NVIDIA - prima companie din istoria industriei de cipuri, a cărei capitalizare a depășit un trilion de dolari. Care este secretul succesului?
Sunt sigur că mulți dintre voi ați auzit despre companie NVIDIA și cei mai mulți dintre voi îl asociați în mod special cu procesoarele grafice, deoarece sintagma „NVIDIA GeForce” a fost auzit de aproape toată lumea.
NVIDIA a făcut recent istorie financiară în industria IT. Este prima companie de circuite integrate a cărei valoare de piață a depășit un trilion de dolari. Este, de asemenea, a cincea companie din istorie legată de tehnologie care a obținut un succes atât de mare (prin capitalizare de piață). Anterior, doar oamenii se puteau lăuda cu un rating atât de mare Apple, Microsoft, Alphabet (proprietarul Google) și Amazon. De aceea, finanțatorii l-au numit uneori „Clubul celor Patru”, care acum a fost extins NVIDIA.
În plus, în ceea ce privește capitalizarea bursieră, este cu mult în urma AMD, Intel, Qualcomm și a altor companii de tehnologie. Acest lucru nu ar fi fost posibil fără politica vizionară a companiei, introdusă în urmă cu un deceniu.
Citeste si: Există un viitor pentru TruthGPT al lui Elon Musk?
Cerere incredibilă pentru NVIDIA Miez tensor H100
Care este secretul unei asemenea majorări de capitalizare? În primul rând, aceasta este reacția bursei la succesul cipului NVIDIA H100 Tensor Core, care este la mare căutare în rândul furnizorilor de top de infrastructură cloud și servicii online. Aceste cipuri sunt cumpărate de Amazon, Meta și Microsoft (pentru nevoile proprii și ale partenerului său - compania OpenAI). Sunt deosebit de eficiente din punct de vedere energetic în accelerarea calculelor tipice inteligenței artificiale generative, cum ar fi ChatGPT sau Dall-E. Acesta este un salt incredibil de ordin de mărime pentru calculul accelerat. Obținem performanță, scalabilitate și securitate fără precedent pentru orice sarcină de lucru NVIDIA GPU H100 Tensor Core.
Utilizarea unui sistem de comutare NVIDIA NVLink poate fi conectat la până la 256 de GPU-uri H100 pentru a accelera sarcinile de lucru la scară exa. GPU-ul include, de asemenea, un Transformer Engine dedicat pentru rezolvarea modelelor de limbaj cu trilioane de parametri. Inovațiile tehnologice combinate ale modelului H100 pot accelera modelele de limbaj mari (LLM) de 30 de ori incredibil în comparație cu generația anterioară, oferind IA conversațională de vârf în industrie. Dezvoltatorii îl consideră aproape ideal pentru învățarea automată.
Cu toate acestea, H100 nu a apărut de nicăieri. Și, să spun adevărul, nu este deosebit de revoluționar. NVIDIA, ca nicio altă companie, investește resurse uriașe în inteligența artificială de mulți ani. Drept urmare, o companie asociată în principal cu marca de plăci grafice GeForce poate trata piața de consum aproape ca pe un hobby. Acest lucru construiește putere reală pe piața giganților IT, până la urmă NVIDIA pot vorbi deja cu ei ca egali.
Interesant de asemenea: Ce sunt rețelele 6G și de ce sunt necesare?
Este inteligența artificială viitorul?
Astăzi, aproape toată lumea este convinsă de acest lucru, chiar și experții sceptici în acest domeniu. Acum este aproape o axiomă, un truism. Cu toate că NViDIA știa despre asta acum 20 de ani. Te-am surprins?
Din punct de vedere tehnic, primul contact apropiat NVIDIA cu inteligența artificială s-a întâmplat în 1999, când a apărut pe piață procesorul GeForce 256, capabil să accelereze calculele de învățare automată. in orice caz NVIDIA a început să investească serios în inteligența artificială abia în 2006, când a introdus arhitectura CUDA, care a permis utilizarea capacităților de procesare paralelă ale procesoarelor grafice pentru instruire și cercetare.
Ce este CUDA? Cel mai bine este definit ca o platformă de calcul paralelă și o interfață de programare a aplicațiilor (API) care permite software-ului să utilizeze unități de procesare grafică de uz general (GPGPU). Această abordare se numește computer de uz general pe GPU. În plus, CUDA este un strat software care oferă acces direct la setul de instrucțiuni virtuale și la elementele de calcul paralele ale procesorului grafic. Este proiectat să funcționeze cu limbaje de programare precum C, C++ și Fortran.
Această accesibilitate face mai ușor pentru dezvoltatorii paraleli să profite de resursele GPU, spre deosebire de API-urile anterioare, cum ar fi Direct3D și OpenGL, care necesitau abilități avansate de programare grafică.
O descoperire importantă a fost furnizarea de către companie NVIDIA putere de calcul pentru revoluționara rețea neuronală AlexNet. Este o rețea neuronală convoluțională (CNN), dezvoltată de ucraineanul Alex Kryzhevskyi în colaborare cu Ilya Sutzkever și Jeffrey Ginton.
Rețelele neuronale convoluționale (CNN) au fost întotdeauna modelul de bază pentru recunoașterea obiectelor – sunt modele puternice, ușor de controlat și chiar mai ușor de antrenat. Ele nu se confruntă cu supraadaptarea într-o măsură alarmantă atunci când sunt utilizate pe milioane de imagini. Performanța lor este aproape identică cu cea a rețelelor neuronale de tip feed-forward standard de aceeași dimensiune. Singura problemă este că sunt greu de aplicat imaginilor de înaltă rezoluție. Amploarea ImageNet a necesitat inovații care să fie optimizate pentru GPU și să reducă timpul de antrenament, îmbunătățind în același timp performanța.
Pe 30 septembrie 2012, AlexNet a participat la ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. Rețeaua a obținut un scor de 15,3% în topul celor cinci erori, cu peste 10,8% mai mic decât scorul de pe locul doi.
Concluzia principală din lucrarea originală a fost că complexitatea modelului s-a datorat performanței sale ridicate, care era, de asemenea, foarte costisitoare din punct de vedere computațional, dar posibilă prin utilizarea unităților de procesare grafică (GPU) în timpul procesului de instruire.
Rețeaua neuronală convoluțională AlexNet în sine constă din opt straturi; primele cinci sunt straturi convoluționale, dintre care unele sunt precedate de straturi maxim cuplate, iar ultimele trei sunt straturi complet conectate. Rețeaua, cu excepția ultimului strat, este împărțită în două copii, fiecare rulând pe un singur GPU.
Adică datorită NVIDIA și totuși, majoritatea experților și oamenilor de știință cred că AlexNet este un model incredibil de puternic capabil să atingă o precizie ridicată pe seturi de date foarte complexe. AlexNet este arhitectura lider pentru orice sarcină de detectare a obiectelor și poate avea aplicații foarte largi în sectorul viziunii computerizate pentru probleme de inteligență artificială. În viitor, AlexNet poate fi folosit mai mult decât CNN în domeniul imagisticii.
Interesant de asemenea: Fenomenul Bluesky: ce fel de serviciu și este de mult timp?
Inteligența artificială nu este doar în laboratoare și centre de date
В NVIDIA am văzut perspective mari pentru AI și în tehnologiile dispozitivelor de consum și Internetul obiectelor. În timp ce concurenții abia încep să ia în considerare investițiile mai larg într-un nou tip de circuit integrat, NVIDIA lucrează deja la miniaturizarea lor. Cipul Tegra K1, dezvoltat în cooperare cu Tesla și alte companii auto, este probabil deosebit de important.
