Nvidia е готова със своите лични AI суперкомпютри
Представата за изкуствен интелект (AI) за мнозина сега е комплицирана система, която " живее " някъде надалеч в пространството. Тя населява великански центрове за данни и доближава до хората посредством интернет и устройствата им.
В огромна степен това е по този начин, само че развиването на AI изисква доближаване сред човек и технология. Не единствено от позиция на общите цели и ползи, само че и чисто физическо. За да може AI да бъде оптимално потребен на индивида, той би трябвало да е покрай него.
Досега главното внимание в реализирането на тази цел попадаше върху смарт телефоните. Те се трансфораха в разумната връзка сред индивида и AI, като дават най-лесен и бърз достъп до технологията на всички места и когато и да е.
Но при смарт телефоните AI в огромната си степен продължава да “живее ” надалеч в центъра за данни. А съгласно Nvidia, с цел да могат хората да се възползват оптимално от AI, изключително за основаването на наличие, дизайн, обработка на данни и други сходни действия, алгоритмът би трябвало да е на бюрото им.
За да реализира тази цел, компанията показа ново потомство графични процесори от серията Blackwell, което ще бъде налично освен за центрове за данни, само че и за настолни компютри и даже преносими компютри. Чиповете ще са налични в устройства на пазара още през втората половина на тази година.
Тези настолни компютри и преносими компютри ще са ориентирани към софтуерни инженери, дизайнери, архитекти, инженери, художници, учени и всяка друга специалност, която се нуждае от оптимално мощен хардуер и желае да употребява AI.
" Довеждането на Nvidia Blackwell до работните станции и сървърите ще изведе продуктивността на нови висоти, ще форсира AI обработката, визуализациите и основаването на наличие ", споделя вицепрезидентът на Nvidia Боб Пет .
Лични AI суперкомпютри
По време на конференцията Nvidia GTC, създателят на компанията Дженсън Хуанг показа две компютърни системи, които назовава " Лични AI суперкомпютри ". Това са DGX Spark и DGX Station. И двата модела употребяват за съществена архитектурата Grace Blackwell, която е особено основана за невронни мрежи и местни системи. Водещите производители на компютри към този момент са декларирали интерес и ще създават свои версии и модели на устройствата.
сн. Nvidia
DGX системите могат да бъдат както независими “AI лаборатории ”, по този начин и да бъдат " мостови системи ", т.е. да поемат част от натоварването при изчисленията на огромни модели, само че да трансферират останалото към облачна AI среда. Използването на AI модели локално е за предпочитане, защото е доста по-бързо, разрешава обработката на чувствителни данни, които притежателят им може да не желае да бъдат излъчени по интернет до център за данни и дава по-голяма независимост в подбора, конфигурацията и модификациите.
По-малкият компютър, DGX Spark, ще употребява композиция от процесора GB10 Grace Blackwell и графичен процесор Blackwell с пето потомство ядра Tensor. За AI калкулации, той ще може да извърша до 1000 трилиона операции… в секунда.
Това е единствено началото
Nvidia показа и своя упорит проект за идващите години. Той включва две нови генерации AI чипове, които ще пусне през 2027 година и 2028 г – надлежно Rubin Ultra и Feynman. А следващата година пък ще чакаме Vera.
Имената не са инцидентни. Nvidia е избрала Vera Rubin в чест на Вера Рубин, която е изобретател на тъмната материя. Чиповете ще са извънредно мощни, като даже единствено една система Vera Rubin ще доближава 3,6 екзафлопа изчислителна скорост.
В конфигурацията на Rubin Ultra, скоростта доближава 15 екзафлопа. Хуанг споделя, че Feynman ще има още по-голяма мощност, само че към този момент е прекомерно рано да споделя повече конкретика.
10 милиарда AI служащи ще навлязат на трудовия пазар
Всичко това е единствено началото на ерата на AI. Хуанг вижда бъдеще, което ще е относително скоро, в което 10 милиарда AI служащи ще навлязат на трудовия пазар. Той счита, че те няма да заменят индивида, само че ще му оказват помощ. И дава за образец самата Nvidia – още тази година всички софтуерни инженери на компанията ще са " AI асистирани ", т.е. ще употребяват AI принадлежности в ежедневната си работа.
Изкуственият разсъдък ще бъде на всички места и не би трябвало да се плашим от него, счита Хуанг. Той дава за образец множеството обстановки и сегменти, в които AI към този момент оказва помощ.
Една от тях е образованието на самостоятелните коли. Чрез AI се основават виртуални симулации, в които самостоятелният програмен продукт да се образова в разнообразни обстановки. На процедура се употребява AI, с цел да се основава AI. Така се пести време, могат да се тестват доста повече проблеми доста по-бързо и на ниска цена.
Същият способ за " виртуални двойници " към този момент се ползва във от ден на ден промишлености. Те могат да тестват голямо многообразие от разновидности за новите си планове и да получат скъпа информация, която да приложат на процедура. AI разрешава основаването на извънредно точни симулации даже до най-малките елементи като придвижването на въздуха в помещение и други
" През последните 2-3 години стана огромен пробив. Постигнахме фундаментален прогрес в изкуствения разсъдък. Наричаме го Agentic AI – той може да разсъждава по какъв начин да отговори или да реши даден проблем ", споделя Хуанг.
И фактически, тези логаритми към този момент са факт. Един от тях е R1 на DeepSeek, който даже провокира дискусия, че може да работи с много по-малко запаси и може би не са нужни чак толкоз мощни процесори като тези на Nvidia.
Хуанг адресира тези рецензии, като даде резултати на работата на R1 с чиповете на компанията. Те могат да усилят продуктивността на логаритъма в пъти и да го създадат още по-бърз и сполучлив. А също така занапред потреблението на хардуерни запаси от AI ще пораства и ще става все по-голяма и интензивна. Всички оператори на центрове за данни, в това число Amazon, Гугъл, Microsoft и Meta, към този момент се нуждаят от все по-мощни чипове, с цел да отговорят на търсенето.
Nvidia има щастието да се е позиционирала като водач при създаването на AI чипове, което я трансформира в най-скъпата компания в света. Конкуренция има, само че тя е много по-скромна с продажби и качества и е надалеч обратно по отношение на достиженията на Nvidia. Това основава условия за взаимозависимост от един производител, защото всички желаят неговите чипове, само че е в ръцете на самия отрасъл да сътвори подобаваща конкуренция.
В огромна степен това е по този начин, само че развиването на AI изисква доближаване сред човек и технология. Не единствено от позиция на общите цели и ползи, само че и чисто физическо. За да може AI да бъде оптимално потребен на индивида, той би трябвало да е покрай него.
Досега главното внимание в реализирането на тази цел попадаше върху смарт телефоните. Те се трансфораха в разумната връзка сред индивида и AI, като дават най-лесен и бърз достъп до технологията на всички места и когато и да е.
Но при смарт телефоните AI в огромната си степен продължава да “живее ” надалеч в центъра за данни. А съгласно Nvidia, с цел да могат хората да се възползват оптимално от AI, изключително за основаването на наличие, дизайн, обработка на данни и други сходни действия, алгоритмът би трябвало да е на бюрото им.
За да реализира тази цел, компанията показа ново потомство графични процесори от серията Blackwell, което ще бъде налично освен за центрове за данни, само че и за настолни компютри и даже преносими компютри. Чиповете ще са налични в устройства на пазара още през втората половина на тази година.
Тези настолни компютри и преносими компютри ще са ориентирани към софтуерни инженери, дизайнери, архитекти, инженери, художници, учени и всяка друга специалност, която се нуждае от оптимално мощен хардуер и желае да употребява AI.
" Довеждането на Nvidia Blackwell до работните станции и сървърите ще изведе продуктивността на нови висоти, ще форсира AI обработката, визуализациите и основаването на наличие ", споделя вицепрезидентът на Nvidia Боб Пет .
Лични AI суперкомпютри
По време на конференцията Nvidia GTC, създателят на компанията Дженсън Хуанг показа две компютърни системи, които назовава " Лични AI суперкомпютри ". Това са DGX Spark и DGX Station. И двата модела употребяват за съществена архитектурата Grace Blackwell, която е особено основана за невронни мрежи и местни системи. Водещите производители на компютри към този момент са декларирали интерес и ще създават свои версии и модели на устройствата.
сн. Nvidia
DGX системите могат да бъдат както независими “AI лаборатории ”, по този начин и да бъдат " мостови системи ", т.е. да поемат част от натоварването при изчисленията на огромни модели, само че да трансферират останалото към облачна AI среда. Използването на AI модели локално е за предпочитане, защото е доста по-бързо, разрешава обработката на чувствителни данни, които притежателят им може да не желае да бъдат излъчени по интернет до център за данни и дава по-голяма независимост в подбора, конфигурацията и модификациите.
По-малкият компютър, DGX Spark, ще употребява композиция от процесора GB10 Grace Blackwell и графичен процесор Blackwell с пето потомство ядра Tensor. За AI калкулации, той ще може да извърша до 1000 трилиона операции… в секунда.
Това е единствено началото
Nvidia показа и своя упорит проект за идващите години. Той включва две нови генерации AI чипове, които ще пусне през 2027 година и 2028 г – надлежно Rubin Ultra и Feynman. А следващата година пък ще чакаме Vera.
Имената не са инцидентни. Nvidia е избрала Vera Rubin в чест на Вера Рубин, която е изобретател на тъмната материя. Чиповете ще са извънредно мощни, като даже единствено една система Vera Rubin ще доближава 3,6 екзафлопа изчислителна скорост.
В конфигурацията на Rubin Ultra, скоростта доближава 15 екзафлопа. Хуанг споделя, че Feynman ще има още по-голяма мощност, само че към този момент е прекомерно рано да споделя повече конкретика.
10 милиарда AI служащи ще навлязат на трудовия пазар
Всичко това е единствено началото на ерата на AI. Хуанг вижда бъдеще, което ще е относително скоро, в което 10 милиарда AI служащи ще навлязат на трудовия пазар. Той счита, че те няма да заменят индивида, само че ще му оказват помощ. И дава за образец самата Nvidia – още тази година всички софтуерни инженери на компанията ще са " AI асистирани ", т.е. ще употребяват AI принадлежности в ежедневната си работа.
Изкуственият разсъдък ще бъде на всички места и не би трябвало да се плашим от него, счита Хуанг. Той дава за образец множеството обстановки и сегменти, в които AI към този момент оказва помощ.
Една от тях е образованието на самостоятелните коли. Чрез AI се основават виртуални симулации, в които самостоятелният програмен продукт да се образова в разнообразни обстановки. На процедура се употребява AI, с цел да се основава AI. Така се пести време, могат да се тестват доста повече проблеми доста по-бързо и на ниска цена.
Същият способ за " виртуални двойници " към този момент се ползва във от ден на ден промишлености. Те могат да тестват голямо многообразие от разновидности за новите си планове и да получат скъпа информация, която да приложат на процедура. AI разрешава основаването на извънредно точни симулации даже до най-малките елементи като придвижването на въздуха в помещение и други
" През последните 2-3 години стана огромен пробив. Постигнахме фундаментален прогрес в изкуствения разсъдък. Наричаме го Agentic AI – той може да разсъждава по какъв начин да отговори или да реши даден проблем ", споделя Хуанг.
И фактически, тези логаритми към този момент са факт. Един от тях е R1 на DeepSeek, който даже провокира дискусия, че може да работи с много по-малко запаси и може би не са нужни чак толкоз мощни процесори като тези на Nvidia.
Хуанг адресира тези рецензии, като даде резултати на работата на R1 с чиповете на компанията. Те могат да усилят продуктивността на логаритъма в пъти и да го създадат още по-бърз и сполучлив. А също така занапред потреблението на хардуерни запаси от AI ще пораства и ще става все по-голяма и интензивна. Всички оператори на центрове за данни, в това число Amazon, Гугъл, Microsoft и Meta, към този момент се нуждаят от все по-мощни чипове, с цел да отговорят на търсенето.
Nvidia има щастието да се е позиционирала като водач при създаването на AI чипове, което я трансформира в най-скъпата компания в света. Конкуренция има, само че тя е много по-скромна с продажби и качества и е надалеч обратно по отношение на достиженията на Nvidia. Това основава условия за взаимозависимост от един производител, защото всички желаят неговите чипове, само че е в ръцете на самия отрасъл да сътвори подобаваща конкуренция.
Източник: mediapool.bg
КОМЕНТАРИ