Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг: наш процессор Grace — это «новый растущий рынок»
На этой неделе компания Nvidia (NVDA) попала в заголовки газет на своей конференции GTC, когда объявила о создании своего первого отдельного процессора. Для компании, которая сделала свое состояние на мощности своих видеокарт, это совершенно новое направление.
По словам генерального директора Дженсена Хуанга, суперчип под названием Grace станет мощным дополнением к линейке компании.
«Это новый растущий рынок для нас, — сказал Хуанг в интервью Yahoo Finance.
«Весь центр обработки данных, будь то научные вычисления, или обучение искусственного интеллекта, или выводы для приложений, развертывание ИИ, или центры обработки данных на границе, вплоть до автономных систем, таких как самоуправляемые автомобили, — для всех них у нас есть продукты и технологии масштаба центра обработки данных», — добавил он.
Grace, названный в честь пионера компьютерного программирования Грейс Хоппер, имеет 144 ядра, вдвое большую пропускную способность памяти и энергоэффективность, чем ведущие серверные чипы высокого класса, сообщает Nvidia.
Чип, который Nvidia называет суперчипом, поскольку это два CPU в одном, специально разработан для использования в системах искусственного интеллекта, в которые компания инвестировала значительные средства в последние годы.
«Впервые мы продаем CPU. Сегодня мы подключаем наши GPU к имеющимся на рынке CPU, и мы будем продолжать это делать. Рынок действительно большой — существует множество различных сегментов», — сказал Хуанг.
«Искусственный интеллект или научные вычисления — объем данных, которые нам приходится перемещать, очень велик. Так что это дает нам возможность предложить революционный тип продукта на существующем рынке для нового типа приложений, которые действительно охватили информатику.»
Новый суперчип Grace компании Nvidia оснащен двумя процессорами. (Изображение: Nvidia)
В дополнение к Grace компания Nvidia представила свой новый графический процессор для центров обработки данных Hopper H100. По словам Nvidia, эта система, оснащенная 80 миллиардами транзисторов, обеспечивает значительный рост производительности по сравнению со своим предшественником, GPU A100.
Графические процессоры важны для высокопроизводительных вычислений и приложений ИИ, поскольку они могут обрабатывать несколько процессов одновременно. И Nvidia использует эти возможности уже много лет.
«Если вы подумаете о нашей компании сегодня, то это действительно компания масштаба центра обработки данных. Мы предлагаем графические процессоры, системы, программное обеспечение и сетевые коммутаторы, — объясняет Хуанг.
«И поэтому для всех центров обработки данных, будь то научные вычисления, искусственный интеллект, обучение или выводы для приложений, развертывание ИИ, центры обработки данных на границе или вплоть до автономных систем, таких как самоуправляемые автомобили, у нас есть продукты и технологии для всех этих центров обработки данных». «
Но поскольку чипы продолжают уменьшаться, а количество транзисторов в каждом CPU или GPU растет, всегда возникает вопрос, не упираются ли производители чипов, такие как Nvidia, в пределы кремния, из которого состоят их полупроводники.
Хуанг, однако, утверждает, что это не так, и что у производителей чипов еще много времени благодаря возможностям облачных вычислений.
По мнению Хуанга, это не так.
Это содержание недоступно из-за ваших настроек конфиденциальности. Обновите свои настройки здесь, чтобы увидеть его.
«Абсолютно верно, что масштабирование транзисторов замедляется. Мы получаем все больше транзисторов, но … темпы прогресса сильно замедлились», — пояснил Хуанг.
«В облаке можно делать компьютеры сколь угодно большими. И на самом деле, если вы посмотрите на компьютер, который мы сегодня анонсировали, он имеет невероятные размеры. Например, 80 миллиардов транзисторов, у нас есть восемь таких чипов в одной системе. А затем мы берем 32 таких системы и объединяем их в один гигантский GPU, и они работают как один гигантский GPU.»
Nvidia, конечно, не единственная компания, предлагающая GPU для центров обработки данных клиентам, заинтересованным в ИИ и высокопроизводительных вычислениях. AMD (АМД) продает свою собственную установку на базе GPU, которая, по ее словам, может легко побороть предыдущее поколение GPU для центров обработки данных от Nvidia — A100.
Nvidia, тем временем, утверждает, что GPU Hopper превзойдет A100. Осталось выяснить, как он будет выглядеть в сравнении с предложениями AMD.
Подпишитесь на рассылку Yahoo Finance Tech
Подробнее от Дэна
.