Гигант в сфере производства микросхем NVIDIA готовится представить новый мощный процессор для искусственного интеллекта, разработанный для ускорения генерации ответов чат-ботами и другими инструментами ИИ, что потенциально может сделать современные системы, такие как ChatGPT, медленными по сравнению с ним.
Новая платформа, дебют которой ожидается на ежегодной конференции разработчиков NVIDIA GTC, оптимизирована для выполнения задач искусственного интеллекта — этапа, на котором обученные модели выдают ответы на запросы пользователей. В отличие от традиционных графических процессоров, предназначенных для обработки как обучения, так и выполнения задач, будущий процессор ориентирован именно на более быструю и эффективную обработку ответов.
Если этот продукт будет запущен, он станет первым ощутимым результатом декабрьской сделки, в результате которой основатели Groq , специализирующиеся на высокоскоростном оборудовании для обработки данных с использованием искусственного интеллекта, вошли в состав компании.
По сообщениям, в конце прошлого года NVIDIA потратила около 20 миллиардов долларов на лицензирование технологий у стартапа Groq, занимающегося разработкой чипов, и найм ключевых сотрудников, включая генерального директора. Примерно в то же время генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг заявил сотрудникам: «Мы планируем интегрировать процессоры Groq с низкой задержкой в архитектуру NVIDIA AI Factory, расширив платформу для обслуживания еще более широкого спектра задач вывода ИИ и рабочих нагрузок в реальном времени»
ожидается, что новый чип для обработки сложных запросов ИИ будет обрабатывать их на высокой скорости, и OpenAI и другие ведущие клиенты, вероятно, начнут его использовать. В отчете также указывается, что новый чип может обрабатывать около 10% рабочей нагрузки OpenAI по обработке данных.
Источники сообщают, что в чипе типа Groq будет использоваться SRAM
В ходе недавней телефонной конференции по финансовым результатам генеральный директор NVIDIA намекнул, что на предстоящем мероприятии GTC, которое часто называют «Суперкубком искусственного интеллекта», будет представлено несколько новых продуктов . Он отметил: «У меня есть несколько отличных идей, которыми я хотел бы поделиться с вами на GTC».
Большинство аналитиков сходятся во мнении, что чип в стиле Groq может войти в линейку. Они также отметили, что его конструкция может пролить свет на то, как NVIDIA планирует решить проблему нехватки памяти в вычислительных системах для вывода результатов. Такие платформы обычно работают на высокоскоростной памяти (HBM). Однако в последнее время HBM стало трудно достать.
Источники внутри утверждают, что фирма планирует использовать в чипе SRAM вместо динамической оперативной памяти, характерной для HBM. В идеале, SRAM более доступна и может повысить производительность задач, связанных с логическим мышлением в рамках искусственного интеллекта.
Если чип будет представлен, это может стать большим шагом вперед для компании-производителя чипов и для моделей, обученных с помощью ИИ. Однако, говоря о возможном запуске, Сид Шет, основатель и генеральный директор d-Matrix, бросил тень на его разработку. Он отметил, что, хотя NVIDIA остается явным лидером в обучении ИИ, вывод результатов представляет собой совершенно иную картину. Он поделился: «Разработчики могут обратиться к конкурентам, помимо NVIDIA, потому что запуск готовых моделей ИИ не требует такого же программирования, как их обучение»
Тем не менее, другие технологические гиганты также развивают технологии инференционных вычислений. На этой неделе компания Meta представила четыре процессора, специально разработанных для инференционных вычислений, что побудило одного инвестора из Силиконовой долины заявить, что отрасль, возможно, вступает в фазу, когда доминирование NVIDIA уже не является определяющим фактором.
Однако совсем недавно Джун Пайк, генеральный директор FuriosaAI, конкурента NVIDIA, комментируя преимущества легко развертываемых вычислительных систем для вывода результатов, предупредил, что большинство центров обработки данных не могут разместить новейшие графические процессоры с жидкостным охлаждением.
Тем не менее, несмотря на его опасения, аналитики Bank of America ожидают, что к 2030 году на задачи вывода результатов будут приходиться 75% расходов на центры обработки данных для ИИ, когда объем рынка достигнет примерно 1,2 триллиона долларов, по сравнению с примерно 50% в прошлом году. Бен Баджарин, технологический аналитик из Creative Strategies, также заявил, что центры обработки данных будущего не будут соответствовать универсальной модели, ожидая, что компании будут применять разные подходы к разработке чипов и инфраструктуры.
Ожидается, что NVIDIA выпустит чипы Vera Rubin в конце 2026 года
Компания NVIDIA также недавно представила свои чипы следующего поколения для искусственного интеллекта, чипы Vera Rubin AI, ожидая, что развитие платформ логического ИИ, таких как DeepSeek, приведет к еще большему росту спроса на вычислительные ресурсы. По утверждению компании, эти чипы помогут обучать более крупные модели ИИ и предоставлять более сложные результаты более широкой пользовательской базе.
По словам Хуанга, Rubin также поступит в продажу во второй половине 2026 года, а высококлассная «ультра» версия появится в 2027 году.
Он также пояснил, что одна система Rubin объединит 576 отдельных графических процессоров в одном чипе. В настоящее время чип Blackwell от NVIDIA объединяет 72 графических процессора в своей системе NVL72, а это значит, что Rubin будет использовать более совершенную память.
