Nvidia-ს ინოვაციის ძრავა მაღალი სიჩქარით მუშაობს. ძნელია მოკლედ შევაჯამოთ ყველა ახალი პროდუქტი და სერვისი, რომელიც 21 მარტს დაწყებული ტექნოლოგიური კომპანიის ყოველწლიურ საგაზაფხულო GPU (გრაფიკული პროცესორი) ტექნოლოგიების კონფერენციაზე (GTC) დაანონსდა. მაგრამ Nvidia-ს მძლავრი ახალი ჩიპების დიზაინი და სისტემები, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტზე (AI) არის მიმართული, დასაწყებად კარგი ადგილია.
Nvidia-მ გამოაქვეყნა სამი ასეთი სისტემა, რომელთაგან თითოეული გამოთვლითი სიმძლავრის საზღვრებს აჭარბებს და შექმნილია იმისთვის, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემის პოტენციალის გასახსნელად ერთად იმუშაოს.
აქციონერებისთვის ამაში ბევრი რამ არის გასაოცარი.
წარმოგიდგენთ ახალ GPU-ს – “Hopper”-ს
თითქმის ორი წლის წინ, Nvidia-მ, მათემატიკოსისა და ფიზიკოსის – ანდრე-მარი ამპერის სახელით, გამოუშვა თავისი “Ampere” არქიტექტურა მონაცემთა ცენტრისა და AI გრაფიკული პროცესორებისთვის. Ampere იყო Nvidia-ს DGX A100 სუპერკომპიუტერული სისტემის მიღმა არსებული ტექნოლოგია, რომელიც მთელი მსოფლიოს მასშტაბით აჩქარებდა მონაცემთა ცენტრებს და აძლიერებდა ყველა სახის სერვისს დაწყებული ვიდეო თამაშების სტრიმინგით, დამთავრებული ჯანდაცვის კრიტიკული პრობლემების გადაჭრით.
წელს, აღმასრულებელმა დირექტორმა – ჯენსენ ჰუანგმა დააანონსა “Hopper” (კომპიუტერული მეცნიერის – გრეის ჰოპერის სახელით) კომპანიის AI გრაფიკული პროცესორების მემკვიდრე. Hopper GPU დაფუძნებულია Taiwan Semiconductor Manufacturing-ის 4-ნანომეტრიან პროცესზე და აქვს 80 მილიარდი ტრანზისტორი (DGX A100-ში 54 მილიონი ტრანზისტორია). Hopper ამუშავებს ახალ DGX H100 სუპერკომპიუტერულ ერთეულს AI-სა და მონაცემთა ცენტრების მაღალი ხარისხის გამოთვლებისთვის.
ჰუანგმა თქვა, რომ Hopper არის მხოლოდ Ampere-ის განახლება (თუმცა Nvidia-ს ახალი ტექნოლოგია ძველი თაობის აპარატურასთან ყოველთვის თავსებადია). ჰუანგმა ასევე განაცხადა, რომ მხოლოდ 20 ცალ H100 GPU-ს მთელი მსოფლიოს ინტერნეტ ტრაფიკის ეკვივალენტის საკმარისი გამოთვლითი სიმძლავრე აქვს.
მონაცემების დამუშავება ერთია – მათი გადატანა კი სხვა საკითხია
Nvidia-ს უნარი, ხელოვნური ინტელექტის გასაძლიერებლად დაეხმაროს თავის მომხმარებლებს მონაცემთა დიდი რაოდენობით დამუშავებაში, ცნობილია. რამდენიმე წლის წინ Mellanox-ის, ხშირად შეუმჩნეველი, შეძენის წყალობით კომპანიის სპეციალობა მონაცემების გადატანაც არის.
ეს იყო ახალი NVLink-C2C ჩიპის არსი, რომელიც Nvidia-ს მონაცემთა ურთიერთდაკავშირების ცოდნას ეფუძნებოდა. Nvidia-მ NVLink-C2C ჯერ კიდევ 2014 წელს გამოუშვა, რათა უფრო სწრაფად დაეკავშირებინა მონაცემები თავის GPU-ებსა და სხვა ცენტრალური დამუშავების ერთეულებს შორის. ახალი NVLink-C2C აჩქარებს ამ პროცესს და ასევე ხსნის ახალი ტიპის ჩიპების დაკავშირების უნარს. სწორედ აქედან გამომდინარეობს სახელწოდებაში “C2C”, ანუ ჩიპიდან ჩიპზე. ეს ინჟინრებს საშუალებას აძლევს მორგებული კონფიგურაციები შექმნან, რადგან მათ ახლა შეუძლიათ მჭიდროდ დააკავშირონ GPU-ები, CPU-ები, DPU-ები, NIC-ები და SOC-ები მონაცემთა გადაცემის შეფერხების გარეშე ურთიერთკავშირით.
“Grace” არის ორი CPU ერთში
2021 წლის გაზაფხულის GTC-ზე ჰუანგმა დააანონსა მომავალი CPU მონაცემთა ცენტრებისთვის, რომელსაც Nvidia-მ “Grace” უწოდა და ის 2023 წლის დასაწყისში იქნება ხელმისაწვდომი. ამ წელს გამოვიდა Grace CPU Superchip, რომელიც ორ, ზემოთ ხსენებულ NVLink-C2C ტექნოლოგიასთან დაკავშირებულ Grace CPU-ს აერთიანებს.
Nvidia-ს წარმომადგენლებმა განაცხადეს, რომ Grace Superchip საკმარისად მოქნილია იმისთვის, რომ იმუშაოს დამოუკიდებლად, როგორც ცალკეულმა სერვერმა. NVLink-C2C შეიძლება გამოყენებულ იქნას, როგორც ურთიერთდაკავშირება Grace CPU Superchip-სა და Hopper GPU-ებს შორის.
ტექნიკური მახასიათებლები ინვესტორების ენაზე
რას ნიშნავს მთელი ეს ტექნოლოგიური ინოვაცია თქვენთვის, როგორც აქციონერისთვის? თუ Nvidia კონკურენტებზე ერთი ნაბიჯით წინ იქნება, ის მიიღებს განმეორებით შეკვეთებს, როდესაც მომხმარებლებს მოწყობილობების განახლება დასჭირდებათ. მონაცემთა ცენტრების უფრო დიდი ბაზარზე კვლავ Intel და Advanced Micro Devices დომინირებს, ასე რომ, Nvidia-ს ამ სივრცეში შეჭრა კომპანიას უამრავ შესაძლებლობას მოუტანს.
გარდა ამისა, Nvidia, თავისი მოწყობილობებისთვის პროგრამული უზრუნველყოფის შესაძლებლობების შექმნით, მომხმარებლებთან ურთიერთობას აძლიერებს. ვერტიკალური ინტეგრაციის ეს დონე შეუდარებელია ნახევარგამტარების ინდუსტრიაში. Nvidia ვიდეო თამაშების ნახევარგამტარული დიზაინერიდან სრულყოფილ ტექნოლოგიურ პლატფორმაზე გადავიდა. მთელი მსოფლიოს მასშტაბით ორგანიზაციები მიმართავენ Nvidia-ს, რათა მათ ოპერაციებში ხელოვნური ინტელექტი დანერგონ და ეს კომპანიის გრძელვადიანი წარმატებისთვის ძალიან ხელსაყრელია.
