NVIDIA ขับเคลื่อนพีซี Windows RTX และเวิร์กสเตชันกว่า 100 ล้านเครื่องสู่ยุคแห่งพลังแห่งการสร้างสรรค์ – TechCult
เบ็ดเตล็ด / / May 29, 2023
เอ็นวิเดีย มีความก้าวหน้าอย่างมากในการเร่งการพัฒนาและการปรับใช้โมเดล AI เชิงกำเนิด ซึ่งนำมาซึ่งการปรับปรุงประสิทธิภาพที่ก้าวล้ำ ด้วยการผสานรวมของ Tensor Cores และ AI พลังงานต่ำ Max-Q ที่กำลังจะมาถึง NVIDIA ขับเคลื่อนพีซี Windows RTX และเวิร์กสเตชัน 100 ล้านเครื่องเข้าสู่ยุคแห่งพลังแห่งการกำเนิด ความก้าวหน้านี้ถูกกำหนดขึ้นเพื่อกำหนดอนาคตของผลผลิต การสร้างเนื้อหา และการเล่นเกม
สารบัญ
ปฏิวัติการสร้าง AI บนพีซี Windows RTX และเวิร์กสเตชัน
- AI กำเนิดซึ่งขับเคลื่อนโดยโครงข่ายประสาทเทียมกำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมด้วยการสร้างเนื้อหาใหม่และเป็นต้นฉบับ
- GPU RTX ของ NVIDIA ถูกใช้โดยโมเดล AI อันทรงพลัง เช่น NVIDIA NeMo, DLSS 3 Frame Generation, Meta LLaMa,แชทจีพีที, อะโดบี ไฟร์ฟลายและการแพร่กระจายที่เสถียร
- การเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลเหล่านี้สำหรับ GeForce RTX และ NVIDIA RTX GPU ช่วยให้นักพัฒนาสามารถบรรลุประสิทธิภาพได้เร็วกว่าอุปกรณ์คู่แข่งถึง 5 เท่า
- Tensor Cores ซึ่งเป็นฮาร์ดแวร์เฉพาะใน RTX GPUs มีบทบาทสำคัญในการเร่งการคำนวณของ AI ซึ่งมีส่วนช่วยในการเพิ่มความเร็วที่น่าประทับใจ
- การปรับปรุงซอฟต์แวร์ล่าสุดเปิดตัวที่ การประชุม Microsoft Build ได้เพิ่มประสิทธิภาพเป็นสองเท่าของแบบจำลอง AI เชิงกำเนิด เช่น การแพร่กระจายที่เสถียร ขอบคุณใหม่ การเพิ่มประสิทธิภาพ DirectML.
การอนุมาน AI พลังงานต่ำ Max-Q เพื่อประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น
เมื่อการอนุมานของ AI เกิดขึ้นบนอุปกรณ์ภายในมากขึ้นเรื่อยๆ ความต้องการฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อตอบสนองความต้องการนี้ NVIDIA ขอแนะนำ Max-Q พลังงานต่ำ อนุมานสำหรับ ปริมาณงาน AI บน RTX GPU. การอนุมานพลังงานต่ำ Max-Q ของ NVIDIA สำหรับเวิร์กโหลด AI บน RTX GPUs นำเสนอข้อดีหลายประการ มอบความสมดุลที่เหมาะสมระหว่างการใช้พลังงานและประสิทธิภาพ นี่คือประเด็นสำคัญ:
1. ความต้องการฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพ: เนื่องจากการอนุมานด้วย AI เกิดขึ้นบ่อยขึ้นบนอุปกรณ์ภายใน จึงมีความต้องการฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อรองรับงานเหล่านี้
2. แนะนำการอนุมานพลังงานต่ำ Max-Q: NVIDIA กำลังตอบสนองความต้องการนี้โดยแนะนำการอนุมานพลังงานต่ำ Max-Q สำหรับเวิร์กโหลด AI บน RTX GPU
3. การเพิ่มประสิทธิภาพพลังงาน: Max-Q ช่วยให้ GPU ทำงานโดยใช้กำลังไฟเพียงเล็กน้อยสำหรับงานการอนุมานที่เบากว่า ส่งผลให้การใช้พลังงานลดลงและประสิทธิภาพการใช้พลังงานดีขึ้น
4. ประสิทธิภาพที่เหนือชั้น: แม้จะใช้ระดับพลังงานที่ต่ำกว่าสำหรับงานที่เบากว่า แต่ GPU RTX ที่ติดตั้ง Max-Q ก็ยังคงให้ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม พวกเขาสามารถจัดการกับเวิร์กโหลด AI กำเนิดที่ใช้ทรัพยากรมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้มั่นใจได้ถึงผลลัพธ์คุณภาพสูง
5. สมดุลที่เหมาะสม: ข้อได้เปรียบที่สำคัญของ Max-Q คือความสมดุลที่เหมาะสมระหว่างการใช้พลังงานและประสิทธิภาพ ช่วยให้พีซีและเวิร์กสเตชันสามารถจัดการงาน AI ที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่ประหยัดพลังงาน
6. ความสามารถของ AI ที่ได้รับการปรับปรุง: ด้วย Max-Q ผู้ใช้สามารถสัมผัสศักยภาพเต็มรูปแบบของการอนุมาน AI บนอุปกรณ์ของตนโดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพหรือประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
7. การเปิดใช้งาน AI ทุกที่: Max-Q ขยายขอบเขตของการอนุมานของ AI ทำให้สามารถเกิดขึ้นได้บนอุปกรณ์ท้องถิ่นโดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพ สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI ได้ทุกที่ที่ต้องการ
8. ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้: ด้วยการจัดหาฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการอนุมานของ AI ทำให้ Max-Q ช่วยให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้น ผู้ใช้สามารถเพลิดเพลินกับแอปพลิเคชัน AI ที่รวดเร็วและตอบสนองได้ดีขึ้น สร้างสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่ราบรื่นและมีประสิทธิภาพ
เทคโนโลยีการอนุมานพลังงานต่ำ Max-Q ของ NVIDIA บน RTX GPUs ปฏิวัติประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของปริมาณงาน AI บนพีซีและเวิร์กสเตชัน ช่วยให้อุปกรณ์สามารถจัดการกับงาน AI ที่ซับซ้อนโดยใช้พลังงานน้อยที่สุด ทำให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพสูงสุดและประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดียิ่งขึ้น
ดำเนินการสแต็กการพัฒนา AI ที่เร่งด้วย RTX ให้สมบูรณ์
ขณะนี้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงสแต็กการพัฒนา AI ที่เร่งด้วย RTX ที่ครอบคลุมซึ่งทำงานบน Windows 11 ทำให้กระบวนการพัฒนา ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดล AI ขั้นสูงง่ายขึ้น นี่คือประเด็นสำคัญ:
- การพัฒนาโมเดลและการปรับจูน: นักพัฒนาสามารถเริ่มต้นการพัฒนาโมเดลและปรับแต่งโดยใช้เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่ปรับให้เหมาะสมซึ่งพร้อมใช้งานผ่านระบบย่อย Windows สำหรับ Linux
- การเปลี่ยนไปสู่การฝึกอบรมบนระบบคลาวด์: นักพัฒนาสามารถเปลี่ยนไปใช้คลาวด์ได้อย่างราบรื่นเพื่อฝึกฝนโมเดล AI ของตน NVIDIA AI stack เดียวกันมีให้บริการผ่านผู้ให้บริการระบบคลาวด์รายใหญ่ เพื่อให้มั่นใจได้ถึงความสอดคล้องและความเข้ากันได้ตลอดกระบวนการพัฒนา
- การฝึกอบรมกับ NVIDIA AI Stack: การฝึกอบรมบนคลาวด์โดยใช้ NVIDIA AI stack มอบประสิทธิภาพและความสามารถในการขยายที่เพิ่มขึ้น นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ GPU NVIDIA RTX เพื่อการฝึกอบรมโมเดล AI ของตนได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการอนุมานที่รวดเร็ว: เมื่อโมเดลได้รับการฝึกฝนแล้ว นักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อการอนุมานที่รวดเร็ว สามารถใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น Microsoft Olive เพื่อปรับแต่งโมเดลเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดระหว่างงานการอนุมาน
- ปรับใช้กับพีซี RTX และเวิร์กสเตชัน: แอพพลิเคชั่นและคุณสมบัติที่เปิดใช้งาน AI สามารถนำไปใช้กับฐานการติดตั้งขนาดใหญ่ที่มีพีซีและเวิร์กสเตชัน RTX มากกว่า 100 ล้านเครื่อง อุปกรณ์เหล่านี้ได้รับการปรับแต่งอย่างพิถีพิถันเพื่อประสิทธิภาพ AI เพื่อให้มั่นใจถึงการดำเนินการแอปพลิเคชัน AI ที่ราบรื่นและมีประสิทธิภาพ
ความมุ่งมั่นของ NVIDIA ในการเปลี่ยนแปลงประสบการณ์ AI
ด้วยแอปและเกมที่เร่งด้วย RTX AI มากกว่า 400 รายการที่เปิดตัวแล้ว NVIDIA ยังคงขับเคลื่อนนวัตกรรมในอุตสาหกรรมต่างๆ ระหว่างปาฐกถาพิเศษที่งาน COMPUTEX 2023 ผู้ก่อตั้ง NVIDIA และ เจนเซ่น หวง ซีอีโอ แนะนำ NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE) สำหรับเกมบริการโรงหล่อโมเดล AI เจนเนอเรชั่นใหม่ ACE สำหรับเกมช่วยให้นักพัฒนานำความฉลาดมาสู่ตัวละครที่ไม่สามารถเล่นได้ผ่านการโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติที่ขับเคลื่อนโดย AI
นักพัฒนามิดเดิลแวร์ ผู้สร้างเกม และผู้พัฒนาเครื่องมือสามารถใช้ ACE for Games เพื่อสร้างและปรับใช้โมเดล AI คำพูด การสนทนา และแอนิเมชันที่กำหนดเอง ซึ่งจะเปลี่ยนประสบการณ์การเล่นเกม
อนาคตของ Generative AI บน RTX
Generative AI บน RTX GPUs ไม่จำกัดเฉพาะอุปกรณ์หรือแพลตฟอร์ม มันครอบคลุมทั้งเซิร์ฟเวอร์ คลาวด์ และอุปกรณ์ภายในเครื่อง ความทุ่มเทของ NVIDIA ต่อการประมวลผล AI ได้นำไปสู่การปรับสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ให้เหมาะสม รวมถึง Tensor Cores รุ่นที่สี่บน RTX GPU
การปรับแต่งไดรเวอร์เป็นประจำช่วยให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพสูงสุด ด้วยไดรเวอร์ NVIDIA ล่าสุดและรุ่นที่ปรับให้เหมาะสมจาก Olive มอบความเร็วที่สำคัญสำหรับนักพัฒนาบน Windows 11
นอกจากนี้ แล็ปท็อป RTX และโมบายล์เวิร์กสเตชันรุ่นล่าสุดที่สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม NVIDIA Ada Lovelace ยังมอบประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อนและความสามารถในการพกพา ผู้ผลิตชั้นนำอย่าง Dell, HP, Lenovo และ ASUS กำลังขับเคลื่อนยุค AI กำเนิดไปข้างหน้าด้วยอุปกรณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย RTX GPU
ในขณะที่ NVIDIA ขับเคลื่อนพีซี Windows RTX และเวิร์กสเตชันกว่า 100 ล้านเครื่องสู่ยุคแห่งพลังแห่งการกำเนิด ความพยายามของ NVIDIA ในการทำงานร่วมกันกับ Microsoft และพันธมิตรด้านฮาร์ดแวร์รับรองว่านักพัฒนาและผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากพลังแห่งการเปลี่ยนแปลงของ AI ในส่วนต่างๆ ได้อย่างเต็มที่ โดเมน
แหล่งที่มา: ห้องข่าว Nvidia
อเล็กซ์ เครก
Alex ขับเคลื่อนด้วยความหลงใหลในเทคโนโลยีและเนื้อหาเกม ไม่ว่าจะเป็นการเล่นวิดีโอเกมล่าสุด การติดตามข่าวสารเทคโนโลยีล่าสุด หรือการมีส่วนร่วม กับบุคคลอื่นๆ ที่มีแนวคิดเดียวกันทางออนไลน์ ความรักในเทคโนโลยีและการเล่นเกมของอเล็กซ์นั้นปรากฏชัดในทุกสิ่งที่เขามี ทำ.
Alex ขับเคลื่อนด้วยความหลงใหลในเทคโนโลยีและเนื้อหาเกม ไม่ว่าจะเป็นการเล่นวิดีโอเกมล่าสุด การติดตามข่าวสารเทคโนโลยีล่าสุด หรือการมีส่วนร่วม กับบุคคลอื่นๆ ที่มีแนวคิดเดียวกันทางออนไลน์ ความรักในเทคโนโลยีและการเล่นเกมของอเล็กซ์นั้นปรากฏชัดในทุกสิ่งที่เขามี ทำ.