NVIDIA - чип үйлдвэрлэлийн түүхэн дэх анхны компани, капиталжуулалт нь нэг их наяд доллараас давсан. Амжилтын нууц юу вэ?
Та нарын олонхи нь тус компанийн талаар сонссон гэдэгт итгэлтэй байна NVIDIA Та нарын ихэнх нь үүнийг график процессортой холбодог, учир нь "NVIDIA GeForce"-ийг бараг бүх хүн сонссон.
NVIDIA Мэдээллийн технологийн салбарт саяхан санхүүгийн түүхийг бүтээсэн. Энэ бол зах зээлийн үнэлгээ нь нэг их наяд доллар давсан анхны нэгдсэн хэлхээний компани юм. Энэ нь мөн ийм том (зах зээлийн үнэлгээгээр) амжилтанд хүрсэн түүхэн дэх технологитой холбоотой тав дахь компани юм. Өмнө нь ийм өндөр үнэлгээтэй хүмүүс л сайрхаж чаддаг байсан Apple, Microsoft, Alphabet (Google-ийн эзэмшигч) болон Amazon. Тийм ч учраас санхүүчид заримдаа "Дөрвөн хүний клуб" гэж нэрлэдэг байсан нь одоо өргөжсөн NVIDIA.
Үүнээс гадна зах зээлийн үнэлгээний хувьд AMD, Intel, Qualcomm болон бусад технологийн компаниудаас хол хоцорчээ. Арван жилийн өмнө танилцуулсан компанийн алсын хараатай бодлогогүйгээр энэ нь боломжгүй байсан.
Мөн уншина уу: Элон Маскийн TruthGPT-д ирээдүй бий юу?
Гайхалтай эрэлт хэрэгцээ NVIDIA H100 тензор цөм
Капиталжуулалт ингэж өссөний нууц юу вэ? Юуны өмнө, энэ нь чип амжилттай болсон хөрөнгийн биржийн хариу үйлдэл юм NVIDIA H100 Tensor Core нь үүлэн дэд бүтэц, онлайн үйлчилгээ үзүүлдэг тэргүүлэгч компаниудын дунд эрэлт ихтэй байдаг. Эдгээр чипсийг Amazon, Meta болон Microsoft (өөрийн хэрэгцээ болон түншийнхээ хэрэгцээнд зориулж - OpenAI компани). Эдгээр нь ChatGPT эсвэл Dall-E зэрэг хиймэл оюун ухаанд зориулагдсан тооцооллыг хурдасгахад эрчим хүчний хэмнэлттэй байдаг. Энэ бол хурдасгасан тооцооллын хувьд гайхалтай үсрэлт юм. Бид ямар ч ажлын ачаалалд урьд өмнө байгаагүй гүйцэтгэл, өргөтгөх чадвар, аюулгүй байдлыг олж авдаг NVIDIA H100 Tensor Core GPU.
Шилжүүлэгч системийг ашиглах NVIDIA NVLink нь 256 хүртэлх H100 GPU-тай холбогдож ажлын ачааллыг exa хэмжээнд хурдасгах боломжтой. GPU нь олон наяд параметр бүхий хэлний загварыг шийдвэрлэхэд зориулагдсан трансформаторын хөдөлгүүртэй. H100-ийн хосолсон технологийн шинэчлэлүүд нь том хэлний загваруудыг (LLMs) өмнөх үеийнхтэй харьцуулахад гайхалтай 30 дахин хурдасгаж, салбартаа тэргүүлэгч ярианы хиймэл оюун ухааныг бий болгож чадна. Хөгжүүлэгчид үүнийг машин сурахад бараг тохиромжтой гэж үздэг.
Гэсэн хэдий ч H100 гэнэт гарч ирээгүй. Үнэнийг хэлэхэд энэ нь тийм ч их хувьсгал биш юм. NVIDIA, бусад ямар ч компани шиг олон жилийн турш хиймэл оюун ухаанд асар их хөрөнгө оруулалт хийж байна. Үүний үр дүнд GeForce график картын брэндтэй голчлон холбоотой компани хэрэглэгчдийн зах зээлд бараг хобби шиг хандаж чаддаг. Энэ нь мэдээллийн технологийн аваргуудын зах зээлд жинхэнэ хүчийг бий болгодог NVIDIA аль хэдийн тэдэнтэй эн тэнцүү ярьж чадна.
Мөн сонирхолтой: 6G сүлжээ гэж юу вэ, яагаад хэрэгтэй вэ?
Хиймэл оюун ухаан ирээдүй мөн үү?
Өнөөдөр бараг бүх хүн үүнд итгэлтэй байна, тэр ч байтугай энэ салбарын эргэлздэг мэргэжилтнүүд. Одоо энэ нь бараг аксиом, үнэн зөв юм. Хэдийгээр NViDIA 20 жилийн өмнө энэ талаар мэддэг байсан. Би чамайг гайхшруулсан уу?
Техникийн хувьд анхны ойр дотно харилцаа NVIDIA Хиймэл оюун ухаантай болох нь 1999 онд машин сурах тооцооллыг хурдасгах чадвартай GeForce 256 процессор зах зээлд гарч ирэх үед болсон. Гэсэн хэдий ч NVIDIA Зөвхөн 2006 онд CUDA архитектурыг нэвтрүүлснээр хиймэл оюун ухаанд нухацтай хөрөнгө оруулалт хийж эхэлсэн бөгөөд энэ нь график процессоруудын зэрэгцээ боловсруулах чадварыг сургалт, судалгаанд ашиглах боломжийг олгосон.
CUDA гэж юу вэ? Энэ нь програм хангамжид ерөнхий зориулалтын график боловсруулах нэгжийг (GPGPU) ашиглах боломжийг олгодог зэрэгцээ тооцоолох платформ ба хэрэглээний програмчлалын интерфейс (API) гэж хамгийн сайн тодорхойлсон. Энэ аргыг GPU дээр ерөнхий зориулалтын тооцоолол гэж нэрлэдэг. Нэмж дурдахад CUDA нь график процессорын виртуал зааврын багц болон зэрэгцээ тооцоолох элементүүдэд шууд нэвтрэх боломжийг олгодог програм хангамжийн давхарга юм. Энэ нь C, C++, Fortran зэрэг програмчлалын хэлтэй ажиллахад зориулагдсан.
Энэхүү хүртээмжтэй байдал нь график програмчлалын дэвшилтэт ур чадвар шаарддаг Direct3D болон OpenGL зэрэг өмнөх API-уудаас ялгаатай нь зэрэгцээ хөгжүүлэгчдэд GPU нөөцийн давуу талыг ашиглахад хялбар болгодог.
Нэг чухал нээлт бол компаний хангамж юм NVIDIA шинэлэг AlexNet мэдрэлийн сүлжээнд зориулсан тооцоолох хүч. Энэ бол Украйны Алекс Крыжевский Илья Суцкевер, Жеффри Гинтон нартай хамтран бүтээсэн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) юм.
Convolutional Neural Networks (CNNs) нь объектыг таних гол загвар байсаар ирсэн бөгөөд тэдгээр нь удирдахад хялбар, сургахад хялбар хүчирхэг загварууд юм. Тэд сая сая зураг дээр ашиглахад ямар ч түгшүүртэй хэмжээгээр хэт тохирохыг мэдэрдэггүй. Тэдний гүйцэтгэл нь ижил хэмжээтэй стандарт дамжуулагч мэдрэлийн сүлжээнүүдтэй бараг ижил байдаг. Ганц асуудал бол тэдгээрийг өндөр нарийвчлалтай зураг дээр хэрэглэхэд хэцүү байдаг. ImageNet-ийн цар хүрээ нь GPU-д зориулж оновчтой болгох, гүйцэтгэлийг сайжруулахын зэрэгцээ сургалтын цагийг багасгах шинэчлэлийг шаарддаг.
30 оны 2012-р сарын 15,3-нд AlexNet нь ImageNet том хэмжээний харааны таних сорилтод оролцов. Сүлжээ нь эхний таван алдааны сорилд 10,8%-ийн оноо авсан нь -р байранд орсон онооноос %-иар доогуур үзүүлэлт юм.
Анхны ажлын үр дүнд гарсан гол дүгнэлт нь уг загварын нарийн төвөгтэй байдал нь өндөр гүйцэтгэлтэй холбоотой байсан бөгөөд энэ нь тооцооллын хувьд маш өндөр өртөгтэй боловч сургалтын явцад график боловсруулах нэгж (GPU) ашиглах боломжтой болсон.
AlexNet конвульцийн мэдрэлийн сүлжээ нь өөрөө найман давхаргаас бүрддэг; эхний тав нь эвхэгддэг давхаргууд бөгөөд заримынх нь өмнө хамгийн их холбосон давхаргууд, сүүлийн гурав нь бүрэн холбогдсон давхаргууд юм. Сүлжээ нь сүүлийн давхаргаас бусад нь хоёр хувь хуваагдаж, тус бүр нь нэг GPU дээр ажилладаг.
Энэ нь баярлалаа NVIDIA Ихэнх шинжээчид болон эрдэмтэд AlexNet бол маш нарийн төвөгтэй мэдээллийн багц дээр өндөр нарийвчлалд хүрэх чадвартай гайхалтай хүчирхэг загвар гэдэгт итгэдэг. AlexNet нь аливаа объект илрүүлэх даалгаврын тэргүүлэх архитектур бөгөөд хиймэл оюун ухааны асуудалд зориулсан компьютерийн харааны салбарт маш өргөн хэрэглээтэй байж болно. Ирээдүйд AlexNet-ийг дүрслэлийн салбарт CNN-ээс илүү ашиглаж болно.
Мөн сонирхолтой: Bluesky үзэгдэл: ямар төрлийн үйлчилгээ, энэ нь удаан хугацааны туршид байдаг вэ?
Хиймэл оюун ухаан нь зөвхөн лаборатори, мэдээллийн төвүүдэд байдаггүй
В NVIDIA Хэрэглэгчийн төхөөрөмжүүд болон интернетийн зүйлсийн технологид хиймэл оюун ухааны асар их ирээдүйг олж харсан. Өрсөлдөгчид шинэ төрлийн нэгдсэн хэлхээнд илүү өргөн цар хүрээтэй хөрөнгө оруулалт хийхээр дөнгөж эхэлж байгаа ч, NVIDIA аль хэдийн жижигрүүлэхээр ажиллаж байна. Тесла болон бусад автомашины компаниудтай хамтран бүтээсэн Tegra K1 чип нь онцгой ач холбогдолтой байж магадгүй юм.
Tegra K1 процессор нь анхны процессоруудын нэг юм NVIDIA, хөдөлгөөнт болон суулгагдсан төхөөрөмжүүдийн AI програмуудад тусгайлан зориулагдсан. Tegra K1 нь график карт болон системүүдийн цувралтай ижил GPU архитектурыг ашигладаг NVIDIA OpenGL 4.4, DirectX 11.2, CUDA 6.5, OpenCL 1.2 зэрэг график болон тооцооллын стандартуудтай нийцтэй, өндөр гүйцэтгэлтэй GeForce, Quadro болон Tesla. Үүний ачаар Tegra K1 процессор нь гүнзгий мэдрэлийн сүлжээ, бэхжүүлэх сургалт, дүрс, яриа таних, өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх зэрэг дэвшилтэт хиймэл оюун ухааны алгоритмуудыг дэмжих боломжтой. Tegra K1 нь 192 CUDA цөмтэй.
2016 онд NVIDIA гүн мэдрэлийн сүлжээ болон бусад хиймэл оюун ухааны загваруудыг дэмжихийн тулд оновчтой болгосон Паскаль процессоруудын цувралыг гаргасан. Жилийн дотор хиймэл оюун ухаантай холбоотой хэд хэдэн Volta процессорууд зах зээл дээр гарч ирсэн нь илүү үр ашигтай, эрчим хүч хэмнэдэг. 2019 онд NVIDIA дата төв болон суперкомпьютерт зориулсан өндөр хүчин чадалтай компьютерийн сүлжээ үйлдвэрлэгч Mellanox Technologies компанийг худалдан авчээ.
Үүний үр дүнд тэд бүгд процессор ашигладаг NVIDIA. Жишээлбэл, хэрэглээний зах зээл дээр тоглоомчид DLSS дүрсийг сэргээх хувьсгалт алгоритмыг ашигладаг бөгөөд энэ нь график картанд их хэмжээний мөнгө зарцуулахгүйгээр тоглоомонд илүү тод график ашиглах боломжийг олгодог. Бизнесийн зах зээл дээр чипс гэдгийг хүлээн зөвшөөрдөг NVIDIA өрсөлдөгчдийн санал болгож буй зүйлээс олон талаараа. Хэдийгээр Intel болон AMD нь оюуны хувьсгалаар бүрэн унтсан гэсэн үг биш юм.
Мөн сонирхолтой: Хиймэл оюун ухаанд суурилсан шилдэг хэрэгслүүд
Хиймэл оюун ухааны салбарт Intel болон AMD
Шууд өрсөлдөгчдийн талаар ярилцъя NVIDIA зах зээлийн энэ сегментэд. Intel болон AMD энд илүү идэвхтэй ажиллаж байгаа боловч удаан хугацаагаар саатаж байна.
Intel нь хиймэл оюун ухааны технологи, шийдлүүдийн багцаа бэхжүүлэхийн тулд Nervana Systems, Movidius, Mobileye, Habana Labs зэрэг хиймэл оюун ухааны хэд хэдэн компанийг худалдаж авсан. Intel нь Xeon процессор, FPGA, NNP чип, оновчлолын номын сан зэрэг хиймэл оюун ухаанд зориулсан техник хангамж, програм хангамжийн платформуудыг санал болгодог. Intel мөн хиймэл оюун ухааны инноваци, боловсролыг хөгжүүлэхийн тулд төрийн болон хувийн хэвшлийн түншүүдтэй хамтран ажилладаг.
AMD нь хиймэл оюун ухаан болон гүнзгий суралцах хэрэглээний программуудад тохирсон Epyc процессорууд болон Radeon Instinct график картуудыг бүтээсэн. AMD мөн Google зэрэг компаниудтай хамтран ажилладаг. Microsoft, IBM болон Amazon нь хиймэл оюун ухаанд зориулсан үүлэн шийдлүүдийг хангадаг. Мөн AMD нь эрдэм шинжилгээний байгууллагууд болон салбарын байгууллагуудтай хамтран хиймэл оюун ухааны судалгаа, хөгжүүлэлтэд оролцохыг эрмэлздэг. Гэсэн хэдий ч бүх зүйл маш сайн байна NVIDIA Тэднээс аль хэдийн хол түрүүлж байгаа бөгөөд AI алгоритмыг хөгжүүлэх, дэмжих чиглэлээр гаргасан амжилт нь харьцуулашгүй их юм.
Мөн сонирхолтой: Google I/O 2023-ийн хураангуй: Android 14, Pixel болон олон тооны хиймэл оюун ухаан
NVIDIA Хэдэн арван жилийн турш видео тоглоомуудтай холбоотой байсан
Үүнийг бас мартаж болохгүй. NVIDIA нь хэрэглэгчийн болон бизнесийн зах зээлийн хооронд орлогынхоо задаргааг тодорхой заагаагүй боловч компанийн санхүүгийн тайландаа тусгасан үйл ажиллагааны сегментүүдэд үндэслэн тооцоолж болно. NVIDIA Тоглоом, Мэргэжлийн дүрслэл, Дата төв, Автомашин гэсэн дөрвөн үйлдлийн сегментийг тусгаарладаг.
Тоглоомын сегмент нь GeForce видео картууд болон тоглоомын консолуудад зориулсан Tegra чипүүдийн борлуулалтыг багтаасан тул голчлон хэрэглэгчийн зах зээлд төвлөрсөн гэж үзэж болно. Мэргэжлийн дүрслэлийн сегмент нь голчлон бизнесийн зах зээлд төвлөрдөг бөгөөд үүнд Quadro видео картууд болон ажлын станцууд болон мэргэжлийн програмуудад зориулсан RTX чипүүдийн борлуулалт багтдаг. Дата төвийн сегмент нь сервер болон үүлэн үйлчилгээнд зориулсан GPU болон NPU (өөрөөр хэлбэл дараагийн үеийн чипүүд - GPU байхаа больсон, зөвхөн хиймэл оюун ухаанд зориулагдсан) худалдаалдаг тул бизнесийн зах зээлд голчлон анхаардаг. Автомашины сегмент нь мэдээллийн зугаа цэнгэл, бие даасан жолоодлогод зориулсан Tegra болон Drive системийн борлуулалтыг багтаасан тул хэрэглэгчдийн болон бизнесийн зах зээлд чиглэгддэг.
Эдгээр таамаглалд үндэслэн хэрэглээний болон бизнесийн зах зээлээс олсон орлогын нийт орлогод эзлэх хувийг тооцоолох боломжтой. NVIDIA. 2022 оны санхүүгийн хамгийн сүүлийн тайлангаас харахад компанийн орлого NVIDIA Үйл ажиллагааны сегментүүдээр дараах байдалтай байв.
