIDIA于上个月正式公布DLSS 5技术以来，围绕这场“AI与图形融合”革命的争议就从未停歇。为了一探玩家真实态度，PC Gamer近日发起了一项大规模读者调查。结果显示，绝大多数玩家对这项新技术持抵制态度。 调查数据显示，高达71%的受访读者表示，他们“无论如何都不会被说服开启DLSS 5”。更令人惊讶的是，其中37%的玩家——也是所有选项中占比最高的人群——明确表示：“无论该功能看起来有多好，从道德层面就反对它，永远不会启用。”当然，并非所有人都对DLSS 5关上大门。调查中：· 10%的读者表示已经完全被说服，准备好今年秋季该功能上线后第一时间开启。· 另外9%的受访者愿意在特定游戏中启用DLSS 5。· 剩余10%的玩家则表示，如果最终游戏效果比首批宣传素材中那种“明显的AI生
英伟达上月刚公布的DLSS 5技术，如今陷入了一场出人意料的版权风波——不是来自竞争对手，而是来自一家意大利电视台。 据科技博主NikTek披露，意大利电视频道La7对英伟达官方发布的DLSS 5宣传视频发起了版权主张，并成功使其下架。目前，该视频在油管相关地区已无法播放，页面显示：“视频不可用，此视频包含La7的内容，该频道已基于版权声明在你所在国家/地区将其屏蔽。”事件的起因颇具戏剧性：La7在其自身节目中使用了英伟达DLSS 5预告片的部分画面，随后便以“该素材为己有”为由，对其他使用相同画面的视频发起版权投诉。这一系列操作最终波及到了英伟达自己的官方视频，导致其被一同下架。 截至目前，英伟达尚未就此事件公开回应，被下架的视频也仍未恢复。值得注意的是，DLSS 5自公布以来便一直处于舆论风口。英伟达CEO
近年来，英伟达一直是技术领域的领跑者，推出了一系列革命性的技术功能，其中最突出的就是其人工智能图像增强技术DLSS， 而在近日的GTC 2026大会上，该公司又发布了黑科技——神经纹理压缩。该人工智能技术据称可将玩游戏时显存的占用降低85%，且画质零损失。其神经纹理压缩Demo显示，在显存占用6.5GB和970MB之间实现了“惊人的视觉效果一致性”。 随着游戏变得越来越复杂、越来越逼真，游戏行业越来越依赖图像放大技术来满足不断增长的硬件需求。这种优化不足导致的一个主要问题是显存占用率，近年来显存占用率急剧上升。为了解决这个问题，英伟达开发了一种名为“神经纹理压缩”（NTC）的技术，并在今天的GTC大会上再次提及。性能最强的显卡将能够充分利用英伟达的NTC技术。 NTC允许开发者使用小型神经网络来解包任何场景中的
英伟达在3月31日对PC应用程序“NVIDIA App”进行了更新，并在测试版中新增了可自动重新编译着色器的功能。本次推出的“Auto Shader Compilation”（自动编译着色器）功能能有效解决游戏或驱动更新时需要等待着色器需要编译的过程。根据英伟达的说明，开启该功能后，系统会在空闲时自动重建基于DirectX 12的着色器，从而减少驱动更新后重新编译的频率。不过，游戏首次启动时的着色器编译仍需在游戏内完成。此外，用户也可以点击「现在编译」按钮手动开始编译。该功能目前为测试版，默认处于关闭状态。用户需在 NVIDIA App 的“设置”中启用测试功能，然后依次进入「图形」→「全局设置」→「着色器缓存」来访问该选项。同时需要安装2024年3月24日发布的GeForce Game Ready 驱动 59
NVIDIA于近日正式推出DLSS 4.5版本，其中最受瞩目的新功能——动态多帧生成(Dynamic MFG)已随驱动更新上线。该技术不再要求用户手动选择2倍、3倍或4倍的帧生成倍数，而是根据显示器刷新率自动调整帧生成强度，避免生成用户实际无法看到的“多余帧”。然而，首批测试结果显示，这一新功能在不同显卡上的表现差异显著。 IGN使用RTX 5090与RTX 5080两款显卡进行了实测。结果显示，在旗舰型号RTX 5090上，动态多帧生成几乎毫无用武之地。该卡在不开启帧生成的情况下已能输出极高的游戏帧数，动态算法自动将倍数限制在2倍或3倍以内，以匹配显示器刷新率上限，无法进一步发挥技术潜力。而在RTX 5080上，情况则截然不同。该显卡具备足够的性能“余量”，使得动态算法得以全力发挥。实测数据如下：《上古卷轴I
英伟达宣布向半导体公司Marvell Technology投资20亿美元，为其不断扩张的人工智能生态再添一员合作伙伴。据CNBC报道，消息公布后，Marvell股价应声上涨超11%。通过此次合作，Marvell将融入英伟达的AI生态，降低客户基于该基础设施开发产品的门槛。双方的合作将覆盖两大技术领域：硅光子学与电信网络基础设施。 英伟达CEO黄仁勋表示：“信息输出的转折点已经到来。token生成需求激增，全世界正竞相建造AI工厂。通过与Marvell合作，我们让客户能够利用英伟达AI基础设施生态，并规模化打造专用AI计算能力。”此次与Marvell的交易，被部分分析师和投资者视为“AI经济闭环”趋势的最新例证——在这个闭环中，少数芯片制造商、云服务供应商和AI实验室相互投资、预购基础设施，共同推动AI算力建设。
