NVIDIA pokreće 100 milijuna Windows RTX računala i radnih stanica u eru generativne snage – TechCult
Miscelanea / / May 29, 2023
NVIDIA napravio je značajne korake u ubrzavanju razvoja i implementacije generativnih AI modela, donoseći revolucionarna poboljšanja performansi. S integracijom Tensor Cores i nadolazećim Max-Q AI-om niske potrošnje, NVIDIA pokreće 100 milijuna Windows RTX računala i radnih stanica u eru generativne snage. Ovaj napredak trebao bi oblikovati budućnost produktivnosti, stvaranja sadržaja i igranja.
![NVIDIA pokreće 100 milijuna Windows RTX računala i radnih stanica u eru generativne snage](/f/abc84babf8fc7ecb2ba7296ae63fb111.png)
Sadržaj
Revolucioniranje Generative AI na Windows RTX računalima i radnim stanicama
- Generativna umjetna inteligencija, koju pokreću neuronske mreže, revolucionira industrije stvaranjem novog i originalnog sadržaja.
- NVIDIA RTX GPU-ovi koriste snažni generativni AI modeli kao što su NVIDIA NeMo, DLSS 3 Frame Generation, Meta LLaMa, ChatGPT, Adobe Firefly, i Stabilna difuzija.
- Optimizacija ovih modela za GeForce RTX i NVIDIA RTX GPU omogućuje programerima postizanje performansi do 5 puta brže u usporedbi s konkurentskim uređajima.
- Tensor Cores, namjenski hardver u RTX GPU-ovima, igraju ključnu ulogu u ubrzavanju AI izračuna, pridonoseći impresivnom povećanju brzine.
- Najnovija poboljšanja softvera predstavljena na Microsoft Build konferencija su udvostručili performanse generativnih AI modela, kao što su Stabilna difuzija, zahvaljujući novom DirectML optimizacije.
Max-Q AI zaključivanje male snage za poboljšanu učinkovitost
Kako se AI zaključivanje sve više događa na lokalnim uređajima, potražnja za učinkovitim hardverom postaje ključna. Kako bi zadovoljila ovu potrebu, NVIDIA predstavlja Max-Q male snage zaključivanje za Radna opterećenja umjetne inteligencije na RTX GPU-ovima. NVIDIA Max-Q inferencija niske potrošnje za AI radna opterećenja na RTX GPU-ima nudi nekoliko prednosti, pružajući optimiziranu ravnotežu između potrošnje energije i performansi. Evo ključnih točaka:
1. Zahtjev za učinkovit hardver: Kako se AI zaključivanje sve češće odvija na lokalnim uređajima, postoji sve veća potreba za učinkovitim hardverom za podršku ovim zadacima.
2. Predstavljamo Max-Q zaključivanje male snage: NVIDIA se bavi ovom potražnjom uvođenjem Max-Q zaključka niske potrošnje za AI radna opterećenja na RTX GPU-ovima.
3. Optimizacija napajanja: Max-Q omogućuje GPU-u da radi s djelićem svog kapaciteta snage za lakše zadatke zaključivanja. To rezultira smanjenom potrošnjom energije i poboljšanom energetskom učinkovitosti.
4. Neusporediva izvedba: Unatoč radu na nižim razinama snage za lakše zadatke, RTX GPU-ovi opremljeni Max-Q i dalje pružaju iznimne performanse. Oni se mogu učinkovito nositi s generativnim AI radnim opterećenjima koja zahtijevaju velike resurse, osiguravajući rezultate visoke kvalitete.
5. Optimizirana ravnoteža: Ključna prednost Max-Q je optimizirana ravnoteža koju postiže između potrošnje energije i performansi. Omogućuje računalima i radnim stanicama da učinkovito obrađuju složene AI zadatke uz uštedu energije.
6. Poboljšane AI mogućnosti: Uz Max-Q, korisnici mogu iskusiti puni potencijal AI zaključivanja na svojim uređajima bez ugrožavanja performansi ili energetske učinkovitosti.
7. Omogućavanje AI posvuda: Max-Q proširuje doseg AI zaključivanja, dopuštajući da se to dogodi na lokalnim uređajima bez žrtvovanja učinkovitosti. Ovo omogućuje korisnicima da iskoriste mogućnosti umjetne inteligencije gdje god su im potrebne.
8. Poboljšano korisničko iskustvo: Omogućavajući učinkovit hardver za AI zaključivanje, Max-Q doprinosi boljem korisničkom iskustvu. Korisnici mogu uživati u bržim i osjetljivijim AI aplikacijama, stvarajući besprijekorno i učinkovito računalno okruženje.
NVIDIA-ina Max-Q tehnologija zaključivanja niske potrošnje na RTX GPU-ovima revolucionira učinkovitost i performanse AI radnih opterećenja na računalima i radnim stanicama. Omogućuje uređajima da obrađuju složene AI zadatke uz minimalnu potrošnju energije, osiguravajući optimalnu izvedbu i poboljšano korisničko iskustvo.
Potpuni RTX-ubrzani razvojni skup AI
Programeri sada imaju pristup sveobuhvatnom RTX-ubrzanom razvojnom paketu AI koji radi na Windows 11, pojednostavljujući proces razvoja, obuke i implementacije naprednih AI modela. Evo ključnih točaka:
- Razvoj modela i fino podešavanje: Programeri mogu započeti s razvojem i finim podešavanjem modela korištenjem optimiziranih okvira dubokog učenja dostupnih putem Windows podsustava za Linux.
- Prijelaz na Cloud Training: Razvojni programeri mogu neprimjetno prijeći na oblak za obuku svojih AI modela. Isti NVIDIA AI stack dostupan je putem glavnih pružatelja usluga u oblaku, osiguravajući dosljednost i kompatibilnost tijekom cijelog procesa razvoja.
- Obuka s NVIDIA AI Stackom: Obuka temeljena na oblaku uz korištenje NVIDIA AI skupa nudi poboljšane performanse i skalabilnost. Programeri mogu iskoristiti snagu NVIDIA RTX GPU-a za bržu i učinkovitiju obuku svojih AI modela.
- Optimizacija za brzo zaključivanje: Nakon što se modeli obuče, programeri ih mogu optimizirati za brzo zaključivanje. Alati poput Microsoft Olive mogu se koristiti za fino podešavanje modela za optimalnu izvedbu tijekom zadataka zaključivanja.
- Implementacija na RTX računala i radne stanice: Aplikacije i značajke s omogućenom umjetnom inteligencijom mogu se implementirati na golemu instalacijsku bazu od preko 100 milijuna RTX računala i radnih stanica. Ovi su uređaji pomno optimizirani za AI performanse, osiguravajući glatko i učinkovito izvođenje AI aplikacija.
NVIDIA-ina predanost transformativnim AI iskustvima
S više od 400 RTX AI-ubrzanih aplikacija i igara koje su već objavljene, NVIDIA nastavlja poticati inovacije u svim industrijama. Tijekom svog uvodnog obraćanja na COMPUTEX-u 2023, osnivač NVIDIA-e i CEO Jensen Huang uveo NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE) za igre, nova usluga ljevanja generativnih AI modela. ACE for Games omogućuje razvojnim programerima da unesu inteligenciju u likove koji se ne mogu igrati kroz interakcije prirodnog jezika koje pokreće AI.
Programeri srednjeg softvera, kreatori igara i razvijači alata mogu koristiti ACE for Games za izgradnju i implementaciju prilagođenih modela AI govora, razgovora i animacije, transformirajući iskustvo igranja.
Budućnost generativne umjetne inteligencije na RTX-u
Generativni AI na RTX GPU-ima nije ograničen na određene uređaje ili platforme; obuhvaća poslužitelje, oblak i lokalne uređaje. NVIDIA-ina posvećenost računalstvu s umjetnom inteligencijom dovela je do optimizirane hardverske i softverske arhitekture, uključujući četvrtu generaciju Tensor Cores na RTX GPU-u.
Redovite optimizacije drajvera osiguravaju vrhunske performanse, s najnovijim NVIDIA drajverom i modelima optimiziranim za Olive koji pružaju značajna ubrzanja za programere na Windows 11.
Dodatno, najnovija generacija RTX prijenosnih računala i mobilnih radnih stanica izgrađenih na NVIDIA Ada Lovelace arhitekturi nudi neviđene performanse i prenosivost. Vodeći proizvođači poput Della, HP-a, Lenova i ASUS-a guraju naprijed generativnu eru umjetne inteligencije sa svojim RTX GPU uređajima.
Dok NVIDIA pokreće 100 milijuna Windows RTX računala i radnih stanica u eru generativne snage, NVIDIA-ini zajednički napori s Microsoft i hardverski partneri osiguravaju da razvojni programeri i korisnici mogu u potpunosti iskoristiti transformativnu moć umjetne inteligencije u različitim područjima domene.
Izvor: Nvidia Newsroom
![Alex Craig](/f/82c0af5dbedfba7e1fc95a8d7136c74d.jpg)
Alex Craig
Alexa pokreće strast prema tehnologiji i sadržaju igara. Bilo da se radi o igranju najnovijih videoigara, praćenju najnovijih tehnoloških vijesti ili angažiranju s drugim istomišljenicima na mreži, Alexova ljubav prema tehnologiji i igricama vidljiva je u svemu što on radi.
Alexa pokreće strast prema tehnologiji i sadržaju igara. Bilo da se radi o igranju najnovijih videoigara, praćenju najnovijih tehnoloških vijesti ili angažiranju s drugim istomišljenicima na mreži, Alexova ljubav prema tehnologiji i igricama vidljiva je u svemu što on radi.