NVIDIA propulse 100 millions de PC et de stations de travail Windows RTX dans une ère de puissance générative – TechCult

Nvidia a fait des progrès significatifs dans l'accélération du développement et du déploiement de modèles d'IA génératifs, apportant des améliorations de performances révolutionnaires. Avec l'intégration de Tensor Cores et de l'IA basse consommation Max-Q à venir, NVIDIA propulse 100 millions de PC et de stations de travail Windows RTX dans une ère de puissance générative. Cette avancée devrait façonner l'avenir de la productivité, de la création de contenu et des jeux.

Révolutionner l'IA générative sur les PC et stations de travail Windows RTX

• L'IA générative, alimentée par des réseaux de neurones, révolutionne les industries en créant du contenu nouveau et original.
• Les GPU RTX de NVIDIA
  sont utilisés par de puissants modèles d'IA génératifs tels que NVIDIA NeMo, DLSS 3 Frame Generation, Meta LLaMa, ChatGPT, Adobe Firefly, et diffusion stable.
• Optimisation de ces modèles pour GeForce RTX et GPU NVIDIA RTX permet aux développeurs d'atteindre des performances jusqu'à 5 fois plus rapides par rapport aux appareils concurrents.
• Les cœurs Tensor, matériel dédié dans les GPU RTX, jouent un rôle crucial dans l'accélération des calculs de l'IA, contribuant à l'impressionnant gain de vitesse.
• Des améliorations logicielles récentes dévoilées au Conférence Microsoft Build ont doublé les performances des modèles d'IA générative, tels que Diffusion stable, merci à nouveau Optimisations DirectML.

Inférence IA basse consommation Max-Q pour une efficacité accrue

Comme l'inférence de l'IA se produit de plus en plus sur des appareils locaux, la demande de matériel efficace devient cruciale. Pour répondre à ce besoin, NVIDIA lance Max-Q basse consommation inférence pour Charges de travail d'IA sur les GPU RTX. L'inférence basse consommation Max-Q de NVIDIA pour les charges de travail IA sur les GPU RTX offre plusieurs avantages, offrant un équilibre optimisé entre la consommation d'énergie et les performances. Voici les points clés :

1. Demande de matériel efficace : Comme l'inférence de l'IA est plus fréquente sur les appareils locaux, il existe un besoin croissant de matériel efficace pour prendre en charge ces tâches.

2. Présentation de l'inférence basse consommation Max-Q : NVIDIA répond à cette demande en introduisant l'inférence basse consommation Max-Q pour les charges de travail d'IA sur les GPU RTX.

3. Optimisation de puissance : Max-Q permet aux GPU de fonctionner à une fraction de leur capacité de puissance pour des tâches d'inférence plus légères. Il en résulte une consommation d'énergie réduite et une meilleure efficacité énergétique.

4. Performances inégalées : Bien qu'ils fonctionnent à des niveaux de puissance inférieurs pour des tâches plus légères, les GPU RTX équipés de Max-Q offrent toujours des performances exceptionnelles. Ils peuvent gérer efficacement les charges de travail d'IA génératives gourmandes en ressources, garantissant des résultats de haute qualité.

5. Équilibre optimisé : Le principal avantage de Max-Q est l'équilibre optimisé qu'il atteint entre la consommation d'énergie et les performances. Il permet aux PC et aux postes de travail de gérer efficacement des tâches d'IA complexes tout en économisant de l'énergie.

6. Capacités d'IA améliorées : Avec Max-Q, les utilisateurs peuvent découvrir tout le potentiel de l'inférence IA sur leurs appareils sans compromettre les performances ou l'efficacité énergétique.

7. Activer AI Everywhere : Max-Q étend la portée de l'inférence de l'IA, lui permettant de se produire sur des appareils locaux sans sacrifier l'efficacité. Cela permet aux utilisateurs de tirer parti des capacités de l'IA partout où ils en ont besoin.

8. Expérience utilisateur améliorée : En fournissant un matériel efficace pour l'inférence IA, Max-Q contribue à une meilleure expérience utilisateur. Les utilisateurs peuvent profiter d'applications d'IA plus rapides et plus réactives, créant un environnement informatique transparent et efficace.

