Nvidia: производитель чипов, ставший сверхдержавой в области искусственного интеллекта

Акции разработчика компьютерных чипов Nvidia резко выросли за последнюю неделю, в результате чего оценка компании превысила отметку в один триллион долларов.

Это означает, что она присоединяется к технологическим гигантам Apple, Amazon, Alphabet и Microsoft в элитном клубе американских компаний с оборотом в 1 триллион долларов.

Рост был вызван последними квартальными результатами, которые были опубликованы поздно вечером в среду. Компания заявила, что увеличивает производство чипов для удовлетворения «растущего спроса».

Nvidia стала доминировать на рынке чипов, используемых в системах искусственного интеллекта (ИИ).

Интерес к этому сектору достиг бешеного уровня после того, как ChatGPT стал публичным в ноябре прошлого года, что вызвало толчок далеко за пределами технологической отрасли.

ChatGPT оказался чрезвычайно популярным применением искусственного интеллекта — от помощи с речью до компьютерного кодирования и приготовления пищи.

Но все это было бы невозможно без мощного компьютерного оборудования, в частности компьютерных чипов от калифорнийской компании Nvidia.

Первоначально известная как производитель компьютерных чипов, обрабатывающих графику, особенно для компьютерных игр, сегодня оборудование Nvidia лежит в основе большинства приложений искусственного интеллекта.

«Это ведущий технологический игрок, создающий новую вещь, называемую искусственным интеллектом», — говорит Алан Пристли, аналитик полупроводниковой отрасли из Gartner.

«То, чем Nvidia является для искусственного интеллекта, почти то же самое, что Intel для ПК», — добавляет Дэн Хатчесон, аналитик TechInsights.

ChatGPT обучался с использованием 10 000 графических процессоров (GPU) Nvidia, сгруппированных в суперкомпьютере, принадлежащем Microsoft.

«Это один из многих суперкомпьютеров (некоторые из которых широко известны, некоторые нет), которые были построены на базе графических процессоров Nvidia для различных научных целей, а также задач искусственного интеллекта», — говорит Ян Бак, генеральный менеджер и вице-президент по ускоренным вычислениям в Nvidia.

Nvidia принадлежит около 95% рынка графических процессоров для машинного обучения, отмечается в недавнем отчете CB Insights.

Ее чипы искусственного интеллекта, которые она также продает в системах, предназначенных для центров обработки данных, стоят примерно 10 000 долларов (8 000 фунтов стерлингов) каждый, хотя ее последняя и самая мощная версия продается гораздо дороже.

Так как же Nvidia стала таким центральным игроком в революции искусственного интеллекта?

Короче говоря, смелая ставка на собственную технологию плюс удачное время.

Дженсен Хуанг, ныне генеральный директор Nvidia, был одним из ее основателей еще в 1993 году. Тогда Nvidia сосредоточилась на улучшении графики для игр и других приложений.

В 1999 году компания разработала графические процессоры для улучшения отображения изображений на компьютерах.

Графические процессоры превосходно справляются с одновременной обработкой множества небольших задач (например, с миллионами пикселей на экране) — процедура, известная как параллельная обработка.

В 2006 году исследователи из Стэнфордского университета обнаружили, что у графических процессоров есть еще одно применение — они могут ускорять математические операции, чего не могут сделать обычные процессоры.

Именно в этот момент г-н Хуан принял решение, имеющее решающее значение для развития ИИ в том виде, в каком мы его знаем.

Он вложил ресурсы Nvidia в создание инструмента, позволяющего программировать графические процессоры, тем самым открыв их возможности параллельной обработки для использования помимо графики.

Этот инструмент был добавлен в компьютерные чипы Nvida. Для игроков в компьютерные игры это была возможность, в которой они не нуждались и, вероятно, даже не подозревали о ней, но для исследователей это был новый способ выполнения высокопроизводительных вычислений на потребительском оборудовании.

Именно эта способность способствовала первым прорывам в современном искусственном интеллекте.

В 2012 году был представлен Alexnet — ИИ, способный классифицировать изображения. Alexnet обучался с использованием всего двух программируемых графических процессоров Nvidia.

Процесс обучения занял всего несколько дней, а не месяцы, которые он мог бы занять при гораздо большем количестве обычных процессоров.

Открытие того, что графические процессоры могут значительно ускорить обработку данных в нейронных сетях, начало распространяться среди ученых-компьютерщиков, которые начали покупать их для выполнения этого нового типа рабочей нагрузки.

«ИИ нашел нас», — говорит г-н Бак.

Nvidia воспользовалась своим преимуществом, инвестируя в разработку новых типов графических процессоров, более подходящих для искусственного интеллекта, а также в большее количество программного обеспечения, упрощающего использование этой технологии.