Компания Nvidia выпустила свежий пакет графического драйвера GeForce Game Ready 566.03 WHQL. В него добавлена поддержка игр Dragon Age: The Veilguard, Alan Wake 2: The Lake House, Call of Duty: Black Ops 6, Horizon Zero Dawn Remastered, No More Room In Hell 2, Red Dead Redemption и The Axis Unseen, в которых реализована технология масштабирования изображения DLSS 3.

Источник изображения: Electronic Arts

Новое программное обеспечение Nvidia также содержит оптимальные игровые настройки для Dragon Ball: Sparking! Zero, NBA 2K5 и ремейка Silent Hill 2. Кроме того, компания добавила поддержку 32 игровых мониторов, совместимых с G-Sync. С их списком можно ознакомиться на сайте Nvidia.

Исправленные проблемы:

• пользовательские настройки Digital Vibrance (цифровая интенсивность) не сохранялись при перезагрузке или выходе из спящего режима.

Известные проблемы:

• завышенное потребление ресурсов CPU приложениями Bluestacks и Corsair iCUE.

Скачать драйвер GeForce Game Ready 566.03 WHQL можно через приложение GeForce Experience, универсальное приложение Nvidia App (beta) или с официального сайта Nvidia.

Бывший инженер-программист Nvidia Люк Дюран (Luke Durant) и проект GIMPS (Great Internet Mersenne Prime Search) нашли самое большое на сегодняшний день известное человеку простое число, для написания которого потребуются 41 млн цифр. GIMPS — это попытка добровольцев по всему миру обнаружить простые числа Мерсенна, которые имеют вид 2ⁿ-1.

Источник изображения: kp yamu Jayanath / pixabay.com

Самое большое простое число, известное человеку на данный момент — это 2^{136 279 841}-1; а обозначается оно как M136279841. Чтобы получить это число, потребуется умножать двойку на себя более 136 млн раз, а из получившегося результата вычесть единицу. До этого шестью годами ранее было найдено поставившее предыдущий рекорд число M82589933.

Новое открытие знаменательно тем, что его совершили, использовав графические процессоры в центрах обработки данных. Первым ресурсы графических процессоров задействовал в 2017 году Михай Преда (Mihai Preda) — он «написал программу GpuOwl для проверки чисел Мерсенна на простоту и сделал своё ПО доступным для всех пользователей GIMPS». В 2023 году к GIMPS подключился Люк Дюран, и участники проекта построили инфраструктуру, необходимую для развёртывания программы Преды на нескольких GPU-серверах в облаке. Работа заняла год, но усилия принесли плоды 11 октября, когда ускоритель Nvidia A100 в ирландском Дублине выдал результат M136279841, а подтвердил его расположенный в техасском Сан-Антонио Nvidia H100.

Это интересное упражнение для любителей математики и напоминание, что графические процессоры в ЦОД полезны не только в области искусственного интеллекта. Они могут применяться для моделирования, при котором требуется большое количество исходных данных, для криптографии и многого другого. Мощность графических процессоров растёт, и они продолжат помогать в поиске ещё бо́льших простых чисел.

Компания Zotac совместно с Sony Pictures представила специальную версию видеокарты GeForce RTX 4070 Super, выполненную в стиле персонажа Веном и приуроченную к выходу кинокартины «Веном: Последний танец», которая дебютирует на больших экранах уже завтра, 23 октября.

Источник изображений: Zotac / weibo.cn

Видеокарта Zotac RTX 4070 Super 12GB Venom не поступит в широкую продажу — это рекламный товар, который будет доступен только участникам конкурса. Основой для видеокарты послужила та же конструкция, что и для представленной в конце августа спецверсии в стиле игры Black Myth: Wukong — разница только в оформлении. Упоминания о ней значатся только в китайских соцсетях, и едва ли она появится в других странах.

В описании видеокарты значится, что она выполнена в стиле картины «Веном: Последний танец», поддерживает трассировку лучей при запуске игр в разрешении 2K и технологию генерации кадров DLSS 3, а также располагает RGB-подсветкой. Суть акции проста: пользователям соцсетей предлагается принять участие в кампании, поделившись публикацией на платформе Weibo. Всего будет разыграна лишь одна видеокарта вместе с двумя билетами в кино. Словом, бывали акции и помасштабнее.

На уходящей неделе в стороне от обсуждения планов Nvidia по экспансии производства ускорителей Blackwell не смог остаться известный отраслевой эксперт Мин-Чи Куо (Ming-Chi Kuo), который предположил, что в текущем квартале компания сможет отгрузить от 150 до 200 тысяч ускорителей этого семейства, но в следующем объёмы поставок утроятся до 500 или 550 тысяч штук.

Источник изображения: Nvidia

Активнее всего, как поясняет Мин-Чи Куо, ускорители GB200 заказывает корпорация Microsoft. В четвёртом квартале она сосредоточится на закупке ускорителей GB200 NVL36 преимущественно для нужд тестирования, а более производительные системы GB200 NVL72 компания предпочтёт закупить ещё до того, как Nvidia приступит к их массовым поставкам в середине второго квартала. Microsoft будет получать от Nvidia адаптированные под свои нужды версии GB200 NVL72.

В четвёртом квартале Microsoft увеличила объёмы заказываемых ускорителей GB200 в три или четыре раза, с 300–500 штук до 1400–1500 штук, причём в последнем случае до 70 % заказов приходятся на NVL72. Дальнейшие заказы также сосредоточатся на системах серии NVL72. Выпуском этих ускорителей занимается Foxconn, которая обсудила с партнёрами свои планы увеличить объёмы производства в полтора или два раза в течение четвёртого квартала. Quanta также привлечена к подобной деятельности. Оба подрядчика Nvidia подтверждают, что Microsoft получает больше всего систем на основе ускорителей GB200 по сравнению с другими клиентами.

Что характерно, Microsoft собирается начать развёртывание центров обработки данных на базе GB200 с регионов с более холодным климатом, чтобы компенсировать вероятные огрехи в оптимизации системы охлаждения. Microsoft закупает ускорители Blackwell настолько активно, что прочим клиентам Nvidia их не хватает.

Лидируя на мировом рынке как поставщик памяти в целом, южнокорейская компания Samsung Electronics страдает от конкуренции с SK hynix в быстро растущем сегменте HBM, поскольку до сих пор не может наладить поставки новейших микросхем HBM3E для нужд Nvidia. По некоторым данным, Samsung потребуется внести изменения в дизайн этих чипов, на что уйдёт до шести месяцев времени.

Источник изображения: Samsung Electronics

По информации ZDNet, у Samsung возникли проблемы с производством не только базового чипа для стеков памяти HBM3E, но и самих микросхем DRAM, его формирующих. Дело в том, что компания изначально замахнулась на использование технологии 1α с несколькими слоями, обрабатываемыми с использованием EUV-литографии. В конечном итоге это должно было сделать микросхемы памяти более дешёвыми, но Samsung не удалось добиться стабильного уровня качества при их производстве. Micron и SK hynix предпочитают придерживаться более зрелого техпроцесса 1β, причём последняя ограничивается единственным слоем кристалла, который обрабатывается с использованием EUV. В случае с Samsung их количество достигает пяти, и это создаёт проблемы при производстве.

Сейчас Samsung, как отмечается, обсуждает возможность изменения дизайна своих микросхем DRAM, которые формируют стек HBM3E, ради повышения уровня выхода годной продукции. Если эти изменения в процесс производства решено будет внести, то на их внедрение может уйти до шести месяцев, и тогда Samsung сможет приступить к поставкам HBM3E, соответствующей требованиям Nvidia, не ранее второго квартала следующего года. Источники попутно сообщают, что представители Nvidia посетили предприятие Samsung, где выпускаются 8-слойные стеки HBM3E, и по результатам проверки выяснилось, что они уступают по уровню быстродействия до 10 % аналогичным по характеристикам изделиям SK hynix и Micron.

Вчерашняя квартальная отчётность ASML, опубликованная по «технической ошибке» раньше времени, огорчила многих инвесторов, в результате IT-компании по всему миру потеряли около $420 млрд капитализации в совокупности. Между тем, сегодня TSMC выступила не только с неплохим отчётом, но и с оптимистичными прогнозами, поэтому маятник фондового рынка качнулся в другую сторону, позволив многим отыграть вчерашние потери.

Источник изображения: TSMC

Собственно депозитарные расписки TSMC в США успели после открытия торгов вырасти на 12,5 % по состоянию на момент подготовки материала к публикации. Это подняло капитализацию крупнейшего контрактного производителя чипов в мире до отметки свыше $1 трлн.

Рекордный рост прибыли TSMC и повышение прогноза по выручке на текущий год способствовали росту котировок акций других компаний полупроводникового сектора. Более двух процентов успели прибавить акции Nvidia и AMD, акции Broadcom, Qualcomm и Micron подросли в цене на величину от 1,5 до 3 %. Даже переживающий не самый лучший в своей истории период производитель процессоров Intel продемонстрировал рост курса акций на 1,3 %.

Комментарии представителей TSMC на квартальной конференции позволили инвесторам убедиться, что со спросом в сегменте компонентов для систем искусственного интеллекта всё хорошо, причём и на рынке смартфонов может наблюдаться долгожданное оживление, если полагаться на прогнозы руководства компании. Nvidia, которую считают вторым по величине клиентом TSMC и одним из главных бенефициаров ИИ-бума, продемонстрировала рост курса своих акций на 2,5 % относительно вчерашнего уровня, что позволило компании обновить исторический максимум второй раз за неделю.

Выпуском передовых графических процессоров для Nvidia занимается тайваньская TSMC, и в период бума искусственного интеллекта их взаимная зависимость только усилилась. Как отмечает The Information, при этом в отношениях давних партнёров наметилось растущее напряжение и взаимное недовольство, и виной всему стали проблемы с подготовкой к массовому производству чипов для ускорителей вычислений Blackwell.

Источник изображения: Nvidia

В марте, когда ускорители Nvidia Blackwell были представлены, ничто не предвещало беды, но последующее взаимодействие между двумя компаниями усилило противоречия, поскольку процесс подготовки к массовому производству этого поколения продуктов шёл не по плану. Инженеры Nvidia обнаружили, что первые образцы чипов Blackwell, полученные от TSMC, не способны стабильно функционировать в условиях, характерных для серверных систем. Считалось, что к появлению подобных дефектов привели ошибки при разработке ускорителей.

Кроме того, заказчик был уверен, что медленное масштабирование объёмов производства чипов поколения Blackwell вызвано стремлением TSMC применять новую технологию упаковки чипов, которая на практике оказалась достаточно «сырой». При этом представители TSMC упрекали Nvidia в наличии спешки при подготовке Blackwell к массовому производству, которая и могла породить соответствующие дефекты. Nvidia якобы знала о наличии дефектов, но продолжала торопить TSMC и долго не решалась на устранение этих дефектов. Нервозность во взаимоотношениях между двумя компаниями начала передаваться и инвесторам, которые свою неуверенность выражали в снижении интереса к покупке акций обеих.

Взаимоотношения Nvidia и TSMC ведут свой отчёт с 1995 года, и до последнего времени они развивались довольно гармонично, превратив первую во второго по величине клиента второй после Apple. По некоторым оценкам, в прошлом году заказы Nvidia формировали до 11 % всей выручки TSMC, что соответствует примерно $7,73 млрд в денежном выражении. Компания Apple в этом смысле могла претендовать на все 25 % прошлогодней выручки TSMC.

Nvidia ранее обращалась к Samsung за услугами по выпуску игровых видеокарт, но этот опыт не всегда можно было назвать положительным. Тем не менее, слухи упоминают о намерениях Nvidia ещё раз поручить выпуск новых игровых графических процессоров именно южнокорейскому подрядчику. Это позволит Nvidia, как предполагается, снизить затраты на выпуск чипов на 20 или 30 % по сравнению с TSMC.

Принято считать, что основатель TSMC Моррис Чан (Morris Chang) привил практику «наказания» нелояльных клиентов деньгами. В этом смысле перебегающая от TSMC к Samsung и обратно Nvidia рискует столкнуться с повышением цен на свои чипы. Летом этого года появлялась информация о просьбе Nvidia построить выделенную линию для упаковки чипов по методу CoWoS, но представители TSMC её не восприняли серьёзно, сославшись на высокий уровень капитальных затрат. Зато на идею о повышении цен на услуги компании для Nvidia они смотрели с одобрением.

Страны Ближнего Востока, традиционно зависевшие от экспорта нефти, в последнее время пытаются наращивать собственные вычислительные мощности, связанные с искусственным интеллектом. Власти США обеспокоены данными амбициями и готовят новые ограничения на поставку ускорителей вычислений американского происхождения в ряд стран Персидского залива.

Источник изображения: Nvidia

Об этом сообщило агентство Bloomberg со ссылкой на собственные источники. Новый подход должен ввести определённые ограничения на количество выдаваемых экспортных лицензий, позволяющих поставлять ускорители вычислений AMD, Intel и Nvidia в определённые страны Персидского залива. Как обычно, делаться это будет под предлогом соблюдения интересов национальной безопасности США. В прошлом месяце представителями Министерства торговли США уже были сформулированы первые правила, касающиеся поставок данных ускорителей в страны Ближнего Востока, и теперь условия таких поставок будут уточняться.

Определённый диалог в этой сфере был налажен между США, ОАЭ и Саудовской Аравией. В целом, основную озабоченность властей США вызывает вероятность попадания передовых ускорителей вычислений в руки китайских разработчиков. В этом отношении недоверие властей США распространяется не только на страны Ближнего Востока, под ограничениями оказались отдельные страны Азии и Африки. Всего же список ограничений касается более чем 40 стран. Пока возможность действующей администрации американского президента принять новые ограничения в этой сфере остаётся под вопросом, поскольку полномочия Джозефа Байдена (Joseph Biden) скоро истекут. Некоторые эксперты также предупреждают, что чрезмерные запреты со стороны США могут вызвать рост спроса на ускорители китайского происхождения в третьих странах. Американские чиновники собираются выстроить процесс экспорта компонентов для систем ИИ таким образом, чтобы гарантии безопасности предоставляли как компании в других странах, которые получают это оборудование, так и правительства соответствующих стран.

Команда xAI во главе с Илоном Маском (Elon Musk) завершила установку 100 000 ускорителей вычислений Nvidia H200 Blackwell всего за 19 дней. По словам главы Nvidia, то, что обычно занимает четыре года, Маск выполнил в рекордно короткие сроки, включая строительство здания и настройку оборудования. Все ускорители являются частью суперкомпьютера xAI.

Источник изображения: Charles Liang / Tom's Hardware

Как пишет издание Tom's Hardware, процесс включал не только установку самих ускорителей, но и строительство большого здания, где будут находиться процессоры, а также оснащение предприятия системами жидкостного охлаждения и питания для обеспечения работы графических процессоров (всего их будет 200 000). Помимо этого, потребовалась скоординированная работа команд инженеров Tesla и Nvidia для доставки, установки и настройки оборудования.

Для понимания масштаба события, генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) объяснил, что типичному дата-центру на выполнение подобной задачи требуется около четырёх лет. При этом три года уходят на планирование, а последний год — на доставку и установку оборудования. Хуанг выразил восхищение скоростью и масштабом проекта, назвав усилия Маска и его команды «сверхчеловеческими». «Илон Маск — это сверхчеловек. То, на что у других ушёл бы минимум год, он сделал за 19 дней», — отметил Хуанг. Процесс включал, в том числе, запуск первого тренировочного прогона искусственного интеллекта xAI на недавно построенном суперкластере.

Хуанг также подчеркнул сложность сетевой инфраструктуры своей компании, отметив, что подключение оборудования Nvidia гораздо сложнее, чем подключение традиционных дата-центров: «Количество проводов, которые идут к одному узлу и задняя панель компьютера — там это просто всё в проводах...». По его словам, интеграция 100 000 видеокарт H200, реализованная Илоном Маском, — это «беспрецедентное достижение», которое вряд ли удастся повторить другой компании в ближайшее время.

В июне этого года Nvidia уже удавалось на непродолжительный срок стать крупнейшей компанией мира по величине капитализации, и вчерашний рост курса акций до рекордных $138,07 за штуку опять приблизил её к этому статусу. От лидирующей Apple с её $3,52 трлн капитализации Nvidia сейчас отстаёт всего на $130 млрд. Заказами на чипы Blackwell, как сообщается, Nvidia обеспечена на ближайшие 12 месяцев.

Источник изображения: Nvidia

Данное заявление прозвучало накануне из уст представителей Morgan Stanley, которые встретились ранее с руководством Nvidia для обсуждения текущего положения дел в бизнесе. Глава и основатель компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) подчеркнул, что чипы поколения Blackwell сейчас выпускаются в массовых количествах, а спрос на них достигает «безумных высот». На квартальном мероприятии в августе руководство Nvidia выражало уверенность в том, что ещё в этом фискальном году компания успеет получить несколько миллиардов долларов выручки от реализации ускорителей поколения Blackwell.

Фискальный год в календаре Nvidia завершается в конце января, и опрошенные Bloomberg аналитики ожидают, что по его итогам выручка компании более чем удвоится до $126 млрд, а по итогам следующего года вырастет ещё на 44 %. Уверенности инвесторам добавили вчерашние прогнозы о способности TSMC увеличить чистую прибыль по итогам третьего квартала на 40 %. Данная тайваньская компания является подрядчиком Nvidia по выпуску чипов для ускорителей вычислений, которые и формируют основную выручку второй из них. Аналитики Morgan Stanley также выразили уверенность, что по итогам 2025 года Nvidia увеличит свою долю на рынке ИИ-ускорителей. Дефицит микросхем HBM3E не станет причиной медленной экспансии ускорителей Blackwell, поскольку представители Nvidia выразили уверенность в способности Samsung присоединиться к двум другим поставщикам такой памяти для её нужд.

С одной стороны, проблемы с поставками новейших ускорителей вычислений Nvidia в Китай вынуждают местных разработчиков ориентироваться на альтернативы китайского происхождения. С другой стороны, если стоимость миграции ПО на китайскую платформу окажется слишком высокой, эксперты советуют сохранить приверженность компонентной базе Nvidia.

Источник изображения: Nvidia

Во всяком случае, подобные рекомендации операторам китайских центров обработки данных дают эксперты CAICT — Китайской академии информационных и телекоммуникационных технологий, как сообщает South China Morning Post. «Если условия позволяют, ЦОД должны выбирать высокопроизводительные ускорители A100 и H100. Если потребность в вычислительных ресурсах ограничена, то можно остановить выбор на H20 или китайских альтернативах», — буквально рекомендуют эксперты.

Проблема не столь проста, поскольку западные санкции мешают китайским операторам ЦОД закупать производительные ускорители Nvidia, а «легализованные» H20 могут уступать китайским альтернативам. Но даже в этом случае разработчикам порой лучше остаться на платформе Nvidia, чем заниматься долгим и дорогим процессом миграции своих программных решений на ускорители китайского происхождения. Эксперты CAICT при этом не скрывают, что санкции США за последние три года способствовали активному развитию китайских разработчиков ПО и аппаратного обеспечения. И всё же, миграция обучаемых на базе решений Nvidia языковых моделей на китайские платформы требует значительных затрат, а потому не всегда представляется рациональной.

До августа 2022 года Nvidia сохраняла право поставлять в Китай ускорители A100 и H100, но введённые позже санкции заставили её в сжатые сроки наладить поставки модифицированных с учётом американских ограничений ускорителей A800 и H800, которые можно было поставлять до октября прошлого года. После этого и они попали под санкции, в результате Nvidia пришлось разработать для китайского рынка ускорители H20, L20 и L2.

К концу прошлого года совокупная производительность функционирующих в Китае центров обработки данных выросла на 27 % до 230 экзафлопс. На направлении искусственного интеллекта китайские вычислительные мощности росли гораздо быстрее, на 70 % год к году. По состоянию на июнь текущего года, в КНР строились или уже были введены в строй более 250 вычислительных центров с доступом в интернет. Не все из них могли похвастать удачным расположением, поскольку находились на удалении от основных центров технологического развития. Китайская отрасль может пострадать не только от избытка вычислительных мощностей, но и от низкого уровня их загрузки, а также посредственного качества обрабатываемых данных. Графические процессоры в Китае, по данным CAICT, в среднем загружены расчётами всего на 40 %, а ещё имеющиеся ЦОД страдают об плохой сбалансированности ресурсов, которая также снижает их КПД. Взаимную интеграцию кластеров затрудняет необходимость использования разнородного оборудования и программного обеспечения различных поставщиков.

Сегодня исполнилось ровно 25 лет со дня выпуска видеокарты GeForce 256, которую сама Nvidia называет не иначе как «первый в мире графический процессор». В то время Nvidia определяла этот термин, как «однокристальный процессор со встроенными механизмами преобразования, освещения, настройки/отсечения треугольников и рендеринга, обработки минимум 10 миллионов полигонов в секунду».

Источник изображениq: Nvidia

Возможности GeForce 256 значительно выделяли её на фоне других графических решений. GeForce 256 появилась во времена, когда геймеры жаждали испытать Quake III Arena и были очарованы культовыми визуальными эффектами «Матрицы».

Хотя у нас уже была заметка о 25-й годовщине GeForce 256, сегодня исполнилось ровно 25 лет с момента начала продаж этой видеокарты. Она появилась на рынке 11 октября 1999 года. Nvidia также сообщила, что в течение первого года (последние три месяца 1999 года) продала 1 миллион видеокарт GeForce 256, что подчеркивает её непосредственное влияние на игровую индустрию.

По случаю юбилейной даты сотрудник Nvidia Мануэль Гузман (Manuel Guzman) из отдела Software QA поделился фотографией кафетерия компании, где они отмечают это событие зелёным попкорном, что является отсылкой к культовому зелёному цвету, связанному с брендом Nvidia

Графический процессор NV10 в составе GeForce 256 имел всего 23 миллиона транзисторов — крошечное число в сравнении с 76,3 млрд транзисторов, которые присутствуют в актуальном флагманском графическом процессоре AD102, служащем основой видеокарты GeForce RTX 4090. Объём видеопамяти GeForce 256 составлял всего 32 Мбайт, что резко контрастирует с 24 Гбайт памяти (в 768 раз больше), которыми может похвастаться RTX 4090 сегодня.

Nvidia также выпустила видео с показом эволюции графических технологий, включающее подборку очень старых графических демонстраций и игровых кадров. К сожалению, видео оказалось очень коротким. Было бы также интересно увидеть интервью с людьми, которые принимали участие в разработке показанных на видео проектов.

Покупатели видеокарт столкнулись с парадоксальной ситуацией: несмотря на сезон распродаж, цены на Nvidia GeForce RTX 4090 стремительно растут, а их запасы сокращаются. Если в июле цена GeForce RTX 4090 составляла рекомендованные $1599, то к октябрю она выросла до $1799, причём многие модели попросту исчезли с полок. Это может свидетельствовать о том, что Nvidia прекратила их производство, готовясь к запуску RTX 50-й серии (Blackwell), которую представит на выставке CES 2025 в январе.

Источник изображений: Nvidia

GeForce RTX 4090 по-прежнему остаётся самой мощной видеокартой на рынке, но её время постепенно подходит к концу. За два года с момента выхода её стоимость не снизилась, а, наоборот, выросла, что для многих стало неожиданностью. Однако это характерный сценарий для Nvidia: подобная ситуация наблюдалась с RTX 2080 Ti, RTX 3080, RTX 3090 и RTX 3090 Ti, когда цены оставались высокими вплоть до выхода их преемников.

