Nvidia анонсировала на выставке CES 2025 технологию Reflex 2, которая сокращает задержку в играх до 75 %. Она совмещает режим Reflex Low Latency с новым решением Frame Warp: игровые кадры обновляются в соответствии с последними командами мыши непосредственно перед отправкой на дисплей.

Источник изображений: nvidia.com

Каждое действие игрока в игре проходит через сложный конвейер, на каждом этапе которого увеличивается величина задержки. Команды с клавиатуры и мыши передаются в игру, где центральный процессор рассчитывает результаты этих действий. Эти результаты помещаются в очередь на отрисовку, которая затем передаётся на графический процессор. Только после этого изображение выводится на монитор. В результате каждый кадр проходит этот процесс за несколько десятков миллисекунд. Однако задержка может увеличиваться из-за подвисаний и других факторов, создавая ощущение, что игра плохо реагирует на команды.

Выпущенная в 2020 году технология Nvidia Reflex была призвана оптимизировать этот конвейер — от получения команд мышью до вывода изображения на экран. Она более эффективно управляет центральным процессором, передавая задачи на графический процессор позже, что предотвращает создание очереди на отрисовку. В Reflex 2 Nvidia применила другой подход. Четыре года назад её исследователи показали, что игроки прицеливаются эффективнее, когда кадры обновляются уже после отрисовки. Это позволило сократить задержку на 80 мс, а игроки стали прицеливаться на 30 % быстрее.

Например, когда игрок смещает мышь вправо для прицеливания, в стандартном сценарии требуется время на обработку этого действия и отрисовку новой перспективы игровой камеры. Технология Nvidia Reflex 2 Frame Warp осуществляет смещение или деформацию существующего кадра в том же направлении, чтобы вывести результат на экран раньше. После отрисовки кадра графическим процессором центральный процессор вычисляет положение камеры следующего кадра на основе последней команды мыши или другого контроллера. Frame Warp берёт данные нового положения камеры и деформирует только что отрисованный кадр, чтобы отразить самую актуальную команду мыши.

При сдвиге пикселей с использованием Frame Warp на изображении могут возникать пробелы в тех местах, где камера открывает новые участки сцены. Чтобы устранить эти пробелы, Nvidia разработала оптимизированный алгоритм предиктивной отрисовки. Он использует данные камеры, цвета и глубины из предыдущих кадров, чтобы восполнить недостающие области. В результате игрок видит кадр с обновлённой перспективой камеры, задержка снижается, а точность и эффективность действий увеличиваются.

В шутере The Finals задержка на Nvidia GeForce RTX 5070 без настройки Reflex при максимальных настройках 4K составляет 56 мс. С активной Reflex Low Latency она сокращается более чем вдвое — до 27 мс. При использовании Reflex 2 Frame Warp задержка уменьшается ещё на 50 % — до 14 мс. Таким образом, общее сокращение достигает 75 %. Технология первого поколения Reflex Low Latency особенно эффективна, когда «узким местом» системы является видеокарта. Новая Reflex 2 с Frame Warp увеличивает эффективность как центрального, так и графического процессоров.

Например, в требовательной к ресурсам центрального процессора игре Valorant, где с видеокартой Nvidia GeForce RTX 5090 достигается 800 кадров в секунду, Reflex 2 Frame Warp снизила задержку до 3 мс.

Технология Nvidia Reflex 2 скоро станет доступна на видеокартах серии GeForce RTX 50 для игр The Finals и Valorant. В последующих обновлениях ожидается поддержка других видеокарт GeForce RTX.

На CES 2025 глава компании Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) представил обновлённый и дополненный набор инструментов для ускорения разработки человекоподобных роботов. Выпущенный ещё весной пакет Isaac GR00T по созданию синтетических наборов движений теперь поддержан платформой Cosmos — цифровым представлением окружающего мира, созданным из колоссального объёма разнообразных данных. Это позволит приблизить день, когда роботы войдут в общество людей.

Источник изображений: Nvidia

Ожидается, что в течение следующих двух десятилетий рынок человекоподобных роботов достигнет $38 млрд. Чтобы удовлетворить столь значительный спрос, особенно в промышленном секторе, Nvidia представила не только обширный набор инструментов для программирования и проектирования, но и коллекцию базовых моделей роботов, конвейеров данных и фреймворков. Всё это призвано ускорить разработку человекоподобных роботов следующего поколения.

Изначально проект Isaac GR00T (Generalist Robot 00 Technology) был ориентирован на сферу имитационного обучения роботов широкому спектру движений. Оператор в гарнитуре виртуальной реальности, например Apple Vision Pro (процесс GR00T-Teleop), выполнял действия своими руками, а система разбивала их на фазы движения конечностей и создавала множество альтернативных вариантов движений. Это позволяло значительно ускорить обучение, исключая необходимость воспроизведения всех манипуляций человеком. Даже небольшая выборка действий оператора могла привести к созданию лавины синтетических последовательностей благодаря вычислительным ресурсам платформ Nvidia.