La technologie d'inférence basse consommation Max-Q de NVIDIA sur les GPU RTX révolutionne l'efficacité et les performances des charges de travail d'IA sur les PC et les stations de travail. Il permet aux appareils de gérer des tâches d'IA complexes avec une consommation d'énergie minimale, garantissant des performances optimales et une expérience utilisateur améliorée.

Pile complète de développement d'IA accélérée par RTX

Les développeurs ont désormais accès à une pile complète de développement d'IA accélérée par RTX fonctionnant sur Windows 11, simplifiant le processus de développement, de formation et de déploiement de modèles d'IA avancés. Voici les points clés :

• Développement et mise au point de modèles: Les développeurs peuvent commencer le développement de modèles et les affiner à l'aide de cadres d'apprentissage en profondeur optimisés disponibles via le sous-système Windows pour Linux.
• Transition vers la formation cloud: Les développeurs peuvent effectuer une transition transparente vers le cloud pour former leurs modèles d'IA. La même pile NVIDIA AI est disponible auprès des principaux fournisseurs de services cloud, garantissant la cohérence et la compatibilité tout au long du processus de développement.
• Entraînement avec NVIDIA AI Stack: La formation basée sur le cloud utilisant la pile NVIDIA AI offre des performances et une évolutivité améliorées. Les développeurs peuvent tirer parti de la puissance des GPU NVIDIA RTX pour une formation plus rapide et plus efficace de leurs modèles d'IA.
• Optimisation pour une inférence rapide: Une fois les modèles formés, les développeurs peuvent les optimiser pour une inférence rapide. Des outils tels que Microsoft Olive peuvent être utilisés pour affiner les modèles afin d'optimiser les performances lors des tâches d'inférence.
• Déploiement sur des PC et stations de travail RTX: Les applications et fonctionnalités compatibles avec l'IA peuvent être déployées sur une vaste base d'installation de plus de 100 millions de PC et de postes de travail RTX. Ces appareils ont été méticuleusement optimisés pour les performances de l'IA, garantissant une exécution fluide et efficace des applications d'IA.

L'engagement de NVIDIA pour des expériences d'IA transformatrices

Avec plus de 400 applications et jeux accélérés par RTX AI déjà publiés, NVIDIA continue de stimuler l'innovation dans tous les secteurs. Lors de son discours d'ouverture au COMPUTEX 2023, le fondateur de NVIDIA et PDG Jensen Huang introduit NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE) pour les jeux, un nouveau service de fonderie de modèles d'IA générative. ACE for Games permet aux développeurs d'apporter de l'intelligence aux personnages non jouables grâce à des interactions en langage naturel alimentées par l'IA.

Les développeurs de middleware, les créateurs de jeux et les développeurs d'outils peuvent utiliser ACE for Games pour créer et déployer des modèles d'intelligence artificielle personnalisés pour la parole, la conversation et l'animation, transformant ainsi l'expérience de jeu.

L'avenir de l'IA générative sur RTX

L'IA générative sur les GPU RTX n'est pas limitée à des appareils ou plates-formes spécifiques; il couvre les serveurs, le cloud et les appareils locaux. Le dévouement de NVIDIA à l'informatique IA a conduit à une architecture matérielle et logicielle optimisée, y compris des cœurs Tensor de quatrième génération sur les GPU RTX.

Des optimisations régulières des pilotes garantissent des performances optimales, les pilotes NVIDIA les plus récents et les modèles optimisés pour Olive offrant des accélérations significatives aux développeurs sous Windows 11.

De plus, la dernière génération d'ordinateurs portables RTX et de postes de travail mobiles basés sur l'architecture NVIDIA Ada Lovelace offre des performances et une portabilité sans précédent. Les principaux fabricants comme Dell, HP, Lenovo et ASUS propulsent l'ère de l'IA générative avec leurs appareils alimentés par GPU RTX.

Alors que NVIDIA propulse 100 millions de PC et stations de travail Windows RTX dans une ère de puissance générative, les efforts de collaboration de NVIDIA avec Microsoft et ses partenaires matériels garantissent que les développeurs et les utilisateurs peuvent exploiter pleinement le pouvoir de transformation de l'IA dans divers domaines. domaines.

Source: Salle de presse Nvidia