Недостаток поставок Nvidia GeForce RTX 4090 ранее уже отмечался в Германии, а теперь проявился и в других странах мира. Это вызывает рост цен не только на RTX 4090, но и на RTX 4080 Super. Подобная ситуация повторяется в каждом поколении графических ускорителей Nvidia. В прошлые годы дополнительными факторами дефицита были пандемия и бум криптовалютного майнинга, но сейчас основную роль в дефиците видеокарт играет их использование для обучения ИИ.

Ожидается, что Nvidia представит GeForce RTX 5090 и RTX 5080 в январе 2025 года. Генеральный директор компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) выступит с основным докладом на выставке CES 2025. Несмотря на то что Nvidia всё больше фокусируется на сфере ИИ, новая серия Blackwell может многое предложить как геймерам, так и профессионалам, работающим с ИИ.

История предыдущих поколений видеокарт Nvidia указывает на то, что не стоит ожидать значительных скидок на модели предыдущей серии перед выходом новых. Даже в преддверии анонса новых моделей RTX 5090 и 5080 цены на RTX 4090 и 4080 остаются высокими. Прогнозируемая стартовая цена на RTX 5090 составит $1999, а RTX 5080 будет предлагаться от $1199, однако не исключено, что эти цифры могут достичь $2499 и $1299 соответственно. Такая ценовая политика характерна для Nvidia, особенно в сегменте премиальных продуктов.

Рыночная капитализация Nvidia достигла $3,25 трлн, что свидетельствует о её успехах на волне подъёма интереса к ИИ. В отличие от криптовалютного бума, когда видеокарты массово скупались для майнинга, сейчас они востребованы в центрах обработки данных, работающих над задачами машинного обучения и других ИИ-вычислений. Это позволяет Nvidia сохранять спрос на свои продукты и удерживать цены на максимально возможном уровне.

За последний месяц акции Nvidia выросли на 25 % и приблизились к рекордным значениям. Это произошло на фоне ожиданий инвесторами отчётности крупнейших технологических компаний, таких как Meta✴, Microsoft и Alphabet, которые вскоре расскажут о своём развитии в области ИИ. Эти данные могут оказать значительное влияние на позиции Nvidia, учитывая её ключевую роль на рынке графических процессоров (GPU), применяемых для обучения и работы ИИ.

Источник изображения: Nvidia

В среду акции Nvidia достигли отметки $132,65, что лишь немного ниже июньского максимума $135,58. Капитализация составила $3,25 трлн. Рост акций произошёл после их кратковременного, но значительного падения в конце августа и начале сентября этого года. Это позволило компании обогнать Microsoft и занять второе место по рыночной капитализации, уступая лишь Apple. Nvidia остаётся крупнейшим поставщиком GPU в мире. Компании, такие как Meta✴, OpenAI, Alphabet, Microsoft и Oracle, продолжают внедрять новые разработки в области ИИ, требующие значительных вложений в мощности GPU, что способствует дальнейшему росту спроса на продукцию Nvidia.

В августе Nvidia отчиталась о результатах за II квартал текущего финансового года, показав рост выручки на 122 % в годовом исчислении, а чистая прибыль компании удвоилась и превысила $16,6 млрд. Компания представила более оптимистичный прогноз на текущий квартал, чем ожидалось, и сообщила о планах отгрузить чипы нового поколения Blackwell AI на сумму в несколько миллиардов долларов. Ожидается также увеличение поставок текущего поколения чипов Hopper в течение следующих двух кварталов, что свидетельствует о стабильном и высоком спросе на продукцию Nvidia.

Динамика акций Nvidia с 01 июня по 10 октября 2024 года. Источник изображения: TradingView

Аналитики компании Mizuho полагают, что Nvidia сохранит лидерство на рынке GPU для ИИ, используемых в дата-центрах. По их оценкам, доля Nvidia на этом рынке составляет около 95 %. Аналитики определили целевую стоимость акций компании на уровне $140, но отметили риски, связанные с возможными экспортными ограничениями в отношении Китая, геополитической напряжённостью вокруг Тайваня и возможным снижением расходов на серверные мощности для ИИ.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в интервью CNBC заявил, что спрос на чипы Blackwell чрезвычайно высок: «Все хотят иметь больше всех, и все хотят быть первыми». Производство этих GPU, стоимость которых составляет от $30 000 до $40 000 за штуку, начнётся в IV квартале и продолжится вплоть до 2026 года.

Помимо озвученных причин, на динамику стоимости акций также повлияло завершение продажи акций самим Хуангом, что стало известно из документа, опубликованного 23 сентября. В результате акции Nvidia выросли на 4 % только за один день. Это событие дополнительно укрепило позиции компании на фоне общего восходящего тренда.

В условиях растущей популярности искусственного интеллекта высокое энергопотребление ИИ-моделей становится всё более актуальной проблемой. Несмотря на то, что такие техногиганты, как Nvidia, Microsoft и OpenAI, пока не говорят об этой проблеме громко, явно преуменьшая её значение, специалисты из BitEnergy AI разработали технологию, способную значительно снизить энергопотребление без существенных потерь в качестве и скорости работы ИИ.

Источник изображения: Copilot

Согласно исследованию, новый метод может сократить использование энергии вплоть до 95 %. Команда называет своё открытие «Умножением линейной сложности» (Linear-Complexity Multiplication) или сокращённо L-Mul. Как пишет TechSpot, этот вычислительный процесс основан на сложении целых чисел и требует значительно меньше энергии и операций по сравнению с умножением чисел с плавающей запятой, которое широко применяется в задачах, связанных с ИИ.

На сегодняшний день числа с плавающей запятой активно используются в ИИ для обработки очень больших или очень малых чисел. Они напоминают запись в бинарной форме, что позволяет алгоритмам точно выполнять сложные вычисления. Однако такая точность требует крайне больших ресурсов и уже вызывает определённые опасения, так как некоторым ИИ-моделям нужны огромные объёмы электроэнергии. Например, для работы ChatGPT требуется столько электроэнергии, сколько потребляют 18 000 домохозяйств в США — 564 МВт·ч ежедневно. По оценкам аналитиков из Кембриджского центра альтернативных финансов, к 2027 году ИИ-индустрия может потреблять от 85 до 134 ТВт·ч ежегодно.

Алгоритм L-Mul решает эту проблему за счёт замены сложных операций умножения с плавающей запятой на более простые сложения целых чисел. В ходе тестирования ИИ-модели сохранили точность, при этом энергопотребление для операций с тензорами сократилось на 95 %, а для скалярных операций на 80 %.

L-Mul также улучшает и производительность. Оказалось, что алгоритм превосходит текущие стандарты вычислений с 8-битной точностью, обеспечивая более высокую точность с меньшим количеством операций на уровне битов. В ходе тестов, охватывающих различные задачи ИИ, включая обработку естественного языка и машинное зрение, снижение производительности составило всего 0,07 %, что специалисты сочли незначительной потерей на фоне огромной экономии энергии.

При этом модели на основе трансформеров, такие как GPT, могут получить наибольшую выгоду от использования L-Mul, поскольку алгоритм легко интегрируется во все ключевые компоненты этих систем. А тесты на популярных моделях ИИ, таких как Llama и Mistral, показали даже улучшение точности в некоторых задачах.

Плохая новость заключается в том, что L-Mul требует специализированного оборудования и современные ускорители для ИИ не оптимизированы для использования этого метода. Хорошая новость заключается в том, что уже ведутся работы по созданию такого оборудования и программных интерфейсов (API).

Одной из возможных преград может стать сопротивление со стороны крупных производителей чипов вроде Nvidia, которые могут замедлить внедрение новой технологии. Так как, например, Nvidia является лидером в производстве оборудования для искусственного интеллекта и маловероятно, что она так просто уступит позиции более энергоэффективным решениям.