Procesorul Tegra K1 este unul dintre primele procesoare NVIDIA, conceput special pentru aplicații AI în dispozitive mobile și încorporate. Tegra K1 folosește aceeași arhitectură GPU ca și seria de plăci grafice și sisteme NVIDIA GeForce, Quadro și Tesla, care oferă performanță ridicată și compatibilitate cu standardele grafice și de calcul precum OpenGL 4.4, DirectX 11.2, CUDA 6.5 și OpenCL 1.2. Datorită acestui fapt, procesorul Tegra K1 poate suporta algoritmi avansați de inteligență artificială, cum ar fi rețele neuronale profunde, învățare prin consolidare, recunoaștere a imaginii și a vorbirii și analiza datelor. Tegra K1 are 192 de nuclee CUDA.
În 2016 NVIDIA a lansat o serie de procesoare Pascal optimizate pentru a susține rețele neuronale profunde și alte modele de inteligență artificială. În decurs de un an au apărut pe piață o serie de procesoare Volta pentru aplicații legate de inteligența artificială, care sunt și mai eficiente și mai economisitoare de energie. În 2019 NVIDIA cumpără Mellanox Technologies, un producător de rețele de computere de înaltă performanță pentru centre de date și supercomputere.
Drept urmare, toți folosesc procesoare NVIDIA. Pe piața de consum, de exemplu, jucătorii folosesc algoritmul revoluționar de reconstrucție a imaginii DLSS, care le permite să se bucure de o grafică mai clară în jocuri fără a cheltui mulți bani pe o placă grafică. Pe piața de afaceri, este recunoscut că cipurile NVIDIA în multe feluri dincolo de ceea ce oferă concurenții. Deși nu este că Intel și AMD au adormit complet prin revoluția intelectuală.
Interesant de asemenea: Cele mai bune instrumente bazate pe inteligența artificială
Intel și AMD în domeniul inteligenței artificiale
Să vorbim despre concurenții direcți NVIDIA pe acest segment de piata. Intel și AMD lucrează aici din ce în ce mai activ, dar cu o mare întârziere.
Intel a achiziționat mai multe companii AI, cum ar fi Nervana Systems, Movidius, Mobileye și Habana Labs, pentru a-și consolida portofoliul de tehnologii și soluții AI. Intel oferă, de asemenea, platforme hardware și software pentru inteligența artificială, cum ar fi procesoare Xeon, FPGA, cipuri NNP și biblioteci de optimizare. Intel lucrează, de asemenea, cu parteneri din sectorul public și privat pentru a promova inovarea și educația AI.
AMD a dezvoltat o serie de procesoare Epyc și plăci grafice Radeon Instinct care sunt optimizate pentru AI și aplicații de deep learning. AMD lucrează și cu companii precum Google, Microsoft, IBM și Amazon, oferind soluții cloud pentru AI. AMD se străduiește, de asemenea, să participe la cercetarea și dezvoltarea AI prin parteneriate cu instituții academice și organizații din industrie. Totuși, totul este foarte bine NVIDIA deja cu mult înaintea lor, iar succesul său în domeniul dezvoltării și suportării algoritmilor AI este incomparabil mai mare.
Interesant de asemenea: Rezumatul Google I/O 2023: Android 14, Pixel și multă IA
NVIDIA a fost asociat cu jocurile video de zeci de ani
Nici asta nu trebuie uitat. NVIDIA nu oferă o defalcare exactă a veniturilor sale între piețele de consum și cele de afaceri, dar acestea pot fi estimate pe baza segmentelor operaționale pe care compania le dezvăluie în situațiile sale financiare. NVIDIA separă patru segmente de operare: jocuri, vizualizare profesională, centre de date și automobile.
Se poate presupune că segmentul de jocuri este axat în principal pe piața de consum, deoarece include vânzarea de plăci video GeForce și cipuri Tegra pentru console de jocuri. Segmentul de vizualizare profesională este axat în principal pe piața de afaceri, deoarece include vânzarea de plăci video Quadro și cipuri RTX pentru stații de lucru și aplicații profesionale. Segmentul centrelor de date este, de asemenea, axat în principal pe piața de afaceri, deoarece include vânzarea de GPU-uri și NPU-uri (adică cipuri de generație următoare - nu mai GPU-uri, ci concepute exclusiv pentru AI) pentru servere și servicii cloud. Segmentul auto vizează atât piețele de consum, cât și piețele de afaceri, deoarece include vânzările de sisteme Tegra și Drive pentru infotainment și conducere autonomă.
Pe baza acestor ipoteze, este posibil să se estimeze ponderea veniturilor de pe piețele de consum și de afaceri în veniturile totale NVIDIA. Potrivit celui mai recent raport financiar pentru anul 2022, veniturile companiei NVIDIA pe segmente operaționale au fost următoarele:
- Jocuri: 12,9 miliarde de dolari
- Vizualizare profesională: 1,3 miliarde de dolari
- Centre de date: 9,7 miliarde de dolari
- Automobile: 0,8 miliarde de dolari
- Toate celelalte segmente: 8,7 miliarde USD
Venit total NVIDIA s-a ridicat la 33,4 miliarde USD Dacă presupunem că segmentul auto este împărțit aproximativ în mod egal între piața de consum și cea de afaceri, se pot calcula următoarele proporții:
- Venituri de pe piața de consum: (12,9 + 0,4) / 33,4 = 0,4 (40%)
- Venituri de pe piața de afaceri: (1,3 + 9,7 + 0,4 + 8,7) / 33,4 = 0,6 (60%)
Aceasta înseamnă că aproximativ 40% din venit NVIDIA provine din piața de consum, iar aproximativ 60% din piața de afaceri. Adică direcția principală este segmentul de afaceri. Dar industria jocurilor aduce și venituri destul de bune. Cel mai important lucru este că cresc în fiecare an.
Interesant de asemenea: Jurnalul unui vechi geek morocănos: Bing vs Google
Ce ne va aduce viitorul?
Este evident ca NVIDIA există deja un plan de participare la dezvoltarea algoritmilor de inteligență artificială. Și este mult mai larg și mai promițător decât oricare dintre concurenții săi direcți.
Doar în ultima lună NVIDIA a anunțat numeroase noi investiții în inteligența artificială. Unul dintre ele este mecanismul GET3D, care este capabil să genereze modele tridimensionale complexe ale diferitelor obiecte și personaje care reflectă fidel realitatea. GET3D poate genera aproximativ 20 de obiecte pe secundă folosind un singur cip grafic.
Mai trebuie menționat un proiect interesant. Despre Israel-1 este un supercalculator pentru programe de inteligență artificială, care NVIDIA este creat în cooperare cu Ministerul Științei și Tehnologiei din Israel și compania Mellanox. Se așteaptă ca mașina să aibă mai mult de 7 petaflopi de putere de calcul și să utilizeze mai mult de 1000 de GPU-uri NVIDIA Miez tensor A100. Israel-1 va fi utilizat pentru cercetare și dezvoltare în domenii precum medicină, biologie, chimie, fizică și securitate cibernetică. Și acestea sunt deja investiții de capital foarte promițătoare, având în vedere perspectivele pe termen lung.
De asemenea, există deja un alt proiect - NVIDIA AS. Este o nouă tehnologie care este setat să revoluționeze industria jocurilor de noroc, permițând jucătorului să interacționeze cu un personaj non-player (NPC) într-un mod natural și realist. Aceste personaje vor putea să conducă un dialog deschis cu jucătorul, să reacționeze la emoțiile și gesturile sale și chiar să-și exprime propriile sentimente și gânduri. NVIDIA ACE folosește modele de limbaj avansate și generatoare de imagini bazate pe inteligență artificială.
Primul trilion de dolari în NVIDIA. Se pare că vor fi mai multe în curând. Ne vom asigura că urmărim progresul companiei și vă vom anunța.
Citeste si: