NVIDIA - kompania e parë në historinë e industrisë së çipave, kapitalizimi i së cilës tejkaloi një trilion dollarë. Cili është sekreti i suksesit?
Jam i sigurt se shumë prej jush kanë dëgjuar për kompaninë NVIDIA dhe shumica prej jush e lidhin atë në mënyrë specifike me procesorët grafikë, sepse shprehja "NVIDIA GeForce” është dëgjuar pothuajse nga të gjithë.
NVIDIA së fundmi ka bërë histori financiare në industrinë e IT. Është kompania e parë e qarkut të integruar, vlera e tregut të së cilës ka tejkaluar një trilion dollarë. Është gjithashtu kompania e pestë e lidhur me teknologjinë në histori që arrin një sukses kaq të madh (sipas kapitalizimit të tregut). Më parë, vetëm njerëzit mund të mburreshin me një vlerësim kaq të lartë Apple, Microsoft, Alphabet (pronar i Google) dhe Amazon. Kjo është arsyeja pse financierët ndonjëherë e quajtën atë "Klubi i Katërve", i cili tani është zgjeruar NVIDIA.
Për më tepër, për sa i përket kapitalizimit të tregut, është shumë prapa AMD, Intel, Qualcomm dhe kompani të tjera teknologjike. Kjo nuk do të ishte e mundur pa politikën vizionare të kompanisë, të prezantuar një dekadë më parë.
Lexoni gjithashtu: A ka të ardhme për TruthGPT të Elon Musk?
Kërkesa e pabesueshme për NVIDIA Bërthama tensore H100
Cili është sekreti i një rritjeje të tillë të kapitalizimit? Para së gjithash, ky është reagimi i bursës ndaj suksesit të çipit NVIDIA H100 Tensor Core, i cili është në kërkesë të lartë midis ofruesve kryesorë të infrastrukturës cloud dhe shërbimeve online. Këto çipa blihen nga Amazon, Meta dhe Microsoft (për nevojat e veta dhe nevojat e partnerit të saj - kompanisë OpenAI). Ato janë veçanërisht efikase në energji në përshpejtimin e llogaritjeve tipike të inteligjencës artificiale gjeneruese, të tilla si ChatGPT ose Dall-E. Ky është një kërcim i jashtëzakonshëm i një rendi të madhësisë për llogaritjen e përshpejtuar. Ne marrim performancë të paprecedentë, shkallëzim dhe siguri për çdo ngarkesë pune me NVIDIA GPU H100 Tensor Core.
Përdorimi i një sistemi komutues NVIDIA NVLink mund të lidhet me deri në 256 GPU H100 për të përshpejtuar ngarkesat e punës në shkallë exa. GPU përfshin gjithashtu një motor të dedikuar Transformer për zgjidhjen e modeleve gjuhësore me triliona parametra. Inovacionet e kombinuara të teknologjisë së H100 mund të përshpejtojnë modelet e mëdha të gjuhës (LLM) me një 30 herë të pabesueshme në krahasim me gjeneratën e mëparshme, duke ofruar AI bisedore lider në industri. Zhvilluesit e konsiderojnë atë pothuajse ideal për mësimin e makinerive.
Megjithatë, H100 nuk u shfaq nga askund. Dhe, për të thënë të vërtetën, nuk është veçanërisht revolucionare. NVIDIA, si asnjë kompani tjetër, ka investuar burime të mëdha në inteligjencën artificiale për shumë vite. Si rezultat, një kompani e lidhur kryesisht me markën e kartës grafike GeForce mund ta trajtojë tregun e konsumit pothuajse si një hobi. Kjo ndërton fuqi të vërtetë në tregun e gjigantëve të IT-së, në fund të fundit NVIDIA tashmë mund të flasë me ta si të barabartë.
Gjithashtu interesante: Çfarë janë rrjetet 6G dhe pse nevojiten?
A është inteligjenca artificiale e ardhmja?
Sot për këtë janë të bindur pothuajse të gjithë, madje edhe ekspertët skeptikë të kësaj fushe. Tani është pothuajse një aksiomë, një truizëm. Edhe pse NViDIA e dinte 20 vjet më parë. Ju befasova?
Teknikisht, kontakti i parë i ngushtë NVIDIA me inteligjencën artificiale ndodhi në vitin 1999, kur procesori GeForce 256 u shfaq në treg, i aftë për të përshpejtuar llogaritjet e mësimit të makinerive. Megjithatë NVIDIA filloi të investojë seriozisht në inteligjencën artificiale vetëm në vitin 2006, kur prezantoi arkitekturën CUDA, e cila lejoi përdorimin e aftësive të përpunimit paralel të procesorëve grafikë për trajnime dhe kërkime.
