Дженсен Хуанг назвал производство чипов «идеальным приложением» для ИИ и ускорителей вычислений NVIDIA

Производство микросхем является «идеальным приложением» для ускорителей вычислений NVIDIA и вычислений с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, заявил глава компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в ходе выступления на отраслевой конференции ITF World 2023 в бельгийском Антверпене.

Дженсен Хуанг. Источник изображения: blogs.nvidia.com

В течение почти 40 лет экспоненциальный рост производительности центральных процессоров определял динамику развития всей технологической отрасли, но в последние годы этот сегмент приближается к своему пределу и замедлился — при этом спрос на вычислительные мощности продолжил расти. В результате наметилось резкое увеличение энергопотребления центрами обработки данных. Хуанг отметил, что преодолеть кризис помогла NVIDIA, которая объединила возможности параллельной обработки данных на графических процессорах с возможностью центральных процессоров и стала пионером в области ускоренных вычислений. Успеху способствовали работы исследователей в области машинного обучения, которые открыли что графические процессоры могут обеспечивать производительности на уровне суперкомпьютеров при низком потреблении энергии. С оптимизацией алгоритмов оборудование NVIDIA помогает ускорять работу приложений в 10–100 раз, тогда как стоимость и энергопотребление снижаются на порядок. Определяющими направлениями для развития технологической отрасли в итоге становятся направления искусственного интеллекта и ускоренных вычислений.

Производство передовых чипов включает более тысячи шагов, в результате которых электронные компоненты уменьшаются до размеров биомолекулы, и каждый шаг должен выполняться с почти идеальным результатом. Технологии NVIDIA используются на различных этапах, а в марте компания сообщила о совместном проекте с TSMC, ASML и Synopsys в области вычислительной литографии — эта задача требует самых больших вычислительных ресурсов во всём цикле проектирования и производства микросхем. Библиотека NVIDIA cuLitho позволила ускорить обработку данных в 50 раз, заменив десятки тысяч серверов несколькими сотнями систем NVIDIA DGX, на порядок снизив потребление энергии и финансовые затраты.

Господин Хуанг также рассказал о перспективных системах ИИ, которые смогут понимать пользователей, рассуждать и даже взаимодействовать с физическим миром — это будет робототехника, транспорт с автопилотом и более совершенные чат-боты. В компании разработали и собственный проект ИИ, получивший название NVIDIA VIMA. Он, в частности, позволяет производить операции с графическими объектами по текстовому описанию, работая на платформе NVIDIA Omniverse для моделирования в 3D. Ещё одним проектом является NVIDIA Earth-2 — цифровой двойник Земли, разработчики которого построили ИИ-модель FourCastNet, эмулирующую погодные условия до 100 тыс. раз быстрее существующих аналогов. Наконец, технологии компании помогли учёным Управления по атомной энергии Великобритании и Манчестерского университета построить эмулятор термоядерного реактора для имитации физики плазмы — здесь можно проверять все гипотезы, прежде чем запускать процессы в настоящем реакторе.