GTC sahnesi: Lao Huang nükleer bombayı kaybetti çünkü kendisi ve Nvidia'nın daha büyük bir resmi var
San Jose'den Li Gen
Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI
Kimse Lao Huang'ın "nükleer bombasını" sevmiyor ve hiç kimse GTC'nin 10. yıl dönümünde büyük gürültülü yayınlanmasını dört gözle beklemiyor.
Kimse görmek istemiyor, 2018'de deneyim daha kötü olamaz - madencilik karları yarı yarıya kesiliyor, yeni oyun ekran kartları çalışmıyor ve uluslararası duruma dahil olduktan sonra ...
Lao Huang, Nvidia'nın yeniden doğuşu ve kralın dönüşünün hikayesini bir kez daha getirebilecek mi?
Ama hiçbir şey.
Lao Huang'ın 2019'da GTC'nin ilk gününde yaptığı açılış konuşmasının ardından, tüm tarafların yorumları benzerdi:
Nükleer bomba yoktu, dördü şok olmadı ve sektörde hiçbir his yoktu.
Eski düşman Intel'e şiddetli bir şekilde saldırmanın dramı bile kısıtlandı ve kısıtlandı.
Ancak, erken sonuçlara atlamayın.
GTC sitesini ziyaret ettikten, dersleri ve sergileri ziyaret ettikten ve daha fazla katılımcıyla iletişim kurduktan sonra farklı sonuçlar olabilir:
Pragmatik, güçlü ve hırslı.
Bu, AI'yı çok yönlü bir şekilde kucaklayan Nvidia için yeni bir başlangıç.
Nvidia'nın stratejisine üç açıdan bakın
Resmin ne olduğunu bilmek için ne söylediğini izleyin ve ne yaptığını dinleyin.
Lao Huang'ın açılış konuşması envantere aktarıldı, üç şeyden fazlası değil:
- İlk olarak, oyun görsel işinin temelini sağlamlaştırın.
- İkinci olarak, veri merkezi pazarından kar isteyin.
- Üçüncüsü, makine otomasyonunun geleceğine.
İlk olarak, oyunun görsel temelini sağlamlaştırın.
Nvidia bir toplantıda yeni sonuçları nasıl gösteremez?
Bu yılki GTC bir istisna değil. Huang, RTX'e dayalı gerçek zamanlı ışın izleme teknolojisini göstermeye devam etti ve bundan yorulmadı, ayrıca sürekli alkışlar ve tezahüratlar aldı.
Sadece bu da değil, bu temel işin gösterisinde Lao Huang, müreffeh bir devlet göstermeye devam etti.
Bir yandan, yeni ortaya çıkan görüntü işleme motoru, resimlerin daha hızlı ve daha gerçekçi bir şekilde oluşturulmasını sağlıyor.
3B oluşturma ve oluşturma işbirliği aracı olan NVIDIA Omniverse, ekip üyeleri farklı zaman dilimlerinde olsalar bile aynı 3B sahneyi oluşturmak için birlikte çalışabilirler.
Öte yandan, müttefikler daha sağlamdır.Adobe, Autodesk, Epic, Unity vb. Dahil 16 üretici, karmaşık sahnelerde ışın izleme aydınlatmasını tamamlamalarına ve görüntü oluşturmayı daha hızlı gerçekleştirmelerine yardımcı olmak için RTX teknik desteği almaya devam edecek. Bundan 9 milyon içerik oluşturucu yararlandı.
Temeli koruyun ve ardından agresif bir şekilde yeni büyüyen pazarlar başlatın.
Bu artan pazar, veri merkezi işi içindir.
Konuşmanın odak noktasından bir veya iki tanesi bir an için görülebilir.
Her parçanın uzunluğuna göre, CUDA-X AI , Bu yıl kesinlikle GTC'nin kralı.
Yeni yayınlanan birleşik hızlandırılmış bilgi işlem hizmeti kitaplığı neden bu kadar hayranlık uyandırıyor?