Çfarë është CUDA? Përkufizohet më së miri si një platformë kompjuterike paralele dhe ndërfaqe programimi aplikacioni (API) që lejon softuerin të përdorë njësitë e përpunimit të grafikës për qëllime të përgjithshme (GPGPU). Kjo qasje quhet llogaritje me qëllim të përgjithshëm në GPU. Për më tepër, CUDA është një shtresë softuerike që siguron qasje të drejtpërdrejtë në grupin e instruksioneve virtuale dhe elementët paralelë të llogaritjes së procesorit grafik. Është krijuar për të punuar me gjuhë programimi si C, C++ dhe Fortran.
Është kjo akses që e bën më të lehtë për zhvilluesit paralelë të përfitojnë nga burimet GPU, ndryshe nga API-të e mëparshme si Direct3D dhe OpenGL, të cilat kërkonin aftësi të avancuara programimi grafike.
Një përparim i rëndësishëm ishte ofrimi nga kompania NVIDIA fuqia kompjuterike për rrjetin nervor novator AlexNet. Është një rrjet nervor konvolucionist (CNN), i zhvilluar nga ukrainasi Alex Kryzhevskyi në bashkëpunim me Ilya Sutzkever dhe Jeffrey Ginton.
Rrjetet neurale konvolucioniste (CNN) kanë qenë gjithmonë modeli kryesor për njohjen e objekteve - ato janë modele të fuqishme që janë të lehta për t'u kontrolluar dhe madje edhe më të lehta për t'u trajnuar. Ata nuk përjetojnë përshtatje të tepërt në ndonjë masë alarmante kur përdoren në miliona imazhe. Performanca e tyre është pothuajse identike me rrjetet nervore standarde me të njëjtën madhësi. Problemi i vetëm është se ato janë të vështira për t'u aplikuar në imazhe me rezolucion të lartë. Shkalla e ImageNet kërkon risi që do të optimizoheshin për GPU dhe do të reduktonin kohën e trajnimit duke përmirësuar performancën.
Më 30 shtator 2012, AlexNet mori pjesë në sfidën e njohjes vizuale në shkallë të gjerë ImageNet. Rrjeti arriti një rezultat prej 15,3% në testin e pesë gabimeve më të mira, mbi 10,8% më i ulët se rezultati i vendit të dytë.
Përfundimi kryesor nga puna origjinale ishte se kompleksiteti i modelit ishte për shkak të performancës së tij të lartë, e cila ishte gjithashtu shumë e kushtueshme llogaritëse, por u bë e mundur nga përdorimi i njësive të përpunimit grafik (GPU) gjatë procesit të trajnimit.
Vetë rrjeti nervor konvolucionist AlexNet përbëhet nga tetë shtresa; pesë të parat janë shtresa konvolucionare, disa prej të cilave paraprihen nga shtresa maksimalisht të çiftëzuara, dhe tre të fundit janë shtresa plotësisht të lidhura. Rrjeti, me përjashtim të shtresës së fundit, është i ndarë në dy kopje, secila funksionon në një GPU të vetme.
Kjo është, falë saj NVIDIA dhe ende shumica e ekspertëve dhe shkencëtarëve besojnë se AlexNet është një model tepër i fuqishëm i aftë për të arritur saktësi të lartë në grupe të dhënash shumë komplekse. AlexNet është arkitektura kryesore për çdo detyrë të zbulimit të objekteve dhe mund të ketë aplikime shumë të gjera në sektorin e vizionit kompjuterik për problemet e inteligjencës artificiale. Në të ardhmen, AlexNet mund të përdoret më shumë se CNN në fushën e imazhit.
Gjithashtu interesante: Fenomeni Bluesky: çfarë lloj shërbimi dhe a është për një kohë të gjatë?
Inteligjenca artificiale nuk është vetëm në laboratorë dhe qendra të dhënash
В NVIDIA pa perspektiva të mëdha për AI gjithashtu në teknologjitë e pajisjeve të konsumatorit dhe Internetin e Gjërave. Ndërsa konkurrentët sapo kanë filluar të konsiderojnë investimin më gjerësisht në një lloj të ri qarku të integruar, NVIDIA tashmë po punon për miniaturizimin e tyre. Çipi Tegra K1, i zhvilluar në bashkëpunim me Tesla dhe kompani të tjera të makinave, është ndoshta veçanërisht i rëndësishëm.
