NVIDIA - капиталдандыру триллион доллардан асатын чип индустриясы тарихындағы бірінші компания. Табыстың сыры неде?
Сіздердің көпшілігіңіз компания туралы естігеніңізге сенімдімін NVIDIA және сіздердің көпшілігіңіз оны графикалық процессорлармен байланыстырады, өйткені «NVIDIA GeForce» барлығы дерлік естіген.
NVIDIA жақында IT индустриясының қаржылық тарихын жасады. Бұл нарықтық құны триллион доллардан асқан алғашқы интегралды схема компаниясы. Бұл сондай-ақ тарихтағы осындай үлкен (нарықтық капиталдандыру бойынша) табысқа қол жеткізген технологиямен байланысты бесінші компания. Бұрын мұндай жоғары рейтингпен тек адамдар ғана мақтана алатын Apple, Microsoft, Alphabet (Google иесі) және Amazon. Сондықтан қаржыгерлер оны кейде кеңейтілген «Төрттік клуб» деп атады NVIDIA.
Сонымен қатар, нарықтық капиталдандыру бойынша ол AMD, Intel, Qualcomm және басқа да технологиялық компаниялардан әлдеқайда артта қалды. Бұл компанияның он жыл бұрын енгізілген көреген саясаты болмаса мүмкін емес еді.
Сондай-ақ оқыңыз: Илон Масктың TruthGPT болашағы бар ма?
Керемет сұраныс NVIDIA H100 тензор ядросы
Капиталдандырудың мұндай өсу сыры неде? Ең алдымен, бұл чиптің сәттілігіне қор биржасының реакциясы NVIDIA H100 Tensor Core, бұлтты инфрақұрылым мен онлайн қызметтердің жетекші провайдерлері арасында жоғары сұранысқа ие. Бұл чиптерді Amazon, Meta және сатып алады Microsoft (өзінің және серіктесінің қажеттіліктері үшін - OpenAI компаниясы). Олар ChatGPT немесе Dall-E сияқты генеративті жасанды интеллектке тән есептеулерді жеделдетуде әсіресе энергияны үнемдейді. Бұл жеделдетілген есептеулер үшін үлкен дәрежедегі керемет секіріс. Біз кез келген жұмыс жүктемесі үшін бұрын-соңды болмаған өнімділікке, масштабтауға және қауіпсіздікке ие боламыз NVIDIA H100 тензорлық негізгі графикалық процессоры.
Коммутация жүйесін қолдану NVIDIA NVLink EXA масштабында жұмыс жүктемелерін жеделдету үшін 256 H100 графикалық процессорларына қосылуы мүмкін. GPU сонымен қатар триллиондаған параметрлері бар тіл үлгілерін шешуге арналған арнайы трансформатор қозғалтқышын қамтиды. H100 біріктірілген технология инновациялары алдыңғы буынмен салыстырғанда үлкен тілдік модельдерді (LLM) керемет 30 есе жылдамдатуы мүмкін, бұл салада жетекші сөйлесу AI ұсынады. Әзірлеушілер оны машиналық оқыту үшін өте қолайлы деп санайды.
Дегенмен, H100 кездейсоқ пайда болған жоқ. Және, шынын айтқанда, бұл әсіресе революциялық емес. NVIDIA, басқа ешбір компания сияқты, көптеген жылдар бойы жасанды интеллектке орасан зор ресурстарды инвестициялады. Нәтижесінде, негізінен GeForce графикалық карта брендімен байланысты компания тұтынушы нарығын хобби сияқты қабылдай алады. Бұл IT-гиганттары нарығында нақты қуатты қалыптастырады NVIDIA олармен теңдей сөйлесе алады.
Сондай-ақ қызықты: 6G желілері дегеніміз не және олар не үшін қажет?
Жасанды интеллект болашақ па?
Бүгінгі күні барлығы дерлік бұған сенімді, тіпті осы саладағы скептикалық сарапшылар да. Қазір бұл дерлік аксиома, труизм. Дегенмен NViDIA бұл туралы 20 жыл бұрын білген. Мен сені таң қалдырдым ба?
Техникалық тұрғыдан бірінші жақын байланыс NVIDIA жасанды интеллектпен 1999 жылы, машиналық оқыту есептеулерін жеделдетуге қабілетті GeForce 256 процессоры нарықта пайда болған кезде болды. Дегенмен NVIDIA жасанды интеллектке байыпты инвестициялауды тек 2006 жылы CUDA архитектурасын енгізген кезде бастады, бұл графикалық процессорлардың оқу және зерттеу үшін параллельді өңдеу мүмкіндіктерін пайдалануға мүмкіндік берді.
CUDA дегеніміз не? Ол бағдарламалық жасақтамаға жалпы мақсаттағы графикалық өңдеу бірліктерін (GPGPU) пайдалануға мүмкіндік беретін параллельді есептеу платформасы және қолданбалы бағдарламалау интерфейсі (API) ретінде жақсы анықталған. Бұл тәсіл графикалық процессорлардағы жалпы мақсаттағы есептеулер деп аталады. Сонымен қатар, CUDA графикалық процессордың виртуалды командалар жиынына және параллельді есептеу элементтеріне тікелей қатынауды қамтамасыз ететін бағдарламалық деңгей болып табылады. Ол C, C++ және Fortran сияқты бағдарламалау тілдерімен жұмыс істеуге арналған.
Дәл осы қол жетімділік параллельді әзірлеушілерге графикалық бағдарламалау дағдыларын қажет ететін Direct3D және OpenGL сияқты алдыңғы API интерфейстерінен айырмашылығы, GPU ресурстарының артықшылықтарын пайдалануды жеңілдетеді.
Маңызды серпіліс компанияның қамтамасыз етуі болды NVIDIA жаңа AlexNet нейрондық желісі үшін есептеу қуаты. Бұл украиндық Алекс Крыжевский Илья Суцкевер және Джеффри Гинтонмен бірлесіп әзірлеген конволюционды нейрондық желі (CNN).
Конволюционды нейрондық желілер (CNN) әрқашан объектіні тану үшін негізгі үлгі болды — олар басқаруға оңай және үйретуге оңай болатын қуатты модельдер. Олар миллиондаған кескіндерде қолданылған кезде ешқандай алаңдатарлық дәрежеде шамадан тыс қиюды сезбейді. Олардың өнімділігі бірдей өлшемдегі стандартты нейрондық желілермен дерлік бірдей. Жалғыз мәселе - оларды жоғары ажыратымдылықтағы кескіндерге қолдану қиын. ImageNet ауқымы графикалық процессорлар үшін оңтайландырылатын және өнімділікті жақсарта отырып, оқу уақытын қысқартатын жаңалықтарды қажет етті.
30 жылдың 2012 қыркүйегінде AlexNet ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge сайысына қатысты. Желі бес қателік сынағында 15,3% ұпай жинады, бұл екінші орын алған ұпайдан 10,8% төмен.
Түпнұсқа жұмыстан жасалған негізгі қорытынды модельдің күрделілігі оның жоғары өнімділігіне байланысты болды, бұл да өте есептеу үшін өте қымбат болды, бірақ оқу процесінде графикалық өңдеу блоктарын (GPU) пайдалану арқылы мүмкін болды.
AlexNet конволюциялық нейрондық желісінің өзі сегіз қабаттан тұрады; алғашқы бесеуі конволюционды қабаттар, олардың кейбіреулерінің алдында максималды байланысқан қабаттар, ал соңғы үшеуі толығымен қосылған қабаттар. Соңғы қабаттан басқа желі әрқайсысы бір графикалық процессорда жұмыс істейтін екі көшірмеге бөлінген.
Яғни, соның арқасында NVIDIA және әлі де көптеген сарапшылар мен ғалымдар AlexNet өте күрделі деректер жиынында жоғары дәлдікке қол жеткізе алатын керемет қуатты модель деп санайды. AlexNet кез келген нысанды анықтау тапсырмасына арналған жетекші архитектура болып табылады және жасанды интеллект мәселелеріне арналған компьютерлік көру секторында өте кең қолданбаларға ие болуы мүмкін. Болашақта AlexNet бейнелеу саласында CNN-ге қарағанда көбірек қолданылуы мүмкін.
Сондай-ақ қызықты: Bluesky феномені: қандай қызмет түрі және ол ұзақ уақыт бойы?
Жасанды интеллект тек зертханалар мен деректер орталықтарында ғана емес
В NVIDIA тұтынушы құрылғыларының технологиялары мен заттар интернетінде де АИ-дің үлкен болашағын көрді. Бәсекелестер интегралдық микросхемалардың жаңа түріне көбірек инвестициялауды енді ғана қарастыра бастағанымен, NVIDIA қазірдің өзінде оларды миниатюризациялау бойынша жұмыс істеп жатыр. Tesla және басқа автомобиль компанияларымен бірлесіп жасалған Tegra K1 чипі әсіресе маңызды болуы мүмкін.
Tegra K1 процессоры алғашқы процессорлардың бірі болып табылады NVIDIA, мобильді және ендірілген құрылғылардағы AI қолданбалары үшін арнайы әзірленген. Tegra K1 графикалық карталар мен жүйелер сериясы сияқты GPU архитектурасын пайдаланады NVIDIA OpenGL 4.4, DirectX 11.2, CUDA 6.5 және OpenCL 1.2 сияқты графика және есептеу стандарттарымен жоғары өнімділік пен үйлесімділікті қамтамасыз ететін GeForce, Quadro және Tesla. Осының арқасында Tegra K1 процессоры терең нейрондық желілер, күшейтілген оқыту, сурет пен сөзді тану және деректерді талдау сияқты жасанды интеллекттің озық алгоритмдерін қолдай алады. Tegra K1-де 192 CUDA ядросы бар.
2016 жылы NVIDIA терең нейрондық желілерді және басқа жасанды интеллект үлгілерін қолдау үшін оңтайландырылған Паскаль процессорларының сериясын шығарды. Бір жылдың ішінде нарықта жасанды интеллектке қатысты қосымшаларға арналған Volta процессорларының сериясы пайда болды, олар одан да тиімді және энергияны үнемдейді. 2019 жылы NVIDIA деректер орталықтары мен суперкомпьютерлерге арналған өнімділігі жоғары компьютерлік желілерді өндіруші Mellanox Technologies компаниясын сатып алады.
Нәтижесінде олардың барлығы процессорларды пайдаланады NVIDIA. Тұтыну нарығында, мысалы, ойыншылар графикалық картаға көп ақша жұмсамай-ақ ойындарда айқынырақ графиканы тамашалауға мүмкіндік беретін революциялық DLSS кескінді қайта құру алгоритмін пайдаланады. Бизнес нарығында чипсы деп танылады NVIDIA көптеген жолдармен бәсекелестер ұсынатын нәрселерден тыс. Дегенмен, Intel және AMD интеллектуалдық революция арқылы толығымен ұйықтады.
Сондай-ақ қызықты: Жасанды интеллектке негізделген ең жақсы құралдар
Жасанды интеллект саласындағы Intel және AMD
Тікелей бәсекелестер туралы айтайық NVIDIA осы нарық сегментінде. Мұнда Intel және AMD барған сайын белсенді жұмыс істейді, бірақ ұзақ кідіріспен.
Intel AI технологиялары мен шешімдерінің портфолиосын нығайту үшін Nervana Systems, Movidius, Mobileye және Habana Labs сияқты бірнеше AI компанияларын сатып алды. Intel сонымен қатар Xeon процессорлары, FPGA, NNP чиптері және оңтайландыру кітапханалары сияқты жасанды интеллектке арналған аппараттық және бағдарламалық платформаларды ұсынады. Intel сонымен қатар AI инновациялары мен білім беруді ілгерілету үшін мемлекеттік және жеке сектор серіктестерімен жұмыс істейді.
AMD AI және терең оқыту қосымшалары үшін оңтайландырылған Epyc процессорлары мен Radeon Instinct графикалық карталарының сериясын әзірледі. AMD сонымен қатар Google сияқты компаниялармен жұмыс істейді, Microsoft, IBM және Amazon, AI үшін бұлттық шешімдерді ұсынады. AMD сонымен қатар академиялық институттармен және салалық ұйымдармен серіктестік арқылы AI зерттеулері мен әзірлемелеріне қатысуға тырысады. Дегенмен бәрі өте жақсы NVIDIA олардан әлдеқайда алда және оның AI алгоритмдерін әзірлеу және қолдау саласындағы жетістігі салыстыруға келмейтіндей үлкен.
Сондай-ақ қызықты: Google I/O 2023 қысқаша мазмұны: Android 14, Pixel және көптеген AI
NVIDIA ондаған жылдар бойы бейне ойындармен байланысты болды
Мұны да ұмытпау керек. NVIDIA тұтынушылық және бизнес нарықтары арасындағы оның кірістерінің нақты бөлінуін қамтамасыз етпейді, бірақ оларды компания өзінің қаржылық есептілігінде ашатын операциялық сегменттер негізінде бағалауға болады. NVIDIA төрт операциялық сегментті бөледі: Ойын, Кәсіби визуализация, Деректер орталықтары және Автокөлік.
Ойын сегменті негізінен тұтынушылық нарыққа бағытталған деп болжауға болады, өйткені ол GeForce бейне карталарын және ойын консольдеріне арналған Tegra чиптерін сатуды қамтиды. Кәсіби визуализация сегменті негізінен бизнес нарығына бағытталған, өйткені ол Quadro видеокарталарын және жұмыс станциялары мен кәсіби қолданбаларға арналған RTX чиптерін сатуды қамтиды. Деректер орталығының сегменті де негізінен бизнес нарығына бағытталған, өйткені ол серверлер мен бұлттық қызметтерге арналған GPU және NPU (яғни, келесі ұрпақ чиптері - енді GPU емес, тек AI үшін жасалған) сатуды қамтиды. Автокөлік сегменті тұтынушылар мен бизнес нарықтарына бағытталған, өйткені ол ақпараттық ойын-сауық пен автономды жүргізуге арналған Tegra және Drive жүйелерін сатуды қамтиды.
Осы болжамдарға сүйене отырып, тұтынушылық және бизнес нарықтарынан түсетін кірістердің жалпы кірістегі үлесін бағалауға болады. NVIDIA. 2022 жылға арналған соңғы қаржылық есеп бойынша компанияның кірісі NVIDIA операциялық сегменттер бойынша келесідей болды:
- Ойындар: $12,9 млрд
- Кәсіби визуализация: $1,3 млрд
- Деректер орталықтары: $9,7 млрд
- Көліктер: $0,8 млрд
- Барлық басқа сегменттер: $8,7 млрд
Жалпы табыс NVIDIA 33,4 млрд долларды құрады.Егер автомобиль сегменті тұтынушылық және іскерлік нарықтар арасында шамамен тең бөлінген деп есептесек, келесі пропорцияларды есептеуге болады:
- Тұтыну нарығынан түсетін табыс: (12,9 + 0,4) / 33,4 = 0,4 (40%)
- Іскерлік нарықтан түсетін табыс: (1,3 + 9,7 + 0,4 + 8,7) / 33,4 = 0,6 (60%)
Бұл табыстың шамамен 40 пайызын білдіреді NVIDIA тұтыну нарығынан, ал шамамен 60% бизнес нарығынан келеді. Яғни, негізгі бағыт – бизнес сегменті. Бірақ ойын индустриясы да жақсы табыс әкеледі. Ең бастысы, олар жыл сайын өсіп келеді.
Сондай-ақ қызықты: Көңілсіз қарттың күнделігі: Bing және Google
Болашақ бізге не әкеледі?
Бұл анық NVIDIA қазірдің өзінде жасанды интеллект алгоритмдерін әзірлеуге қатысу жоспары бар. Және ол кез келген тікелей бәсекелестеріне қарағанда әлдеқайда кең және перспективалы.
Тек соңғы айда NVIDIA жасанды интеллектке көптеген жаңа инвестицияларды жариялады. Олардың бірі - шындықты шынайы көрсететін әртүрлі объектілер мен кейіпкерлердің күрделі үш өлшемді модельдерін жасауға қабілетті GET3D механизмі. GET3D бір графикалық чиптің көмегімен секундына шамамен 20 нысанды жасай алады.
Тағы бір қызықты жобаны атап өткен жөн. Израиль туралы-1 - бұл жасанды интеллект бағдарламаларына арналған суперкомпьютер NVIDIA Израильдің Ғылым және технология министрлігімен және Mellanox компаниясымен бірлесіп құрылған. Құрылғы 7 петафлоптан астам есептеу қуатына ие және 1000-нан астам графикалық процессорды пайдаланады деп күтілуде. NVIDIA A100 тензор ядросы. Израиль-1 медицина, биология, химия, физика және киберқауіпсіздік сияқты салалардағы зерттеулер мен әзірлемелер үшін пайдаланылады. Ал бұл ұзақ мерзімді перспективаларды ескере отырып, қазірдің өзінде өте перспективалы күрделі салымдар.
Сондай-ақ, тағы бір жоба бар - NVIDIA ACE. Бұл ойыншыға ойыншы емес кейіпкермен (NPC) табиғи және шынайы түрде өзара әрекеттесуге мүмкіндік беру арқылы ойын индустриясында төңкеріс жасауға арналған жаңа технология. Бұл кейіпкерлер ойыншымен ашық диалог жүргізе алады, оның эмоциялары мен қимылдарына жауап береді, тіпті өз сезімдері мен ойларын жеткізе алады. NVIDIA ACE кеңейтілген тіл үлгілерін және AI негізіндегі кескін генераторларын пайдаланады.
Алғашқы триллион доллар NVIDIA. Жақында тағы да болатын сияқты. Біз компанияның жетістіктерін қадағалап, сізге хабарлайтын боламыз.
Сондай-ақ оқыңыз: