NVIDIA führt 100 Millionen Windows-RTX-PCs und -Workstations in eine Ära der generativen Leistung – TechCult

NVIDIA hat erhebliche Fortschritte bei der Beschleunigung der Entwicklung und Bereitstellung generativer KI-Modelle gemacht und bahnbrechende Leistungsverbesserungen gebracht. Mit der Integration von Tensor-Kernen und der kommenden Max-Q-KI mit geringem Stromverbrauch führt NVIDIA 100 Millionen Windows-RTX-PCs und -Workstations in eine Ära der generativen Leistung. Dieser Fortschritt wird die Zukunft von Produktivität, Inhaltserstellung und Spielen prägen.

Revolutionierung der generativen KI auf Windows RTX-PCs und Workstations

• Generative KI, die auf neuronalen Netzen basiert, revolutioniert die Industrie, indem sie neue und originelle Inhalte erstellt.
• NVIDIAs RTX-GPUs werden von leistungsstarken generativen KI-Modellen wie NVIDIA NeMo, DLSS 3 Frame Generation,
  Meta LLaMa, ChatGPT, Adobe Fireflyund stabile Diffusion.
• Optimierung dieser Modelle für GeForce RTX Und NVIDIA RTX-GPUs ermöglicht es Entwicklern, im Vergleich zu Konkurrenzgeräten eine bis zu fünfmal schnellere Leistung zu erzielen.
• Tensor-Kerne, dedizierte Hardware in RTX-GPUs, spielen eine entscheidende Rolle bei der Beschleunigung von KI-Berechnungen und tragen zu der beeindruckenden Geschwindigkeitssteigerung bei.
• Aktuelle Softwareverbesserungen wurden auf der vorgestellt Microsoft Build-Konferenz haben die Leistung generativer KI-Modelle verdoppelt, wie z Stabile Diffusion, Dank neu DirectML-Optimierungen.

Max-Q-KI-Inferenz mit geringem Stromverbrauch für mehr Effizienz

Da KI-Inferenz zunehmend auf lokalen Geräten erfolgt, wird die Nachfrage nach effizienter Hardware immer wichtiger. Um diesem Bedarf gerecht zu werden, führt NVIDIA ein Max-Q mit geringem Stromverbrauch Schlussfolgerung für KI-Workloads auf RTX-GPUs. NVIDIAs Max-Q-Low-Power-Inferenzierung für KI-Workloads auf RTX-GPUs bietet mehrere Vorteile und sorgt für ein optimiertes Gleichgewicht zwischen Stromverbrauch und Leistung. Hier die wichtigsten Punkte:

1. Effizienter Hardwarebedarf: Da KI-Inferenzen immer häufiger auf lokalen Geräten stattfinden, besteht ein wachsender Bedarf an effizienter Hardware zur Unterstützung dieser Aufgaben.

2. Einführung der Max-Q Low-Power-Inferenzierung: NVIDIA geht auf diese Nachfrage ein, indem es Max-Q-Low-Power-Inferencing für KI-Workloads auf RTX-GPUs einführt.

3. Leistungsoptimierung: Mit Max-Q können GPUs für leichtere Inferenzaufgaben mit einem Bruchteil ihrer Leistungskapazität betrieben werden. Dies führt zu einem geringeren Stromverbrauch und einer verbesserten Energieeffizienz.

4. Beispiellose Leistung: Auch wenn sie für leichtere Aufgaben mit geringerer Leistung arbeiten, liefern mit Max-Q ausgestattete RTX-GPUs dennoch eine außergewöhnliche Leistung. Sie können ressourcenintensive generative KI-Arbeitslasten effizient bewältigen und so qualitativ hochwertige Ergebnisse gewährleisten.

5. Optimiertes Gleichgewicht: Der Hauptvorteil von Max-Q ist das optimierte Gleichgewicht zwischen Stromverbrauch und Leistung. Es ermöglicht PCs und Workstations, komplexe KI-Aufgaben effektiv und energiesparend zu bewältigen.

6. Erweiterte KI-Fähigkeiten: Mit Max-Q können Benutzer das volle Potenzial der KI-Inferenz auf ihren Geräten erleben, ohne Kompromisse bei der Leistung oder Energieeffizienz einzugehen.

7. KI überall ermöglichen: Max-Q erweitert die Reichweite der KI-Inferenz und ermöglicht die Durchführung auf lokalen Geräten ohne Einbußen bei der Effizienz. Dadurch können Benutzer KI-Funktionen überall dort nutzen, wo sie sie benötigen.

8. Verbesserte Benutzererfahrung: Durch die Bereitstellung effizienter Hardware für die KI-Inferenzierung trägt Max-Q zu einem besseren Benutzererlebnis bei. Benutzer können schnellere und reaktionsfähigere KI-Anwendungen genießen und so eine nahtlose und effiziente Computerumgebung schaffen.

