После того как Nvidia представила рынку компьютерный чип H100, рыночная стоимость компании превысила 1 триллион долларов. Этот новый GPU (графический процессор) NVLink ясно показывает инвесторам, что шумиха около генеративного искусственного интеллекта (инструмента, который способен выполнять много задач за минимальное время) привлекает большие деньги.
Людей, которые хотят приобрести H100 настолько много, что некоторые готовы ждать до шести месяцев, чтобы заполучить заветную обновку.
Что это
H100 — это высокоэффективный компьютерный процессор, оснащенный новейшими архитектурными решениями и улучшенными технологиями, которые позволяют выполнять сложные задачи ИИ гораздо шустрее и эффективнее, чем предыдущие поколения. Проще говоря, это как, если бы вместо Altair-8800 — первый компьютер в мире, вам дали LUMI — один из самых мощных компьютеров в Европе.
H100 — это аппаратный ускоритель с 80 миллиардами транзисторов и двумя типами ядер, созданный с использованием ведущего в отрасли 4-нанометрового производственного процесса.
В чем уникальность
Для ответа на этот вопрос сразу распишем основные характеристики чипа, среди которых:
- Высокая вычислительная мощность: H100 значительно увеличивает производительность и позволяет обрабатывать огромные объемы данных за кратчайшее время. Это важно для сложных задач машинного и глубокого обучения ИИ.
- Энергоэффективность: агрегат разработан с учетом разумного потребления энергии, что уменьшает затраты на электроэнергию и повышает эффективность работы целых серверных ферм.
- Расширяемость: он поддерживает различные интерфейсы и конфигурации, его можно использовать в разных системах и аппаратных решениях.
С преимуществами, которые дает H100, сфера его применения в жизни ощутимо широка. Например:
- Медицина: для обработки и анализа медицинских изображений, диагностики заболеваний и поиска новых лекарственных препаратов. Крутая вычислительная мощность и энергоэффективность чипа ускоряет получение результатов медицинских исследований и повышает точность диагностики.
- Транспорт: В сфере самоуправляемых транспортных средств H100 способен обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени: данные с камер, лидаров и радаров, для принятия автопилотом решений на дороге.
- Финансы: для анализа больших объемов данных, предсказаний трендов рынка, обнаружения мошенничества и оптимизации инвестиционных портфелей.
Как поможет сделать ИИ массовым
Возможности H100 значительно сокращают время на обучение ИИ и повышает их точность.
Факты в цифрах:
- обещает до 9 раз более быстрое обучение ИИ
- до 30 раз ускорить получение логических выводов ИИ в популярных моделях машинного обучения по сравнению с DGX A100
DGX A100 — это чип, который использовали до появления H100.
Повышенная скорость чипа связана с новым Transformer Engine, который был создан Google для ускорения конкретной модели машинного обучения.
Чарли Бойл (вице-президент и гендир DGX Systems в Nvidia) в недавнем интервью объяснил, чем технология Google поможет их модели: «Когда мы смотрим на оптимизацию конкретных функций, мы задаемся вопросом, что действительно может изменить ситуацию для наших клиентов и куда движется отрасль? И именно здесь поддержка ядра Tensor для Transformer действительно имеет место быть».
Если вам интересна сфера IT, и вы ищете классное комьюнити на русском языке, ждем вас в нашем телеграм-канале, который насчитывает больше 13 тысяч разработчиков. В нем постоянно обсуждают тренды в программировании и делятся ценным опытом.