После сбора данных о действиях оператора процесс GR00T-Mimic тиражирует захваченные манипуляции в обширный синтетический набор движений. Платформы Nvidia Omniverse и Nvidia Cosmos экспоненциально расширяют этот набор за счёт рандомизации и масштабирования действий в трёхмерном пространстве. Эти данные затем используются для обучения роботов эффективному и безопасному перемещению и взаимодействию с окружающей средой в Nvidia Isaac Lab — модульной платформе с открытым исходным кодом для обучения роботов.

Одним из главных анонсов CES 2025 стала платформа Nvidia Cosmos, которая «сокращает разрыв между симуляцией и реальностью». Это предварительно обученные модели, отражающие основы физического мира и предназначенные для обучения искусственного интеллекта с учётом физических процессов. Модели были обучены на 18 квадриллионах токенов, включая данные из 2 млн часов автономного вождения, робототехники, видеозаписей с дронов и синтетических источников.

Платформа Cosmos не только помогает генерировать большие наборы данных, но и минимизирует разрыв между имитацией и реальностью, расширяя масштаб изображений от 3D до реального мира. Сочетание Cosmos с Omniverse — платформой для разработки API и микросервисов для создания 3D-приложений — играет решающую роль, поскольку сводит к минимуму возможные ошибки, связанные с моделями мира, и обеспечивает высокую точность благодаря физически корректному моделированию.

Nvidia уже нашла заинтересованных клиентов среди лидеров разработки человекоподобных роботов, таких как Boston Dynamics и Figure. Использование Nvidia Isaac GR00T, Omniverse и Cosmos значительно продвинет отрасль робототехники, приближая день, когда человекоподобные роботы станут неотъемлемой частью человеческой цивилизации.

Японская корпорация Toyota хоть и испытывает некоторые трудности в связи со своей консервативностью, которая мешает ей быстро перестроиться под нужды активно развивающегося рынка электромобилей, в сфере автопилота старается не отставать от конкурентов. Важным для её бизнеса шагом стало заявление о сотрудничестве с Nvidia в сфере разработки соответствующих систем на базе процессоров семейства Drive AGX Orin.

Источник изображения: Nvidia

Какие именно будущие модели станут использовать данную аппаратную платформу в сочетании с сертифицированной по требованиям безопасности операционной системой DriveOS, партнёры пока не уточняют, но в этом смысле Toyota хотя бы не будет отставать от множества конкурентов, которые уже используют данные решения в своих транспортных средствах.

Глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) на CES 2025 представил процессор Thor с архитектурой Blackwell, который будет лежать в основе многих решений в сфере автоматизации как процесса управления транспортом, так и производственных функций в сфере робототехники. Процессор войдёт в состав платформы Drive Hyperion, которая станет готовым решением для разработки систем активной помощи водителю и полного автопилота. Автопроизводителям Nvidia будет предлагать готовые печатные платы с процессорами, операционную систему DriveOS, набор необходимых датчиков и сопутствующее программное обеспечение. Кроме того, партнёры компании смогут эмулировать самые различные сценарии дорожных ситуаций в виртуальной среде Omniverse, значительно ускоряя обучение профильных нейронных сетей. Платформа Drive Hyperion соответствует требованиям TÜV SÜD и TÜV Rheinland — самых серьёзных стандартов в сфере безопасности дорожного движения.

Пока платформа позволяет обеспечить уровень автономности выше второго, что подразумевает активное участие водителя в управлении машиной в большинстве случаев, но она разработана с учётом возможности последующей модернизации не только программного обеспечения, но и аппаратного. В числе первых эту платформу готовы начать использовать компании Mercedes-Benz, Jaguar Land Rover и Volvo Cars. Последняя, как известно, принадлежит китайскому холдингу Geely, поэтому и другим его маркам наверняка что-то перепадёт в этом смысле. По крайней мере, Zeekr в перечне партнёров Nvidia тоже упоминается, как и лидер китайского рынка BYD.

К слову, на программной платформе DriveOS будет развивать свои системы автономного управления четвёртого уровня и компания Continental, готовящаяся предложить стартапу Aurora решения для автоматического управления грузовым транспортом. Правда, при этом партнёры будут полагаться на процессоры Drive Orin, относящиеся к актуальному поколению. Всё же, Thor является более перспективной разработкой, доступ к которой клиенты Nvidia получат в текущем полугодии. Aurora собирается представить свои автономные грузовики в 2027 году. По оценкам главы Nvidia, для его компании ёмкость рынка автомобильной электроники в этом году в показателях выручки достигнет $4 млрд, а к 2026 году она вырастет до $5 млрд.

Компания Nvidia в рамках выставки CES 2025 представила новый виток развития Avatar Cloud Engine (ACE) for Games — набора технологий на базе генеративного ИИ для создания «живых» NPC в играх.

