英伟达（NVIDIA）决心探索开源路线，该公司现在开源了针对人工智能计算的 HPCG 基准软件包，他们重申了此前对协作方法和人工智能优化的承诺。
自英伟达之前宣布为 GeForce RTX 20 系列及以后的产品使用开源 GPU 内核以来，英伟达一直在寻求向更开源的方向转变，以促进其平台的开发，并在 Linux 方面大步迈进。这一次，该公司决定通过开源英伟达 HPCG 来帮助人工智能行业，该 HPCG 面向 Grace Superchips 和 Hopper 系列架构等人工智能硬件。
NVIDIA的HPCG是一个专为高性能计算应用设计的基准测试，主要通过多种数学运算来测试特定硬件在不同场景下的性能。这不仅能让NVIDIA展示其GPU的能力，而且该软件包在优化HPC系统方面发挥了重要作用。在人工智能和高性能计算应用大幅增长的时代，NVIDIAHPCG 的开源意味着该公司决心看到资源的发展。
以下是该公司自己详细介绍的主要功能：
GitHub：
https://github.com/NVIDIA/nvidia-hpcg
主要特点
NVIDIA HPCG 基准利用 NVIDIA 高性能数学库：cuSPARSE 和 NVPL Sparse，在 NVIDIA GPU 和 Grace CPU 上实现稀疏矩阵向量乘法 (SpMV) 和稀疏矩阵三角求解器 (SpSV) 的最高性能。
NVIDIA HPCG 基准支持高度可配置的命令行参数，以决定：
GPU 和 Grace CPU 的问题大小
三维等级网格形状
执行模式： 纯 CPU、纯 GPU 和异构
点对点通信： MPI_Host（发送/回传）、MPI_Host_Alltoallv、MPI_CUDA_Aware、MPI_CUDA_Aware_Alltoallv 和 NCCL
NUMA 相关配置
在兼容性方面，NVIDIA HPCG 支持 Grace CPU 系统以及 Ampere 和 Hopper GPU 架构。该软件也只能在 Linux 下运行，这限制了它的使用范围。不过，这仍然是一个有趣举动，它表明了NVIDIA公司对资产开源的承诺。