Zephyrnet-logo

Nvidia avduker Blackwell GPU til Power AI

Dato:

Nvidia har nettopp avduket superbrikker med høyere ytelse – Blackwell B200 Graphics-behandlingsenheter (GPUer), for å drive AI-utviklingen og matche det raskt utviklende AI-landskapet.

Laget av 208 milliarder transistorer, vil Blackwell superchips være fire ganger raskere og 25 ganger energieffektive, samtidig som teknologien har blitt kritisert for sitt høye energiforbruk sammenlignet med "mer konvensjonell databehandling."

Svar på det uunngåelige

GPUen er oppkalt etter matematiker David Blackwell, som ble den første svarte lærde som ble innlemmet i National Academy of Sciences.

Den nye superchipen bidrar til å konsolidere Nvidias dominans i sektoren. Dens administrerende direktør jensen huang fremhevet mandag på en utviklerkonferanse i California behovet for beredskap for den uunngåelige raskt utviklende AI-sektoren.

Han sa at hastigheten som sektoren vokser med er «galskap».

"Vi trenger større GPUer. Så, mine damer og herrer, jeg vil gjerne introdusere dere for en veldig, veldig stor GPU," sa han med henvisning til grafikkprosessorene som er avgjørende i generativ AI.

På konferansen viste Huang frem Blackwell B200 GPUer med 208 milliarder transistorer, sammenlignet med den tidligere generasjonen Hopper-brikker med 80 milliarder transistorer.

Ifølge New Scientist, Huang avduket også GB200 Grace Blackwell Superchip som kombinerer to av B200-brikkene.

"Blackwell kommer bare til å bli et fantastisk system for generativ AI," sa han.

"Og i fremtiden vil datasentre bli sett på som AI-fabrikker."

Les også: 'AI Washing': SEC bøter investeringsselskaper for å lyve om deres bruk av AI

Ligger foran konkurrentene

Den siste utviklingen setter Nvidia foran sine konkurrenter i sektoren. Nvidia har for tiden 80 % markedsandel.

Brikkene er essensielle for å skape generativ AI, mens rivalene som AMD og Intel henger etter, og ennå ikke matcher effektiviteten til Nvidias H100, som ble lansert i 2022.

Andre teknologifirmaer som Microsoft, Apple og Amazon har gjort forsøk på å lage sjetonger "med AI i tankene, men foreløpig sitter de fast og prøver å få tak i Nvidias ettertraktede produkter for å holde sine egne løfter."

Bob O'Donnell fra Technalysis Research som også var på utviklerkonferansen etter Huangs presentasjon sa at "summingen var i luften."

"Jeg har ikke sett noe slikt i teknologibransjen på lenge," han fortalte BBC.

"Faktisk gjorde noen mennesker analogier til de tidlige dagene av Steve Jobs typer presentasjoner."

Så langt har Nvidias aksjer steget 240 % fra år til år, og den totale markedsverdien har nådd $ 2 billion forrige måned.

Nvidia har fremhevet sine store kunder som Amazon, Microsoft, Google og OpenAI har allerede uttrykt interesse for de nye produktene for sine egne AI-tilbud.

Selv om selskapet ikke har satt en bestemt pris ennå, vil Blackwell-produktene være tilgjengelige i år.

Energieffektivitet

Til tross for sine transformative evner, har generativ AI sin ulempe, spesielt på høyt energiforbruk, og det også tar mye vann for å avkjøle servere på datasentre. Men Nvidia har forsvart sitt siste tilbud.

Selskapet sa at mens modeller som OpenAIs ChatGPT-4 vil trenge omtrent 8,000 Hopper GPUer og 15 megawatt strøm for å fullføre 90 dagers trening, kan den samme modellen trenes med 2,000 Blackwell GPUer med et energiforbruk på 4 megawatt.

I land som Japan, etterspørsel etter strøm er anslått å dobles innen 2026 i tråd med datasenterutvidelser. Denne trenden forventes over hele verden ettersom generativ AI fortsetter å vokse.

Dette vil også komme med en økning i drivhusutslippskostnader "hvis datasentrene som støtter AI fortsetter å stole på fossilt brensel planter."

Prosjekt Gr00t

Nvidia har også annonsert andre AI-utviklinger, inkludert en plattform for trening av humanoide roboter.

Dette er kalt Project Gr00t, oppkalt etter Groot – en karakter i Guardians of the Galaxy-filmen. Ifølge selskapet vil disse være designet for å forstå mennesker, og imitere bevegelsene deres for å lære å samhandle med verden.

Nvidia la til modellene "vil gjøre det mulig for en robot å lære av en håndfull menneskelige demonstrasjoner, slik at den kan hjelpe med hverdagslige oppgaver og etterligne menneskelig bevegelse bare ved å observere oss."

spot_img

Siste etterretning

spot_img