בית דעות מדוע אינטל צריכה לפקוח עין על nvidia | טים באגרין

מדוע אינטל צריכה לפקוח עין על nvidia | טים באגרין

וִידֵאוֹ: GeForce Garage - The GeForce RTX 3070 Build (נוֹבֶמבֶּר 2024)

וִידֵאוֹ: GeForce Garage - The GeForce RTX 3070 Build (נוֹבֶמבֶּר 2024)
Anonim

כאשר הקשבתי למפתח המפתח של מנכ"ל Nvidia, ג'ן-חסון הואנג, בכנס המפתחים של החברה בשבוע שעבר, נדהמתי עד כמה השתנה Nvidia מאז שהתחלתי לסקר אותו לפני 15 שנה.

החברה החלה ביצירת כרטיסים גרפיים ומעבדים הידועים כ- GPUs והתמקדה בתחילה לחלוטין בתעשיית המחשבים האישיים. אך בעשר השנים האחרונות, ככל שהמעבדים שלה הפכו להיות חזקים יותר וחסכוניים באנרגיה, Nvidia התפצלה למחשבי-על ומכונות גרפיקה מתקדמות, בעוד שבב הטגרה שלה השיק תקיפה מוחלטת במרחב הנייד. בקיצור, Nvidia התפתחה לאחת מחברות המוליכים למחצה המובילים בעולם

אינטל היא עדיין ללא ספק יצרנית השבבים הגדולה ביותר, אך Nvidia לקחה את המחקר שלה ב- GPUs והפכה את המעבדים הללו למוקד מרכזי של חברה חדשה שמוצריה חורגים הרבה יותר מהמחשב המסורתי. במהלך ראשית המפתח של ג'ן-חסן, הוא הכריז על SDK SDK חדש עבור מתכנתים המשתמשים במעבדים שלהם למחשבי-על, למשחקים, למצב VR, לעיצוב ולרכבים אוטונומיים. מדובר במערכת עוצמתית של כלי פיתוח חדשים העובדים על פני כל המעבדים שלה ויעניקו ללקוחות הרבה יותר כוח ליצור סוגים חדשים של מערכות ויישומים.

הוא גם הודיע ​​על כלים חדשים ליצירת VR ומעקב אחר קרני VR, שייצרו עולמות VR-ריאליסטים. Nvidia מתכננת להיות ספקית גדולה של חומרה ותוכנה ליצירת כל סוגי תוכן VR ותהפוך את VR לאחד ממוקדי הליבה של צמיחתו.

Nvidia גם יוצרת שבבים חדשים לשימוש במרכזי נתונים. חלק מתוכנית זו ממוקדת בפלטפורמות מבוססות AI ובשבב החדש שלה, Tesla P100, שבעצם כפול מהירויות המעבדים המשמשים כיום ביישומים מסוג זה.

אחת ההכרזות החשובות ביותר בכנס הייתה מערכת מחשבי העל הראשונה בעולם המוקדשת ללמידה עמוקה, המכונה DGX-1. מערכת זו עורמת עד שמונה מעבדי טסלה P100 זה על גבי זה ומספקת 170 טרה-פלופ בתיבה, 2 עלי כותרת במתלה במחיר פריצת דרך של 129, 000 $.

הדבר האחרון שהוצג היה גרסה מעודכנת של מערכת ה- Drive PX של Nvidia לשימוש בכלי רכב אוטונומיים. המכונה את הכונן PX 2, זהו בעצם מחשב-על בלוח שיכול לשבת בתא המטען של מכונית. בהדגמה הוצגה מכונית שהצליחה ללמוד לנהוג בכבישים ראשיים כמו גם בדרכי עפר לא מחויבות בפני עצמה עם כ -3, 000 שעות אימונים בלבד. זה כולל כלי מיפוי HD ויכולים לחוש, לתכנן ולהגיב לכל סוגי תנאי הדרך והנהיגה.

Nvidia ממפה באופן ברור מסלול חדש לעצמו, כזה שימשיך להפוך אותו לאחת מחברות השבבים האסטרטגיות ביותר בעולם. טווח ההגעה שלו ל- AI, למידה עמוקה והשפעתו הפוטנציאלית על עולם המכוניות האוטונומיות גורם לכך שהוא בולט במיוחד מהקהל ומצב אותו היטב לצמיחה רצינית.

מדוע אינטל צריכה לפקוח עין על nvidia | טים באגרין