Бейшемби, 28-март, 2024-жыл

рабочий v4.2.1

Root NationСтаттиКомпанияларCUDAдан AIга: Ийгилик сырлары NVIDIA

CUDAдан AIга: Ийгилик сырлары NVIDIA

-

NVIDIA - капиталдаштыруу триллион доллардан ашкан чип индустриясынын тарыхындагы биринчи компания. Ийгиликтин сыры эмнеде?

Сиздердин көбүңүздөр компания жөнүндө уккандарыңызга ишенем NVIDIA жана көпчүлүгүңүздөр аны атайын графикалык процессорлор менен байланыштырасыз, анткени "NVIDIA GeForce" дээрлик бардыгы угушкан.

NVIDIA

NVIDIA жакында IT тармагында каржы тарыхын түзгөн. Бул рыноктук баасы триллион доллардан ашкан биринчи интегралдык микросхема компаниясы. Ал ошондой эле тарыхтагы технологияга байланыштуу бешинчи компания болуп саналат, мындай чоң (рыноктук капиталдаштыруу боюнча) ийгиликке жеткен. Мурда мындай жогорку рейтинг менен эл гана мактана алчу Apple, Microsoft, Alphabet (Google ээси) жана Amazon. Ошондуктан финансисттер кээде аны азыр кеңейтилген «Төрттүн клубу» деп аташкан NVIDIA.

Мындан тышкары, рыноктук капиталдаштыруу боюнча, ал AMD, Intel, Qualcomm жана башка технологиялык компаниялардан алда канча артта турат. Бул компаниянын мындан он жыл мурда киргизилген көрөгөч саясаты болбосо мүмкүн болмок эмес.

Ошондой эле окуңуз: Илон Масктын TruthGPT келечеги барбы?

Укмуштуудай суроо-талап NVIDIA H100 Tensor Core

Капиталдаштыруунун мынчалык өсүшүнүн сыры эмнеде? Биринчиден, бул чиптин ийгилигине биржанын реакциясы NVIDIA H100 Tensor Core, булут инфраструктурасынын жана онлайн кызматтарынын алдыңкы провайдерлеринин арасында суроо-талап жогору. Бул чиптерди Amazon, Meta жана сатып алышат Microsoft (өзүнүн жана өнөктөшүнүн муктаждыктары үчүн - OpenAI компаниясы). Алар ChatGPT же Dall-E сыяктуу генеративдик жасалма интеллектке мүнөздүү эсептөөлөрдү тездетүүдө өзгөчө энергияны үнөмдүү. Бул тездетилген эсептөө үчүн чоңдуктагы укмуштуудай секирик. Биз ар кандай жүктөө үчүн болуп көрбөгөндөй аткарууну, масштабдуулукту жана коопсуздукту алабыз NVIDIA H100 Tensor Core GPU.

NVIDIA-H100-Tensor Core

Которуу системасын колдонуу NVIDIA Exa масштабында жумуш жүктөмдөрүн тездетүү үчүн NVLink 256 H100 GPU'ларына туташтырылышы мүмкүн. GPU ошондой эле триллиондогон параметрлери бар тил моделдерин чечүү үчүн атайын Transformer Engine'ди камтыйт. H100 технологиясынын айкалышкан инновациялары чоң тил моделдерин (LLMs) мурунку муунга салыштырмалуу укмуштуу 30 эсеге тездетип, тармактагы алдыңкы сүйлөшүү AI менен камсыздай алат. Иштеп чыгуучулар аны машина үйрөнүү үчүн дээрлик идеалдуу деп эсептешет.

- жарнак -

Бирок, H100 жөн жерден пайда болгон жок. Чынын айтсам, бул өзгөчө революциялык эмес. NVIDIA, башка эч бир компания сыяктуу, көптөгөн жылдар бою жасалма интеллектке эбегейсиз ресурстарды жумшап келет. Натыйжада, биринчи кезекте GeForce графикалык карта бренди менен байланышкан компания керектөө рыногуна хобби сыяктуу мамиле жасай алат. Бул IT гиганттарынын рыногунда чыныгы күчтү түзөт NVIDIA алар менен ансыз деле теңдей сүйлөшө алат.

Ошондой эле кызыктуу: 6G тармактары деген эмне жана алар эмне үчүн керек?

Жасалма интеллект келечекпи?

Бүгүнкү күндө дээрлик бардыгы буга ынанышат, атүгүл бул тармактагы скептик эксперттер. Азыр бул дээрлик аксиома, труизм. Бирок NViDIA ал жөнүндө 20 жыл мурун билген. Мен сени таң калтырдымбы?

Техникалык жактан биринчи тыгыз байланыш NVIDIA жасалма интеллект менен 1999-жылы болгон, GeForce 256 процессору рынокто пайда болгондо, машина үйрөнүү эсептөөлөрүн тездетүүгө жөндөмдүү. Бирок NVIDIA 2006-жылы жасалма интеллектке олуттуу инвестиция сала баштаган, ал CUDA архитектурасын киргизген, бул графикалык процессорлордун параллелдүү иштетүү мүмкүнчүлүктөрүн окутуу жана изилдөө үчүн колдонууга мүмкүндүк берген.

NVIDIA-CUDA

CUDA деген эмне? Бул эң жакшы параллелдүү эсептөө платформасы жана колдонмо программалоо интерфейси (API) катары аныкталган, ал программалык камсыздоого жалпы максаттагы графикалык иштетүү бирдиктерин (GPGPU) колдонууга мүмкүндүк берет. Бул ыкма GPUларда жалпы максаттуу эсептөө деп аталат. Кошумчалай кетсек, CUDA – бул графикалык процессордун виртуалдык инструкциялар комплексине жана параллелдүү эсептөө элементтерине түз кирүүнү камсыз кылган программалык катмар. Ал C, C++ жана Fortran сыяктуу программалоо тилдери менен иштөө үчүн иштелип чыккан.

Дал ушул жеткиликтүүлүк параллелдүү иштеп чыгуучуларга GPU ресурстарын пайдаланууну жеңилдетет, Direct3D жана OpenGL сыяктуу мурунку APIлерден айырмаланып, графикалык программалоонун өркүндөтүлгөн көндүмдөрүн талап кылат.

NVIDIA-CUDA

Маанилүү ачылыш компания тарабынан камсыз кылуу болду NVIDIA негиздөөчү AlexNet нейрон тармагы үчүн эсептөө күчү. Бул украиналык Алекс Крыжевский Илья Суцкевер жана Джеффри Гинтон менен биргеликте иштеп чыккан конволюциялык нейрон тармагы (CNN).

Convolutional Neyron Networks (CNNs) ар дайым объектти таануунун негизги модели болуп келген — алар башкарууга оңой жана окутууга оңой болгон күчтүү моделдер. Алар миллиондогон сүрөттөрдө колдонулганда эч кандай коркунучтуу даражада ашыкча туура келбейт. Алардын иштеши бирдей өлчөмдөгү стандарттуу нейрондук тармактар ​​менен дээрлик бирдей. Бир гана маселе, аларды жогорку чечилиштеги сүрөттөргө колдонуу кыйын. ImageNetтин масштабы GPU үчүн оптималдаштырыла турган инновацияларды талап кылган жана машыгуу убактысын кыскартуу менен иштөөнү жакшыртат.

AlexNet

30-жылдын 2012-сентябрында AlexNet ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge сынагына катышкан. Тармак эң мыкты беш ката сынагында 15,3% упайга жетишти, экинчи орундагы упайдан 10,8% төмөн.

Оригиналдуу иштен алынган негизги тыянак моделдин татаалдыгы анын жогорку өндүрүмдүүлүгүнө байланыштуу болгон, бул да абдан кымбат эсептелген, бирок окуу процессинде графикалык иштетүүчү блокторду (GPU) колдонуу менен мүмкүн болгон.