Procesori Tegra K1 është një nga procesorët e parë NVIDIA, i projektuar posaçërisht për aplikacionet e AI në pajisje të lëvizshme dhe të integruara. Tegra K1 përdor të njëjtën arkitekturë GPU si seria e kartave grafike dhe sistemeve NVIDIA GeForce, Quadro dhe Tesla, të cilat ofrojnë performancë të lartë dhe përputhshmëri me standardet grafike dhe kompjuterike si OpenGL 4.4, DirectX 11.2, CUDA 6.5 dhe OpenCL 1.2. Falë kësaj, procesori Tegra K1 mund të mbështesë algoritme të avancuara të inteligjencës artificiale si rrjetet e thella nervore, të mësuarit përforcues, njohjen e imazheve dhe të folurit dhe analizën e të dhënave. Tegra K1 ka 192 bërthama CUDA.
Në vitin 2016 NVIDIA lëshoi një seri procesorësh Pascal të optimizuar për të mbështetur rrjetet e thella nervore dhe modele të tjera të inteligjencës artificiale. Brenda një viti u shfaqën në treg një sërë procesorësh Volta për aplikacione që lidhen me inteligjencën artificiale, të cilët janë edhe më efikas dhe kursyes të energjisë. Në vitin 2019 NVIDIA blen Mellanox Technologies, një prodhues i rrjeteve kompjuterike me performancë të lartë për qendrat e të dhënave dhe superkompjuterët.
Si rezultat, ata të gjithë përdorin procesorë NVIDIA. Në tregun e konsumit, për shembull, lojtarët përdorin algoritmin revolucionar të rindërtimit të imazhit DLSS, i cili u lejon atyre të shijojnë grafikë më të mprehtë në lojëra pa shpenzuar shumë para për një kartë grafike. Në tregun e biznesit, njihet se patate të skuqura NVIDIA në shumë mënyra përtej asaj që ofrojnë konkurrentët. Edhe pse nuk është se Intel dhe AMD e kanë fjetur plotësisht revolucionin intelektual.
Gjithashtu interesante: Mjetet më të mira të bazuara në inteligjencën artificiale
Intel dhe AMD në fushën e inteligjencës artificiale
Le të flasim për konkurrentët e drejtpërdrejtë NVIDIA në këtë segment të tregut. Intel dhe AMD po punojnë këtu gjithnjë e më aktivisht, por me një vonesë të gjatë.
Intel ka blerë disa kompani të AI si Nervana Systems, Movidius, Mobileye dhe Habana Labs për të forcuar portofolin e saj të teknologjive dhe zgjidhjeve të AI. Intel gjithashtu ofron platforma harduerike dhe softuerike për inteligjencën artificiale, të tilla si procesorë Xeon, FPGA, çipa NNP dhe biblioteka optimizimi. Intel gjithashtu punon me partnerë të sektorit publik dhe privat për të avancuar inovacionin dhe edukimin e AI.
AMD ka zhvilluar një seri procesorësh Epyc dhe karta grafike Radeon Instinct që janë të optimizuara për AI dhe aplikacione të të mësuarit të thellë. AMD gjithashtu punon me kompani të tilla si Google, Microsoft, IBM dhe Amazon, duke ofruar zgjidhje cloud për AI. AMD gjithashtu përpiqet të marrë pjesë në kërkimin dhe zhvillimin e AI përmes partneriteteve me institucionet akademike dhe organizatat e industrisë. Gjithçka është shumë mirë, megjithatë NVIDIA tashmë shumë përpara tyre, dhe suksesi i tij në fushën e zhvillimit dhe mbështetjes së algoritmeve të AI është pakrahasueshëm më i madh.
Gjithashtu interesante: Përmbledhje e Google I/O 2023: Android 14, Pixel dhe shumë AI
NVIDIA është lidhur me videolojërat për dekada
As kjo nuk duhet harruar. NVIDIA nuk ofron një ndarje të saktë të të ardhurave të saj midis tregjeve të konsumatorit dhe biznesit, por ato mund të vlerësohen bazuar në segmentet operative që kompania shpalos në pasqyrat e saj financiare. NVIDIA ndan katër segmente operative: lojërat, vizualizimi profesional, qendrat e të dhënave dhe automobilat.
