NVIDIA ატარებს 100 მილიონ Windows RTX კომპიუტერს და სამუშაო სადგურს გენერაციული ენერგიის ეპოქაში - TechCult

NVIDIA მან მნიშვნელოვანი ნაბიჯები გადადგა გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შემუშავებისა და დანერგვის დაჩქარებაში, რაც მოიტანს მუშაობის ინოვაციურ გაუმჯობესებას. Tensor Cores-ის და მომავალი Max-Q დაბალი სიმძლავრის ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრაციით, NVIDIA გადაჰყავს 100 მილიონი Windows RTX კომპიუტერი და სამუშაო სადგური გენერაციული ენერგიის ეპოქაში. ეს წინსვლა დასახულია პროდუქტიულობის, კონტენტის შექმნისა და თამაშების მომავალზე.

რევოლუცია გენერაციული AI Windows RTX კომპიუტერებსა და სამუშაო სადგურებზე

• გენერაციული AI, რომელიც იკვებება ნერვული ქსელებით, ახდენს რევოლუციას ინდუსტრიებში ახალი და ორიგინალური შინაარსის შექმნით.
• NVIDIA-ს RTX GPU-ები გამოიყენება ძლიერი გენერაციული AI მოდელებით, როგორიცაა NVIDIA NeMo, DLSS 3 Frame Generation, მეტა LLaMa, ChatGPT, Adobe Fireflyდა სტაბილური დიფუზია.
• ამ მოდელების ოპტიმიზაცია ამისთვის GeForce RTX და NVIDIA RTX GPU დეველოპერებს საშუალებას აძლევს მიაღწიონ შესრულებას 5-ჯერ უფრო სწრაფად კონკურენტ მოწყობილობებთან შედარებით.
• Tensor Cores, გამოყოფილი აპარატურა RTX GPU-ებში, გადამწყვეტ როლს თამაშობს AI გამოთვლების დაჩქარებაში, რაც ხელს უწყობს სიჩქარის შთამბეჭდავ გაზრდას.
• პროგრამული უზრუნველყოფის ბოლო გაუმჯობესებები გამოქვეყნდა Microsoft Build კონფერენცია გააორმაგეს გენერაციული AI მოდელების შესრულება, როგორიცაა სტაბილური დიფუზია, ახალის წყალობით DirectML ოპტიმიზაცია.

Max-Q დაბალი სიმძლავრის AI დასკვნა გაუმჯობესებული ეფექტურობისთვის

ვინაიდან AI-ის დასკვნა სულ უფრო ხშირად ხდება ადგილობრივ მოწყობილობებზე, ეფექტურ აპარატურაზე მოთხოვნა გადამწყვეტი ხდება. ამ საჭიროების დასაკმაყოფილებლად NVIDIA წარმოგიდგენთ Max-Q დაბალი სიმძლავრე დასკვნა ამისთვის AI სამუშაო დატვირთვა RTX GPU-ებზე. NVIDIA-ს Max-Q დაბალი სიმძლავრის დასკვნა AI სამუშაო დატვირთვისთვის RTX GPU-ებზე გთავაზობთ რამდენიმე უპირატესობას, რაც უზრუნველყოფს ოპტიმიზებულ ბალანსს ენერგიის მოხმარებასა და შესრულებას შორის. აქ არის ძირითადი პუნქტები:

1. ეფექტური აპარატურის მოთხოვნა: ვინაიდან AI-ის დასკვნა ხდება უფრო ხშირად ადგილობრივ მოწყობილობებზე, იზრდება ეფექტური აპარატურის საჭიროება ამ ამოცანების მხარდასაჭერად.

2. წარმოგიდგენთ Max-Q დაბალი სიმძლავრის დასკვნას: NVIDIA პასუხობს ამ მოთხოვნას Max-Q დაბალი სიმძლავრის დასკვნის დანერგვით AI სამუშაო დატვირთვისთვის RTX GPU-ებზე.

3. ენერგიის ოპტიმიზაცია: Max-Q საშუალებას აძლევს GPU-ებს იმუშაონ თავიანთი სიმძლავრის ფრაქციით, უფრო მსუბუქი დასკვნის ამოცანებისთვის. ეს იწვევს ენერგიის მოხმარების შემცირებას და ენერგოეფექტურობის გაუმჯობესებას.

