„Dėl rinkodaros kampanijos „Intel Inside“ „Intel“ 1990-aisiais tapo žinomu prekės ženklu ir visur esančiu asmeninių kompiuterių lustų tiekėju. Šiomis dienomis „Nvidia Inside“ turi daug didesnę pardavimo galią.
Būtent to „Nvidia“ ir siekia, pirmadienį pristatydama naują asmeninių kompiuterių lustų liniją, kuri bus naudojama šiais metais pasirodysiančiuose „Windows“ pagrindu veikiančiuose kompiuteriuose. Turėdama dirbtinio intelekto pranašumą, tikėtina, kad „Nvidia“ pasiseks ir gali pakeisti tvarką kompiuterių pasaulyje, kuri vyravo beveik pastaruosius penkis dešimtmečius.
„Nvidia“ akcijos pirmadienį šoktelėjo daugiau nei 6 %, o „Windows“ gamintojos „Microsoft“ – daugiau nei 2 %. Kompiuterių gamintojų „Dell Technologies“ ir „HP“ akcijos šoktelėjo daugiau nei 8 %.
„Arm Holdings“, kuri licencijuoja pagrindinius brėžinius, kuriuos „Nvidia“ naudoja savo kompiuterių lustuose, šoktelėjo daugiau nei 15 %.
Tiesioginis „Nvidia“ žaidimų su asmeniniais kompiuteriais poveikis jos finansams, greičiausiai, bus ribotas, atsižvelgiant į milžinišką bendrovės verslo, parduodančio dirbtinio intelekto lustus duomenų centrams, apimtį. Tačiau šis žingsnis suteikia „Nvidia“ galimybę smarkiai padidinti dirbtinio intelekto kompiuterių rinką ir sutrikdyti esamų rinkos dalyvių veiklą.
„Nvidia“ jau dešimtmečius yra svarbi žaidėja kompiuterių rinkoje dėl savo grafikos lustų, kurie kompiuterių monitoriuose sukuria ryškesnį ir sklandesnį vaizdą – tai prizas, kurį prizą turi galingi vaizdo žaidimų mėgėjai. Tačiau prieš pristatydama naujausius lustus prekybos parodoje Taivane, ji dar nebuvo sukūrusi centrinių procesorių, kurie yra kompiuterių skaičiavimo šerdis. Šioje rinkoje dominuoja „Intel“ ir „Advanced Micro Devices“.
Naujieji „Nvidia“ lustai, kuriuose sujungiamas procesorius su itin populiaria dirbtinio intelekto skaičiavimo įranga, pasirodė „Intel“ silpnumo metu. „Intel“ išlieka didžiausia tradicinių „Windows“ kompiuterių procesorių tiekėja, o praėjusių metų paskutinį ketvirtį jos rinkos dalis siekė apie 64 %, remiantis „Mercury Research“ duomenimis. Tačiau „Intel“ ir kitiems kompiuterių rinkos dalyviams nepavyko įtikinti daugybės vartotojų ar įmonių pirkti naujus kompiuterius dėl savo lustų dirbtinio intelekto galimybių.
Praėjusiais metais buvo parduota apie 270 mln. kompiuterių. „Gartner“ duomenimis, per metus tai yra apie 9 % daugiau nei 2024 m. Tai nėra didelis padidėjimas, turint omenyje dirbtinio intelekto bumą, kuris turėtų pakeisti žmonių darbo ir gyvenimo būdą. Bendras skaičius yra mažesnis nei Covid eros piko, kai 2021 m. buvo parduota apie 340 mln.
Iki šiol dauguma dirbtinio intelekto kompiuterių pardavimų buvo vykdomi pagal numatytuosius nustatymus. Kompiuterių gamintojai į visas savo našesnes produktų linijas įtraukia neuroninio apdorojimo lustus, kurie įgalina kai kurias įrenginyje esančias dirbtinio intelekto funkcijas.
„Pirkėjai, šiandien renkasi dirbtinio intelekto kompiuterius, nebūtinai tai daro dėl dirbtinio intelekto“, – teigė Jiteshas Ubrani iš rinkos tyrimų bendrovės IDC, kuri stebi kompiuterių pardavimus. „Jie tai daro todėl, kad esant tam tikram našumo lygiui nėra alternatyvos.“
„Nvidia“ kompiuteriai dabar yra maža jos verslo dalis. Tačiau bendrovė gali pasigirti dideliu patrauklumu šiame segmente, o tai yra geras ženklas jos naujausioms pastangoms. Su kompiuteriais susijusios „Nvidia“ pajamos per finansinius metus, pasibaigusius sausio mėnesį, išaugo 41 % ir siekė šiek tiek daugiau nei 16 mlrd. USD, iš dalies dėl naujų vaizdo žaidimų technologijų įvedimo. lustų, priklausančių populiariam bendrovės prekės ženklui „Blackwell“. Remiantis IDC duomenimis, bendras asmeninių kompiuterių pardavimų skaičius per kalendorinius metus išaugo tik 8 %.