- Тоглоом: 12,9 тэрбум доллар
- Мэргэжлийн дүрслэл: 1,3 тэрбум доллар
- Дата төвүүд: 9,7 тэрбум доллар
- Автомашин: 0,8 тэрбум доллар
- Бусад бүх сегментүүд: 8,7 тэрбум доллар
Нийт орлого NVIDIA 33,4 тэрбум доллар болсон.Хэрэв бид автомашины сегментийг хэрэглэгчийн болон бизнесийн зах зээлийн хооронд ойролцоогоор тэнцүү хуваасан гэж үзвэл дараахь пропорцийг тооцоолж болно.
- Хэрэглээний зах зээлээс олох орлого: (12,9 + 0,4) / 33,4 = 0,4 (40%)
- Бизнесийн зах зээлээс олох орлого: (1,3 + 9,7 + 0,4 + 8,7) / 33,4 = 0,6 (60%)
Энэ нь орлогын 40 орчим хувийг эзэлж байна гэсэн үг NVIDIA хэрэглээний зах зээлээс, 60 орчим хувийг бизнесийн зах зээлээс авдаг. Өөрөөр хэлбэл, гол чиглэл нь бизнесийн сегмент юм. Гэхдээ тоглоомын салбар нэлээд сайн орлого авчирдаг. Хамгийн гол нь тэд жил бүр ургадаг.
Мөн сонирхолтой: Гунигтай хөгшин хүний өдрийн тэмдэглэл: Bing-ийн эсрэг Google
Ирээдүй бидэнд юу авчрах вэ?
Энэ нь ойлгомжтой NVIDIA хиймэл оюун ухааны алгоритмыг боловсруулахад оролцох төлөвлөгөө аль хэдийн бий. Мөн энэ нь шууд өрсөлдөгчдөөсөө хамаагүй өргөн бөгөөд илүү ирээдүйтэй юм.
Зөвхөн сүүлийн сард NVIDIA хиймэл оюун ухаанд олон тооны шинэ хөрөнгө оруулалт хийхээ зарлав. Үүний нэг нь GET3D механизм бөгөөд бодит байдлыг үнэнчээр тусгах янз бүрийн объект, дүрүүдийн цогц гурван хэмжээст загварыг бий болгох чадвартай. GET3D нь нэг график чип ашиглан секундэд 20 орчим объект үүсгэж чаддаг.
Бас нэг сонирхолтой төслийг дурдах хэрэгтэй. Израилийн тухай-1 нь хиймэл оюун ухааны программд зориулагдсан супер компьютер юм NVIDIA Израилийн Шинжлэх ухаан, технологийн яам, Мелланокс компанитай хамтран бүтээгдсэн. Энэхүү машин нь 7 петафлоп гаруй тооцоолох хүчин чадалтай бөгөөд 1000 гаруй GPU ашиглах төлөвтэй байна. NVIDIA A100 тензор цөм. Израиль-1 нь анагаах ухаан, биологи, хими, физик, кибер аюулгүй байдал зэрэг салбарт судалгаа, боловсруулалт хийхэд ашиглагдана. Урт хугацааны хэтийн төлөвийг харгалзан эдгээр нь аль хэдийн маш ирээдүйтэй хөрөнгийн хөрөнгө оруулалт юм.
Мөн өөр нэг төсөл байна - NVIDIA ACE. Энэ нь тоглогчид тоглуулагч бус дүртэй (NPC) байгалийн болон бодит байдлаар харилцах боломжийг олгож, тоглоомын салбарт хувьсгал хийх шинэ технологи юм. Эдгээр дүрүүд тоглогчтой нээлттэй яриа өрнүүлж, түүний сэтгэл хөдлөл, дохио зангаагаар хариу үйлдэл үзүүлэх, тэр ч байтугай өөрийн мэдрэмж, бодлоо илэрхийлэх боломжтой болно. NVIDIA ACE нь хэлний дэвшилтэт загварууд болон хиймэл оюун ухаанд суурилсан дүрс үүсгэгчийг ашигладаг.
Эхний их наяд доллар NVIDIA. Удахгүй дахиад олон байх шиг байна. Бид компанийн ахиц дэвшлийг дагаж, танд мэдэгдэх болно.
Мөн уншина уу:
