Чип искусственного интеллекта, лежащий в основе сверхзвукового ралли акций Nvidia

Когда новый гаджет зажигает мир технологий, обычно это потребительский продукт, такой как смартфон или игровая консоль. В этом году наблюдатели за технологиями сосредоточили внимание на малоизвестном компьютерном компоненте, который большинство людей даже не увидит. Как считает Bloomberg, процессор H100 позволил создать новое поколение инструментов искусственного интеллекта, которые обещают преобразовать целые отрасли, опередив своего разработчика Nvidia Corp., обойдя Apple Inc. и сделав ее второй по величине компанией в мире. Инвесторам было показано, что ажиотаж вокруг генеративного искусственного интеллекта приводит к реальным доходам, по крайней мере, для Nvidia и ее наиболее важных поставщиков. Спрос на H100 настолько велик, что некоторым клиентам приходится ждать до шести месяцев, чтобы получить его.

1. Что такое чип Nvidia H100?

H100, чье имя является отсылкой к пионеру компьютерных наук Грейс Хоппер, представляет собой более мощную версию графического процессора, который обычно используется в ПК и помогает видеогеймерам получить максимально реалистичное визуальное восприятие. Он включает в себя технологию, которая превращает кластеры чипов Nvidia в отдельные блоки, способные обрабатывать огромные объемы данных и выполнять вычисления на высоких скоростях. Это делает его идеальным решением для энергоемкой задачи обучения нейронных сетей, лежащих в основе генеративного ИИ. Компания, основанная в 1993 году, стала пионером на этом рынке, инвестировав почти два десятилетия назад, когда она сделала ставку на то, что способность выполнять параллельную работу однажды сделает ее чипы ценными для приложений, не связанных с играми.

2. Почему H100 такой особенный?

Платформы генеративного искусственного интеллекта учатся выполнять такие задачи, как перевод текста, обобщение отчетов и синтез изображений, поглощая огромное количество уже существующего материала. Чем больше они видят, тем лучше они становятся в таких вещах, как распознавание человеческой речи или написание сопроводительных писем при приеме на работу. Они развиваются методом проб и ошибок, предпринимая миллиарды попыток достичь мастерства и поглощая на этом пути огромное количество вычислительной мощности. Nvidia утверждает, что H100 в четыре раза быстрее, чем предшественник чипа A100, при обучении так называемых больших языковых моделей (LLM) и в 30 раз быстрее отвечает на запросы пользователя. С момента выпуска H100 в 2023 году Nvidia анонсировала версии, которые, по ее словам, еще быстрее — H200, а также Blackwell B100 и B200.

. Для компаний, стремящихся обучить LLM выполнять новые задачи, такое растущее преимущество в производительности может иметь решающее значение. Многие чипы Nvidia считаются настолько важными для развития искусственного интеллекта, что правительство США ограничило продажу H200 и нескольких менее функциональных моделей в Китай.

3. Как Nvidia стала лидером в области искусственного интеллекта?

Компания из Санта-Клары, штат Калифорния, является мировым лидером в производстве графических чипов — частей компьютера, генерирующих изображения, которые вы видите на экране. Самые мощные из них оснащены сотнями вычислительных ядер, которые одновременно выполняют несколько потоков вычислений, моделируя сложные 3D-рендеринги, такие как тени и отражения. В начале 2000-х инженеры Nvidia поняли, что можно перенастроить эти графические ускорители для других приложений, разделив задачи на более мелкие блоки и затем работая над ними одновременно. Исследователи искусственного интеллекта обнаружили, что их работа, наконец, может быть реализована с помощью этого типа чипа.

4. Есть ли у Nvidia реальные конкуренты?

По данным исследовательской компании IDC, сейчас Nvidia контролирует около 92% рынка графических процессоров для центров обработки данных. Доминирующие поставщики облачных вычислений, такие как AWS компании Amazon.com Inc., Google Cloud компании Alphabet Inc. и Azure корпорации Microsoft, пытаются разработать свои собственные чипы, равно как и конкуренты Nvidia Advanced Micro Devices Inc. и Intel Corp. Эти усилия пока не принесли большого прогресса на рынке ускорителей искусственного интеллекта, и растущее доминирование Nvidia стало проблемой для отраслевых регуляторов.

5. Как Nvidia опережает своих конкурентов?

Nvidia обновила свои предложения, включая программное обеспечение для поддержки оборудования, темпами, с которыми еще не могла сравниться ни одна другая фирма. Компания также разработала различные кластерные системы, которые помогают клиентам покупать H100 оптом и быстро их развертывать. Чипы, подобные процессорам Intel Xeon, способны выполнять более сложную обработку данных, но у них меньше ядер и они гораздо медленнее обрабатывают горы информации, обычно используемые для обучения программного обеспечения искусственного интеллекта.

6. Чем AMD и Intel отличаются от Nvidia?

AMD, второй по величине производитель компьютерных графических чипов, в прошлом году представила версию своей линейки Instinct, нацеленную на рынок, на котором доминируют продукты Nvidia. На выставке Computex на Тайване в начале июня генеральный директор AMD Лиза Су объявила, что обновленная версия процессора искусственного интеллекта MI300 поступит в продажу в четвертом квартале, и отметила, что в 2025 и 2026 годах появятся новые продукты, демонстрируя приверженность ее компании продукт. В настоящее время Intel разрабатывает чипы, предназначенные для рабочих нагрузок искусственного интеллекта, но признала, что на данный момент спрос на графические чипы для центров обработки данных растет быстрее, чем на процессорные блоки, которые традиционно были ее сильной стороной. Преимущество Nvidia заключается не только в производительности ее оборудования. Компания изобрела нечто под названием CUDA — язык для своих графических чипов, который позволяет программировать их для работы, лежащей в основе программ искусственного интеллекта.

7. Что Nvidia планирует выпустить в ближайшее время?

Самым ожидаемым релизом является Blackwell, и Nvidia заявила, что рассчитывает получить «большой» доход от новой серии продуктов в этом году. Между тем, спрос на оборудование серии H продолжает расти. Генеральный директор Дженсен Хуанг выступал в качестве представителя технологий и стремился побудить правительства, а также частные предприятия покупать раньше, иначе они рискуют остаться позади тех, кто использует ИИ. Nvidia также знает, что как только клиенты выберут ее технологию для своих проектов генеративного искусственного интеллекта, ей будет гораздо легче продавать им обновления, чем конкурентам, надеющимся переманить пользователей.

Изображение; Nvidia H100Photographer: Marlena Sloss/Bloomberg

Источник: vk.com

Комментарии: