Момент iPhone от Nvidia AI уже здесь
Сегодня на мартовской конференции GTC генеральный директор Nvidia Хуан Ренсюнь произнес золотое предложение: «Время iPhone для искусственного интеллекта пришло».
Теперь, по прошествии 5 месяцев, точнее сказать, что, возможно, золотое предложение Хуан Ренсюня можно переписать как «Время iPhone от Nvidia AI пришло».
Взрыв генеративного ИИ дал людям представление о следующем выходе, и бесчисленные технологические гиганты изо всех сил пытаются выйти на путь генеративного ИИ, пытаясь открыть эту технологическую дверь, полную возможностей.
Но идеи очень субъективны, реальность очень объективна.Вычислительная мощность, модели и данные всегда были тремя основными элементами разработки ИИ.Вычислительная мощность, представленная чипами ИИ, является не только краеугольным камнем искусственного интеллекта, но и ключевым моментом. чтобы открыть дверь к этой технологии.
И теперь ключ к будущему находится в руках Nvidia.
Пятьдесят восемь лет назад Гордон Мур, один из основателей компании Intel, предложил знаменитый закон Мура, основанный на собранных с 1959 по 1965 год данных о количестве транзисторов в интегральных схемах.
Количество транзисторов, которые можно разместить на интегральной схеме, удваивается примерно каждые два года.
Затем появились новые экстраполяции, и двухлетний интервал сократился до 18 месяцев.
Под действием закона Мура производительность процессоров и графических процессоров достигла экспоненциального роста.После 2000 года процессор перешел от одноядерного к многоядерному, а количество ядер значительно увеличилось.
Обучение и обоснование глубокого обучения ИИ в значительной степени опираются на матричные вычисления и вычисления с плавающей запятой, что предъявляет чрезвычайно высокие требования к вычислительной мощности. «Высокопроизводительная вычислительная платформа».
Кроме того, преимущества высокоскоростной полосы пропускания памяти, масштабируемого пула вычислительных мощностей, специально оптимизированной среды глубокого обучения и поддержки облачного развертывания также прочно утвердили основную позицию вычислительной мощности графического процессора в эпоху искусственного интеллекта.
Основанная в апреле 1993 года, компания Nvidia начинала с графических процессоров и постепенно стала лидером в области высокопроизводительных вычислений благодаря постоянным инновациям и разработкам.
Согласно отчету о статистике рынка графических процессоров, опубликованному Jon Peddie Research, Nvidia занимает первое место с долей рынка 84%, за ней следуют AMD с 12% и Intel с 4%.
И A100, и H100 — это графические процессоры Nvidia высшего уровня для центров обработки данных, специально разработанные для вычислений с использованием искусственного интеллекта. С точки зрения обучения и рассуждения крупномасштабных нейронных сетей их производительность намного превосходит показатели других конкурентов. Два топовых чипа в руках Nvidia.
С начала этого года Nvidia сосредоточилась на том, «чем больше вы покупаете, тем больше вы экономите», и очень умело и «интимно» выпустила различные итеративно обновляемые графические процессоры.
В марте Nvidia выпустила четыре чипа вывода искусственного интеллекта: графический процессор H100 NVL, графический процессор с тензорными ядрами L4, графический процессор L40 и NVIDIA Grace Hopper.
Два месяца спустя, на майской компьютерной выставке в Тайбэе, Хуан Ренсюнь представил суперкомпьютер DGX GH200, состоящий из 256 суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper.
Всего две недели назад Хуан Ренсюнь выпустил новую версию GH200 Grace Hopper, оснащенную памятью HBM3e, которая также является первым в мире чипом графического процессора, оснащенным памятью HBM3e.
Память HBM3e — это новый тип технологии памяти с высокой пропускной способностью. С точки зрения скорости вычислений HBM3e может быть на 50 % быстрее, чем скорость вычислений HBM3, обеспечивая максимальную скорость передачи данных 5 ТБ/с.
Обучение и рассуждение — два очень важных этапа больших моделей ИИ, и именно в этом GH200 хорош. По мнению Хуан Жэньсюня, типичным сценарием применения GH200 в будущем будет модель большого языка, а «ускоренные вычисления» и «вычисления с использованием искусственного интеллекта» постепенно заменят «общие вычисления» традиционных графических процессоров x86.
Многочисленные случаи в прошлом доказали, что как только отличная экосистема будет построена во рву, аутсайдеры одержат верх в конкурентной борьбе.
Сильная экосистема Nvidia, естественно, требует сертификации конкурентов.
Он обнаружил, что самым большим преимуществом Nvidia является не только сам чип, но и то, что у Nvidia есть большое сообщество и распределительный центр с большим количеством отличных программистов по искусственному интеллекту.
CUDA — это платформа параллельных вычислений и модель программирования на основе графических процессоров производства Nvidia, цель которой — облегчить участие большего количества технического персонала в разработке.
Разработчики могут вызывать API-интерфейсы CUDA через языки высокого уровня, такие как C/C++ и Fortan, для выполнения параллельного программирования и высокопроизводительных вычислений.Создание этой экосистемы заставляет многих разработчиков полагаться на CUDA.
Ранее Хуан Ренсюнь сообщил внешнему миру, что CUDA имеет более 4 миллионов разработчиков и более 3000 приложений по всему миру, а совокупное количество загрузок CUDA достигло 40 миллионов раз.В мире 40 000 крупных предприятий используют продукты NVIDIA для ускоренные вычисления.15 000 стартапов построены на платформе NVIDIA.
Огромное число отражает значительное преимущество Nvidia как первопроходца.
Два конца транзакции: один конец подключен к продавцу, а другой конец подключен к покупателю.
В апреле сторонник «двойных стандартов» Маск совместно подписал запрет на обучение ИИ, одновременно тайно привлекая 10 000 графических процессоров для разработки больших моделей, и даже публично жаловался на X: «Похоже, что все и каждая собака покупает графический процессор». ".
В прошлом месяце председатель Oracle публично заявил, что Oracle потратит миллиарды долларов на покупку графических процессоров Nvidia, чтобы расширить услуги облачных вычислений для новой волны компаний, занимающихся искусственным интеллектом.
На пути генеративного ИИ, где вы гоняетесь друг за другом, присутствует также беспокойство по поводу поиска «фишек» в стране.
Согласно отчету британской газеты Financial Times, китайские интернет-гиганты изо всех сил пытаются заполучить высокопроизводительные ИИ-чипы Nvidia, заказы на которые в этом и следующем году составят до 5 миллиардов долларов США.
Среди них Baidu, Tencent, Alibaba и ByteDance в этом году разместили платежные поручения Nvidia на общую сумму 1 миллиард долларов США, закупив в общей сложности 100 000 процессоров A800, что эквивалентно цене 10 000 долларов США за чип A800, и доставив оставшиеся 400 000 чипов. в следующем году – сто миллионов долларов США.
Следует отметить, что А800 по сути является «кастрированной версией» А100. Из-за последствий политики, принятой в августе прошлого года, Nvidia может запустить только неограниченную альтернативную версию для материкового рынка Китая.
Многие представители отрасли считают, что графические процессоры стали признанным дефицитным товаром на рынке, и ситуацию с труднодоступными чипами по-прежнему будет трудно улучшить в ближайшие год-два.
Таким образом, в условиях постоянной погони за дефицитом графических процессоров, графические процессоры Nvidia даже стали твердой валютой для некоторых стартапов в области искусственного интеллекта.
CoreWeave, стартапу, занимающемуся облачными вычислениями, было непросто получить кредит на запуск. Но «не смотрите на лицо монаха, чтобы увидеть лицо Будды», благодаря статусу инвестора Nvidia CoreWeave может даже использовать графический процессор H100 в качестве залога и легко получить кредит в размере 2,3 миллиарда долларов США.
С точки зрения кредитора, это, естественно, не будет убыточным бизнесом.
С одной стороны, этот кредит позволит CoreWeave быстро расширить свои вычислительные мощности и мощности, а также повысить свою способность погашать кредит. С другой стороны, Nvidia выпустит больше итеративных графических процессоров в следующем году. Кредиты CoreWeave также может воспользоваться этой возможностью. захватить графические процессоры.
Как упоминалось ранее, поскольку ведущие производители не могут захватить графические процессоры на рынке, ситуация с недостаточно сильными стартапами в области искусственного интеллекта, очевидно, вызывает еще большую тревогу.
С тех пор некоторым умным стартапам в области искусственного интеллекта остается только найти другой путь, держаться вместе, чтобы согреться, и инвестировать в руки Nvidia.
В июне этого года стартап в области искусственного интеллекта Inflection AI официально объявил о завершении нового раунда финансирования на сумму 1,3 млрд долларов США.Стоит отметить, что NVIDIA впервые появилась в новом инвестиционном списке.
Inflection AI заявила, что вместе с партнерами CoreWeave и NVIDIA построит крупнейший в мире кластер искусственного интеллекта.
Казалось бы, счастливый альянс больше похож на беспомощный выбор. Генеральный директор Inflection AI Мустафа Сулейман заявил в интервью New York Times: «Компания не обязана использовать продукты Nvidia, но конкуренты не предоставили жизнеспособных альтернатив».
Фактически, Inflection AI делает все возможное, чтобы построить современный суперкомпьютер, состоящий из почти 700 процессоров Intel Xeon в четырехузловом стоечном сервере, оснащенном 22 000 графических процессоров H100.
Такому огромному количеству графических процессоров можно позавидовать, но трудно не напомнить людям о стратегии приоритетного предоставления графических процессоров Nvidia, которая гласит: «не допускать перетекания жира и воды к посторонним».
Конечно, с весенним ветерком генеративного искусственного интеллекта, глобальные поставки графических процессоров в дефиците, а цены растут.Nvidia также зарабатывает много денег на этой волне искусственного интеллекта.
В конце прошлого года источники сообщили Рэймонду Джеймсу из инвестиционно-банковской компании, что стоимость графического процессора H100 составляла 3320 долларов США (в настоящее время около 24 181 юаней), в то время как Nvidia решила продавать его по цене от 25 000 до 30 000 долларов США (в настоящее время около 182 000 юаней). до 219 000 юаней).Продайте эти графические процессоры.
Хотя это утверждение может не учитывать другие затраты, такие как транспортировка и логистика, а только с точки зрения соотношения себестоимости производства и цены продажи, графический процессор NVIDIA H100 является просто «супер дойной коровой».
Кроме того, по данным зарубежного СМИ Tomshardware, в этом году Nvidia планирует продать более 550 000 графических процессоров H100. Если это правда, то это означает, что доходы Nvidia только от графического процессора H100 уже являются астрономическими.
Генеративный искусственный интеллект принес Nvidia больше сюрпризов.
В этом году Nvidia исполняется тридцатый год. В последний день мая Nvidia стала первой в мире компанией по производству чипов с рыночной стоимостью более 1 триллиона долларов. Это также девятая технологическая компания в истории, которая вышла на рыночную стоимость в триллион долларов. клуб.
Финансовый отчет за первый квартал 2024 финансового года показывает, что выручка Nvidia в первом квартале составила 7,192 миллиарда долларов США, что на 19% больше, чем в 6,051 миллиарда долларов США в предыдущем квартале, а чистая прибыль составила 2,043 миллиарда долларов США. и выручка Оба превзошли ожидания аналитиков Уолл-стрит.
Кроме того, ожидается, что финансовый отчет за второй финансовый квартал, опубликованный 24 числа этого месяца, превысит $10 млрд. На момент публикации рыночная стоимость Nvidia достигла $1,16 трлн, а соотношение цены и прибыли достигло 244,09. темпы роста продолжают оставаться оптимистичными.
В июне этого года Жень-Сунь Хуан, который был одет в выпускное платье, был приглашен принять участие в выпускной речи Национального Тайваньского университета и использовал свой опыт прошлой жизни, чтобы послать послание выпускникам!
Что бы это ни было, идите за ним изо всех сил, бегите! Не идите медленно.
Будь то бег за едой или то, что другие не рассматривают его как еду.
Вы часто не знаете, в какой ситуации находитесь, поэтому продолжайте бежать, несмотря ни на что.
Возможность истории мимолетна, и путь графического процессора обречен на то, чтобы победитель получил все.
Хуан Жэньсюнь, который бешено бежал, воспользовался возможностью ИИ и заставил Nvidia, которая родилась в придорожном сетевом ресторане, успешно войти в клуб с оборотом в триллион долларов, став крупнейшим победителем этой волны ИИ и будет продолжать возглавить эту эпоху.
#Добро пожаловать в официальный публичный аккаунт Айфанер в WeChat: Айфанер (идентификатор WeChat: ifanr), в ближайшее время вам будет представлен более интересный контент.
Ай Фанер | Оригинальная ссылка · Просмотреть комментарии · Sina Weibo