"Ich hoffe, Ihnen ist klar, dass dies kein Konzert ist“, sagte Nvidia-Präsident Jensen Huang vor einem überfüllten SAP Center in San Jose. CEO Jensen Huang hielt auf der GPU Technology Conference (GTC) 2024 von NVIDIA eine elektrisierende Keynote und machte bahnbrechende Ankündigungen, die eine Neudefinition der Technologie versprachen. Mit über 11,000 Teilnehmern und einem weltweiten Publikum sorgte die Veranstaltung für Aufregung und Spekulationen über die Zukunft des beschleunigten Rechnens und der KI.

Blick auf das Publikum auf der GTC 2024

Sie sind auf einer Entwicklerkonferenz angekommen. Es wird eine Menge Wissenschaft geben, die Algorithmen, Computerarchitektur und Mathematik beschreibt. Ich spüre ein sehr schweres Gewicht im Raum; Plötzlich bist du am falschen Ort.

Jensen Huang, CEO von NVIDIA

Werfen wir einen Blick auf die Highlights der NVIDIA GTC 2024 Keynote!

Beschleunigtes Rechnen

Huang betonte, dass das Paradigma des beschleunigten Rechnens von entscheidender Bedeutung sei, um das Wachstum des Rechenbedarfs in allen Branchen aufrechtzuerhalten. Da das Allzweck-Computing an seine Grenzen stößt, verspricht die beschleunigte Computing-Architektur von NVIDIA erhebliche Leistungsverbesserungen und fördert Fortschritte in Bereichen von der Klimawissenschaft bis zum Gesundheitswesen. Der Wandel hin zu beschleunigtem Computing ist nicht nur technologischer Natur, sondern markiert eine neue industrielle Revolution, die eine Modernisierung der globalen Rechenzentrumsinfrastruktur erfordert.

Generative KI: Schaffung einer neuen Kategorie von Software

Die Keynote beleuchtete die generative KI und betonte deren Entwicklung als leistungsstarke Technologie, die in der Lage ist, Software zu erstellen, die es noch nie zuvor gab. Diese neue Kategorie der KI, die durch Fortschritte wie ChatGPT und verschiedene generative Modelle veranschaulicht wird, demonstriert die Fähigkeit, neuartige Inhalte, einschließlich Text, Bilder und sogar Softwarecode, zu generieren, und läutet damit eine neue Ära KI-gesteuerter Kreativität und Produktivität ein.

Einführung in die Blackwell-Architektur

Im Mittelpunkt von Huangs Keynote stand die Einführung der Blackwell-Architektur, ein revolutionärer Fortschritt, benannt nach David Harold Blackwell, dem angesehenen Mathematiker. Es übertrifft die Fähigkeiten seines Vorgängers Hopper deutlich und stellt traditionelle Computerparadigmen in Frage.

Technische Innovationen

• Transistor- und Prozessinnovation: Blackwell ist mit 208 Milliarden Transistoren auf zwei Chips ausgestattet und nutzt einen hochentwickelten 4NP TSMC-Prozess. Dieses Design ermöglicht eine bemerkenswerte 10-TB/s-Schnittstelle, die über herkömmliche Halbleiterbeschränkungen hinausgeht.
• Effizienz und Leistung: Die Architektur führt FP4- und FP6-Rechenfunktionen ein und verbessert die Effizienz des Modelltrainings mit einem ausgewogenen Verhältnis von Leistung und Präzision. Eine Transformer-Engine der zweiten Generation sorgt für erhebliche Verbesserungen bei Rechenleistung, Bandbreite und Modellgröße und wird den Anforderungen der KI-Entwicklung gerecht.

Wie wird Blackwell helfen? Lassen Sie uns das im folgenden Abschnitt untersuchen:

Bandbreite und Zuverlässigkeit

• Erweiterte Konnektivität: Durch die Integration mit PCIe Gen6- und HBM3e-Speichertechnologie wird die Bandbreite erheblich erhöht. Der NVLink der fünften Generation verdoppelt die Bandbreite auf 1.8 TB/s, unterstützt von der RAS Engine für eine verbesserte Zuverlässigkeit der KI-Bereitstellung.
• Vertrauliche Datenverarbeitung: Blackwell führt außerdem Funktionen für vertrauliches Computing ein und gewährleistet so eine sichere Datenverarbeitung in vertrauenswürdigen Ausführungsumgebungen auf GPUs.

Blackwells technologische Fortschritte

• Leistungsmeilensteine: Mit einer 2.5-fachen Leistung im FP8 für das Training und einer 5-fachen Leistung im FP4 für die Inferenz setzt der Blackwell-Chip zusammen mit dem NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchip neue Maßstäbe für GPU-Leistung und Effizienz der Speicherarchitektur.
• Netzwerkplattformen: Die Integration mit den Ethernet-Plattformen Quantum-X800 InfiniBand und Spectrum-X800 ermöglicht Netzwerkgeschwindigkeiten von bis zu 800 Gbit/s, während der NVLink Switch-Chip beim Aufbau des fortschrittlichen NVIDIA GB200 NVL72-Systems für KI-Training und Inferenz hilft.
• Supercomputing-Fähigkeiten: Der DGX SuperPOD, angetrieben von NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchips, ist ein Meilenstein im KI-Supercomputing. Entwickelt für Billionen-Parameter-Modelle, bietet es 11.5 Exaflops Rechenleistung bei FP4-Präzision und verfügt über eine flüssigkeitsgekühlte Architektur für skalierbare, hocheffiziente KI-Verarbeitung.

Branchenakzeptanz und -unterstützung

• Unternehmensunterstützung: Prominente Persönlichkeiten wie Sundar Pichai (Alphabet und Google), Elon Musk (Tesla und xAI) und andere Branchenführer haben Blackwell öffentlich unterstützt, was auf eine weit verbreitete Verlagerung der Branche hin zu NVIDIAs Vision hindeutet.
• Globale Akzeptanz: Mit der Unterstützung führender Cloud-Dienste und innovativer KI-Unternehmen zeigt die umfassende Einführung von Blackwell sein Potenzial, verschiedene Sektoren zu revolutionieren.

Generative KI mit NIM

Huangs Vision ging über die Hardware hinaus und erstreckte sich auch auf die Art und Weise, wie wir Software erstellen und bereitstellen. Er stellte NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) vor, einen Game-Changer bei der Verpackung und Bereitstellung von KI-gesteuerter Software. Diese Innovation verbindet Entwickler mit Millionen von GPUs weltweit und ermöglicht den Einsatz benutzerdefinierter KI für verschiedene Anwendungen.

KI mit der realen Welt verschmelzen: Omniverse Cloud APIs

• Omniverse Cloud-Integration: Omniverse Cloud APIs unterstreichen die Verschmelzung von KI mit der physischen Realität und bieten fortschrittliche Simulationsfunktionen, die für die Entwicklung der Robotik und das Verständnis unserer Welt durch KI unerlässlich sind.
• Ein Paradigmenwechsel: Generative KI definiert Softwareentwicklungsprozesse neu. Anstelle traditioneller Codierung werden Unternehmen KI-Modelle nutzen, ihnen Aufgaben zuweisen und sie mit Beispielen und Feedback anleiten. NVIDIA NIMs, die auf den Rechenbibliotheken und generativen KI-Modellen von NVIDIA basieren, repräsentieren diesen neuen Ansatz.
• Vereinfachte Integration: Die Microservices von NVIDIA sind so konzipiert, dass sie problemlos in bestehende Systeme integriert werden können und Standard-APIs der Branche unterstützen. Sie sind für die CUDA-Plattform von NVIDIA optimiert, werden kontinuierlich für neue GPU-Generationen aktualisiert und regelmäßig auf Sicherheit überprüft, um robuste und sichere KI-Lösungen zu gewährleisten.

Projekt Groot: Die Zukunft der humanoiden Robotik

Unter den unzähligen Ankündigungen erwies sich Project Groot als Leuchtturm für NVIDIAs Ambitionen in der humanoiden Robotik. Der spielerische Name Groot erinnert an die beliebte Figur „Guardians of the Galaxy“ und repräsentiert NVIDIAs Vorstoß in die Entwicklung universeller Basismodelle für humanoide Roboter. Huang stellte sich eine Welt vor, in der Robotik und KI zusammenlaufen, um autonome Systeme zu schaffen, die nahtlos mit ihrer Umgebung interagieren können. Dieses Projekt zielt darauf ab, die Lücke zwischen den digitalen Fähigkeiten der KI und ihren physischen Manifestationen zu schließen, indem es von menschlichen Beispielen lernt und sich durch rigoroses Training in virtuellen Umgebungen wie Omniverse an die Gesetze der Physik anpasst.

Die Stiftung: Jetson Thor und Isaac Lab

Der Jetson Thor-Computer und das Isaac Lab bilden den Kern der Entwicklungsinfrastruktur von Project Groot. Jetson Thor, ausgestattet mit Transformer-Motoren, soll humanoiden Robotern unübertroffene Rechenleistung bieten und ihre Fähigkeit verbessern, mit beispielloser Präzision zu navigieren und mit der Welt zu interagieren.

Die Zukunft der Robotik

Huang prognostiziert eine Zukunft, in der alle beweglichen Dinge Robotik beinhalten werden, wobei der Automobilsektor eine bedeutende Rolle spielen wird. Huang betonte den Einfluss von NVIDIA und teilte mit, dass BYD, der führende Hersteller von Elektrofahrzeugen, sich für die Computer der nächsten Generation von NVIDIA für seine autonomen Fahrzeuge entschieden habe.

Fortschritte in der Wahrnehmung und Manipulation

• Isaac Perceptor SDK: Dieses Toolkit wurde eingeführt, um die Umweltwahrnehmung von Robotern zu verbessern und bietet erweiterte visuelle Odometrie-, 3D-Rekonstruktions- und Tiefenerkennungsfunktionen.
• Isaac-Manipulator: Diese neue Bibliothek treibt die Roboterarmtechnologie mit ausgefeilten Wahrnehmungs-, Pfadplanungs- und Kontrollmechanismen voran und signalisiert große Fortschritte bei der Anpassungsfähigkeit von Robotern.

Das Projekt GR00T, das sich von Groot unterscheidet, repräsentiert NVIDIAs Engagement für die Weiterentwicklung der Robotik und der verkörperten KI. Parallel zur Ankündigung des Projekts GR00T stellte NVIDIA den auf humanoide Roboter zugeschnittenen Jetson Thor-Computer sowie wesentliche Verbesserungen der NVIDIA Isaac-Robotikplattform vor und legte damit den Grundstein für anspruchsvollere Robotersysteme.

GTC März 2024 Keynote mit NVIDIA CEO Jensen Huang

[Eingebetteten Inhalt]

Endnote

NVIDIAs GTC 2024-Keynote unter der Leitung von Jensen Huang war mehr als eine Präsentation; es war eine Erklärung der Zukunft. Mit der Enthüllung der Blackwell-Architektur und dem bevorstehenden Projekt Groot prägt NVIDIA ein Technologiezeitalter, das unsere digitalen und physischen Bereiche verändern wird. An dieser Schwelle könnten die Innovationen von NVIDIA die nächste industrielle Revolution auslösen und den Fortschritt durch beschleunigte Datenverarbeitung und generative KI vorantreiben.

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• Quelle: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/nvidia-gtc-keynote/