4. შეუდარებელი შესრულება: მიუხედავად იმისა, რომ ფუნქციონირებს დაბალი სიმძლავრის დონეზე მსუბუქი ამოცანებისთვის, RTX GPU-ები, რომლებიც აღჭურვილია Max-Q-ით, მაინც იძლევა განსაკუთრებულ შესრულებას. მათ შეუძლიათ ეფექტურად გაუმკლავდნენ რესურსებით ინტენსიურ გენერაციულ AI სამუშაო დატვირთვას, რაც უზრუნველყოფს მაღალი ხარისხის შედეგებს.

5. ოპტიმიზებული ბალანსი: Max-Q-ის მთავარი უპირატესობა არის ოპტიმიზირებული ბალანსი, რომელსაც იგი აღწევს ენერგიის მოხმარებასა და შესრულებას შორის. ის საშუალებას აძლევს კომპიუტერებს და სამუშაო სადგურებს ეფექტურად გაუმკლავდნენ AI-ის რთულ ამოცანებს ენერგიის დაზოგვისას.

6. გაძლიერებული AI შესაძლებლობები: Max-Q-ით მომხმარებლებს შეუძლიათ განიცადონ ხელოვნური ინტელექტის დასკვნის სრული პოტენციალი თავიანთ მოწყობილობებზე მუშაობის ან ენერგოეფექტურობის კომპრომისის გარეშე.

7. AI ყველგან ჩართვა: Max-Q აფართოებს ხელოვნური ინტელექტის დასკვნის წვდომას, რაც საშუალებას აძლევს მას მოხდეს ადგილობრივ მოწყობილობებზე ეფექტურობის შეწირვის გარეშე. ეს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობები იქ, სადაც მათ სჭირდებათ.

8. გაუმჯობესებული მომხმარებლის გამოცდილება: AI დასკვნისთვის ეფექტური აპარატურის მიწოდებით, Max-Q ხელს უწყობს მომხმარებლის უკეთეს გამოცდილებას. მომხმარებლებს შეუძლიათ ისარგებლონ უფრო სწრაფი და პასუხისმგებელი ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციებით, შექმნან უწყვეტი და ეფექტური გამოთვლითი გარემო.

NVIDIA-ს Max-Q დაბალი სიმძლავრის დასკვნის ტექნოლოგია RTX GPU-ებზე რევოლუციას ახდენს ხელოვნური ინტელექტის დატვირთვის ეფექტურობასა და შესრულებაზე კომპიუტერებსა და სამუშაო სადგურებზე. ის საშუალებას აძლევს მოწყობილობებს გაუმკლავდნენ კომპლექსურ AI ამოცანებს ენერგიის მინიმალური მოხმარებით, რაც უზრუნველყოფს ოპტიმალურ შესრულებას და მომხმარებლის გაუმჯობესებულ გამოცდილებას.

დაასრულეთ RTX-Accelerated AI Development Stack

დეველოპერებს ახლა აქვთ წვდომა RTX-ით დაჩქარებული AI განვითარების სტეკზე, რომელიც მუშაობს Windows 11-ზე, რაც ამარტივებს მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შემუშავების, ტრენინგის და დანერგვის პროცესს. აქ არის ძირითადი პუნქტები:

