NVIDIA запускає 100 мільйонів ПК і робочих станцій Windows RTX в еру генеративної потужності – TechCult
Різне / / May 29, 2023
NVIDIA досягла значних успіхів у прискоренні розробки та розгортання генеративних моделей штучного інтелекту, забезпечивши революційне підвищення продуктивності. Завдяки інтеграції тензорних ядер і майбутнього штучного інтелекту з низьким енергоспоживанням Max-Q NVIDIA переносить 100 мільйонів комп’ютерів і робочих станцій Windows RTX в еру генеруючої потужності. Цей прогрес має сформувати майбутнє продуктивності, створення контенту та ігор.
![NVIDIA запускає 100 мільйонів ПК і робочих станцій Windows RTX в еру генеративної потужності](/f/abc84babf8fc7ecb2ba7296ae63fb111.png)
Зміст
Революція Generative AI на ПК та робочих станціях Windows RTX
- Генеративний штучний інтелект, що працює на основі нейронних мереж, революціонізує галузі, створюючи новий оригінальний контент.
- Графічні процесори NVIDIA RTX використовуються потужними генеративними моделями ШІ, такими як NVIDIA NeMo, DLSS 3 Frame Generation, Мета LLaMa, ChatGPT, Adobe Fireflyі стабільна дифузія.
- Оптимізація цих моделей для GeForce RTX і Графічні процесори NVIDIA RTX дозволяє розробникам досягати продуктивності в 5 разів швидше порівняно з конкуруючими пристроями.
- Tensor Cores, виділене обладнання в графічних процесорах RTX, відіграє вирішальну роль у прискоренні обчислень ШІ, сприяючи вражаючому прискоренню швидкості.
- Останні вдосконалення програмного забезпечення, представлені на Конференція Microsoft Build подвоїли продуктивність генеративних моделей ШІ, таких як Стабільна дифузія, завдяки новому Оптимізація DirectML.
Max-Q Low-Power AI Inferencing for Enhanced Efficiency
Оскільки штучний інтелект все частіше відбувається на локальних пристроях, попит на ефективне апаратне забезпечення стає вирішальним. Щоб задовольнити цю потребу, NVIDIA представляє Max-Q малопотужний висновок для Робочі навантаження ШІ на графічні процесори RTX. Енергоспоживання NVIDIA Max-Q для робочих навантажень ШІ на графічних процесорах RTX пропонує кілька переваг, забезпечуючи оптимізований баланс між енергоспоживанням і продуктивністю. Ось основні моменти:
1. Попит на ефективне обладнання: Оскільки штучний інтелект все частіше виконується на локальних пристроях, зростає потреба в ефективному обладнанні для підтримки цих завдань.
2. Представляємо Max-Q Low-Power Inferencing: NVIDIA задовольняє цей попит, запроваджуючи малопотужний висновок Max-Q для робочих навантажень ШІ на графічних процесорах RTX.
3. Оптимізація живлення: Max-Q дозволяє графічним процесорам працювати з часткою їхньої потужності для більш легких завдань інференції. Це призводить до зниження енергоспоживання та підвищення енергоефективності.
4. Неперевершена продуктивність: Незважаючи на те, що графічні процесори RTX із Max-Q працюють на менших рівнях потужності для легких завдань, вони все ще забезпечують виняткову продуктивність. Вони можуть ефективно справлятися з ресурсомісткими генеративними робочими навантаженнями ШІ, забезпечуючи високоякісні результати.
5. Оптимізований баланс: Ключовою перевагою Max-Q є оптимізований баланс між енергоспоживанням і продуктивністю. Це дозволяє ПК і робочим станціям ефективно вирішувати складні завдання ШІ, зберігаючи енергію.
6. Розширені можливості AI: Завдяки Max-Q користувачі можуть відчути весь потенціал штучного інтелекту на своїх пристроях без шкоди для продуктивності чи енергоефективності.
7. Увімкнення ШІ скрізь: Max-Q розширює можливості штучного інтелекту, дозволяючи робити це на локальних пристроях без шкоди для ефективності. Це дає змогу користувачам використовувати можливості ШІ скрізь, де вони їм потрібні.
8. Покращена взаємодія з користувачем: Забезпечуючи ефективне обладнання для штучного інтелекту, Max-Q сприяє покращенню взаємодії з користувачем. Користувачі можуть насолоджуватися швидшими та чутливішими програмами штучного інтелекту, створюючи безперебійне та ефективне обчислювальне середовище.
Технологія NVIDIA Max-Q з низьким енергоспоживанням на графічних процесорах RTX революціонізує ефективність і продуктивність робочих навантажень штучного інтелекту на ПК і робочих станціях. Це дозволяє пристроям виконувати складні завдання штучного інтелекту з мінімальним енергоспоживанням, забезпечуючи оптимальну продуктивність і покращений досвід користувача.
Повний стек розробки штучного інтелекту з прискоренням RTX
Тепер розробники мають доступ до комплексного стеку розробки штучного інтелекту з прискоренням RTX, який працює в Windows 11, що спрощує процес розробки, навчання та розгортання передових моделей штучного інтелекту. Ось основні моменти:
- Розробка та тонке налаштування моделі: розробники можуть розпочати розробку та тонке налаштування моделі за допомогою оптимізованих інфраструктур глибокого навчання, доступних через підсистему Windows для Linux.
- Перехід на хмарне навчання: розробники можуть плавно переходити до хмари для навчання своїх моделей ШІ. Той самий стек NVIDIA AI доступний через основних постачальників хмарних послуг, що забезпечує послідовність і сумісність протягом усього процесу розробки.
- Навчання з NVIDIA AI Stack: Навчання в хмарі з використанням стека NVIDIA AI пропонує підвищену продуктивність і масштабованість. Розробники можуть використовувати потужність графічних процесорів NVIDIA RTX для швидшого та ефективнішого навчання своїх моделей ШІ.
- Оптимізація для швидкого висновку: коли моделі навчені, розробники можуть оптимізувати їх для швидкого висновку. Такі інструменти, як Microsoft Olive, можна використовувати для точного налаштування моделей для оптимальної продуктивності під час виконання завдань логічного висновку.
- Розгортання на ПК і робочих станціях RTX: Програми та функції з підтримкою штучного інтелекту можна розгорнути на великій базі встановлення з понад 100 мільйонів ПК і робочих станцій RTX. Ці пристрої були ретельно оптимізовані для продуктивності штучного інтелекту, що забезпечує плавне та ефективне виконання додатків штучного інтелекту.
Відданість NVIDIA трансформаційному штучному інтелекту
Уже випущено понад 400 додатків та ігор із прискоренням штучного інтелекту RTX, NVIDIA продовжує впроваджувати інновації в галузях. Під час свого основного виступу на COMPUTEX 2023 засновник NVIDIA і Генеральний директор Дженсен Хуан введено NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE) для ігор, нова послуга ливарного виробництва генеративних моделей ШІ. ACE for Games дає розробникам змогу впроваджувати інтелект у неігрових персонажів за допомогою взаємодії природної мови на основі ШІ.
Розробники проміжного програмного забезпечення, творці ігор і розробники інструментів можуть використовувати ACE for Games для створення та розгортання налаштованих моделей штучного інтелекту мовлення, розмови та анімації, перетворюючи ігровий досвід.
Майбутнє Generative AI на RTX
Генеративний ШІ на графічних процесорах RTX не обмежується окремими пристроями чи платформами; він охоплює сервери, хмару та локальні пристрої. Відданість NVIDIA обчисленням штучного інтелекту призвела до оптимізації апаратної та програмної архітектури, включаючи тензорні ядра четвертого покоління на графічних процесорах RTX.
Регулярна оптимізація драйверів забезпечує максимальну продуктивність, а найновіший драйвер NVIDIA та моделі, оптимізовані для Olive, забезпечують значне прискорення для розробників Windows 11.
Крім того, останнє покоління ноутбуків і мобільних робочих станцій RTX, побудованих на архітектурі NVIDIA Ada Lovelace, пропонує безпрецедентну продуктивність і портативність. Провідні виробники, як-от Dell, HP, Lenovo та ASUS, просувають еру генеративного штучного інтелекту вперед завдяки своїм пристроям із графічним процесором RTX.
У той час як NVIDIA просуває 100 мільйонів ПК і робочих станцій Windows RTX в еру генеративної потужності, спільні зусилля NVIDIA з Корпорація Майкрософт і партнери з апаратного забезпечення гарантують, що розробники та користувачі можуть повністю використовувати трансформаційну силу ШІ в різних сферах домени.
Джерело: Новини Nvidia
![Алекс Крейг](/f/82c0af5dbedfba7e1fc95a8d7136c74d.jpg)
Алекс Крейг
Алекс керує пристрастю до технологій та ігрового контенту. Граючи в новітні відеоігри, слідкуючи за останніми технічними новинами чи залучаючи разом з іншими однодумцями в мережі, любов Алекса до технологій та ігор помітна в усьому, що він робить.
Алекс керує пристрастю до технологій та ігрового контенту. Граючи в новітні відеоігри, слідкуючи за останніми технічними новинами чи залучаючи разом з іншими однодумцями в мережі, любов Алекса до технологій та ігор помітна в усьому, що він робить.