AlexNet конволюциялык нейрон тармагы өзү сегиз катмардан турат; биринчи беши конволюциондук катмарлар, алардын кээ бирлеринин алдында максималдуу туташкан катмарлар, ал эми акыркы үчөө толугу менен байланышкан катмарлар. Тармак, акыркы катмардан башкасы, ар бири бир GPUде иштеген эки нускага бөлүнөт.

- жарнак -

Башкача айтканда, анын аркасында NVIDIA жана дагы деле көпчүлүк эксперттер жана илимпоздор AlexNet абдан татаал маалымат топтомдорунда жогорку тактыкка жетишүүгө жөндөмдүү укмуштуудай күчтүү модель деп эсептешет. AlexNet ар кандай объектти аныктоо тапшырмасы үчүн алдыңкы архитектура болуп саналат жана жасалма интеллект көйгөйлөрү үчүн компьютердик көрүү секторунда өтө кеңири колдонмолорго ээ болушу мүмкүн. Келечекте, AlexNet сүрөт тармагында CNNге караганда көбүрөөк колдонулушу мүмкүн.

Ошондой эле кызыктуу: Bluesky феномени: кандай кызмат жана ал узак убакыт бою?

Жасалма интеллект лабораторияларда жана маалымат борборлорунда гана эмес

В NVIDIA керектөөчү түзүлүштөрдүн технологияларында жана нерселердин Интернетинде AI үчүн чоң келечекти көрдү. Атаандаштар интегралдык микросхемалардын жаңы түрүнө көбүрөөк инвестициялоону жаңыдан ойлоно баштаганда, NVIDIA аларды миниатюризациялоо боюнча азыртан эле иштеп жатат. Tesla жана башка унаа компаниялары менен биргеликте иштелип чыккан Tegra K1 чип өзгөчө маанилүү болуп саналат.

NVIDIA-Тегра-К1

Tegra K1 процессору биринчи процессорлордун бири NVIDIA, мобилдик жана орнотулган түзмөктөрдө AI колдонмолору үчүн атайын иштелип чыккан. Tegra K1 графикалык карталардын жана системалардын катарындагыдай эле GPU архитектурасын колдонот NVIDIA OpenGL 4.4, DirectX 11.2, CUDA 6.5 жана OpenCL 1.2 сыяктуу графика жана эсептөө стандарттары менен жогорку өндүрүмдүүлүктү жана шайкештикти камсыз кылган GeForce, Quadro жана Tesla. Мунун аркасында Tegra K1 процессору терең нейрон тармактары, бекемдөөчү үйрөнүү, сүрөттөрдү жана кепти таануу жана маалыматтарды талдоо сыяктуу өркүндөтүлгөн жасалма интеллект алгоритмдерин колдой алат. Tegra K1де 192 CUDA өзөгү бар.

2016-жылы NVIDIA терең нейрон тармактарын жана башка жасалма интеллект моделдерин колдоо үчүн оптималдаштырылган Паскаль процессорлорунун сериясын чыгарды. Бир жылдын ичинде рынокто жасалма интеллектке байланыштуу тиркемелер үчүн Volta процессорлорунун сериясы пайда болду, алар андан да эффективдүү жана энергияны үнөмдөөчү. 2019-жылы NVIDIA маалымат борборлору жана суперкомпьютерлер үчүн жогорку өндүрүмдүүлүктөгү компьютердик тармактарды чыгаруучу Mellanox Technologiesти сатып алат.

NVIDIA

Натыйжада алардын бардыгы процессорлорду колдонушат NVIDIA. Мисалы, керектөө рыногунда оюнчулар DLSS сүрөтүн реконструкциялоонун революциялык алгоритмин колдонушат, бул аларга графикалык картага көп акча коротпостон оюндардагы курч графикадан ырахат алууга мүмкүндүк берет. бизнес рыногунда, ал чипсы деп таанылат NVIDIA атаандаштар сунуш кылгандан тышкары көп жагынан. Бул Intel жана AMD толугу менен интеллектуалдык төңкөрүш аркылуу уктап эмес, бирок.

Ошондой эле кызыктуу: Жасалма интеллектке негизделген мыкты куралдар

Жасалма интеллект тармагында Intel жана AMD

Түз атаандаштар жөнүндө сүйлөшөлү NVIDIA бул рынок сегментинде. Intel жана AMD бул жерде барган сайын жигердүү иштеп жатышат, бирок узак кечигүү менен.

Intel AI технологиялары жана чечимдеринин портфелин бекемдөө үчүн Nervana Systems, Movidius, Mobileye жана Habana Labs сыяктуу бир нече AI компанияларын сатып алды. Intel ошондой эле Xeon процессорлору, FPGAs, NNP чиптери жана оптималдаштыруу китепканалары сыяктуу жасалма интеллект үчүн аппараттык жана программалык платформаларды сунуштайт. Intel ошондой эле AI инновациясын жана билимин өркүндөтүү үчүн мамлекеттик жана жеке сектордун өнөктөштөрү менен иштешет.

Intel жана AMD

AMD AI жана терең үйрөнүү колдонмолору үчүн оптималдаштырылган Epyc процессорлорун жана Radeon Instinct графикалык карталарын иштеп чыкты. AMD ошондой эле Google сыяктуу компаниялар менен иштейт, Microsoft, IBM жана Amazon, AI үчүн булут чечимдерин камсыз кылуу. AMD ошондой эле академиялык институттар жана өнөр жай уюмдары менен өнөктөштүк аркылуу AI изилдөө жана өнүктүрүүгө катышууга умтулат. Баары абдан жакшы, бирок NVIDIA алардан алда канча алдыда жана анын AI алгоритмдерин иштеп чыгуу жана колдоо жаатындагы ийгилиги салыштырылгыс чоң.

Ошондой эле кызыктуу: Google I/O 2023 корутундусу: Android 14, пиксел жана көптөгөн AI

NVIDIA ондогон жылдар бою видео оюндар менен байланышкан

Муну да эстен чыгарбоо керек. NVIDIA керектөөчү жана бизнес рынокторунун ортосундагы анын кирешелеринин так бөлүштүрүүнү камсыз кылбайт, бирок алар компания каржылык отчеттуулукта ачып берген операциялык сегменттердин негизинде бааланышы мүмкүн. NVIDIA төрт операциялык сегментти бөлүп турат: Оюн, Кесиптик визуализация, Маалымат борборлору жана Автоунаа.

NVIDIA

Оюн сегменти негизинен керектөө рыногуна багытталган деп болжолдоого болот, анткени ал GeForce видеокарталарын жана оюн консолдору үчүн Tegra чиптерин сатууну камтыйт. Кесиптик визуализация сегменти негизинен бизнес рыногуна багытталган, анткени ал Quadro видеокарталарын жана жумушчу станциялар жана кесиптик тиркемелер үчүн RTX чиптерин сатууну камтыйт. Маалымат борборунун сегменти ошондой эле негизинен бизнес рыногуна багытталган, анткени ал серверлер жана булут кызматтары үчүн GPU жана NPU (башкача айтканда, кийинки муундагы чиптер - мындан ары GPU эмес, AI үчүн гана иштелип чыккан) сатууну камтыйт. Автоунаа сегменти керектөөчү жана бизнес рынокторуна багытталган, анткени ал маалымат-көңүл ачуу жана автономдуу айдоо үчүн Tegra жана Drive системаларын сатууну камтыйт.

NVIDIA

Бул божомолдордун негизинде керектөө жана бизнес рынокторунан түшкөн кирешелердин жалпы кирешедеги үлүшүн баалоого болот. NVIDIA. 2022-жылга карата акыркы финансылык отчетко ылайык, компаниянын кирешеси NVIDIA операциялык сегменттер боюнча төмөнкүдөй болгон:

  • Оюндар: 12,9 миллиард доллар
  • Кесиптик визуализация: 1,3 миллиард доллар
  • Маалымат борборлору: 9,7 миллиард доллар
  • Автоунаалар: $0,8 млрд
  • Бардык башка сегменттер: 8,7 миллиард доллар

Жалпы киреше NVIDIA 33,4 миллиард долларды түздү.Эгер биз автомобиль сегменти керектөө жана бизнес рынокторунун ортосунда болжол менен бирдей бөлүнөт деп ойлосок, төмөнкү пропорцияларды эсептөөгө болот:

  • Керектөө рыногунан түшкөн киреше: (12,9 + 0,4) / 33,4 = 0,4 (40%)
  • Бизнес рыногунан түшкөн киреше: (1,3 + 9,7 + 0,4 + 8,7) / 33,4 = 0,6 (60%)

Бул кирешенин болжол менен 40% дегенди билдирет NVIDIA керектөө рыногунан, ал эми болжол менен 60% бизнес рыногунан келет. Башкача айтканда, негизги багыт бизнес сегменти болуп саналат. Бирок оюн индустриясы да жакшы киреше алып келет. Эң негизгиси, алар жыл сайын өсүп турат.

Ошондой эле кызыктуу: Каардуу эски Geek күндөлүгү: Bing vs Google

Келечек бизге эмне алып келет?

Бул айдан ачык NVIDIA буга чейин жасалма интеллект алгоритмдерин иштеп чыгууга катышуу планы бар. Жана ал өзүнүн түздөн-түз атаандаштарына караганда алда канча кеңири жана келечектүү.

Акыркы айда гана NVIDIA жасалма интеллектке көптөгөн жаңы инвестицияларды жарыялады. Алардын бири GET3D механизми болуп саналат, ал чындыкты ишенимдүү чагылдырган ар кандай объектилердин жана каармандардын татаал үч өлчөмдүү моделдерин түзүүгө жөндөмдүү. GET3D бир графикалык чиптин жардамы менен секундасына 20га жакын объектти түзө алат.

Дагы бир кызыктуу долбоорду белгилей кетүү керек. Жөнүндө Израиль-1 - бул жасалма интеллект программалары үчүн суперкомпьютер NVIDIA Израилдин Илим жана технология министрлиги жана Mellanox компаниясы менен биргеликте түзөт. Машина 7 петафлоптон ашык эсептөө кубаттуулугуна ээ жана 1000ден ашык GPU колдонот деп күтүлүүдө. NVIDIA A100 Tensor Core. Израиль-1 медицина, биология, химия, физика жана кибер коопсуздук сыяктуу тармактарда изилдөө жана өнүктүрүү үчүн колдонулат. Ал эми булар узак мөөнөттүү перспективаларды эске алганда, азыртадан эле абдан келечектүү капиталдык салымдар.

NVIDIA

Ошондой эле, буга чейин дагы бир долбоор бар - NVIDIA ACE. Бул оюнчуга оюнчу эмес каарман (NPC) менен табигый жана реалдуу түрдө өз ара аракеттенүүгө мүмкүндүк берүү менен оюн индустриясын төңкөрүш үчүн коюлган жаңы технология. Бул каармандар оюнчу менен ачык диалог жүргүзө алат, анын эмоцияларына жана жаңсоолоруна жооп бере алат, ал тургай өз сезимдерин жана ойлорун билдире алат. NVIDIA ACE өнүккөн тил моделдерин жана AI негизиндеги сүрөт генераторлорун колдонот.

Биринчи триллион доллар NVIDIA. Жакында дагы болот окшойт. Биз компаниянын жүрүшүнө көз салып, сизге кабарлап турабыз.

Ошондой эле окуңуз:

Yuri Svitlyk
Yuri Svitlyk
Карпат тоосунун уулу, математиканын таанылбаган генийи, "юрист"Microsoft, практикалык альтруист, сол-оң
Автордон көбүрөөк
- жарнак -
Кирүү
жөнүндө кабарлоо
конок

0 Comments
Камтылган сын-пикирлер
Бардык комментарийлерди көрүү
Башка макалалар
Жаңыртууларга жазылыңыз

Акыркы комментарийлер

Азыр популярдуу
0
Биз сиздин оюңузду жакшы көрөбүз, комментарий калтырыңыз.x