Снимка: Istock

„Надявам се, че разбирате, че това не е концерт“, каза президентът на Nvidia Дженсън Хуанг пред толкова голяма публика, че изпълни SAP Center в Сан Хосе. Ето как той представи това, което е може би пълната противоположност на концерт: GTC събитието на компанията. „Пристигнахте на конференция за разработчици. Ще има много наука, описваща алгоритми, компютърна архитектура, математика. Усещам много голяма тежест в стаята; изведнъж сте на грешното място.“

Може да не беше рок концерт, но облеченият в кожено яке 61-годишен главен изпълнителен директор на третата най-ценна компания в света по пазарна капитализация със сигурност имаше доста фенове сред публиката. Компанията стартира през 1993 г. с мисия да изтласка масовите компютри отвъд техните граници. „Ускореното изчисление“ се превърна в обединителен вик за Nvidia: не би ли било чудесно да се правят чипове и платки, които са специализирани, а не за обща цел? Чиповете на Nvidia дават на гладните за графика геймъри инструментите, от които се нуждаят, за да играят игри с по-висока разделителна способност, с по-високо качество и по-висока честота на кадрите.

Може би не е голяма изненада, че главният изпълнителен директор на Nvidia направи паралели с концерт. С една дума мястото беше много концертно. 

Основната бележка в понеделник беше по някакъв начин връщане към първоначалната мисия на компанията. „Искам да ви покажа душата на Nvidia, душата на нашата компания, в пресечната точка на компютърната графика, физиката и изкуствения интелект, всички пресичащи се в един компютър.“

След това, през следващите два часа, Хуанг направи рядко нещо. Всеки, който беше дошъл на основната бележка, очаквайки да види Тим Кук с елегантна, фокусирана върху публиката основна бележка, щеще да бъде разочарован. Като цяло основната бележка беше технологична, изпълнена с акроними и безапелационна конференция за разработчици.

Имаме нужда от по-големи графични процесори

Графичните процесори (GPU) са мястото, където Nvidia започна. Ако някога сте създавали компютър, вероятно си мислите за графична карта, която влиза в PCI слот. Оттам започна пътуването, но оттогава сме изминали дълъг път.

Компанията обяви чисто новата си платформа Blackwell, която е пълно чудовище. Хуанг казва, че ядрото на процесора „избутва границите на физиката колко голям може да бъде един чип“. Той използва комбинира мощността на два чипа, предлагайки скорости от 10 Tbps.

„Тук държа оборудване на стойност около 10 милиарда долара“, каза Хуанг, вдигайки прототип на Blackwell. „Следващият ще струва 5 милиарда долара. За щастие за всички вас, оттам става по-евтино.“ Поставянето на куп от тези чипове заедно може да доведе до наистина впечатляваща мощност.

Предишното поколение GPU, оптимизиран за AI, се наричаше Hopper. Blackwell е между 2 и 30 пъти по-бърз, в зависимост от това как го измервате. Хуанг обясни, че са били необходими 8000 графични процесора, 15 мегавата и 90 дни, за да се създаде моделът GPT-MoE-1.8T. С новата система можете да използвате само 2000 GPU и да използвате 25% от мощността.

Тези графични процесори избутват фантастично количество данни – което е много добро продължение към друга тема, за която Хуанг говори.

Какво следва?

Nvidia пусна нов набор от инструменти за производителите на автомобили, работещи със самоуправляващи автомобили. Компанията вече беше основен играч в роботиката, но удвои своите усилия с нови инструменти за роботици, за да направят своите роботи по-умни.

Компанията също така представи Nvidia NIM, софтуерна платформа, насочена към опростяване на внедряването на AI модели. NIM използва хардуера на Nvidia като основа и има за цел да ускори AI инициативите на компаниите чрез предоставяне на екосистема от готови за AI контейнери. Той поддържа модели от различни източници, включително Nvidia, Google и Hugging Face, и се интегрира с платформи като Amazon SageMaker и Microsoft Azure AI. NIM ще разшири своите възможности с течение на времето, включително инструменти за генериращи AI чатботове.

„Всичко, което можете да дигитализирате: стига да има някаква структура, където можем да приложим някои модели, означава, че можем да научим моделите“, каза Хуанг. „И ако можем да научим моделите, можем да разберем значението. Когато разберем значението, можем също да го генерираме. И ето ни тук, в генеративната AI революция.“

Явно обаче, инвеститорите не бяха впечатлени от конференцията на Nvidia, защото акциите на компанията се понижиха с близо 2% по време на търговията си на извънборсовия пазар.

*Материалът е с аналитичен характер и не е съвет за покупка или продажба на активи на финансовите пазари.