Die stromsparende Max-Q-Inferenztechnologie von NVIDIA auf RTX-GPUs revolutioniert die Effizienz und Leistung von KI-Workloads auf PCs und Workstations. Es ermöglicht Geräten, komplexe KI-Aufgaben mit minimalem Stromverbrauch zu bewältigen und sorgt so für optimale Leistung und ein verbessertes Benutzererlebnis.

Kompletter RTX-beschleunigter KI-Entwicklungsstapel

Entwickler haben jetzt Zugriff auf einen umfassenden RTX-beschleunigten KI-Entwicklungsstapel, der unter Windows 11 läuft und den Prozess der Entwicklung, Schulung und Bereitstellung fortschrittlicher KI-Modelle vereinfacht. Hier die wichtigsten Punkte:

• Modellentwicklung und Feinabstimmung: Entwickler können mit der Modellentwicklung und Feinabstimmung mithilfe optimierter Deep-Learning-Frameworks beginnen, die über das Windows-Subsystem für Linux verfügbar sind.
• Übergang zum Cloud-Training: Entwickler können nahtlos zur Cloud wechseln, um ihre KI-Modelle zu trainieren. Derselbe NVIDIA-KI-Stack ist über große Cloud-Dienstanbieter verfügbar und gewährleistet so Konsistenz und Kompatibilität während des gesamten Entwicklungsprozesses.
• Training mit NVIDIA AI Stack: Cloudbasiertes Training mit dem NVIDIA AI-Stack bietet verbesserte Leistung und Skalierbarkeit. Entwickler können die Leistung von NVIDIA RTX-GPUs für ein schnelleres und effizienteres Training ihrer KI-Modelle nutzen.
• Optimierung für schnelles Inferenzieren: Sobald die Modelle trainiert sind, können Entwickler sie für eine schnelle Inferenz optimieren. Tools wie Microsoft Olive können zur Feinabstimmung der Modelle für eine optimale Leistung bei Inferenzaufgaben verwendet werden.
• Bereitstellung auf RTX-PCs und Workstations: Die KI-fähigen Anwendungen und Funktionen können auf einer riesigen Installationsbasis von über 100 Millionen RTX-PCs und Workstations bereitgestellt werden. Diese Geräte wurden sorgfältig für die KI-Leistung optimiert und gewährleisten so eine reibungslose und effiziente Ausführung von KI-Anwendungen.

NVIDIAs Engagement für transformative KI-Erlebnisse

Mit über 400 bereits veröffentlichten RTX-KI-beschleunigten Apps und Spielen treibt NVIDIA weiterhin branchenübergreifend Innovationen voran. Während seiner Keynote-Rede auf der COMPUTEX 2023 sagte NVIDIA-Gründer und CEO Jensen Huang eingeführt NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE) für Spiele, ein neuer generativer KI-Modellgießereidienst. ACE for Games ermöglicht es Entwicklern, nicht spielbaren Charakteren durch KI-gestützte Interaktionen in natürlicher Sprache Intelligenz zu verleihen.

Middleware-Entwickler, Spieleentwickler und Tool-Entwickler können ACE for Games nutzen, um benutzerdefinierte Sprach-, Konversations- und Animations-KI-Modelle zu erstellen und bereitzustellen und so das Spielerlebnis zu verändern.

Die Zukunft der generativen KI auf RTX

Generative KI auf RTX-GPUs ist nicht auf bestimmte Geräte oder Plattformen beschränkt; Es umfasst Server, die Cloud und lokale Geräte. NVIDIAs Engagement für KI-Computing hat zu einer optimierten Hardware- und Softwarearchitektur geführt, einschließlich Tensorkernen der vierten Generation auf RTX-GPUs.

Regelmäßige Treiberoptimierungen sorgen für Spitzenleistung, wobei der neueste NVIDIA-Treiber und die für Olive optimierten Modelle Entwicklern unter Windows 11 erhebliche Geschwindigkeitssteigerungen bieten.

Darüber hinaus bietet die neueste Generation von RTX-Laptops und mobilen Workstations, die auf der NVIDIA Ada Lovelace-Architektur basieren, beispiellose Leistung und Portabilität. Führende Hersteller wie Dell, HP, Lenovo und ASUS treiben mit ihren RTX-GPU-basierten Geräten das Zeitalter der generativen KI voran.

Während NVIDIA 100 Millionen Windows-RTX-PCs und -Workstations in eine Ära der generativen Leistung katapultiert, sind die Kooperationsbemühungen von NVIDIA mit Microsoft und Hardware-Partner stellen sicher, dass Entwickler und Benutzer die transformative Kraft der KI in verschiedenen Bereichen voll ausschöpfen können Domänen.

Quelle: Nvidia-Newsroom