Ar „Nvidia“ toliau žengs žingsnį į priekį su savo asmeninių kompiuterių lustomis, bus jos prekės ženklo galios ir glaudaus ryšio su dirbtinio intelekto bumu išbandymas.
Tikriausiai „Nvidia“ bus daug lengviau parduoti žmonėms ir įmonėms naujus kompiuterius, paruoštus dirbtiniam intelektui, nei „Intel“ ar AMD – arba, tiesą sakant, „Apple“, kuri taip pat turi populiarią kompiuterių liniją, kurioje naudojami vietiniai lustai.
„Nvidia“ iškilimas nebus be iššūkių – didžiausias iš jų gali būti programinės įrangos lipnumas, susikaupęs aplink „Intel“ ir AMD procesorius. Jie naudoja pagrindinę lustų architektūrą, vadinamą x86. Tačiau programinė įranga, veikianti x86 procesoriuose, turi būti pritaikyta, kad gerai veiktų su „Nvidia“ ar „Apple“ „Arm“ pagrindu sukurtais lustais.
Yra „Microsoft Windows“ operacinės sistemos versija, skirta „Arm“ pagrindu sukurtiems lustams, o programinės įrangos inžinieriai kuria daugiau programų „Arm“, nes „Arm“ pagrindu sukurtų asmeninių kompiuterių skaičius auga. Tačiau „Arm“, kaip asmeninių kompiuterių platforma, išlieka programinės įrangos kūrimo trūkumas, palyginti su x86, įskaitant tokias sritis, kaip žaidimai, kurie išlieka svarbia „Nvidia“ galutine rinka.
Tačiau galiausiai „Nvidia“ atėjimas į asmeninių kompiuterių procesorių rinką, greičiausiai, dar labiau sumažins likusį x86 pranašumą, ypač „Windows“ pagrindu veikiančių kompiuterių pasaulyje, kur naujiems „Arm“ pagrindu veikiantiems žaidėjams buvo sunku įsitvirtinti.
„Intel Inside“ veikė daugelį metų. Tačiau technologijų srityje net įsimintini rinkodaros šūkiai turi galiojimo laiką.“ [A]
„Arm Holdings“ licencijuoja pagrindinius, „Nvidia“ naudojamus, brėžinius. Lustus gamina Taivano gamintojai. Ką veikia „Nvidia“? Tik užsiima rinkodara?
„Nvidia“ veikia, kaip puslaidininkių įmonė be fabrikų. Jie toli gražu neužsiima vien rinkodara, jie tvarko sudėtingiausius, vertę kuriančius, aparatinės ir programinės įrangos kūrimo etapus: individualios architektūros projektavimą ir programinės įrangos ekosistemos kūrimą.
Jos pagrindiniai vaidmenys apima:
1. Architektūrinis projektavimas ir inžinerija
Nors „Arm“ teikia pagrindinius brėžinius (instrukcijų rinkinio architektūrą), „Nvidia“ inžinieriai, remdamiesi šiomis pagrindinėmis koncepcijomis, metų metus kuria savo labai pritaikytas grandines, atminties kelius ir apdorojimo logiką (pvz., savo GPU architektūras ir dirbtinio intelekto greitintuvus, tokius, kaip „Blackwell“).
2. Programinės įrangos ekosistemos (pvz., CUDA)
Didžiausias „Nvidia“ konkurencinis pranašumas yra ne tik jų lustai, bet ir CUDA platforma – patentuota programinės įrangos sritis, leidžianti kūrėjams iš tikrųjų panaudoti lustus dirbtinio intelekto mokymui ir bendriems skaičiavimams. Jie investuoja didžiules sumas į mokslinius tyrimus ir plėtrą, kad užtikrintų, jog jų aparatinė įranga sklandžiai veiktų su pažangiausiomis pasaulyje dirbtinio intelekto sistemomis (pvz., „PyTorch“ [B]).
3. Sistemų integracija ir platformų kūrimas
„Nvidia“ ne tik parduoda atskiras mikroschemas; ji projektuoja ištisas duomenų centrų pagrindines plokštes, tinklo sąsajas ir didžiulius skaičiavimo klasterius (pvz., jų DGX superkompiuterius). Jie išsiaiškina, kaip tūkstančiai lustų ir aušinimo sistemų nepriekaištingai bendrauja petabaitų per sekundę greičiu.
4. Tiekimo grandinės orkestravimas
„Nvidia“ valdo neįtikėtinai sudėtingą savo projektavimo pateikimo liejykloms (pvz., „TSMC“ Taivane) ir pažangiems pakavimo specialistams procesą, mikroskopinius brėžinius paversdama milijardais fizinių tranzistorių.
