На недавней выставке CES генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуан объявил, что скорость повышения производительности производительности чипа компании превысила исторические стандарты закона Мура. Это утверждение привлекло широкое внимание, особенно в контексте стагнации технического сообщества прогресса ИИ.
Закон Мура был предложен соучредителем Intel Гордоном Мур в 1965 году, прогнозируя, что количество транзисторов на компьютерных чипах будет примерно вдвое с каждым годом, что удвоило производительность чипа. Тем не менее, в последние годы закон Мура значительно замедлился, что сделало прорыв Nvidia еще более убедительным.
Хуан Ренксун отметил, что новейшие супер микросы Nvidia в центре обработки данных более чем в 30 раз быстрее, чем в предыдущем поколении при выполнении рабочих нагрузок с выводом искусственного интеллекта. «Мы можем одновременно создавать архитектуры, чипы, системы, библиотеки и алгоритмы, и если мы сможем это сделать, мы можем выйти за рамки закона Мура, потому что мы можем внедрить инновации во всем технологическом стеке». Положение в области чипсов ИИ.
В настоящее время ведущие лаборатории ИИ, такие как Google, Openai и Anpropic, используют чипы AI Nvidia для обучения и запуска моделей ИИ. Следовательно, продвижение этих чипов будет напрямую влиять на возможности моделей ИИ и, таким образом, способствовать развитию всей индустрии ИИ.
Huang Renxun также упомянул, что в настоящее время существует три активных правила расширения AI: предварительное обучение, после тренировки и расчет времени испытания. Он подчеркнул, что закон Мура настолько важен в истории вычислений, поскольку он способствует снижению вычислительных затрат, а улучшение производительности в процессе вывода также приведет к снижению затрат на вывод. Эта точка зрения обеспечивает экономическую осуществимость для широкого применения моделей ИИ.
Хотя некоторые люди выразили обеспокоенность по поводу того, могут ли дорогие чипы NVIDIA продолжать вести в области рассуждений, Хуан Ренксун сказал, что последний чип GB200NVL72 в 30-40 раз быстрее, чем чип H100 в рабочих нагрузках, который сделает вывод AI моделировать более экономичный и доступный. Это улучшение производительности не только повышает конкурентоспособность NVIDIA на рынке, но также предоставляет больше возможностей для популяризации технологии искусственного интеллекта.
Huang Renxun подчеркнул, что улучшение вычислительной мощности является прямым и эффективным способом решения проблем вычислительной эффективности и доступности затрат при рассуждениях. Он ожидает, что при постоянном развитии компьютерных технологий стоимость моделей ИИ будет продолжать снижаться, хотя некоторые модели в таких компаниях, как Openai, в настоящее время стоят за более высокую стоимость. Этот прогноз рисует оптимистичную картину для будущей разработки технологии ИИ.
Хуан Ренксун сказал, что сегодняшние чипы ИИ увеличились в 1000 раз по сравнению с десятью годами назад, что является скоростью прогресса, намного превышающего закон Мура, и он считает, что эта тенденция не остановится в ближайшее время. Эта непрерывная технологическая инновация принесет больше прорывов и возможностей для индустрии ИИ.
Ключевые моменты: генеральный директор NVIDIA Хуан Ренксун сказал, что улучшение производительности чипов компании компании превзошло закон Мура. Последние чипы GB200NVL72 в 30-40 раз быстрее при рабочих нагрузках с выводом ИИ, чем предыдущие поколения. Хуан Ренксун предсказывает, что с улучшением вычислительной мощности стоимость использования моделей ИИ будет постепенно уменьшаться. Этот прогресс не только демонстрирует технологическую силу Nvidia, но и указывает на направление будущего развития технологии ИИ.