Источник изображения: Krafton

Напомним, прошлым летом Nvidia показывала «умного» собеседника на основе ACE в мультиплеерном боевике Mecha Break, а теперь возможности Nvidia ACE призваны продемонстрировать автономные неигровые персонажи.

Эти NPC будут использовать ИИ, чтобы воспринимать окружение, планировать действия и вести себя как настоящие игроки: понимать и поддерживать пользователя в выполнении его задач, адаптироваться к тактике оппонента и так далее.

Так, например, на протяжении 2025 года в условно-бесплатной королевской битве PUBG: Battlegrounds появятся (см. трейлер выше) напарники на базе Nvidia ACE, с которыми пользователи смогут кооперироваться, давая голосовые указания.

Малая языковая модель Mistral-Nemo-Minitron-8B-128k-instruct позволит таким ИИ-союзникам в реальном времени общаться, давать советы, находить и делиться добычей, управлять транспортом и сражаться с другими игроками.

Автономные неигровые персонажи на базе Nvidia ACE появятся и в других играх:

• симулятор жизни Inzoi — «умные» зои (zoi) будут динамически корректировать поведение в соответствии с личными характеристиками и окружающими обстоятельствами (см. видео выше);
• королевская битва Naraka: Bladepoint Mobile (в марте) и Naraka: Bladepoint (в 2025 году) — NPC смогут присоединяться к отряду игрока, сражаться вместе с пользователями, находить предметы, обмениваться снаряжением и давать советы по прокачке (видео по ссылке);
• многопользовательская ролевая игра Mir5 — Nvidia ACE обеспечит появление в проекте ИИ-босса. Монстр сможет анализировать экипировку и умения пользователей, чтобы выбрать максимально удачную тактику, а также подстраиваться под стратегии оппонентов (видео по ссылке).

Кроме того, «умных» собеседников и автономных персонажей на базе Nvidia ACE готовят разработчики детектива Dead Meat, песочницы AI People и технодемо ZooPunk (его делают создатели метроидвании F.I.S.T.: Forged in Shadow Torch).

Вместе с новыми видеокартами семейства Blackwell компания Nvidia представила новую технологию масштабирования изображения DLSS 4. С ней смогут работать все видеокарты семейств GeForce RTX, а в день дебюта поддержку технологии получат 75 популярных игр.

Источник изображений: nvidia.com

Крупнейшим нововведением Nvidia DLSS 4 стал переход от свёрточных нейросетей к модели-трансформеру, у которой вдвое больше параметров, чем у нейросетей прежних версий DLSS. Это означает более высокую стабильность изображения, сокращение артефактов, более гладкие края объектов и более детализированное движение — проще говоря, качество изображения повысилось. Также в DLSS 4 появилась новая технология DLSS Multi-Frame Generation — улучшенный вариант базовой Frame Generation для видеокарт серии GeForce RTX 50: на каждый отрисованный кадр они генерируют ещё три. Это в сочетании с архитектурными улучшениями позволило Nvidia говорить о двукратном росте производительности видеокарт нового поколения.

Разработчик развернул новые модели искусственного интеллекта, отвечающие за функции Deep Learning Anti-Aliasing (DLAA), DLSS Super Resolution, DLSS Frame Generation и DLSS Ray Reconstruction. Это, как заявили в Nvidia, помогло DLSS опередить другие технологии масштабирования. В случае DLSS Frame Generation использование ресурсов видеопамяти сократилось на 30 %, а скорость работы технологии выросла на 40 %. В Warhammer 40,000: Darktide частота кадров увеличилась на 10 %, а в видеопамяти высвободились 400 Мбайт.

Поддержку Nvidia DLSS 4 получили все видеокарты, но более старые — не в полной мере. На моделях серий RTX 20 и RTX 30 будут работать функции DLSS Super Resolution, DLAA и DLSS Ray Reconstruction; на RTX 40 — усовершенствованный вариант DLSS Frame Generation; а DLSS Multi-Frame Generation доступна только с видеокартами RTX 50, что стало возможным благодаря улучшенным ядрам Tensor на этих моделях.

Это означает, что в мониторах разрешения 4K с высокой частотой обновления появился практический смысл — ранее многие геймеры недоумевали, зачем при 4K нужны 240 Гц, если видеокарты с такой картинкой не справляются. Теперь справляются, и возникает потребность в ещё более быстрых дисплеях. В день выхода Nvidia DLSS 4 будет поддерживаться 75 играми и приложениями, включая такие наименования как Cyberpunk 2077, Alan Wake 2 и Indiana Jones and the Great Circle.

В дополнение к новейшим видеокартам для настольных компьютеров Nvidia представила графические ускорители GeForce RTX 5090, RTX 5080, RTX 5070 Ti и RTX 5070 для игровых ноутбуков. Они предлагают от 8 до 24 Гбайт видеопамяти, а уровень потребления энергии составляет от 50 до 150 Вт.