Perkeldama neįtikėtinai brangią, kapitalo reikalaujančią, gamybą specializuotoms liejykloms, „Nvidia“ atlaisvina šimtus milijardų kapitalo, kad galėtų visiškai sutelkti dėmesį į mokslinius tyrimus ir plėtrą bei dominuoti programinės įrangos lygmenyje.
A. 'Nvidia Inside' Can Work in PC Market --- The world's only $5 trillion company can sell the concept that AI computing won't be confined to data centers. Gallagher, Dan; Fitch, Asa. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 03 June 2026: B11.
B. „PyTorch“ yra labai populiari, atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, daugiausia naudojama giliesiems neuroniniams tinklams kurti ir mokyti. Sukurta „Meta“ dirbtinio intelekto tyrimų laboratorijos (FAIR) 2016 m., ji parašyta Python ir C++ kalbomis ir tapo pirmaujančia technologija pažangiausiems dirbtinio intelekto projektams.
Pagrindiniai „PyTorch“ ramsčiai
Ši sistema iš esmės pagrįsta dviem pagrindinėmis savybėmis:
• Tenzorių skaičiavimas: ji tvarko daugiamačius masyvus (tenzorius), panašiai į „NumPy“, tačiau sklandžiai juos spartina, naudodama tokią aparatinę įrangą, kaip GPU ir TPU.
• Automatinis diferencijavimas (Autograd): joje yra įmontuotas variklis, kuris seka matematines operacijas operatyviai, automatiškai apskaičiuodamas tikslius gradientus, reikalingus neuroninio tinklo mokymui.
_________________________________________
Kodėl naudojama „PyTorch“
„PyTorch“ tapo numatytuoju pagrindinių technologijų organizacijų (įskaitant „OpenAI“, „Tesla“ ir „Microsoft“) pasirinkimu dėl kelių skirtingų privalumų:
1. Dinaminiai skaičiavimo grafikai
Skirtingai nuo tradicinių sistemų, kurios naudoja statinius grafikus (kur modelio struktūra turi būti visiškai sukompiliuota, prieš paleidžiant), „PyTorch“ naudoja „Define-by-Run“ metodą. Matematinis grafikas kuriamas dinamiškai, kai vykdomas kodas. Tai leidžia kūrėjams keisti neuroninio tinklo elgseną vykdymo metu, naudoti vietinius „Python“ ciklus ir daug lengviau keisti kintamo ilgio duomenų (pvz., teksto sakinių) mastelį.
2. Vietinė „Python“ integracija („Pythonic“)
„PyTorch“ nesijaučia, kaip atskira kalba; ji sklandžiai integruojasi su „Python“ ekosistema. Tai leidžia ją lengvai skaityti ir kūrėjams naudoti standartinius „Python“ paketus, objektinį struktūrizavimą ir vietinius klaidų šalinimo įrankius (pvz., pdb arba standartinius IDE lūžio taškus).
3. Neprilygstamas dominavimas tyrimuose
Kadangi ji skatina greitus eksperimentus, ji užima didžiulę lyderystę akademiniuose tyrimuose, turėdama daugiau, nei 85 % tyrimų dalį, palyginti su konkuruojančiomis sistemomis, tokiomis, kaip „TensorFlow“. Kai sukuriami nauji dirbtinio intelekto modeliai, jų šaltinio kodas beveik visada pirmiausia publikuojamas „PyTorch“.
4. Didelės gamybinės galimybės
Nors tokie įrankiai, kaip „TorchScript“ yra labai lankstūs tyrimų metu, jie leidžia kūrėjams serializuoti „PyTorch“ modelius į struktūrizuotą, labai optimizuotą grafų režimą. Tai reiškia, kad modelį galima intuityviai sukurti, naudojant „Python“, o tada sklandžiai perkelti į greitaeigę C++ vykdymo aplinką realioms įmonės diegimo sistemoms.
5. Masyvi bendruomenė ir ekosistema
„PyTorch“ yra generatyvinio dirbtinio intelekto bumo pagrindas. Tai yra pagrindinis variklis, skirtas geriausiems pramonės įrankiams, įskaitant [„Hugging Face Transformers“](https://hugging face.co) biblioteką kalbos apdorojimui, „TorchVision“ vaizdų modeliams ir pagrindinius modelius, tokius, kaip „OpenAI“ „ChatGPT“ ir „Stable Diffusion“.
__________________________________________
Dažnos programos
Kūrėjai naudoja oficialią „PyTorch“ biblioteką, kad galėtų valdyti technologijas įvairiose srityse:
• Natūralios kalbos apdorojimas: didelių kalbų modelių (LLM) maitinimas, mašininis vertimas ir teksto generavimas.
• Kompiuterinė rega: save vairuojančių, automobilių algoritmų (pvz., „Tesla Autopilot“) valdymas, objektų aptikimas ir generatyvus meno kūrimas.
• Pastiprinimasis mokymasis: sudėtingų dirbtinio intelekto agentų kūrimas robotikai, strateginiams žaidimams ir modeliavimo sistemoms.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą