Cümə axşamı, 28 mart 2024-cü il

masaüstü v4.2.1

Root NationMəqalələrŞirkətlərCUDA-dan AI-ya: Uğurun sirləri NVIDIA

CUDA-dan AI-ya: Uğurun sirləri NVIDIA

-

NVIDIA - çip sənayesi tarixində kapitallaşması bir trilyon dolları keçən ilk şirkət. Uğurun sirri nədir?

Əminəm ki, çoxlarınız şirkət haqqında eşitmisiniz NVIDIA və bir çoxunuz bunu xüsusi olaraq qrafik prosessorları ilə əlaqələndirirsiniz, çünki "NVIDIA GeForce” demək olar ki, hər kəs tərəfindən eşidilib.

NVIDIA

NVIDIA bu yaxınlarda İT sənayesində maliyyə tarixinə düşdü. 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. Ona görə də maliyyəçilər bəzən onu indi genişləndirilmiş “Dördlər Klubu” adlandırırdılar NVIDIA.

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?

üçün inanılmaz tələbat NVIDIA H100 Tensor nüvəsi

Kapitallaşmanın bu qədər artmasının sirri nədir? İlk növbədə, bu, birjanın çipin uğuruna reaksiyasıdır NVIDIA Bulud infrastrukturu və onlayn xidmətlərin aparıcı provayderləri arasında yüksək tələbat olan H100 Tensor Core. Bu çipləri Amazon, Meta və Microsoft (öz ehtiyacları və tərəfdaşının ehtiyacları üçün - OpenAI şirkəti). Onlar ChatGPT və ya Dall-E kimi generativ süni intellektə xas olan hesablamaları sürətləndirməkdə xüsusilə enerjiyə qənaətcildirlər. Bu, sürətləndirilmiş hesablamalar üçün inanılmaz bir sıçrayışdır. İstənilən iş yükü üçün görünməmiş performans, genişlənmə və təhlükəsizlik əldə edirik NVIDIA H100 Tensor Core GPU.

NVIDIA-H100-Tensor nüvəsi

Kommutasiya sistemindən istifadə NVIDIA NVLink exa miqyasında iş yüklərini sürətləndirmək üçün 256-a qədər H100 GPU-ya qoşula bilər. GPU həmçinin trilyonlarla parametrləri olan dil modellərini həll etmək üçün xüsusi Transformator Mühərrikini ehtiva edir. 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.

- Reklam -

Ancaq H100 təsadüfən ortaya çıxmadı. Düzünü desəm, bu, xüsusilə inqilabi deyil. NVIDIA, heç bir şirkət kimi, uzun illərdir ki, süni intellektə böyük resurs yatırır. Nəticədə, ilk növbədə GeForce qrafik kartı markası ilə əlaqəli bir şirkət istehlak bazarına demək olar ki, hobbi kimi baxa bilər. Bu, nəhayət, İT nəhənglərinin bazarında real güc yaradır NVIDIA artıq onlarla bərabər kimi 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 20 il bundan əvvəl bilirdi. Mən səni təəccübləndirdim?

Texniki olaraq ilk yaxın əlaqə NVIDIA süni intellektlə 1999-cu ildə maşın öyrənmə hesablamalarını sürətləndirə bilən GeForce 256 prosessoru bazara çıxdıqda baş verdi. Lakin NVIDIA süni intellektə ciddi sərmayə qoymağa yalnız 2006-cı ildə, o, CUDA arxitekturasını təqdim edəndə başladı ki, bu da qrafik prosessorlarının paralel emal imkanlarından təlim və tədqiqat üçün istifadə etməyə imkan verdi.

NVIDIA-CUDA

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.

Məhz bu əlçatanlıq, qabaqcıl qrafik proqramlaşdırma bacarıqlarını tələb edən Direct3D və OpenGL kimi əvvəlki API-lərdən fərqli olaraq paralel tərtibatçıların GPU resurslarından faydalanmasını asanlaşdırır.

NVIDIA-CUDA

Əhəmiyyətli bir irəliləyiş şirkət tərəfindən təminat oldu NVIDIA təməlqoyma AlexNet neyron şəbəkəsi üçün hesablama gücü. 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.

AlexNet

30 sentyabr 2012-ci ildə AlexNet ImageNet Böyük Ölçülü Vizual Tanınma Müsabiqəsində iştirak etdi. 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.

- Reklam -

Yəni, sayəsində NVIDIA və hələ də əksər ekspertlər və elm adamları hesab edirlər ki, AlexNet çox mürəkkəb verilənlər bazasında yüksək dəqiqliyə nail ola bilən inanılmaz dərəcədə güclü modeldir. 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

В NVIDIA istehlakçı cihazlarının texnologiyaları və Əşyaların İnterneti sahəsində də süni intellekt üçün böyük perspektivlər gördü. Rəqiblər inteqral sxemin yeni növünə daha geniş sərmayə qoymağı yenicə düşünməyə başlasalar da, NVIDIA artıq onların miniatürləşdirilməsi üzərində işləyir. Tesla və digər avtomobil şirkətləri ilə əməkdaşlıqda hazırlanmış Tegra K1 çipi, yəqin ki, xüsusilə vacibdir.

NVIDIA-Tegra-K1

Tegra K1 prosessoru ilk prosessorlardan biridir NVIDIA, mobil və quraşdırılmış cihazlarda AI tətbiqləri üçün xüsusi olaraq hazırlanmışdır. Tegra K1 qrafik kartları və sistemlər seriyası ilə eyni GPU arxitekturasından istifadə edir NVIDIA OpenGL 4.4, DirectX 11.2, CUDA 6.5 və OpenCL 1.2 kimi qrafika və hesablama standartları ilə yüksək performans və uyğunluq təmin edən GeForce, Quadro və Tesla. 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-ci ildə NVIDIA dərin neyron şəbəkələri və digər süni intellekt modellərini dəstəkləmək üçün optimallaşdırılmış bir sıra Paskal prosessorlarını buraxdı. Bir il ərzində bazarda daha səmərəli və enerjiyə qənaət edən süni intellektlə əlaqəli tətbiqlər üçün Volta prosessorları seriyası peyda oldu. 2019-cu ildə NVIDIA məlumat mərkəzləri və superkompüterlər üçün yüksək performanslı kompüter şəbəkələri istehsalçısı Mellanox Technologies-i satın alır.

NVIDIA

Nəticədə onların hamısı prosessorlardan istifadə edir NVIDIA. 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. İş bazarında fişlərin olduğu tanınır NVIDIA rəqiblərin təklif etdiyindən bir çox cəhətdən. Baxmayaraq ki, Intel və AMD tamamilə intellektual inqilabdan keçdi.

Həmçinin maraqlıdır: Süni intellektə əsaslanan ən yaxşı alətlər

Süni intellekt sahəsində Intel və AMD

Birbaşa rəqiblərdən danışaq NVIDIA bu bazar seqmentində. 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.

Intel və AMD

AMD, süni intellekt və dərin öyrənmə proqramları üçün optimallaşdırılmış bir sıra Epyc prosessorları və Radeon Instinct qrafik kartları hazırlayıb. AMD həmçinin Google kimi şirkətlərlə işləyir. Microsoft, IBM və Amazon, AI üçün bulud həlləri təqdim edir. AMD həmçinin akademik institutlar və sənaye təşkilatları ilə əməkdaşlıq yolu ilə süni intellektlə bağlı tədqiqat və inkişafda iştirak etməyə çalışır. Hər şey çox yaxşıdır 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-ün xülasəsi: Android 14, Pixel və çoxlu AI

NVIDIA onilliklər ərzində video oyunlarla əlaqələndirilir

Bunu da unutmaq olmaz. NVIDIA istehlakçı və biznes bazarları arasında öz gəlirlərinin dəqiq bölgüsünü təmin etmir, lakin onlar şirkətin maliyyə hesabatlarında açıqladığı əməliyyat seqmentləri əsasında qiymətləndirilə bilər. NVIDIA dörd əməliyyat seqmentini ayırır: Oyun, Peşəkar Vizuallaşdırma, Məlumat Mərkəzləri və Avtomobil.

NVIDIA

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.

NVIDIA

Bu fərziyyələrə əsasən istehlak və biznes bazarlarından əldə olunan gəlirlərin ümumi gəlirlərdə payını təxmin etmək mümkündür. NVIDIA. 2022-ci il üçün ən son maliyyə hesabatına görə, şirkətin gəlirləri NVIDIA əməliyyat seqmentlərinə görə aşağıdakı kimi idi:

  • 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

Ümumi gəlir NVIDIA 33,4 milyard dollar təşkil edib.Əgər avtomobil seqmentinin istehlak və biznes bazarları arasında təxminən bərabər bölündüyünü fərz etsək, 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, gəlirin təxminən 40%-i deməkdir NVIDIA 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 planı var. Və birbaşa rəqiblərindən daha geniş və daha perspektivlidir.

Yalnız son bir ayda NVIDIA süni intellektə çoxsaylı yeni sərmayələr açıqladı. Onlardan biri reallığı sədaqətlə əks etdirən müxtəlif obyektlərin və personajların 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 haqqında-1 süni intellekt proqramları üçün superkompüterdir NVIDIA İsrailin Elm və Texnologiya Nazirliyi və Mellanox şirkəti ilə əməkdaşlıq çərçivəsində yaradılmışdır. Maşının 7 petaflops-dan çox hesablama gücünə malik olacağı və 1000-dən çox GPU istifadə edəcəyi gözlənilir. NVIDIA A100 Tensor nüvəsi. 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.

NVIDIA

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 qabaqcıl dil modellərindən və AI əsaslı görüntü generatorlarından istifadə edir.

İlk trilyon dollar NVIDIA. Deyəsən, tezliklə daha çox olacaq. Biz şirkətin tərəqqisini izləyəcəyimizə və sizə məlumat verəcəyimizə əmin olacağıq.

Həmçinin oxuyun:

Yuri Svitlyk
Yuri Svitlyk
Karpat dağlarının oğlu, riyaziyyatın tanınmamış dahisi, "hüquqşünas"Microsoft, praktik altruist, sol-sağ
Müəllifdən daha çox
- Reklam -
Qeydiyyatdan keçmək
Haqqında məlumat verin
qonaq

0 Şərhlər
Daxil edilmiş rəylər
Bütün şərhlərə baxın
Digər məqalələr
Yeniliklər üçün abunə olun

Son şərhlər

İndi populyardır
0
Fikirlərinizi bəyənirik, şərh yazın.x