NVIDIA spinge 100 milioni di PC e workstation Windows RTX in un'era di potenza generativa – TechCult

NVIDIA ha compiuto passi da gigante nell'accelerare lo sviluppo e l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale generativa, apportando rivoluzionari miglioramenti delle prestazioni. Con l'integrazione dei Tensor Core e dell'imminente intelligenza artificiale a basso consumo Max-Q, NVIDIA spinge 100 milioni di PC e workstation Windows RTX in un'era di potenza generativa. Questo progresso è destinato a plasmare il futuro della produttività, della creazione di contenuti e dei giochi.

Rivoluzionando l'IA generativa su PC e workstation Windows RTX

• L'IA generativa, alimentata da reti neurali, sta rivoluzionando i settori creando contenuti nuovi e originali.
• GPU RTX di NVIDIA sono utilizzati da potenti modelli di intelligenza artificiale generativa come NVIDIA NeMo, DLSS 3 Frame Generation,
  Meta LLaMa, ChatGPT, Adobe Lucciola, e diffusione stabile.
• Ottimizzazione di questi modelli per GeForce RTX E GPU NVIDIA RTX consente agli sviluppatori di ottenere prestazioni fino a 5 volte più veloci rispetto ai dispositivi della concorrenza.
• I Tensor Core, hardware dedicato nelle GPU RTX, svolgono un ruolo cruciale nell'accelerazione dei calcoli AI, contribuendo all'impressionante aumento della velocità.
• Recenti miglioramenti del software svelati al Conferenza Microsoft Build hanno raddoppiato le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale generativa, come ad esempio Diffusione stabile, grazie al nuovo Ottimizzazioni DirectML.

Inferenza AI a basso consumo Max-Q per una maggiore efficienza

Poiché l'inferenza AI si verifica sempre più sui dispositivi locali, la domanda di hardware efficiente diventa cruciale. Per soddisfare questa esigenza, NVIDIA sta introducendo Max-Q a bassa potenza inferenza per Carichi di lavoro AI su GPU RTX. L'inferenza a basso consumo Max-Q di NVIDIA per i carichi di lavoro IA su GPU RTX offre numerosi vantaggi, fornendo un equilibrio ottimizzato tra consumo energetico e prestazioni. Ecco i punti chiave:

1. Domanda hardware efficiente: Poiché l'inferenza AI avviene più frequentemente sui dispositivi locali, vi è una crescente necessità di hardware efficiente per supportare queste attività.

2. Presentazione dell'inferenza a basso consumo Max-Q: NVIDIA sta affrontando questa domanda introducendo l'inferenza Max-Q a basso consumo per i carichi di lavoro IA su GPU RTX.

3. Ottimizzazione della potenza: Max-Q consente alle GPU di funzionare a una frazione della loro capacità di alimentazione per attività di inferenza più leggere. Ciò si traduce in un ridotto consumo energetico e in una migliore efficienza energetica.

4. Prestazioni impareggiabili: Nonostante funzionino a livelli di potenza inferiori per attività più leggere, le GPU RTX dotate di Max-Q offrono comunque prestazioni eccezionali. Possono gestire in modo efficiente carichi di lavoro di IA generativa ad alta intensità di risorse, garantendo risultati di alta qualità.

5. Saldo ottimizzato: Il vantaggio principale di Max-Q è l'equilibrio ottimizzato che raggiunge tra consumo energetico e prestazioni. Consente a PC e workstation di gestire in modo efficace attività complesse di intelligenza artificiale risparmiando energia.

6. Funzionalità AI migliorate: Con Max-Q, gli utenti possono sperimentare tutto il potenziale dell'inferenza AI sui propri dispositivi senza compromettere le prestazioni o l'efficienza energetica.

7. Abilitare l'AI ovunque: Max-Q estende la portata dell'inferenza AI, consentendole di avvenire su dispositivi locali senza sacrificare l'efficienza. Ciò consente agli utenti di sfruttare le capacità di intelligenza artificiale ovunque ne abbiano bisogno.

8. Esperienza utente migliorata: Fornendo un hardware efficiente per l'inferenza AI, Max-Q contribuisce a una migliore esperienza utente. Gli utenti possono usufruire di applicazioni AI più veloci e reattive, creando un ambiente informatico fluido ed efficiente.