Çünkü CUDA-X AI, birleşme sağlamak için tüm Nvidia kütüphanelerini entegre eder ve birleştirir.
TensorFlow, PyTorch ve MXNet dahil olmak üzere tüm derin öğrenme eğitim çerçeveleri, CUDA-X AI'nın piyasaya sürülmesiyle NVIDIA Tensor Core GPU için otomatik olarak optimize edilecektir.
CUDA-X AI, makine öğrenimi ve veri bilimi iş yüklerini 50 kata kadar hızlandırabilen Tensor Core GPU'nun esnekliğini ortaya çıkarır.
CUDA-X AI, ister derin öğrenmeyle ses ve görüntü tanıma sistemlerini eğitmek, ister ipotek portföylerinin riskini değerlendirmek için veri analizi olsun, tipik bir AI iş akışının her adımını hızlandırabilir.
Aslında Huang, AI iş akışında NVIDIA'nın "AI alanını" da özellikle genişletti.
Daha önce, dış dünya genellikle derin öğrenmenin GPU hızlandırmasına atıfta bulunarak Nvidia ve AI hakkında konuştu.
Ancak açıkça görülüyor ki, daha geniş AI ve hatta makine öğrenimi alanı Huang tarafından belirlendi.
Yapay zeka endüstri zinciri olduğu sürece, Nvidia'nın kâr piyasası zinciri bu kadar uzun olabilir.
Bu yüzden GTC sahnesinde bir sahne var.
Bir yandan yenilerini açıyoruz, müşteri gruplarıyla yüzleşiyor ve veri bilimcileri için yeni iş istasyonları ekliyoruz.
Sistem veri analizi, makine öğrenimi ve derin öğrenme için tasarlanmıştır.Finans, sigorta, perakende ve profesyonel hizmetler alanlarında kapsamlı veri hazırlama, işleme ve analiz ihtiyaçlarını karşılamak için güçlü bilgi işlem performansı ve araçları sağlar.
Öte yandan, yükseltmeler veri merkezi ile ilgili ürünleri AI eğitiminden AI mantığına yönlendirdi, bu nedenle AI odaklı veri merkezi sunucu çipi T4 tanıtıldı.
Cisco, Dell EMC, Fujitsu, HPE, Lenovo ve Sugon gibi satıcıların yerinde sunucu sistemleri de T4 yongalarını destekleyecek.
Nvidia'nın Çin'deki en büyük ortağı dalgası, bundan önce AI muhakeme pazarının şaşırtıcı büyüme oranını kanıtladı ve sipariş performansı bunun en iyi kanıtı.
Ancak Nvidia hala ciddiyetle ve resmi olarak vurgulamayı seçti, çünkü Lao Huang herkesin senkronize olmasını istiyor: GPU'nun getirdiği AI hızlandırması yalnızca verimli değil, aynı zamanda çok yönlü.
Nvidia, veri merkezi pazarından kar istiyor ve her şey semptomsuz değil.
GTC'den önce Nvidia, şirket tarihindeki en büyük satın alma ile yarı iletken şirketini 6,9 milyar dolara satın aldı. Mellanox .
Bu 100 kişilik İsrail şirketinin ana işi, çipler, ağ ekipmanı ve ara bağlantı ekipmanı dahil olmak üzere veri merkezi ürünlerini tasarlamak, üretmek ve satmaktır.
Bu projeler, tümü bulut bilişimin temel bileşenleri olan sunucular, depolama sistemleri ve veri ağları arasındaki veri alışverişini hızlandırmaya yardımcı olur.
O sırada, işlem yetkilisinin açıklamasından sonra harici analiz, Mellanox'un teknolojisinin veri merkezi bağlantısını daha iyi tamamlayabileceğini ve NVIDIA'nın veri merkezi işini yeni bir seviyeye taşıyabileceğini düşünerek veri merkezi Qian Jing'i de işaret etti.
Öyleyse, Lao Huang'a, kripto para birimi ve madencilik piyasası çöküşünden sonra sorarsanız, NVIDIA neden gücünü yeniden kazanıyor?
