H100, който за една нощ превърна Nvidia в крал на изкуствения интелект
Какво му е специалното на този чип и с какво компанията изпреварва конкурентите си
Обикновено не се очаква компютърните компоненти да променят цели предприятия и индустрии, но графичният процесор на Nvidia Corp., пуснат през 2023 г., направи точно това. Чипът H100 за центрове за данни донесе повече от 1 трилион долара към стойността на Nvidia и превърна компанията в крал на изкуствения интелект за една нощ.
Той показа на инвеститорите, че шумът около генеративния изкуствен интелект се превръща в реални приходи, поне за Nvidia и нейните най-важни доставчици. Търсенето на H100 е толкова голямо, че на някои клиенти се налага да чакат цели шест месеца, за да го получат.
Какво представлява чипът H100 на Nvidia?
H100, чието име е намигване към пионера на компютърните науки Грейс Хопър, е графичен процесор. Това е по-мощна версия на вид чип, който обикновено се използва в персоналните компютри и помага на геймърите да получат възможно най-реалистично визуално изживяване. Той обаче е оптимизиран да обработва огромни обеми от данни и изчисления с висока скорост, което го прави идеален за енергоемката задача за обучение на модели на изкуствен интелект. Nvidia, основана през 1993 г., е пионер на този пазар с инвестиции отпреди почти две десетилетия – още тогава компанията залага на очакването, че способността за паралелна работа един ден ще направи чиповете ѝ ценни за приложения извън игрите.
Защо H100 е толкова специален?
Платформите за генеративен изкуствен интелект се научават да изпълняват задачи като превод на текст, обобщаване на доклади и синтезиране на изображения чрез обучение върху огромни масиви от вече съществуващи материали. Колкото повече виждат, толкова по-добри стават в неща като разпознаване на човешка реч или писане на мотивационни писма за работа. Те се развиват чрез опити и грешки, като правят милиарди опити за постигане на умения и изразходват огромни количества изчислителна мощност в процеса.
Nvidia твърди, че H100 е четири пъти по-бърз от предшественика си A100 при обучението на тези т.нар. големи езикови модели или LLM и е 30 пъти по-бърз при отговарянето на потребителски подкани. За компаниите, които се надпреварват да обучават LLM за изпълнение на нови задачи, това предимство в производителността може да е от решаващо значение.
Как Nvidia стана лидер в областта на изкуствения интелект?
Компанията от Санта Клара, Калифорния, е световен лидер в производството на графични чипове – частиците на компютъра, които генерират изображенията, които хората виждат на екрана. Най-мощните от тях са изградени със стотици изчислителни ядра, които извършват едновременно няколко изчислителни потока, моделирайки сложна физика като сенки и отражения. В началото на 2000 г. инженерите на Nvidia осъзнават, че могат да пренастроят графичните ускорители за други приложения, като разделят задачите на по-малки части и след това работят по тях едновременно. Преди малко повече от десетилетие изследователите на изкуствения интелект откриха, че работата им най-накрая може да стане практическа, като се използва този тип чип.
Има ли Nvidia реални конкуренти?
Nvidia контролира около 80% от пазара на ускорители в центровете за данни за AI, управлявани от AWS на Amazon.com Inc, Google Cloud на Alphabet Inc и Azure на Microsoft Corp. Усилията на тези компании за създаване на собствени чипове, както и конкурентните продукти на производители на чипове като Advanced Micro Devices Inc. и Intel Corp., досега не са направили особено впечатление на развиващия се пазар за изкуствен интелект.
Как Nvidia изпреварва своите конкуренти?
Nvidia бързо актуализира своите предложения, включително софтуера за поддръжка на хардуера, с темпо, което никоя друга фирма все още не е успяла да постигне. Компанията също така е разработила различни клъстерни системи, които помагат на клиентите ѝ да купуват H100 на едро и да ги внедряват бързо. Чипове като процесорите Xeon на Intel са способни да обработват по-сложни данни, но имат по-малко ядра и са много по-бавни при обработката на планините от информация, които обикновено се използват за обучение на софтуер за изкуствен интелект. През последното тримесечие на 2023 г. подразделението на Nvidia за центрове за данни отчита 81% увеличение на приходите до 22 млрд. долара.
Как се представят AMD и Intel в сравнение с Nvidia?
AMD, вторият по големина производител на чипове за компютърна графика, представи през юни версия на своята линия Instinct, насочена към пазара, на който доминират продуктите на Nvidia. Чипът, наречен MI300X, има повече памет, за да се справи с натоварванията за генеративен изкуствен интелект, обясни главният изпълнителен директор на AMD Лиза Су на събитие в Сан Франциско.
Все още сме много, много рано в жизнения цикъл на AI“, каза тя през декември.
Intel предлага на пазара специфични чипове за работни натоварвания, свързани с AI, но призна, че засега търсенето на графични чипове за центрове за данни расте по-бързо, отколкото на процесорни единици, които традиционно са нейната силна страна.
Предимството на Nvidia не е само в производителността на нейния хардуер. Компанията е изобретила нещо, наречено CUDA, език за графичните си чипове, който позволява те да бъдат програмирани за работата, върху която се основават програмите за изкуствен интелект.
Какво планира да пусне Nvidia след това?
По-късно тази година H100 ще предаде факела на наследника си H200, преди Nvidia да направи по-съществени промени в дизайна с модела B100 по-нататък. Главният изпълнителен директор Дженсън Хуанг действа като посланик на технологията и се опитва да накара правителствата, както и частните предприятия, да купуват по-рано или да рискуват да останат по-назад от тези, които възприемат изкуствения интелект. Nvidia също така знае, че след като клиентите изберат нейната технология за своите проекти за генеративен AI, ще й бъде много по-лесно да им продаде ъпгрейди, отколкото на конкурентите, които се надяват да отвлекат потребителите.