La tecnologia di inferenza a basso consumo Max-Q di NVIDIA sulle GPU RTX rivoluziona l'efficienza e le prestazioni dei carichi di lavoro IA su PC e workstation. Consente ai dispositivi di gestire complesse attività di intelligenza artificiale con un consumo energetico minimo, garantendo prestazioni ottimali e un'esperienza utente migliorata.

Completa lo stack di sviluppo AI accelerato da RTX

Gli sviluppatori hanno ora accesso a uno stack di sviluppo AI completo con accelerazione RTX in esecuzione su Windows 11, semplificando il processo di sviluppo, formazione e distribuzione di modelli AI avanzati. Ecco i punti chiave:

• Sviluppo del modello e messa a punto: gli sviluppatori possono iniziare lo sviluppo e la messa a punto del modello utilizzando framework di deep learning ottimizzati disponibili tramite il sottosistema Windows per Linux.
• Transizione alla formazione sul cloud: gli sviluppatori possono passare senza problemi al cloud per addestrare i propri modelli di intelligenza artificiale. Lo stesso stack NVIDIA AI è disponibile tramite i principali provider di servizi cloud, garantendo coerenza e compatibilità durante l'intero processo di sviluppo.
• Formazione con NVIDIA AI Stack: La formazione basata sul cloud che utilizza lo stack NVIDIA AI offre prestazioni e scalabilità migliorate. Gli sviluppatori possono sfruttare la potenza delle GPU NVIDIA RTX per un training più rapido ed efficiente dei loro modelli AI.
• Ottimizzazione per Fast Inferencing: una volta addestrati i modelli, gli sviluppatori possono ottimizzarli per un'inferenza rapida. Strumenti come Microsoft Olive possono essere utilizzati per mettere a punto i modelli per prestazioni ottimali durante le attività di inferenza.
• Distribuzione su PC e workstation RTX: le applicazioni e le funzionalità abilitate all'intelligenza artificiale possono essere implementate su una vasta base di installazione di oltre 100 milioni di PC e workstation RTX. Questi dispositivi sono stati meticolosamente ottimizzati per le prestazioni dell'IA, garantendo l'esecuzione fluida ed efficiente delle applicazioni AI.

L'impegno di NVIDIA per esperienze di IA trasformative

Con oltre 400 app e giochi RTX con accelerazione IA già rilasciati, NVIDIA continua a promuovere l'innovazione in tutti i settori. Durante il suo intervento al COMPUTEX 2023, il fondatore di NVIDIA e CEO Jensen Huang introdotto NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE) per i giochi, un nuovo servizio di fonderia di modelli di intelligenza artificiale generativa. ACE for Games consente agli sviluppatori di portare intelligenza ai personaggi non giocabili attraverso interazioni in linguaggio naturale basate sull'intelligenza artificiale.

Gli sviluppatori di middleware, i creatori di giochi e gli sviluppatori di strumenti possono utilizzare ACE per i giochi per creare e distribuire modelli di intelligenza artificiale vocali, di conversazione e di animazione personalizzati, trasformando l'esperienza di gioco.

Il futuro dell'IA generativa su RTX

L'IA generativa sulle GPU RTX non è limitata a dispositivi o piattaforme specifici; abbraccia server, cloud e dispositivi locali. La dedizione di NVIDIA all'intelligenza artificiale ha portato a un'architettura hardware e software ottimizzata, inclusi Tensor Core di quarta generazione su GPU RTX.

Le regolari ottimizzazioni dei driver assicurano prestazioni di picco, con il driver NVIDIA più recente e i modelli ottimizzati per Olive che offrono significativi aumenti di velocità per gli sviluppatori su Windows 11.

Inoltre, l'ultima generazione di laptop e workstation mobili RTX basati sull'architettura NVIDIA Ada Lovelace offre prestazioni e portabilità senza precedenti. Produttori leader come Dell, HP, Lenovo e ASUS stanno portando avanti l'era dell'IA generativa con i loro dispositivi basati su GPU RTX.

Mentre NVIDIA spinge 100 milioni di PC e workstation Windows RTX in un'era di potenza generativa, gli sforzi collaborativi di NVIDIA con Microsoft e i partner hardware assicurano che sviluppatori e utenti possano sfruttare appieno il potere di trasformazione dell'intelligenza artificiale in vari ambiti domini.

Fonte: Sala stampa Nvidia