• მოდელის შემუშავება და დახვეწა: დეველოპერებს შეუძლიათ დაიწყონ მოდელის შემუშავება და დაზუსტება ოპტიმიზირებული ღრმა სწავლის ჩარჩოების გამოყენებით, რომლებიც ხელმისაწვდომია Windows Subsystem-ისთვის Linux-ისთვის.
• Cloud Training-ზე გადასვლა: დეველოპერებს შეუძლიათ შეუფერხებლად გადავიდნენ ღრუბელზე თავიანთი AI მოდელების სწავლებისთვის. იგივე NVIDIA AI სტეკი ხელმისაწვდომია ღრუბლოვანი სერვისის ძირითადი პროვაიდერების მეშვეობით, რაც უზრუნველყოფს თანმიმდევრულობას და თავსებადობას განვითარების პროცესში.
• ტრენინგი NVIDIA AI Stack-ით: Cloud-ზე დაფუძნებული ტრენინგი NVIDIA AI სტეკის გამოყენებით გთავაზობთ გაუმჯობესებულ შესრულებას და მასშტაბურობას. დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ NVIDIA RTX GPU-ების ძალა მათი AI მოდელების უფრო სწრაფი და ეფექტური ვარჯიშისთვის.
• ოპტიმიზაცია სწრაფი დასკვნისთვის: მოდელების მომზადების შემდეგ, დეველოპერებს შეუძლიათ მათი ოპტიმიზაცია სწრაფი დასკვნისთვის. ინსტრუმენტები, როგორიცაა Microsoft Olive, შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოდელების ოპტიმალური შესრულებისთვის დაზუსტებისთვის დასკვნის ამოცანების დროს.
• განლაგება RTX კომპიუტერებსა და სამუშაო სადგურებზე: ხელოვნური ინტელექტის მქონე აპლიკაციები და ფუნქციები შეიძლება განთავსდეს 100 მილიონზე მეტი RTX კომპიუტერისა და სამუშაო სადგურის ინსტალაციის უზარმაზარ ბაზაზე. ეს მოწყობილობები ზედმიწევნით ოპტიმიზირებულია ხელოვნური ინტელექტის მუშაობისთვის, რაც უზრუნველყოფს AI აპლიკაციების გლუვ და ეფექტურ შესრულებას.

NVIDIA-ს ვალდებულება ტრანსფორმაციული AI გამოცდილებისთვის

400-ზე მეტი RTX AI-ით დაჩქარებული აპლიკაციითა და თამაშით უკვე გამოშვებული, NVIDIA აგრძელებს ინოვაციების განვითარებას ინდუსტრიებში. COMPUTEX 2023-ზე მისი მთავარი გამოსვლისას NVIDIA-ს დამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი ჯენსენ ჰუანგ გააცნო NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE) თამაშებისთვის, ახალი გენერაციული AI მოდელის სამსხმელო სერვისი. ACE for Games აძლევს დეველოპერებს უფლებას მიიტანონ ინტელექტი არათამაშად პერსონაჟებთან ხელოვნური ინტელექტის მხარდაჭერით ბუნებრივი ენის ურთიერთქმედების საშუალებით.

Middleware დეველოპერებს, თამაშების შემქმნელებს და ხელსაწყოების დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ ACE თამაშებისთვის, რათა შექმნან და განათავსონ მორგებული მეტყველების, საუბრისა და ანიმაციის AI მოდელები, რაც გარდაქმნის სათამაშო გამოცდილებას.

გენერაციული AI-ის მომავალი RTX-ზე

გენერაციული AI RTX GPU-ებზე არ შემოიფარგლება კონკრეტული მოწყობილობებით ან პლატფორმებით; ის მოიცავს სერვერებს, ღრუბელს და ადგილობრივ მოწყობილობებს. NVIDIA-ს ერთგულება ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლებისადმი, განაპირობა ოპტიმიზირებული აპარატურის და პროგრამული უზრუნველყოფის არქიტექტურა, მათ შორის მეოთხე თაობის Tensor Cores RTX GPU-ებზე.

დრაივერის რეგულარული ოპტიმიზაცია უზრუნველყოფს მაქსიმალურ შესრულებას, უახლესი NVIDIA დრაივერი და Olive-ზე ოპტიმიზებული მოდელები, რომლებიც მნიშვნელოვან აჩქარებს დეველოპერებს Windows 11-ზე.

გარდა ამისა, NVIDIA Ada Lovelace-ის არქიტექტურაზე აგებული RTX ლეპტოპების და მობილური სამუშაო სადგურების უახლესი თაობა გთავაზობთ უპრეცედენტო შესრულებას და პორტაბელურობას. წამყვანი მწარმოებლები, როგორიცაა Dell, HP, Lenovo და ASUS, წინ უძღვებიან გენერაციულ AI ეპოქას თავიანთი RTX GPU-ზე მომუშავე მოწყობილობებით.

NVIDIA-ს 100 მილიონი Windows RTX კომპიუტერი და სამუშაო სადგური გენერაციული ენერგიის ეპოქაში გადაჰყავს, NVIDIA-ს ერთობლივი ძალისხმევა Microsoft და ტექნიკური პარტნიორები უზრუნველყოფენ, რომ დეველოპერებს და მომხმარებლებს შეუძლიათ სრულად გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტის ტრანსფორმაციული ძალა სხვადასხვა სფეროში დომენები.

წყარო: Nvidia Newsroom