NVIDIA Blackwell: Úsvit akcelerovaného výpočtu

Revoluce ve výpočetní technice s Jensenem Huangem

Generální ředitel NVIDIA Jensen Huang nedávno přednesl průlomovou prezentaci, která ohromila technologický svět. Tradiční škálování CPU dosáhlo svého vrcholu a NVIDIA nyní otevírá budoucnost akcelerovaného počítání. Tento revoluční přístup neslibuje jen transformaci průmyslu, ale také redefinici toho, jak chápeme a používáme technologie.

Ticker Symbol: YOU
13. listopadu 2024

Nová éra výpočetní techniky

Desítky let poskytoval Mooreův zákon předvídatelnou cestu pro rozvoj výpočetního výkonu. Jakmile však dosáhneme hranic škálování CPU, končí i tradiční „free ride“. Tato změna si vyžaduje inovace mimo konvenční metody. Přichází NVIDIA s vizí akcelerovat software a redefinovat celý výpočetní stack od základů. Díky využití architektury CUDA napříč různými odvětvími dosáhla NVIDIA výkonových zlepšení, která byla dříve považována za nemožná.

Síla GPU

Zavedení GPU od NVIDIA proměnilo oblast realtime počítačové grafiky a položilo základy pro akcelerované počítání, které dnes ovlivňuje nesčetné obory. Od výroby polovodičů po kvantové výpočty – technologie NVIDIA urychlují aplikace až dvacetkrát, třicetkrát či dokonce padesátkrát. Tento skok vpřed umožňuje hluboká spolupráce se softwarovými vývojáři a průmyslovými partnery, čímž vzniká dynamický ekosystém akcelerovaných výpočtů.

Strojové učení: Softwarová revoluce

Tradiční způsob vývoje softwaru – programování algoritmů na zpracování vstupních dat – byl překonán strojovým učením. Jensen Huang zdůrazňuje tuto změnu paradigmatu, kdy se nyní stroje učí z obrovských datových sad a vytvářejí prediktivní funkce. Tento vývoj od Software 1.0 k Software 2.0 znamená přechod k umělé inteligenci, přičemž neurální sítě využívají GPU NVIDIA naplno.

Systém Blackwell

Jádrem inovací NVIDIA je systém Blackwell – obrovský skok ve výpočetní kapacitě. Navržený pro masivní analýzu dat, Blackwell představuje vrchol GPU technologie a obsahuje propojené GPU fungující jako jeden obrovský celek. Tato architektura podporuje pokročilé úlohy, jako je trénování AI modelů, inference a komplexní simulace, a posouvá hranice možného ve zpracování dat a umělé inteligenci.