Eylemleri daha net olamazdı.
Ancak veri merkezi, NVIDIA'nın büyük planında sadece orta vadeli bir hedeftir.
Daha uzun vadeli, daha geniş pazar, daha fazla kâr.
Yalnızca yapay zeka tarafından sunulan makine otomasyonu.
Nvidianın geleceği buna bağlı.
Lao Huang, makine otomasyonunun geleceği konusundaki kararlılığını ve iyimserliğini asla gizlemedi.
GTC sitesinde, yapay zekanın geleceğinin çeşitli endüstrilerin ve alanların otomasyonu olduğunu bir kez daha özellikle vurguladı.
Diğer alt forumlar ve sergi alanlarının yanı sıra otomasyon konusu da en çekici olanıdır.
Ayrıca, tüm mekanda robotların ve arabaların "uzunluğu", insanları otomobil şovu sahnesine girmekle karıştırdı.
Ek olarak, NVIDIA'nın bu gelecekte oynamak istediği role de dikkat etmeye değer.
Daha önce net olmasaydı.
Bu sefer GTC daha net olamazdı: tüm ekolojik topluluğun lideri, temel taşı, başlatıcısı, bakımcısı ve altyapı kurucusudur.
Yani Nvidia'nın bahis oynadığı alanlar, değer verdiği senaryolar ve sergilediği eğilimler.
Her zamankinden daha fazla ilgiyi hak ediyor. Üç ana eğilime bağlanabilir.
Teknoloji, senaryolar ve yetenekler
Her şeyden önce, teknoloji etrafında, özellikle AI teknoloji trendleri, şu trendleri gösterir:
Teknolojik yenilikten teknolojik gerçekleştirmeye, yapay zekanın daha fazla alana girmesine izin verin.
Bunların çekirdeği tıp ve otomotiv alanlarıdır.
Tıbbi tedavi Bu zaman açısından, tıbbi görüntüleme alanında bir araç seti başlatıldı Clara AI 13 çeşit sınıflandırma ve segmentasyon yapay zeka ve yazılım araçları dahil.
Hiç şüphe yok ki Nvidia, Clara AI'nın tıp alanında bir AI altyapısı olmasını umuyor.
Ve pazarın maliyet düşürme ve verimlilik artışı artık ortaya çıkmaya başlıyor.
Yerinde paylaşılan Çinli girişimlerin derinlemesine tıbbi tanıtımları var.Amerikan tıp kurumları yüksek bir AI kabulüne sahip ve en son teknolojik başarıları denemeye istekli. Şu anda, teşhis, analiz ve ilaçlar gibi uzun kuyruk zincir bağlantılarından bahsetmeye bile gerek yok, yalnızca tarama ve tanımlama alanı etkindir. .
Tabii ki, konuşmak için ortaya çıkan Stanford mezunlarının kurucusu, Shentou Medical'in mevcut araştırma ve geliştirmesinin GPU'ya dayandığını da söyledi.
Ve hepimizin bildiği gibi, bu alanda GPU'dan daha iyi bir seçenek yok.
Artık Clara AI piyasaya sürüldüğüne göre, Nvidia'nın yazılım ve donanım entegrasyonu ve derin bağları güçlendirmeye yönelik taktiksel niyetleri daha net olamaz.
içinde araba Aynı şey sahada da geçerlidir.
Bu GTC'de NVIDIA, yeni bir DRIVE Constellation otonom araç simülasyon platformunu başlattı.
Bu platforma dayanarak, çeşitli otonom sürüş senaryoları sanal olarak bulutta simüle edilebilir - milyonlarca kilometreyi test etmeye gerek yoktur.
Lao Huang, normal sürüşten çeşitli nadir kriz durumlarına kadar her şeyin simülasyonda gerçekleştirilebileceğini söyledi. Düşük maliyet ve yüksek güvenlik ile gerçek dünyada elde edilen verimlilikten kat kat daha yüksek olacaktır.
Ve platform tamamen açıktır, programlama arayüzleri sağlar ve DRIVE Sim ekosistem ortaklarının ortam modellerini, araç modellerini, sensör modellerini ve trafik senaryolarını entegre etmelerine olanak tanır.
Aynı zamanda, ortakların senaryolarını entegre ederek, platform kapsamlı, çeşitli ve karmaşık bir test ortamı oluşturabilir.
Diğer bir deyişle, bu sanal simülasyon alanında bir Apollo ittifakıdır.
Nvidia, bu "açık ekoloji" de endüstri zincirindeki yukarı ve aşağı oyuncuları bir araya getirmeyi umuyor.
Ve işbirliği içinde konuşun. Nvidia yetkilileri, dünyanın en büyük otomobil üreticisi olan ilk ortakları olan Toyota'yı açıkladı.
Bunun anlamı, Toyota gibi büyük üreticilerin ilk müşterileri haline gelmesidir Açık platform DRIVE Constellation'ın kalitesi kesinlikle güvenilirdir.
Bununla birlikte, L4 insansız sürüşün işbirliği gelecek olsa da, bunu gerçekleştirmek o kadar acil değil.
Bu GTC konferansında Huang ayrıca yeni bir otonom sürüş yazılımı paketinin lansmanını da duyurdu.
Yazılımın ana bileşeni, gelişmiş planlama ve kontrol yoluyla daha güvenli ve daha konforlu bir sürüş deneyimi sağlayan Safety Force Field (SFF) 'dir ve algoritma stratejisi araç koruma, yolcu ve diğer araç güvenliğine odaklanır.
Gelişmiş destekli sürüş alanında, bu ilk olarak devreye girecek.
Bu nedenle, L4 insansız sürüş ticarileştirilse bile, hala sektörde fikir birliği ve zaman çizelgesi eksikliği var.
Bununla birlikte, Ar-Ge ve testler için gerekli simülasyon ve çıkmaya hazır olan gelişmiş destekli sürüş, bazılarının geleceği ilk önce görmesini sağlayabilir.
Bu insanlar arasında uygulayıcılar, sektör paydaşları, kamuoyu medyası ve hatta Wall Street analistleri var.
Teknolojik beklentiler zaten orada, para beklentilerinin gerçekleşmesi çok uzakta olabilir mi?
İkinci büyük eğilim sahnelerle ilgili.
Daha spesifik olarak, talebin daha da iyileştirilmesini teşvik eden, AI iniş sahnelerinin daha da iyileştirilmesidir ve ürünler doğal olarak rafine hale gelmektedir.
Edge computing gibi.
Söylendiği gibi, Spring River Plumbing Duck Peygamber, AI eğitiminde muhakemeye geçtiğimizde Çinli sunucu şirketleri dalgasından bahsetmiştik.
Uç hesaplama açısından, bu büyük NVIDIA müşterisi de bir şeyi açıklayabilir.
Sergi alanında, sahadaki kalabalığı da çeken bir uç bilgi işlem yapay zeka sunucusu NE5250M5 yayınladılar - bu diğer sergilerde yaygın değil.
Neden?
Çünkü talep var.
Otonom sürüş, video gözetimi, akıllı ev ve patlayıcı hatta akıllı şehir gibi uygulama senaryolarının tümü, sunucu ürünleri için yeni gereksinimleri ortaya koyuyor.
Yalnızca boyut küçük olmamalı, aynı zamanda genişletme de uygun şekilde tasarlanmalıdır.Örneğin, en az iki çift genişlikli NVIDIA TeslaV100 GPU veya altı tek genişlikli Tesla T4 GPU kurabilmelisiniz.
Ek olarak, otomobiller ve gözetleme gibi sahneler, yüksek sıcaklığa ve yüksek neme, toza ve depreme karşı uzun süreli dayanıklılık gibi dağıtım ortamlarının testine dayanabilmelidir.
Bu aynı zamanda sunucu ürün sürümlerinin izleyicileri uyandırmasının temel nedenidir.
Inspur, daha önce finans, güvenlik ve perakende alanlarında, uç bilişim yapay zeka sunucularının şiddetli bir durumda olduğunu ve satışlarının geçen yıl birkaç kat arttığını söyledi.
Şimdi, daha fazla müşterinin AI inişine ulaşmasına yardımcı olmak için ürünü daha fazla alana götürmeyi ve daha bölümlere ayrılmış senaryolara uygulamayı umuyorum.
Nvidia'ya gelince, her şey müreffeh ve kazan-kazan işbirliğinin getirdiği faydalar elbette söylemeye gerek yok.
Son olarak, üçüncü büyük eğilim: daha düşük AI giriş engelleri.
Bu yıl GTC'nin içinde ve dışında herkes 99 dolarlık yapay zeka geliştirme kitine dikkat etti Jetson Nano .
Bu aynı zamanda, her zaman "fiyatlar için çaresiz" olan Nvidia'nın "Gerçekten güzel kokulu" diye bağırıp çağırabildiği zamandır. Jetson Nano, şüphesiz NVIDIA tarihindeki en dokunaklı donanım ürünüdür.
Ancak arkasındaki daha büyük ve güçlü hırsı algılamak o kadar kolay olmayabilir.
Jetson Nano neden başlatılmalı?
Cevap yetenekte yatıyor.
Nvidia, geleceği AI'dan istediğinden, yetenek sorununu çözmeye yardımcı olması gerekiyor.
Potansiyel yetenekler Nvidia'nın ürünlerini kullanamazlarsa, onları nasıl iyi kullanabilirler?
Dahası, bu hareket sadece Nvidia'nın daha büyük inşa etmeyi ve daha geniş bir etkiye sahip olmayı umduğu AI ekolojik pastasını yapmakla kalmayacak, aynı zamanda tüm AI endüstrisi için çok faydalı olacak ve aynı zamanda AI endüstrisi için yeni bir müjde.
Bu, tüm taraflar için basitçe bir kazan-kazan durumudur ve bir parçasını övmemek zordur.
Sadece bu değil, NVIDIA aynı zamanda GTC sahasında daha fazla yapay zeka yeteneği geliştirme kararlılığını da gösterdi.
GTC kitabevinde, programlama tanıtımı, Python ve çocuk programlaması üzerine kitaplar en göze çarpan konuma yerleştirilir.
Ana GTC katılımcılarının buna yönelik sınırlı taleplerinin olması mantıklıdır.
Ama her şeyi belirleyen bir tutum da var, değil mi?
Zorluklarda kalbi geliştirmek, bütünlüğü korumak şaşırtıcı
Son olarak, GTC'ye Nvidia live hakkında ne düşündüğünü sorarsanız:
Bu tutumu gösterme eğiliminde olacağım: pragmatik, güçlü ve hırslı.
Sık sık dört gözle bekleriz Shouzheng şaşırtıcı bir şekilde Shouzheng'in hikayesi genellikle göz ardı edilir.
Bize sık sık tavsiye edilir İyi zamanlarda güç yetiştirmek , Ama sonunda yabancı nesnelere odaklanın, iyi zamanlarda nükleer bombaların heyecanını hatırlayın.
Şimdi, Nvidia'nın bütünlüğüne dikkat etme zamanı ve Usta Huang'ın kalbini geliştirmeye alışma zamanı.
Sonuçta, daha yükseğe ve daha uzağa atlamak istiyor, bu yüzden yeterince aşağı eğilmesi ve yeterince kısıtlanması gerekiyor.
Geçen sefer Lao Huang bozuldu ve CUDA ile geldi ve Nvidia'yı şimdiki zirvesine itti.
Şimdi, AI'nın bugününün ve geleceğinin Nvidia için ne anlama geldiğini herkesten daha iyi biliyor.
Nvidia'nın yeni bir yüksekliğe ihtiyacı var.
AI bu yeni yüksekliği getirebilir.
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! Ayrıntılar için, lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesiyle yanıt verin.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalayan Yazar
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
