NVIDIA çip sənayesi tarixində kapitallaşması bir trilyon dolları keçən ilk şirkətdir. Uğurun sirri nədir?
Əminəm ki, bir çoxlarınız NVIDIA şirkəti haqqında eşitmisiniz və çoxunuz onu qrafik prosessorları ilə əlaqələndirirsiniz, çünki demək olar ki, hər kəs “NVIDIA GeForce” ifadəsini eşitmişdir.
NVIDIA bu yaxınlarda İT sənayesində maliyyə tarixinə imza atdı. Bu, bazar dəyəri bir trilyon dolları keçən ilk inteqral sxem şirkətidir. O, həm də tarixdə belə böyük (bazar kapitallaşmasına görə) uğur qazanan beşinci texnologiya ilə bağlı şirkətdir. Əvvəllər yalnız insanlar belə yüksək reytinqlə öyünə bilərdilər Apple, Microsoft, Alphabet (Google-un sahibi) və Amazon. Buna görə də maliyyəçilər bəzən onu indi NVIDIA-nın daxil olduğu “Dördlər Klubu” adlandırırdılar.
Bundan əlavə, bazar kapitallaşması baxımından AMD, Intel, Qualcomm və digər texnologiya şirkətlərindən xeyli geri qalır. Bu, şirkətin on il əvvəl tətbiq edilən uzaqgörən siyasəti olmadan mümkün olmazdı.
Həmçinin oxuyun: Elon Musk-ın TruthGPT-nin gələcəyi varmı?
NVIDIA H100 Tensor Core üçün inanılmaz tələbat
Kapitallaşmanın bu qədər artmasının sirri nədir? İlk növbədə, bu, bulud infrastrukturu və onlayn xidmətlərin aparıcı provayderləri arasında yüksək tələbat olan NVIDIA H100 Tensor Core çipinin uğuruna birjanın reaksiyasıdır. Bu çipləri Amazon, Meta və Microsoft (öz ehtiyacları və tərəfdaşlarının ehtiyacları üçün - OpenAI şirkəti) alır. Onlar ChatGPT və ya Dall-E kimi generativ süni intellektə xas olan hesablamaları sürətləndirməkdə xüsusilə enerjiyə qənaətcildirlər. Bu, sürətləndirilmiş hesablamalar üçün inanılmaz bir sıçrayışdır. NVIDIA H100 Tensor Core GPU ilə istənilən iş yükü üçün görünməmiş performans, genişlənmə və təhlükəsizlik əldə edirik.
NVIDIA NVLink keçidi ilə exa miqyasında iş yüklərini sürətləndirmək üçün 256-a qədər H100 GPU qoşula bilər. GPU-ya həmçinin xüsusi Transformator daxildir Engtrilyonlarla parametrli dil modellərini həll etmək. H100-ün birləşmiş texnoloji yenilikləri sənayedə aparıcı danışıq süni intellekt təqdim edərək, əvvəlki nəsillə müqayisədə böyük dil modellərini (LLM) inanılmaz dərəcədə 30 dəfə sürətləndirə bilər. Tərtibatçılar onu maşın öyrənməsi üçün demək olar ki, ideal hesab edirlər.
Ancaq H100 heç bir yerdən görünmədi. Düzünü desəm, bu, xüsusilə inqilabi deyil. NVIDIA, heç bir şirkət kimi, uzun illərdir ki, süni intellektə böyük resurslar yatırır. Nəticədə, ilk növbədə GeForce qrafik kartı markası ilə əlaqəli bir şirkət istehlak bazarına demək olar ki, hobbi kimi baxa bilər. Bu, İT nəhəngləri bazarında real güc yaradır, çünki NVIDIA artıq onlarla bərabər səviyyədə danışa bilir.
Həmçinin maraqlıdır: 6G şəbəkələri nədir və nə üçün lazımdır?
Süni intellekt gələcəkdirmi?
Bu gün demək olar ki, hamı buna əmindir, hətta bu sahədə skeptik ekspertlər belə. İndi demək olar ki, bir aksioma, bir həqiqətdir. Baxmayaraq ki, NViDIA bu haqda 20 il əvvəl bilirdi. Mən səni təəccübləndirdim?
Texniki cəhətdən NVIDIA-nın süni intellektlə ilk sıx əlaqəsi 1999-cu ildə maşın öyrənmə hesablamalarını sürətləndirə bilən GeForce 256 prosessorunun bazara çıxması ilə baş verdi. Bununla belə, NVIDIA süni intellektə ciddi şəkildə sərmayə qoymağa yalnız 2006-cı ildə, CUDA arxitekturasını təqdim etdikdən sonra başladı ki, bu da qrafik prosessorlarının paralel emal imkanlarından təlim və tədqiqat üçün istifadə etməyə imkan verdi.
CUDA nədir? Ən yaxşı şəkildə proqrama ümumi təyinatlı qrafik emal vahidlərindən (GPGPU) istifadə etməyə imkan verən paralel hesablama platforması və tətbiqi proqramlaşdırma interfeysi (API) kimi müəyyən edilir. Bu yanaşma GPU-larda ümumi məqsədli hesablama adlanır. Bundan əlavə, CUDA qrafik prosessorun virtual təlimatlar dəstinə və paralel hesablama elementlərinə birbaşa çıxışı təmin edən proqram qatıdır. C, C++ və Fortran kimi proqramlaşdırma dilləri ilə işləmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.
Direct3D və Op kimi əvvəlki API-lərdən fərqli olaraq paralel tərtibatçıların GPU resurslarından istifadəsini asanlaşdıran bu əlçatanlıqdır.enGQabaqcıl qrafik proqramlaşdırma bacarıqlarını tələb edən L.
Əhəmiyyətli bir irəliləyiş NVIDIA-nın qabaqcıl AlexNet neyron şəbəkəsi üçün hesablama gücü təmin etməsi oldu. Bu, ukraynalı Aleks Krıjevski tərəfindən İlya Sutzkever və Cefri Gintonla əməkdaşlıqda hazırlanmış konvolyusiya neyron şəbəkəsidir (CNN).
Konvolutional Neyron Şəbəkələri (CNN) həmişə obyektin tanınması üçün əsas model olmuşdur - onlar idarə etmək asan və öyrətmək daha asan olan güclü modellərdir. Milyonlarla təsvirdə istifadə edildikdə, onlar heç bir narahatedici dərəcədə həddindən artıq uyğunlaşma hiss etmirlər. Onların performansı eyni ölçülü standart irəli ötürülən neyron şəbəkələri ilə demək olar ki, eynidir. Yeganə problem odur ki, onları yüksək keyfiyyətli şəkillərə tətbiq etmək çətindir. ImageNet-in miqyası GPU-lar üçün optimallaşdırılacaq və performansı yaxşılaşdırarkən təlim vaxtını azaldacaq yeniliklər tələb edirdi.
30 sentyabr 2012-ci ildə AlexNet ImageNet Böyük Ölçülü Vizual Tanınma Müsabiqəsində iştirak etdi.enge. Şəbəkə ilk beş səhv testində 15,3% xal əldə edib ki, bu da ikinci yerin balından 10,8% aşağıdır.
Orijinal işdən əldə edilən əsas nəticə ondan ibarət idi ki, modelin mürəkkəbliyi onun yüksək performansı ilə bağlıdır, bu da çox hesablama baxımından baha başa gəlirdi, lakin təlim prosesində qrafika emal bölmələrinin (GPU) istifadəsi nəticəsində mümkün olmuşdur.
AlexNet bükülmə neyron şəbəkəsinin özü səkkiz təbəqədən ibarətdir; ilk beşi qıvrımlı təbəqələrdir, bəzilərindən əvvəl maksimum birləşmiş təbəqələr, sonuncu üçü isə tam birləşmiş təbəqələrdir. Şəbəkə, sonuncu qat istisna olmaqla, hər biri bir GPU-da işləyən iki nüsxəyə bölünür.
Yəni, NVIDIA sayəsində əksər ekspertlər və elm adamları hələ də AlexNet-in çox mürəkkəb məlumat dəstlərində yüksək dəqiqliyə nail olmağa qadir olan inanılmaz güclü model olduğuna inanırlar. AlexNet istənilən obyekt aşkarlama tapşırığı üçün aparıcı arxitekturadır və süni intellekt problemləri üçün kompüter görmə sektorunda çox geniş tətbiqlərə malik ola bilər. Gələcəkdə AlexNet görüntüləmə sahəsində CNN-dən daha çox istifadə oluna bilər.
Həmçinin maraqlıdır: Bluesky fenomeni: bu hansı xidmət növüdür və nə qədərdir?
Süni intellekt təkcə laboratoriyalarda və məlumat mərkəzlərində deyil
NVIDIA, həmçinin istehlakçı cihaz texnologiyalarında və Əşyaların İnternetində süni intellekt üçün böyük perspektivlər gördü. Rəqiblər inteqral sxemlərin yeni növünə daha geniş sərmayə qoymağa yenicə başlasalar da, NVIDIA artıq onların miniatürləşdirilməsi üzərində işləyir. Tesla və digər avtomobil şirkətləri ilə əməkdaşlıqda hazırlanmış Tegra K1 çipi, yəqin ki, xüsusilə vacibdir.
Tegra K1 prosessoru mobil və quraşdırılmış cihazlarda süni intellekt tətbiqləri üçün xüsusi olaraq hazırlanmış NVIDIA-nın ilk prosessorlarından biridir. Tegra K1, NVIDIA GeForce, Quadro və Tesla seriyalı qrafik kartları və sistemləri ilə eyni GPU arxitekturasından istifadə edir ki, bu da yüksək performans və Op kimi qrafika və hesablama standartları ilə uyğunluq təmin edir.enGL 4.4, DirectX 11.2, CUDA 6.5 və OpenCL 1.2. Bunun sayəsində Tegra K1 prosessoru dərin neyron şəbəkələri, gücləndirici öyrənmə, təsvir və nitqin tanınması və məlumatların təhlili kimi qabaqcıl süni intellekt alqoritmlərini dəstəkləyə bilər. Tegra K1-də 192 CUDA nüvəsi var.
2016-cı ildə NVIDIA dərin neyron şəbəkələri və digər süni intellekt modellərini dəstəkləmək üçün optimallaşdırılmış bir sıra Paskal prosessorlarını buraxdı. Bir il ərzində daha da səmərəli və enerjiyə qənaət edən süni intellektlə əlaqəli tətbiqlər üçün bir sıra Volta prosessorları bazara çıxdı. 2019-cu ildə NVIDIA məlumat mərkəzləri və superkompüterlər üçün yüksək performanslı kompüter şəbəkələri istehsalçısı Mellanox Technologies-i alır.
Nəticədə onların hamısı NVIDIA prosessorlarından istifadə edir. İstehlak bazarında, məsələn, oyunçular, qrafik kartına çox pul xərcləmədən oyunlarda daha kəskin qrafikadan həzz almağa imkan verən inqilabi DLSS təsvirin yenidən qurulması alqoritmindən istifadə edirlər. Biznes bazarında NVIDIA çiplərinin bir çox cəhətdən rəqabətin təklif etdiyindən kənarda olduğu qəbul edilir. Baxmayaraq ki, Intel və AMD tamamilə intellektual inqilabdan keçdi.
Həmçinin maraqlıdır: Süni intellektə əsaslanan ən yaxşı alətlər
Süni intellekt sahəsində Intel və AMD
NVIDIA-nın bu bazar seqmentindəki birbaşa rəqibləri haqqında danışaq. Intel və AMD burada getdikcə daha fəal işləyir, lakin uzun gecikmə ilə.
Intel süni intellekt texnologiyaları və həllər portfelini gücləndirmək üçün Nervana Systems, Movidius, Mobileye və Habana Labs kimi bir neçə AI şirkətlərini satın alıb. Intel həmçinin Xeon prosessorları, FPGA-lar, NNP çipləri və optimallaşdırma kitabxanaları kimi süni intellekt üçün aparat və proqram platformaları təklif edir. Intel həmçinin süni innovasiya və təhsili inkişaf etdirmək üçün dövlət və özəl sektor tərəfdaşları ilə işləyir.
AMD, süni intellekt və dərin öyrənmə proqramları üçün optimallaşdırılmış bir sıra Epyc prosessorları və Radeon Instinct qrafik kartları hazırlayıb. AMD həmçinin bulud əsaslı süni intellekt həlləri təqdim etmək üçün Google, Microsoft, IBM və Amazon kimi şirkətlərlə əməkdaşlıq edib. AMD həmçinin akademik institutlar və sənaye təşkilatları ilə əməkdaşlıq yolu ilə süni intellektlə bağlı tədqiqat və inkişafda iştirak etməyə çalışır. Bütün bunlar çox yaxşıdır, baxmayaraq ki, NVIDIA artıq onlardan xeyli irəlidədir və onun süni intellekt alqoritmlərinin inkişafı və dəstəklənməsi sahəsində uğurları müqayisə olunmayacaq dərəcədə böyükdür.
Həmçinin maraqlıdır: Google I/O 2023 xülasəsi: Android 14, Pixel və çoxlu AI
NVIDIA onilliklər ərzində video oyunlarla əlaqələndirilir
Bunu da unutmaq olmaz. NVIDIA istehlak və biznes bazarları arasında öz gəlirlərinin dəqiq bölgüsü təqdim etmir, lakin onlar şirkətin maliyyə hesabatlarında açıqladığı əməliyyat seqmentləri əsasında qiymətləndirilə bilər. NVIDIA dörd əməliyyat seqmentini fərqləndirir: oyun, peşəkar vizuallaşdırma, məlumat mərkəzləri və avtomobillər.
Güman etmək olar ki, oyun seqmenti əsasən istehlak bazarına yönəlib, çünki bura GeForce video kartlarının və oyun konsolları üçün Tegra çiplərinin satışı daxildir. Peşəkar vizuallaşdırma seqmenti əsasən biznes bazarına yönəlib, çünki iş stansiyaları və peşəkar proqramlar üçün Quadro video kartları və RTX çiplərinin satışı daxildir. Məlumat mərkəzi seqmenti həm də əsasən biznes bazarına yönəlib, çünki bura serverlər və bulud xidmətləri üçün GPU və NPU-ların (yəni, yeni nəsil çiplər – artıq GPU deyil, yalnız AI üçün nəzərdə tutulmuşdur) satışı daxildir. Avtomobil seqmenti həm istehlakçı, həm də biznes bazarlarını hədəfləyir, çünki bura məlumat-əyləncə və avtonom idarəetmə üçün Tegra və Drive sistemlərinin satışı daxildir.
Bu fərziyyələrə əsasən, NVIDIA-nın ümumi gəlirlərində istehlak və biznes bazarlarından əldə olunan gəlirlərin payını təxmin etmək mümkündür. 2022-ci il üçün ən son maliyyə hesabatına görə, NVIDIA-nın əməliyyat seqmentləri üzrə gəlirləri aşağıdakı kimi olub:
- Oyunlar: 12,9 milyard dollar
- Professional vizuallaşdırma: 1,3 milyard dollar
- Məlumat mərkəzləri: 9,7 milyard dollar
- Avtomobillər: 0,8 milyard dollar
- Bütün digər seqmentlər: 8,7 milyard dollar
NVIDIA-nın ümumi gəliri 33,4 milyard dollar olub.Fərz edək ki, avtomobil seqmenti istehlak və biznes bazarları arasında təxminən bərabər bölünür, aşağıdakı nisbətləri hesablamaq olar:
- İstehlak bazarından gəlir: (12,9 + 0,4) / 33,4 = 0,4 (40%)
- Biznes bazarından gəlir: (1,3 + 9,7 + 0,4 + 8,7) / 33,4 = 0,6 (60%)
Bu o deməkdir ki, NVIDIA-nın gəlirlərinin təxminən 40%-i istehlak bazarından, təxminən 60%-i isə biznes bazarından gəlir. Yəni əsas istiqamət biznes seqmentidir. Amma oyun sənayesi də kifayət qədər yaxşı gəlir gətirir. Əsas odur ki, hər il böyüyürlər.
Həmçinin maraqlıdır: Qəzəbli Köhnə Geek gündəliyi: Bing və Google
Gələcək bizə nə verəcək?
Aydındır ki, NVIDIA artıq süni intellekt alqoritmlərinin hazırlanmasında iştirak etmək planına malikdir. Və birbaşa rəqiblərindən daha geniş və daha perspektivlidir.
Yalnız son bir ayda NVIDIA süni intellektə çoxsaylı yeni sərmayələr elan etdi. Onlardan biri reallığı dəqiq əks etdirən müxtəlif obyektlərin və simvolların mürəkkəb üçölçülü modellərini yaratmağa qadir olan GET3D mexanizmidir. GET3D bir qrafik çipdən istifadə edərək saniyədə təxminən 20 obyekt yarada bilir.
Daha bir maraqlı layihəni də qeyd etmək lazımdır. İsrail-1 NVIDIA-nın İsrail Elm və Texnologiya Nazirliyi və Mellanox ilə birgə yaratdığı süni intellekt proqramları üçün superkompüterdir. Maşının 7 petaflopdan çox hesablama gücünə malik olacağı və 1000-dən çox NVIDIA A100 Tensor Core GPU-dan istifadə edəcəyi gözlənilir. İsrail-1 tibb, biologiya, kimya, fizika və kibertəhlükəsizlik kimi sahələrdə tədqiqat və inkişaf üçün istifadə ediləcək. Uzunmüddətli perspektivləri nəzərə alsaq, bunlar artıq çox perspektivli kapital qoyuluşlarıdır.
Bundan əlavə, artıq başqa bir layihə var - NVIDIA ACE. Bu, oyunçuya qeyri-oyunçu personajı (NPC) ilə təbii və real şəkildə qarşılıqlı əlaqə yaratmağa imkan verməklə oyun sənayesində inqilab etmək üçün qurulmuş yeni texnologiyadır. Bu personajlar oyunçu ilə açıq dialoq apara, onun emosiyalarına və jestlərinə reaksiya verə, hətta öz hiss və düşüncələrini ifadə edə biləcəklər. NVIDIA ACE süni intellektə əsaslanan qabaqcıl dil modelləri və təsvir generatorlarından istifadə edir.
NVIDIA-nın ilk trilyon dolları. Deyəsən, tezliklə daha çox olacaq. Biz şirkətin uğurunu mütləq izləyəcəyik və sizə xəbər verəcəyik.
Həmçinin oxuyun:
