„Nvidia“ šiandien yra viena svarbiausių bendrovių pasaulinėje dirbtinio intelekto revoliucijoje. Tačiau egzistuoja vienas didelis nesusipratimas: daugelis žmonių vis dar mano, kad DI lustai yra paprasčiausiai „labai galingos vaizdo plokštės“. Iš tikrųjų skirtumai – fundamentalūs. Jie susiję su technologijomis, paskirtimi, energijos suvartojimu ir net su verslo modeliu.
Vaizdo plokštės ir DI greitintuvai: skirtingi įrankiai skirtingoms užduotims
Įprastos vaizdo plokštės (GPU) buvo kuriamos pirmiausia grafikoms: žaidimams, vizualizacijoms, vaizdo apdorojimui. Jos puikiai tinka lygiagrečiams skaičiavimams, todėl ilgainiui tapo naudingos ir mokslo, ir kūrybos srityse.
DI greitintuvai, priešingai, suprojektuoti nuo nulio vienai užduočiai – milžiniškiems neuroninių tinklų skaičiavimams. Jie optimizuoti darbui su matricomis ir tenzoriais, kurių apdorojimas yra DI modelių „širdis“. Tradiciniai GPU tai taip pat gali, tačiau gerokai mažiau efektyviai.
Trumpa išvada:
GPU – universalūs. DI greitintuvai – specializuoti.
Greitis, energija ir ekonomika
Esminis privalumas – efektyvumas. Specializuoti DI lustai tuos pačius skaičiavimus atlieka ne tik greičiau, bet ir sunaudoja mažiau elektros energijos. Dideliuose duomenų centruose tai tampa milžinišku veiksniu: kuo mažiau energijos ir aušinimo reikia, tuo pigesnis tampa modelių mokymas.
Todėl DI greitintuvai kainuoja daug daugiau nei įprastos vaizdo plokštės, tačiau įmonėms ilgainiui tai atsiperka. Šie lustai orientuoti ne į namų vartotojus, o į debesijos paslaugas, superkompiuterius ir tyrimų infrastruktūrą.
Strateginis „Nvidia“ pranašumas
Dirbtinio intelekto greitintuvai tapo viena svarbiausių „Nvidia“ verslo sričių. Juos sudėtinga kopijuoti: reikia ne tik aparatūros, bet ir sudėtingos programinės ekosistemos, kuri vystoma dešimtmečius. Tai suteikia bendrovei itin stiprią rinkos poziciją.
Tuo pat metu būtent šie produktai lemia, kas kontroliuos DI platformas ateityje, o konkurencija dėl jų tampa globaliu strateginiu klausimu.
Ką tai reiškia vartotojams?
Kasdienėje buityje pokyčiai beveik nematomi. Žaidimų GPU ir toliau bus svarbūs. Tačiau užkulisiuose, ten, kur mokomi kalbos, vaizdo ar analizės modeliai, būtent DI greitintuvai lemia tempą, kainą ir inovacijų kryptį.
Šaltinis: https://www.bgr.com/2048077/nvidia-ai-accelerator-vs-regular-gpu-difference-explained/
