Дженсен Хуанг назвал производство чипов «идеальным приложением» для ИИ и ускорителей вычислений NVIDIA

[душман]

Производство микросхем является «идеальным приложением» для ускорителей вычислений NVIDIA и вычислений с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, заявил глава компании Дженсен Хуанг в ходе выступления на отраслевой конференции ITF World 2023 в бельгийском Антверпене. В течение почти 40 лет экспоненциальный рост производительности центральных процессоров определял динамику развития всей технологической отрасли, но в последние годы этот сегмент приближается к своему пределу и замедлился — при этом спрос на вычислительные мощности продолжил расти. 

В результате наметилось резкое увеличение энергопотребления центрами обработки данных. Хуанг отметил, что преодолеть кризис помогла NVIDIA, которая объединила возможности параллельной обработки данных на графических процессорах с возможностью центральных процессоров и стала пионером в области ускоренных вычислений. Успеху способствовали работы исследователей в области машинного обучения, которые открыли, что графические процессоры могут обеспечивать производительности на уровне суперкомпьютеров при низком потреблении энергии. 

С оптимизацией алгоритмов оборудование NVIDIA помогает ускорять работу приложений в 10–100 раз, тогда как стоимость и энергопотребление снижаются на порядок. Определяющими направлениями для развития технологической отрасли в итоге становятся направления искусственного интеллекта и ускоренных вычислений. Производство передовых чипов включает более тысячи шагов, в результате которых электронные компоненты уменьшаются до размеров биомолекулы, и каждый шаг должен выполняться с почти идеальным результатом. 

Технологии NVIDIA используются на различных этапах, а в марте компания сообщила о совместном проекте с TSMC, ASML и Synopsys в области вычислительной литографии — эта задача требует самых больших вычислительных ресурсов во всём цикле проектирования и производства микросхем. Библиотека NVIDIA cuLitho позволила ускорить обработку данных в 50 раз, заменив десятки тысяч серверов несколькими сотнями систем NVIDIA DGX, на порядок снизив потребление энергии и финансовые затраты.