Nvidia опережает в гонке за аппаратное обеспечение ИИ с новыми чипами Rubin

Nvidia сделала еще один важный шаг в глобальной гонке к высококлассным решениям ИИ. Компания заявляет, что ее новые чипы для дата-центров Rubin почти готовы к запуску позже в этом году, и клиенты скоро начнут их тестировать. 

Все шесть чипов Rubin вернулись от производственных партнеров Nvidia, сказала компания. Эти чипы уже прошли несколько ключевых процедур тестирования и находятся в графике для использования клиентами. Компания отмечает, что этот ранний прогресс важен, потому что компании ИИ и дата-центры соревнуются за более быстрое и эффективное оборудование. 

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг поделился обновлением в ключевом выступлении на выставке Consumer Electronics Show (CES) в Лас-Вегасе. CES является одним из крупнейших технологических собраний в мире, где производители представляют новые продукты и идеи. «Гонка за ИИ началась», — сказал Хуанг среди быстро развивающейся гонки среди технологических компаний по разблокировке следующего поколения ИИ. 

Его комментарии указывают на то, что Nvidia очень уверена, что она все еще может быть производителем номер один в мире ускорителей ИИ. Эти ускорители — специализированные чипы, которые дата-центр использует для обучения и запуска моделей ИИ, которые питают такие инструменты, как чат-боты, системы распознавания изображений и продвинутые роботы.

Чипы Rubin обеспечивают значительный прирост производительности

Rubin — новейший ускоритель ИИ Nvidia, следующий за ее предыдущим поколением, названным Blackwell. Компания заявляет, что Rubin в 3,5 раза быстрее при обучении моделей ИИ и в 5 раз быстрее при запуске программного обеспечения ИИ по сравнению с Blackwell. Обучение ИИ включает обучение моделей обучению на основе огромных объемов данных, в то время как запуск ИИ означает использование этих моделей для выполнения задач в реальном времени.

Rubin добавляет новый центральный процессор (CPU) с 88 ядрами. Ядра — это части чипа, которые выполняют вычисления и обрабатывают данные. Имея вдвое большую производительность заменяемого чипа, этот новый CPU лучше подходит для более сложных рабочих нагрузок ИИ. На весенней конференции GTC Nvidia в Калифорнии компания обычно делится полными деталями продукта. 

На этот раз было продано больше информации, чем обычно. Этот ход считается средством удержания внимания потребителей и разработчиков на оборудовании Nvidia по мере того, как внедрение ИИ продолжает быстро расти. Сам Хуанг также сделал многочисленные публичные выступления, продвигая продукты ИИ, партнерства и инвестиции. Nvidia не была единственным игроком в центре внимания на CES. Лиза Су, генеральный директор конкурента Advanced Micro Devices (AMD), также забронировала ключевое выступление, подчеркивая эскалацию конкуренции на рынке чипов.

Nvidia привлекает крупных клиентов по мере роста конкуренции

Некоторые инвесторы беспокоились, что конкуренция для Nvidia нагревается. Другие технологические компании также разрабатывают свои собственные чипы ИИ, что затрудняет сказать, сможет ли расход на ИИ соответствовать темпу. 

Тем не менее, Nvidia была оптимистичной, полагая, что долгосрочный рынок ИИ может стоить триллионы долларов, движимый спросом со стороны таких отраслей, как облачные вычисления, бизнес и новые сектора.

Аппаратное обеспечение Rubin будет использоваться в DGX SuperPod Nvidia, мощном суперкомпьютере, предназначенном для крупномасштабного ИИ. В то же время клиенты смогут покупать чипы Rubin как отдельные компоненты, позволяя им строить более гибкие и модульные системы.

Увеличенная производительность особенно критична, учитывая, что системы ИИ продолжают развиваться. Современный ИИ все больше полагается на сети специализированных моделей, которые не только обрабатывают огромные объемы данных, но и решают проблемы в несколько шагов. Такие задачи включают планирование, рассуждение и принятие решений. 

Nvidia также подчеркнула, что системы на базе Rubin будут дешевле в эксплуатации, чем системы Blackwell. Поскольку Rubin может доставлять те же результаты с меньшим количеством компонентов, дата-центры могут экономить на энергии и операционных расходах. 

Крупные компании облачных вычислений, такие как Microsoft, Google Cloud и Amazon Web Services (AWS), ожидаются среди первых, кто развернет аппаратное обеспечение Rubin во второй половине года. Эти компании в настоящее время составляют большинство расходов на системы ИИ на базе Nvidia.