Источник изображений: Nvidia

Мобильные видеокарты GeForce RTX 50-й серии, как и их настольные аналоги, основаны на микроархитектуре Nvidia Blackwell — она предлагает более высокие показатели производительности и энергоэффективности. Толщина ноутбуков с видеокартами Nvidia GeForce RTX 50-й серии может составлять всего 14,9 мм, что стало возможным благодаря инновационным решениям Max-Q. Важным преимуществом моделей является память GDDR7, работающая с низкими напряжениями, — это способствует более продолжительному времени автономной работы для ноутбуков.

Возглавляющая линейку Nvidia GeForce RTX 5090 комплектуется флагманским графическим процессором и 24 Гбайт памяти GDDR7 с 256-битным интерфейсом шины. На чипе присутствуют 10 496 ядер CUDA, показатель TGP составляет 95–150 Вт, а производительность в задачах искусственного интеллекта — 1824 TOPS.

Мобильная GeForce RTX 5080 может похвастаться 7680 ядрами CUDA, 16 Гбайт памяти GDDR7 (256 бит) и TGP 80–150 Вт; у RTX 5070 Ti на борту имеется 5888 ядер CUDA, 12 Гбайт GDDR7 (192 бит) и TGP 60–115 Вт; а младшая в линейке RTX 5070 получила 4608 ядер CUDA, 8 Гбайт GDDR7 (128 бит) и TGP 50–100 Вт.

Первые ноутбуки с видеокартами Nvidia GeForce RTX 50-й серии, как ожидается, выйдут на рынок в марте. Их выпустят ведущие партнёры компании, в том числе Acer, Asus, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo, Mechrevo, MSI и Razer.

Nvidia представила персональный ИИ-суперкомпьютер. В мае этого года компания начнёт продажи системы под названием Project Digits, в основе которой лежит новый суперчип GB10 Grace Blackwell. Он обладает достаточной вычислительной мощностью для запуска сложных моделей ИИ (LLM) и при этом достаточно компактен, чтобы поместиться на столе и работать от стандартной розетки. Ранее для такой вычислительной мощности требовались гораздо более крупные и энергоёмкие системы.

Источник изображений: Nvidia

«ИИ станет основным в каждом приложении для каждой отрасли. Благодаря Project Digits суперчип Grace Blackwell станет доступен миллионам разработчиков, — заявил генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang). — Размещение суперкомпьютера ИИ на столах каждого специалиста по обработке данных, исследователя ИИ и студента даст им возможность участвовать в формировании эпохи ИИ».

Система Project Digits, размером с традиционный настольный мини-ПК вроде Mac mini, может работать с моделями ИИ, содержащими до 200 миллиардов параметров, а её стартовая цена составляет 3000 долларов. Для ещё более требовательных приложений две системы Project Digits могут быть объединены для работы с моделями, содержащими до 405 миллиардов параметров (лучшая модель Meta✴, Llama 3.1, как раз имеет 405 миллиардов параметров).

Чип GB10 Grace Blackwell обеспечивает производительность до 1 петафлопа с точностью FP4, то есть он способен выполнять 1 квадриллион операций в секунду для обучения и запуска ИИ-моделей. Система оснащена графическим процессором с ядрами Nvidia CUDA последнего поколения и тензорными ядрами пятого поколения. Он подключён через NVLink-C2C к центральному процессору Grace с 20 энергоэффективными ядрами на архитектуре Arm. В разработке GB10 участвовала компания MediaTek, помогая оптимизировать энергоэффективность и производительность. Каждая система оснащается 128 Гбайт унифицированной когерентной оперативной памяти и до 4 Тбайт NVMe-накопителя.

Пользователи также получат доступ к библиотеке программного обеспечения Nvidia для ИИ, включая наборы для разработки, инструменты оркестрации и предварительно обученные модели, доступные в каталоге Nvidia NGC. Система работает на базе Linux Nvidia DGX OS и поддерживает такие популярные фреймворки, как PyTorch, Python и Jupyter Notebooks. Разработчики могут настраивать модели с помощью фреймворка Nvidia NeMo и ускорять рабочие процессы в области науки о данных с помощью библиотек Nvidia RAPIDS.

Пользователи могут разрабатывать и тестировать свои модели ИИ локально на Project Digits, а затем развёртывать их в облачных сервисах или инфраструктуре центров обработки данных, которые используют ту же архитектуру Grace Blackwell и программную платформу Nvidia AI Enterprise.

Заметим, что это далеко не первый «потребительский» ИИ-суперкомпьютер Nvidia. В декабре компания анонсировала версию своего компьютера Jetson за 249 долларов для приложений ИИ, ориентированную на любителей и стартапы, под названием Jetson Orin Nano Super, который способен справляться с LLM до 8 миллиардов параметров.

Знатоков истории Nvidia не удивить видеокартами, чья стоимость измеряется несколькими тысячами долларов, но если ранее это были специфические продукты для самых обеспеченных ценителей игровой графики, то январское обновление ассортимента игровых решений принесло GeForce RTX 5090 в качестве нового массового флагмана, и эту видеокарту компания оценила в $1999.

Источник изображений: Nvidia

Основатель и бессменный руководитель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) не стал откладывать презентацию новых игровых решений с архитектурой Blackwell на заключительную часть своего выступления в Лас-Вегасе. Вскоре после того, как он появился на сцене в очередной новой кожаной куртке, он рассказал о том, как искусственный интеллект позволяет создавать более реалистичные трёхмерные графические изображения. После в его руках появилась видеокарта GeForce RTX 5090 и печатная плата от неё, содержащая не только графический процессор с 92 млрд транзисторов, но и 32 Гбайт памяти типа GDDR7.

Как было обещано главой Nvidia, семейство GeForce RTX 50 начнёт покорять рынок с января текущего года. Младшее решение по имени GeForce RTX 5070 при рекомендованной розничной стоимости $549 предложит уровень быстродействия, не уступающий GeForce RTX 4090, в продаже такая видеокарта появится уже в феврале. Следующим продуктом семейства в порядке увеличения стоимости окажется GeForce RTX 5070 Ti за $749, а в шаге от флагмана окажется GeForce RTX 5080 за $999. Именно GeForce RTX 5080 поступит в продажу 30 января текущего года вместе с GeForce RTX 5090. GeForce RTX 5070 Ti будет предлагаться только в исполнении партнёров Nvidia, без эталонного дизайна, но младшая GeForce RTX 5070 будет предлагаться в исполнении Founders Edition.

По данным VideoCardz, все четыре видеокарты семейства GeForce RTX 50 будут использовать 16-контактный разъём дополнительного питания, поддерживать интерфейсы PCI Express 5.0, DisplayPort 2.1b и HDMI 2.1a. Это позволит подключать мониторы с разрешением до 8K и частотой обновления 165 Гц. Поддержка вычислений с точностью FP4 позволяет новым видеокартам уменьшать размеры языковых моделей и ограничиваться меньшим объёмом памяти, практически без ущерба для качества вычислений.

Флагманская GeForce RTX 5090 также наделена тремя энкодерами и двумя декодерами, что позволяет ей экспортировать видео на 60 % быстрее GeForce RTX 4090 и в четыре раза превосходить GeForce RTX 3090 в данной сфере. Кроме того, сам блок NVENC для кодирования видео был усовершенствован и получил более высокое быстродействие. Декодер в шестом поколении увеличил скорость работы с H.264 в два раза. Четвёртое поколение ядер RT позволяет семейству GeForce RTX 50 демонстрировать видеокартам на 40 % более высокое быстродействие в работе с трёхмерной графикой. Поддержка DLSS 4 обеспечит GeForce RTX 5090 превосходство в работе с графикой до двух раз относительно GeForce RTX 4090.

Уровень TGP видеокарты GeForce RTX 5090 вырос до 575 Вт, что на 125 Вт больше, чем у GeForce RTX 4090. Рекомендованная мощность блока питания составляет 1000 Вт. При этом габаритные размеры флагманской видеокарты нового семейства оказались довольно скромными, она спокойно впишется в пространство двух слотов расширения. Помимо 32 Гбайт памяти типа GDDR7, новинка может предложить 21 760 ядер CUDA и пропускную способность памяти на уровне 1792 Гбайт/с.

GeForce RTX 5080 окажется в два раза быстрее GeForce RTX 4080, при этом новинка будет оснащаться 16 Гбайт памяти типа GDDR7 с пропускной способностью 960 Гбайт/с и 10 752 ядрами CUDA. При уровне TGP до 360 Вт она потребует блока питания мощностью не менее 850 Вт.

Видеокарта GeForce RTX 5070 Ti сохранит 16 Гбайт памяти GDDR7, но её пропускная способность будет ограничена 896 Гбайт/с, а количество ядер CUDA не превысит 8960 штук. При уровне TGP не более 300 Вт рекомендованная мощность блока питания составит 750 Вт.

Наконец, GeForce RTX 5070 при наличии 6144 ядер CUDA будет оснащаться 12 Гбайт памяти типа GDDR7 с пропускной способностью 672 Гбайт/с, а уровень TGP в 250 Вт будет сочетаться с блоком питания рекомендованной мощностью не менее 650 Вт.

В марте на рынок должны выйти ноутбуки на базе мобильных графических решений GeForce RTX нового поколения. Модели ноутбуков на базе GeForce RTX 5070 с 8 Гбайт памяти типа GDDR7 будут предлагаться по цене от $1299, на три сотни долларов дороже окажутся ноутбуки с графикой GeForce RTX 5070 Ti и 12 Гбайт памяти GDDR7, а вот для покупки игрового ноутбука с дискретным графическим решением GeForce RTX 5080 и 16 Гбайт GDDR7 уже потребуется сумма не менее $2199. Наконец, ноутбуки на базе флагманской GeForce RTX 5090 будут предлагаться по цене от $2899, они предложат 24 Гбайт памяти GDDR7.

В сети появились первые фотографии видеокарты GeForce RTX 5090 в исполнении Inno3D. Флагманская модель получит 32 Гбайт памяти GDDR7 и массивный кулер iChill X3. Ожидается, что видеокарта на базе GPU GB202 будет представлена уже завтра на глобальной выставке технологий CES 2025 в Лос-Анджелесе.

Источник изображения: Inno3D RTX 5090 iChill X3, VideoCardz

В сети появились маркетинговые изображения флагманской видеокарты Inno3D GeForce RTX 5090 iChill X3 на базе архитектуры Blackwell. Устройство оснащено массивной системой охлаждения толщиной 3,5 слота, которая в действительности не слишком сильно отличается от кулера, применявшегося на видеокарте Inno3D прошлого поколения GeForce RTX 4090 iChill X3.

Упаковка видеокарты подтверждает, что модель оснащена 32 Гбайт памяти нового поколения GDDR7, что вдвое больше, чем у ожидаемой модели RTX 5080, построенной на базе GPU GB203-400-A1 с 10 752 ядрами CUDA. Собственно, эти данные являются пока первой подтверждённой информацией о конфигурации памяти RTX 5090 и, как подчёркивает издание VideoCardz, наличие 32 Гбайт видеопамяти является одним из преимуществ новинки.

Источник изображения: Inno3D RTX 5090 iChill X3, VideoCardz

Согласно предварительным неофициальным данным, RTX 5090 будет оснащена графическим процессором GB202 и, по крайней мере на текущий момент, станет единственной моделью в серии RTX 50 с этим процессором. Ожидается, что карта будет иметь 21 760 ядер CUDA, 32 Гбайт памяти будут работать на 512-битной шине, и благодаря использованию памяти GDDR7 со скоростью 28 Гбит/с, пропускная способность достигнет почти 1,8 Тбайт/с, обеспечив значительный прирост производительности по сравнению с предыдущим поколением видеокарт.

Источник изображения: VideoCardz

Энергопотребление RTX 5090 составляет 575 Вт, что на 125 Вт больше, чем у её предшественника и свидетельствует о значительном росте мощности и производительности устройства. NVIDIA официально представит свой продукт на презентации в рамках CES 2025 уже завтра.

Сверхсовременные графические решения, безусловно, являются ценным подарком для многих любителей видеоигр, но ценители истории компьютерной отрасли нередко коллекционируют значимые продукты прошлых поколений. Помня об их потребностях, Nvidia в рамках подготовки к выставке CES 2025 решила разыграть несколько «музейных» видеокарт в специальных рамках с автографом основателя компании.

Источник изображения: Nvidia

Первым призом среди подписчиков Nvidia в социальной сети X стала представленная в 1999 году видеокарта GeForce 256, которую основатель и бессменный лидер компании не стесняется называть «первым в мире графическим процессором (GPU)», о чём и говорит собственноручно сделанная им надпись на памятной рамке над его автографом.

Nvidia GeForce 8800 Ultra

Nvidia собирается разыграть среди подписчиков четыре другие видеокарты, аналогичным образом оформленные в рамку и снабжённые автографом Дженсена Хуанга (Jensen Huang), но перечень их наименований пока не разглашается. По всей видимости, это будут знаковые для истории компании продукты прошлых лет, которые по счастливой случайности сохранились в запасе. Подобного рода маркетинговая активность характерна для значимых отраслевых мероприятий, коим является январская выставка CES, обычно выступающая в качестве площадки для анонса игровых новинок Nvidia.

В сеть просочились изображения упаковки видеокарты MSI GeForce RTX 5080, подтверждающие использование графического процессора GB203-400 с 10 752 ядрами CUDA и наличие интерфейса PCIe 5.0. Карта получит 16 Гбайт GDDR7 памяти и 256-битную шину.

Источник изображения: chiphell.com, VideoCardz

Компания MSI готовится к выпуску новой видеокарты GeForce RTX 5080, и утечка фотографий упаковки, которые опубликованы на сайте VideoCardz, раскрывает некоторые технические детали. Судя по изображениям, модель будет представлена в версии Gaming Trio OC Edition с 16 Гбайт памяти GDDR7 и 256-битной шиной.

Что касается дизайна, то внешний вид RTX 5080 претерпел минимальные изменения по сравнению с предшественниками из серии RTX 40. Ключевые элементы, включая 2,5-слотовую конструкцию и три вентилятора, остались на месте. Устройство оснащено тремя портами DisplayPort и одним HDMI, однако версия этих портов не указана.

На борту новой видеокарты оказался графический процессор GB203-400 с 10 752 ядрами CUDA, что является полной конфигурацией нового поколения GPU Nvidia Blackwell. Также подтверждено использование интерфейса PCIe 5.0. Маркетинговые характеристики, указанные на упаковке, по сравнению с серией RTX 40 изменений не претерпели, и повторяют детали предыдущего поколения видеокарт.

Источник изображения: chiphell.com, VideoCardz

Ожидается, что Nvidia официально представит GeForce RTX 5080 на выставке CES 2025, до начала которой остаются считаные дни. Продажи стартуют 21 января 2025 года, и на данный момент карта уже должна быть отправлена дистрибьюторам, что, вероятно, и стало причиной утечки фотографий упаковки. Ожидается, что RTX 5080 станет очередным шагом вперёд в плане производительности и энергоэффективности, но пока, до официального анонса, ключевые нововведения держатся в секрете.

Наблюдаемый по сей день бум искусственного интеллекта вполне ожидаемо сделал Nvidia главным бенефициаром этой тенденции с точки зрения динамики курса акций, поскольку он за предыдущие 12 месяцев вырос на 179 %. Прошлый год компания завершила на отметке капитализации $3,28 трлн, нарастив её за год более чем на $2 трлн.

Источник изображения: Nvidia

Как поясняет Reuters, это не превращает Nvidia в крупнейшую публичную компанию мира, поскольку этот титул к концу года вырвала Apple со своей капитализацией $3,78 трлн, но по темпам роста Nvidia не нашлось равных. Та же Apple, например, увеличила собственную капитализацию по итогам 2024 года только на $791 млрд. Замыкающая тройку публичных компаний с капитализацией более $3 трлн корпорация Microsoft при этом прибавила всего $339 млрд.

Amazon по динамике увеличения капитализации лишь чуть-чуть уступила Apple, прибавив за год $737 млрд, а вот Meta✴ и Alphabet (Google) прибавили по $568 млрд. Среди поставщиков компонентов можно отметить прогресс Broadcom, которая увеличила капитализацию на $564 млрд, а вот крупнейший в мире контрактный производитель чипов в лице тайваньской TSMC нарастил капитализацию лишь на $351 млрд, хотя изготавливает продукцию для Nvidia и многих других лидеров рынка ИИ. Дополнительные $507 млрд капитализации Tesla по итогам года могут объясняться в большей степени политическими факторами, чем наличием технического прогресса или блестящими финансовыми показателями деятельности компании.

Аналитики Wedbush Securities ожидают, что в текущем году котировки акций компаний технологического сектора вырастут на 25 %, если с приходом к власти в США Дональда Трампа (Donald Trump) и его соратника Илона Маска (Elon Musk) регуляторные условия развития компаний ИИ-сектора смогут улучшиться. За три последующих года капитализация участников этого рынка может вырасти более чем на $2 трлн, по мнению экспертов.

То и дело подтверждавшая статус самой дорогой публичной компании мира, Nvidia в прошлом году, как ожидается, более чем удвоила выручку до $129 млрд, хотя итоги периода придётся подводить только в феврале. Нет ничего удивительного, что за прошедший год она вложила $1 млрд в капитал примерно 50 стартапов, связанных с темой искусственного интеллекта.

Источник изображения: Nvidia

Как поясняет Financial Times со ссылкой на данные Dealroom и отчётность самой Nvidia, эта компания в 2023 году ограничилась поддержкой лишь 39 стартапов, а расходы на них не превысили $872 млн. В прошлом году основная часть партнёров Nvidia, получивших от неё финансирование, одновременно являлась покупателями её ускорителей вычислений. Компании, занимающиеся развитием инфраструктуры систем искусственного интеллекта, в прошлом году потратили десятки миллиардов долларов на ускорители вычислений Nvidia. Это позволило компании к концу третьего фискального квартала накопить около $9 млрд свободных денежных средств. Акции Nvidia выросли в цене в 2,7 раза по итогам прошлого года.

За первые девять месяцев 2024 года Nvidia смогла вложить $1 млрд в капитал не связанных с нею компаний. По сравнению с аналогичным периодом 2023 года, соответствующая сумма выросла на 15 %, а в 2022 году на эти нужды она потратила более чем в 10 раз меньше. С точки зрения долгосрочной стратегии инвестиции Nvidia в небольшие компании имеют смысл, поскольку нынешние крупные клиенты в лице Microsoft, Amazon и Google, ориентированы на создание собственных ускорителей вычислений. В будущем они смогут снизить свою зависимость от компонентов Nvidia, поэтому компании важно подготовить определённого рода «подушку безопасности». Она сама может буквально вырастить будущих клиентов. По итогам 2024 года, Nvidia обошла Microsoft и Amazon по количеству заключённых сделок, хотя и уступила Google. По словам представителей Nvidia, компания не навязывает компаниям, в которые инвестирует, покупку исключительно собственных ускорителей вычислений.

Напомним, что недавно Nvidia вместе со своим конкурентом AMD вложила средства в капитал стартапа xAI, основанного Илоном Маском (Elon Musk) в качестве альтернативы OpenAI, в становлении которого этот миллиардер тоже принимал участие. Nvidia также успела вложить свои средства в прошлом году в капитал OpenAI, Cohere, Mistral и Perplexity. Кроме того, Nvidia контролирует инвестиционный инкубатор Inception, который помогает молодым компаниям в сфере ИИ получить доступ к оборудованию Nvidia и облачной инфраструктуре её партнёров на более выгодных условиях.

Помимо стартапа Run:ai, компании Nvidia также удалось купить разработчиков программного обеспечения для ИИ в лице Nebulon, OctoAI, Brev.dev, Shoreline.io и Deci. В общей сложности, она в прошлом году заключила больше сделок, чем за четыре предшествующих года. Спектр инвестиционных интересов Nvidia охватывал медицинские технологии, системы поиска, игровые, логистические и полупроводниковые стартапы, а также робототехнику, логистику и обработку данных.

Провайдер облачных услуг в сфере ИИ, компания CoreWeave, которую в своё время поддержала Nvidia, готовится в этом году привлечь капитал, исходя из оценки своего бизнеса в $35 млрд против всего $7 млрд годом ранее. Вложив $100 млн в CoreWeave в 2023 году, в прошлом мае Nvidia потратила на поддержку стартапа ещё $1 млрд. Компанию Applied Digital, как считается, Nvidia и её партнёры спасли от разорения, вложив в её капитал $160 млн в сентябре прошлого года.

Статистика прошлого года уже позволила понять, что китайские компании ByteDance и Tencent оказались на втором и третьем месте соответственно среди крупнейших покупателей ускорителей Nvidia, уступив только Microsoft. Новые сведения гласят, что ByteDance в условиях сохранения санкций против КНР рассчитывает в текущем году закупить ускорителей Nvidia на общую сумму $7 млрд.

Источник изображения: Nvidia

Об этом сообщает издание The Information, отмечая, что подобные расходы превратят ByteDance в одного из крупнейших в мире покупателей ускорителей вычислений Nvidia. Рассчитывать на успех подобной инициативы позволяет схема закупки данной продукции в условиях санкций против Китая. Технически, данные ускорители будут размещаться в центрах обработки данных за пределами КНР в соседних странах Юго-Восточной Азии, поэтому ByteDance сможет купить даже достаточно производительные ускорители Nvidia, а не только подогнанные под требования правил экспортного контроля США варианты с ограниченной производительностью.

ByteDance в Китае предлагает клиентам популярный чат-бот Doubao, который насчитывает 51 млн активных пользователей. Закупка большого количества ускорителей вычислений Nvidia определённо поможет китайским разработчикам усовершенствовать свои сервисы, включая популярную за пределами КНР социальную сеть TikTok.

Крупнейший производитель ускорителей для решения задач в сфере искусственного интеллекта в лице компании Nvidia будет сильнее склоняться к робототехнике в 2025 году. Ожидается, что уже в первой половине нынешнего года производитель выпустит на рынок новую вычислительную платформу для человекоподобных роботов под названием Jetson Thor.

Источник изображения: Tesla

Это ожидаемый шаг, являющийся частью многолетней стратегии Nvidia по развитию своего бизнеса. При этом компания не планирует напрямую конкурировать с производителями человекоподобных роботов, такими как Tesla. Вместо этого Nvidia хочет сформировать платформу для роботов, использовать которую смогут клиенты компании. Ранее в этом году вице-президент Nvidia по робототехнике и периферийным вычислениям Дипу Талла (Deepu Talla) заявлял, что рынок робототехники сильно фрагментирован и насчитывает «сотни тысяч» потенциальных клиентов, которые могут быть заинтересованы в использовании единой вычислительной платформы для роботов. Он также добавил, что компания сотрудничает с такими крупными производителями, как Tesla, Siemens и Universal Robots, причём два последних производителя уже активно внедряют решения на базе платформы Jetson.

Существенный сдвиг в сфере производства человекоподобных роботов Талла связывает с двумя факторами. Речь идёт о бурном развитии генеративных нейросетей и возможности обучения роботов с использованием моделируемой среды. Очевидно, Nvidia считает рынок робототехники одним из перспективных направлений для дальнейшего развития компании и наращивания прибыли. Продвижение компании в этом сегменте происходит в то время, когда крупные клиенты Nvidia, такие как Amazon и Google, стремятся снизить свою зависимость от графических ускорителей компании, пытаясь создать собственные аналоги, способные эффективно обрабатывать задачи искусственного интеллекта.