Mund të supozohet se segmenti i lojërave është i përqendruar kryesisht në tregun e konsumit, pasi përfshin shitjen e kartave video GeForce dhe çipave Tegra për konsolat e lojërave. Segmenti i vizualizimit profesional është i fokusuar kryesisht në tregun e biznesit, pasi përfshin shitjen e kartave video Quadro dhe çipave RTX për stacione pune dhe aplikacione profesionale. Segmenti i qendrës së të dhënave është gjithashtu i fokusuar kryesisht në tregun e biznesit, pasi përfshin shitjen e GPU-ve dhe NPU-ve (d.m.th., çipave të gjeneratës së ardhshme - jo më GPU, por të krijuar ekskluzivisht për AI) për serverë dhe shërbime cloud. Segmenti i automobilave synon si tregjet e konsumatorit ashtu edhe atë të biznesit, pasi përfshin shitjet e sistemeve Tegra dhe Drive për info-argëtim dhe ngarje autonome.
Bazuar në këto supozime, është e mundur të vlerësohet pjesa e të ardhurave nga tregjet e konsumit dhe të biznesit në të ardhurat totale. NVIDIA. Sipas raportit të fundit financiar për vitin 2022, të ardhurat e kompanisë NVIDIA sipas segmenteve operative ishin si më poshtë:
- Lojëra: 12,9 miliardë dollarë
- Vizualizimi profesional: 1,3 miliardë dollarë
- Qendrat e të dhënave: 9,7 miliardë dollarë
- Automobila: 0,8 miliardë dollarë
- Të gjitha segmentet e tjera: 8,7 miliardë dollarë
Të ardhurat totale NVIDIA arriti në 33,4 miliardë dollarë.Nëse supozojmë se segmenti i automobilave ndahet afërsisht në mënyrë të barabartë midis tregjeve të konsumit dhe tregjeve të biznesit, mund të llogariten proporcionet e mëposhtme:
- Të ardhura nga tregu i konsumit: (12,9 + 0,4) / 33,4 = 0,4 (40%)
- Të ardhura nga tregu i biznesit: (1,3 + 9,7 + 0,4 + 8,7) / 33,4 = 0,6 (60%)
Kjo do të thotë se rreth 40% e të ardhurave NVIDIA vjen nga tregu i konsumit, dhe rreth 60% nga tregu i biznesit. Kjo do të thotë, drejtimi kryesor është segmenti i biznesit. Por edhe industria e lojërave sjell të ardhura mjaft të mira. Gjëja më e rëndësishme është që ato të rriten çdo vit.
Gjithashtu interesante: Ditari i një plaku të mërzitur: Bing kundër Google
Çfarë do të na sjellë e ardhmja?
Është e qartë se NVIDIA tashmë ka një plan për të marrë pjesë në zhvillimin e algoritmeve të inteligjencës artificiale. Dhe është shumë më i gjerë dhe më premtues se çdo konkurrent i tij i drejtpërdrejtë.
Vetëm në muajin e fundit NVIDIA njoftoi shumë investime të reja në inteligjencën artificiale. Një prej tyre është mekanizmi GET3D, i cili është i aftë të gjenerojë modele komplekse tre-dimensionale të objekteve dhe personazheve të ndryshëm që pasqyrojnë me besnikëri realitetin. GET3D mund të gjenerojë rreth 20 objekte në sekondë duke përdorur një çip të vetëm grafik.
Duhet përmendur edhe një projekt më interesant. Rreth Israel-1 është një superkompjuter për programet e inteligjencës artificiale, i cili NVIDIA është krijuar në bashkëpunim me Ministrinë e Shkencës dhe Teknologjisë të Izraelit dhe kompaninë Mellanox. Makina pritet të ketë më shumë se 7 petaflops fuqi kompjuterike dhe të përdorë më shumë se 1000 GPU NVIDIA Bërthama tensore A100. Israel-1 do të përdoret për kërkime dhe zhvillim në fusha të tilla si mjekësia, biologjia, kimia, fizika dhe siguria kibernetike. Dhe këto janë tashmë investime kapitale shumë premtuese, duke pasur parasysh perspektivat afatgjata.
Gjithashtu, ekziston tashmë një projekt tjetër - NVIDIA ACE. Është një teknologji e re që është vendosur të revolucionarizojë industrinë e lojërave duke i lejuar lojtarit të ndërveprojë me një personazh jo-lojtar (NPC) në një mënyrë të natyrshme dhe realiste. Këta personazhe do të jenë në gjendje të zhvillojnë një dialog të hapur me lojtarin, të reagojnë ndaj emocioneve dhe gjesteve të tij dhe madje të shprehin ndjenjat dhe mendimet e tyre. NVIDIA ACE përdor modele të avancuara gjuhësore dhe gjeneratorë imazhesh të bazuara në AI.
Trilion dollarët e parë në NVIDIA. Duket se do të ketë më shumë së shpejti. Ne do të jemi të sigurt që do të ndjekim përparimin e kompanisë dhe do t'ju njoftojmë.
Lexoni gjithashtu: