Выступая на апрельской квартальной конференции Tesla, глава компании Илон Маск (Elon Musk) выразил готовность увеличить к концу года количество эксплуатируемых автопроизводителем ускорителей вычислений Nvidia H100 с 35 000 до 85 000 штук. Позже он добавил, что готов на развитие ИИ для нужд данной компании потратить $10 млрд в текущем году. Недавно выяснилось, что часть предназначенных для Tesla ускорителей вычислений досталась социальной сети X.

Источник изображения: Nvidia

Об этом накануне сообщил ресурс CNBC, ссылающийся на внутреннюю переписку специалистов Nvidia, имеющих отношение к планированию поставок продукции. По данным источника, Илон Маск сменил приоритеты в закупке ускорителей Nvidia H100, и приказал направить 12 000 экземпляров, которые изначально предназначались Tesla, на нужды социальной сети X, которая тоже ему принадлежит с осени 2022 года. Переписка была датирована декабрём прошлого года, в ней же упоминалось, что такое же количество ускорителей Nvidia H100 в период с января по июнь текущего года будет в качестве компенсации перенаправлено вместо X на нужды Tesla. Другими словами, Tesla невольно одолжила X крупную партию ускорителей Nvidia, возможно, в ущерб реализации собственных проектов.

Сам Илон Маск вчера отреагировал на эту публикацию CNBC пояснением причин, по которым поставки ускорителей Nvidia H100 были перенаправлены. По его словам, центр обработки данных Tesla в Остине до сих пор расширяется, а потому просто не был готов к приёму нужного количества ускорителей. Чтобы найти им своевременное и достойное применение, Маск распорядился использовать прошлогоднюю партию H100 для социальной сети X. Стоимость такого количества ускорителей превышает $500 млн, по независимым оценкам. Тем не менее, Маск добавил, что в текущем году на нужды Tesla всё равно будет закуплено ускорителей Nvidia на сумму от $3 до $4 млрд.

CNBC также утверждает, что часть вычислительных мощностей X используется для обучения чат-бота Grok, разрабатываемого стартапом xAI, который были основан Илоном Маском в прошлом году. Подобный симбиоз не должен быть сюрпризом, ибо Маск изначально не скрывал, что Grok будет проходить обучение на данных X, а пользователям последней с оформленной подпиской доступ к этому чат-боту был предоставлен в числе первых. Глава Nvidia в прошлом месяце признался, что xAI является одним из первых клиентов компании, получающих от неё ускорители вычислений новейшего поколения Blackwell, хотя и Tesla входит в это число.

Если центр обработки данных Tesla расположен рядом со штаб-квартирой компании в Техасе, то вычислительные мощности xAI сейчас расширяются в Северной Дакоте, и в строй они будут введены в текущем месяце. В феврале сотрудники Nvidia получили требование от Маска поставить все заказанные xAI сто тысяч ускорителей вычислений до конца 2024 года. На первых этапах xAI вынуждена была полагаться на облачные вычислительные мощности Amazon и Oracle, а вспомогательную роль в этом вопросе играет социальная сеть X. На её страницах Маск вчера опубликовал пояснение, согласно которому расширение центра обработки данных Tesla в Остине позволит ему установить серверные стойки с 50 000 ускорителей Nvidia H100, которые будут использоваться для обучения фирменных систем активной помощи водителю. Из предусмотренных Tesla в этом году $10 млрд затрат на ИИ около $3–4 млрд будет направлено на закупку ускорителей вычислений Nvidia.

Компания Nvidia выпустила свежий пакет графического драйвера GeForce Game Ready 555.99 WHQL. В него добавлена поддержка DLSS 3 и Reflex для игр Pax Dei и Still Wakes the Deep, а также игрового дополнения Elden Ring: Shadow of the Erdtree.

Источник изображения: Bandai Namco

Производитель добавил в новую версию драйвера поддержку восьми G-Sync-совместимых мониторов. С их списком можно ознакомиться ниже.

Источник изображения: Nvidia

Также добавлены оптимальные игровые настройки для трёх игр: Abiotic Factor, Senua’s Saga: Hellblade II и XDefiant.

Вместе с обновлением драйвера Nvidia также выпустила новую версию программного центра управления Nvidia App, объединяющего приложение GeForce Experience и панель настроек Nvidia.

В частности, новая версия ПО получила фирменное средство разгона видеокарт GeForce. Подробнее о нём можно узнать здесь.

Кроме того, появилась поддержка записи потокового видео с использованием сжатия AV1 при 120 кадрах в секунду (работает только на видеокартах GeForce RTX 40-й серии).

Список исправленных проблем в драйвере GeForce Game Ready 555.99 WHQL:

• исправлена проблема, при которой использование функции Instant Replay в составе GeForce Experience приводило к мерцанию или появлению чёрного экрана;
• исправлена проблема со счётчиком FPS в приложении Nvidia App;
• исправлена проблема с несовместимостью CUDA 12.5 с Docker образами, в которых включён CUDA;
• исправлены визуальные артефакты в Microsoft New Teams и Outlook, возникающие при включении MFAA (Multi-Frame Sampled Anti-Aliasing) через панель управления Nvidia;
• решена проблема, при которой телевизоры LG OLED48C4 TV и LG 32GS95UE не распознавались как G-Sync-совместимые.

Известные проблемы:

• страница обновления драйвера может не обнаруживать, что новый драйвер был уже установлен, пока пользователь не перезагрузит компьютер.

Скачать новый драйвер GeForce Game Ready 555.99 WHQL можно через приложение Nvidia App или с официального сайта Nvidia.

Ещё в марте появились первые новости о намерениях Nvidia в скором времени одобрить использование памяти типа HBM3E производства Samsung для оснащения своих ускорителей вычислений. Подобным правом давно пользуется SK hynix, недавно к ней присоединилась и Micron. На Computex 2024 основатель Nvidia был вынужден признать, что работа по сертификации продукции Samsung ведётся, но она ещё требует усовершенствования.

Источник изображения: LinkedIn

Это был первый внятный комментарий официальных представителей заинтересованных компаний по ситуации с сертификацией микросхем HBM3E марки Samsung для нужд Nvidia, но генеральный директор последней Дженсен Хуанг (Jensen Huang), как поясняет Bloomberg, при попытке журналистов вытянуть из него дополнительные комментарии по поводу недавней публикации Reuters на эту тему, просто дал понять, что ему нечего сказать в данном случае. При этом он признался, что процедура сертификации памяти HBM (обобщённо) марки Samsung действительно ведётся, но некоторая инженерная работа ещё не завершена. Сам глава компании хотел бы, чтобы всё было готово «ещё вчера», но в действительности Nvidia приходится запасаться терпением.

Напомним, что в недавней публикации Reuters говорилось о неудачной попытке Samsung пройти сертификацию своей памяти HBM3E по стандартам Nvidia, якобы из-за повышенного энергопотребления и тепловыделения соответствующих микросхем. Глава Nvidia специфику существующих проблем пояснять не стал, но дал понять, что определённую работу ещё предстоит проделать. Представители Samsung своё недовольство подобными слухами тоже выражали, но в не очень конкретных формулировках, которые не позволяли судить об истинном положении дел.

Компания Nvidia не анонсировала новые видеокарты в рамках презентации на выставке Computex 2024, однако она рассказала о новых функциях программного центра управления Nvidia App, объединяющего приложение GeForce Experience и панель настроек Nvidia. В частности, он получил фирменное средство разгона видеокарт GeForce, а также поддержку записи потокового видео с использованием сжатия AV1.

Источник изображений: Nvidia

Пользователи теперь могут записывать свой геймплей в SDR- и HDR-форматах с частотой 120 кадров в секунду. Nvidia App получило поддержку кодека AV1, который используется множеством различных стриминговых платформ и требует наличия мощных GPU для кодирования видео в высоком качестве и с высокой частотой кадров. Для работы AV1 в составе Nvidia App требуется видеокарта серии GeForce RTX 4000.

Nvidia показала возможности кодека AV1 на примере игры Horizon Forbidden West, сравнив его с кодеком H.264 при одинаковых уровнях настроек (4K, 120 FPS и 10 Mбит/с). По данным Nvidia, использование AV1 для кодирования потока уменьшает цветовые полосы и значительно увеличивает детализацию изображения.

Для активации функции необходимо зайти в настройки Nvidia App и установить скорость захвата кадров на 120 FPS.

Наиболее же интересной новой функцией приложения Nvidia App являются автоматические настройки разгона для мобильных и настольных видеокарт GeForce. Приложение само сканирует использующееся оборудование и самостоятельно выбирает для него наиболее оптимальные настройки. Продвинутые настройки позволяют вручную изменять показатели напряжения, мощности, температуры и скорости вращения вентиляторов систем охлаждения видеокарты под свои нужды.

При включении функция время от времени будет автоматически сканировать видеокарту для определения оптимальной производительности GPU. Полное сканирование может занять от 10 до 20 минут, в зависимости от выбранных настроек. В течение этого времени компания рекомендует не взаимодействовать с ПК, поскольку это может сказаться на финальном результате сканирования.

Хорошая новость в том, что подобный тип разгона не лишит владельца гарантии. Nvidia гарантирует, что использование этой функции не повредит ни одну видеокарту. В случае же каких-либо проблем можно будет обратиться в её техподдержку.

Компания Nvidia в рамках выступления на выставке Computex 2024 рассказала о двух новых играх, которые на запуске получат поддержку технологии интеллектуального масштабирования изображения DLSS.

Источник изображения: Ubisoft

Первая игра — Star Wars Outlaws. О том, что боевик выйдет с трассировкой пути, DLSS 3, Reflex, RTX Direct Illumination, улучшенными с помощью рейтрейсинга тенями и глобальным освещением, Nvidia рассказала ещё на GDC 2024.

Как стало известно, поддержку DLSS в Star Wars Outlaws прокачали до версии 3.5 (с реконструкцией лучей DLSS). Как амбициозный экшен в открытом мире выглядит со всеми этими технологиями, показали в эксклюзивном трейлере.

По словам технического директора Тобиаса Карлссона (Tobias Carlsson), DLSS 3.5 в Star Wars Outlaws «невероятна» и «позволяет фанатам исследовать Внешнее Кольцо с более высокой детализацией и максимальной кадровой частотой».

Вторая игра — Marvel Rivals от NetEase Games. Условно-бесплатный мультиплеерный командный шутер от третьего лица стартует с поддержкой DLSS 3 и Reflex для снижения задержки ввода.

По словам Nvidia, DLSS 3 и Reflex сделают Marvel Rivals производительнее и отзывчивее. Как перечисленные технологии влияют на быстродействие игры, компания показала в эксклюзивном ролике (см. видео ниже).

Релиз Star Wars Outlaws ожидается 30 августа на PC (Ubisoft Connect), PS5, Xbox Series X и S, но владельцы премиальных изданий получат доступ на три дня раньше. Закрытая «бета» Marvel Rivals пройдёт в июле на PC (Steam, EGS), PS5, Xbox Series X и S.

Глава Nvidia во время презентации на Computex 2024 представил план по выпуску новых продуктов на следующие три года. Он включает новейшие графические и центральные процессоры, а также другие чипы и интерфейсы для ИИ и машинного обучения. Согласно плану, компания намерена ежегодно выпускать флагманские решения, работающие на пределе доступных производственных техпроцессов.

Источник изображений: Nvidia

На конференции Computex 2024 глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) раскрыл подробности о планах компании компании для продуктов, предназначенных для центров обработки данных, на следующие три года. Планы впечатляют — Nvidia намерена выпускать новые флагманские решения для дата-центров каждый год, постоянно наращивая их производительность и функциональность.

Уже в следующем, 2025 году ожидается выход графического процессора Blackwell Ultra, который является преемником нынешнего флагмана Blackwell. Новинка будет оснащена памятью HBM3e с 12 кристаллами в стеке, что позволит увеличить объем на 50 % по сравнению с Blackwell, у которого память с 8 кристаллами.

В 2026 году Nvidia планирует сделать сразу несколько крупных анонсов. Во-первых, будет представлен новый графический чип Rubin с памятью HBM4. Во-вторых, появится центральный процессор Vera, который придёт на смену нынешнему Grace. Таким образом, флагманское решение 2026 года получит название Vera Rubin — это будет суперчип, связка GPU+CPU, аналогично актуальному Grace Hopper. Кроме того, пропускная способность запатентованной Nvidia технологии интерконнекта NVLink будет удвоена до 3,6 Тбит/с (NVLink 6 против NVLink 5).

На 2027 год запланирован выход улучшенной версии Rubin Ultra с HBM4 с 12 кристаллами в стеке вместо 8. Как подчёркивает Хуанг, Nvidia намерена выжимать максимум из доступных на данный момент производственных техпроцессов, чтобы каждый год выводить на рынок новые флагманские решения, работающие на пределе возможного. По словам Дженсена Хуанга, именно такая стратегия непрерывного совершенствования позволит компании сохранять лидерство в сфере решений для дата-центров.

В преддверии ежегодной выставки Computex компания Nvidia провела презентацию, в рамках которой было сделано несколько важных заявлений. Поимо прочего, глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил о намерении ежегодно выпускать новые версии ИИ-ускорителей, а также анонсировал появление графических процессоров на архитектуре Blackwell Ultra в 2025 году и чипов следующего поколения на базе архитектуры Rubin в 2026 году.

Источник изображения: Annabelle Chih/Bloomberg

Nvidia рассматривает развитие генеративных нейросетей как новую промышленную революцию и рассчитывает сыграть важную роль в распространении этих технологий на персональные компьютеры, отметил глава компании в ходе выступления. Nvidia уже стала главным бенефициаром взрывного роста популярности ИИ-технологий, что позволило ей стать самым дорогим производителем полупроводниковой продукции в мире.

Сейчас Nvidia стремится расширить свою клиентскую базу за пределы горстки корпораций, занимающихся облачными вычислениями, которые и обеспечили большую часть продаж ИИ-ускорителей компании. В рамках этой деятельности Хуанг ожидает, что функции на базе нейросетей начнут активно использовать самые разные компании и госучреждения, начиная от судостроителей и заканчивая производителей лекарственных средств. Он выразил уверенность в том, что компании, которые не будут обладать возможностями ИИ, останутся далеко позади конкурентов.

Что касается будущих ИИ-ускорителей, то во время презентации Дженсен Хуанг мало что рассказал о их характеристиках. Он лишь упомянул, что в чипах на архитектуре Rubin будет использоваться память HBM4 с высокой пропускной способностью. Ожидается, что южнокорейская компания SK Hynix начнёт серийное производство чипов памяти HBM4 к 2026 году.

Компания Nvidia анонсировала на Computex 2024 открытие широкого доступа к своим микросервисам ACE (Avatar Cloud Engine) на базе генеративного искусственного интеллекта, которые ускорят создание реалистичных виртуальных персонажей для игр, приложений VR и обслуживания клиентов в сфере медицины и не только.

Источник изображения: Nvidia

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что цифровые люди кардинально изменят многие отрасли. По его словам, технологии компании, такие как мультимодальные большие языковые модели и нейронная графика, приближают нас к эре «вычислений, управляемых намерениями». В этом будущем взаимодействие с компьютерами будет таким же естественным, как и общение между людьми.

Изначально сервисы ACE предоставлялись только для разработчиков в дата-центрах. Теперь же Nvidia адаптировала их для использования на персональных компьютерах и ноутбуках. В частности, компания представила языковую модель Nemotron-3 4.5B, а также модели Audio2Face и Riva ASR, которые скоро станут доступны. Для упрощения развёртывания ACE на ПК, Nvidia разработала специальный инструмент AI Inference Manager. Он автоматически настраивает все необходимые компоненты и модели ИИ, координируя их работу как локально на устройстве, так и в облаке.

Также на Computex 2024 была продемонстрирована обновленная версия технологии Covert Protocol, созданная совместно с компанией Inworld AI. Технология позволяет игрокам с помощью голоса взаимодействовать с цифровыми персонажами, используя модели Audio2Face и Riva ASR, работающие на ПК с видеокартами GeForce RTX.

Как отмечается на сайте Nvidia, Avatar Cloud Engine уже применяют такие компании, как Aww, Dell, Gumption, Hippocratic AI, Inventec, OurPalm, Perfect World Games, Reallusion, ServiceNow, Soulbotix, SoulShell и UneeQ. Они используют ACE для создания виртуальных помощников, персонажей в играх и приложениях VR.

Например, японская компания Aww, специализирующаяся на виртуальных «людях», теперь будет использовать Audio2Face для анимации своих персонажей в реальном времени. А разработчик игр Perfect World Games интегрировал ACE в демоверсию Legends для создания интерактивного ИИ-персонажа, который может общаться на английском и китайском языках.

Благодаря доступности этих мощных сервисов генеративного ИИ от Nvidia теперь ещё больше компаний смогут создавать реалистичных виртуальных агентов для сферы обслуживания, маркетинга, образования, медицины и других областей, что открывает новые перспективы для развития цифровых аватаров и вычислений, управляемых естественным языком (NLP).

Сегодня на выставке Computex 2024 компания Nvidia сообщила, что компании Asus и MSI в скором времени выпустят новые ноутбуки типа RTX AI PC, которые также будут соответствовать требованиям Copilot Plus PC. Напомним, что Microsoft в мае представила новый класс компьютеров Copilot Plus PC, который характеризуется расширенными способностями по локальному запуску приложений искусственного интеллекта.

Источник изображений: Nvidia

«Новые ноутбуки RTX AI PC от Asus и MSI оснащены графическими ускорителями GeForce RTX 4070 и энергоэффективными системами-на-чипе с возможностями Windows 11 AI PC», — сообщила Nvidia в своём блоге. Компания уточнила изданию The Verge, что эти ноутбуки будут построены на новейших процессорах AMD Strix Point.

AMD ещё не представила процессоры Strix Point, но ждать осталось недолго — можно с уверенностью сказать, что это произойдёт в рамках грядущей презентации компании на Computex 2024, которая по московскому времени пройдёт уже сегодня утром, в 4:30 мск.

Nvidia также намекнула, что первые системы Copilot Plus PC на процессорах AMD, возможно, изначально не получат все ИИ-функции от Microsoft. «Эти ПК с искусственным интеллектом на базе Windows 11 получат бесплатное обновление до Copilot+ PC, когда оно будет доступно», — говорится в блоге Nvidia. Это говорит о том, что Microsoft, возможно, еще не готова запустить Recall и другие ИИ-функции в Windows на чипах AMD. А возможно, существует некий период эксклюзивности данных функций для компьютеров с Arm-процессорами Qualcomm, которые поступят в продажу с 18 июня.

Nvidia также ведет своеобразную борьбу за сохранение своей значимости в сфере ИИ на ноутбуках. В то время как Microsoft перекладывает работу ИИ-алгоритмов на нейронные процессоры (NPU), встроенные в CPU, компания Nvidia намерена сделать свои GPU полезными в ИИ ПК. Nvidia активно продвигает свои «ноутбуки с RTX AI», отмечая, что ее GPU способны выполнять более тяжелые нагрузки ИИ, чем NPU.

В июне Nvidia выпустит набор инструментов RTX AI Toolkit, который включает в себя инструменты и SDK для настройки, оптимизации и развертывания моделей ИИ. Эти инструменты позволят взять, например, большую языковую модель Meta✴ Llama 2 и оптимизировать её для работы с гораздо меньшими требованиями к объёму видеопамяти и производительности GPU.

Nvidia также сотрудничает с Microsoft в разработке базовых моделей ИИ, которые будут встроены в Windows 11. «Сотрудничество предоставит разработчикам приложений удобный интерфейс программирования приложений (API) для доступа к GPU-ускоренным малым языковым моделям (SLM), обеспечивающим генерацию с дополненной выборкой (RAG), которые работают на устройствах под управлением Windows Copilot Runtime», — заявляет Nvidia.

Microsoft анонсировала Windows Copilot Runtime на конференции Build в прошлом месяце, а Nvidia заявляет, что её решение по ускорению моделей ИИ с помощью видеокарт GeForce RTX будет выпущено в предварительной версии для разработчиков позднее в этом году. Windows Copilot Runtime от Microsoft призван облегчить разработчикам добавление в приложения функций, основанных на искусственном интеллекте, при этом для ускорения этих функций используются NPU или GPU.

Производительность NPU в настоящее время находится на уровне около 40 TOPS (триллионов операций в секунду), а графические процессоры Nvidia для ПК могут обеспечить более чем 1000 TOPS. NPU предназначены для небольших моделей с высокой энергоэффективностью и хорошо проявляют себя в лёгких и тонких ноутбуках, а GPU отлично справляются с большими моделями с более высокой производительностью в игровых ноутбуках и настольных ПК.

Собрать компактный настольный компьютер с мощной видеокартой в нынешние времена является очень непростой задачей — видеокарты за последние годы стали просто огромными. Но, похоже, у Nvidia есть решение этой проблемы — компания запустила программу SFF-Ready Enthusiast GeForce Card, в рамках которой будет сертифицировать видеокарты и корпуса для компактных ПК.

Источник изображений: Nvidia

В последние годы видеокарты постоянно увеличивались в размерах, что обусловлено ростом их производительности и мощности. Решения высотой в три и более слотов расширения стали практически нормой не только для флагманских решений, но и для моделей среднего класса. В то же время многим пользователям нравятся ПК малого формфактора (Small Form-Factor, SFF), но вместить в них современные гигантские видеокарты крайне сложно.

Сегодня Nvidia в рамках презентации на выставке Computex 2024 объявила о запуске инициативы под названием SFF-Ready Enthusiast GeForce Card. С её помощью компания надеется устранить путаницу среди потребителей, которые хотели бы собрать мощный, но компактный компьютер. Идея Nvidia довольно проста. Компания представила конкретные требования к размерам самого графического ускорителя (с учётом небольшого запаса для подключения разъёмов питания), а также к тому, сколько свободного пространства должно быть внутри корпуса для правильного размещения и охлаждения видеокарты.

Ускорители и компьютерные корпуса, отвечающие требованиям Nvidia, получат отметку Nvidia SFF-Ready, которую производитель сможет нанести как на само изделие, так и использовать в рекламе. Это позволит обычным геймерам быть уверенными в совместимости корпуса и видеокарты. Тем не менее, видеокарты класса SFF-Ready всё равно не будут такими компактными, как можно было бы подумать.

В руководстве SFF-Ready Enthusiast GeForce Card указано, что высота видеокарты не должна превышать 50 мм (или 2,5 слота), ширина — 151 мм, а длина — 304 мм. В свою очередь, корпус ПК для получения отметки SFF-Ready должен предлагать под установку видеокарты 2,5 слота расширения, а также 154,5 мм в ширину и 312 мм в длину. Указанные размеры для видеокарты максимальные, а для корпуса — минимальные.

Nvidia подготовила список подходящих под требования SFF-Ready видеокарт и корпусов, которые можно купить уже сейчас. В список попали корпуса от некоторых из самых крупных производителей SFF-корпусов, а также в основном видеокарты GeForce RTX 4070 и 4070 Ti, хотя несколько GeForce RTX 4080 там тоже есть. Видеокарты более низкого уровня не попали в список, поскольку инициатива SFF-Ready рассчитана на энтузиастов. Самой же мощной видеокартой SFF-Ready является впечатляюще тонкая Asus ProArt RTX 4080 Super.

Компания Nvidia представила Project G-Assist — локального ИИ-помощника, который помогает в играх и приложениях для ПК. Он способен оценивать происходящее на экране и понимать контекст, и может предложить победную тактику в игре, проанализировать ошибки геймера или помочь в сложных творческих задачах. Данное решение было представлено в рамках презентации Nvidia на выставке Computex 2024.

Источник изображений: Nvidia

По словам Nvidia, ассистенты с искусственным интеллектом изменят игровой процесс и работу с приложениями. Современные игры для ПК предлагают огромные вселенные для исследования и множество механик для освоения, что может быть сложно и требовать много времени даже для самых заядлых геймеров. Цель проекта G-Assist — предоставить игрокам возможность получать знания об играх налету с помощью генеративного ИИ.

Project G-Assist принимает голосовые или текстовые команды от игрока, а также контекстную информацию с экрана и прогоняет эти данные через модели компьютерного зрения. Эти модели улучшают контекстную осведомленность и понимание специфики приложения большой языковой модели (LLM), связанной с базой знаний игры. В конечном итоге система генерирует индивидуальный ответ в виде текста или речи.

Например, помощник может предложить тактику против игрового босса, подсказать решение головоломки, или рассказать, как создать или найти тот или иной игровой предмет. Поклонникам соревновательных игр G-Assist поможет разобрать демку после матча и проанализировать ошибки и игру в целом, прямо как тренер.

NVIDIA в сотрудничестве с разработчиками из Studio Wildcard продемонстрировала технологию G-Assist в игре ARK: Survival Ascended. ИИ-помощник ответил на вопросы о существах, предметах, истории, целях, сложных боссах и многом другом. Поскольку Project G-Assist учитывает контекст, он персонализирует свои ответы в соответствии с игровой сессией каждого геймера.

Кроме того, Project G-Assist может настроить игровую систему игрока для оптимальной производительности и эффективности. Он может предоставить информацию о показателях производительности, оптимизировать графические настройки в зависимости от аппаратного обеспечения пользователя, применить разгон до безопасного уровня и даже интеллектуально снизить энергопотребление при сохранении заданной производительности.

Степень влияния шести крупнейших компаний технологического сектора США на фондовый индекс S&P 500 выросла с 24 % в начале этого года до современных 30 %. В это число входят Microsoft, Apple, Nvidia, Alphabet, Amazon и Meta✴ Platforms, но именно рост курса акций Nvidia на 130 % с начала года оказал максимальное влияние на динамику индекса.

Источник изображения: Nvidia

Как поясняет Bloomberg, только с момента публикации квартального отчёта Nvidia акции компании выросли в цене на 20 %, укрепив уверенность инвесторов в сохранении положительного тренда в сфере искусственного интеллекта, где она доминирует со своими ускорителями вычислений. С начала года капитализация Nvidia выросла на $1,6 трлн, теперь компания близка к тому, чтобы заменить Apple в статусе второй по величине компании на американском фондовом рынке.

Крупные компании всегда доминировали в индексе S&P 500, но до сих пор степень концентрации капитала не была настолько высокой. На протяжении основной части последних трёх десятилетий шесть крупнейших компаний индекса формировали не более 20 %, и только в 2020 году они перевалили через этот рубеж. Кроме того, даже на пике так называемого «бума дот-комов» в 2000 году из шести крупнейших компаний индекса S&P 500 только три эмитента имели отношение к технологическому сектору: Microsoft, Cisco Systems и Intel. Тремя другими были General Electric, Exxon Mobil и Walmart. Степень влияния технологического сектора на фондовый рынок США возрастает ускоренными темпами из-за бума искусственного интеллекта.

Даже по комментариям генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang) можно судить о том, что санкции США против КНР усилили конкуренцию на местном рынке ускорителей для систем искусственного интеллекта. Издание South China Morning Post тоже сообщает, что Huawei активизировала свою деятельность на этом направлении.

Источник изображения: Nvidia

Как уже отмечалось, китайские компании продвигают на местном рынке концепцию «ИИ в коробке», которая подразумевает поставку готовых программно-аппаратных решений для разработки систем искусственного интеллекта. В основе таких «коробок» лежат ускорители вычислений Huawei Ascend 910B, построенные на чипах собственной разработки «дочки» Huawei, компании HiSilicon. Такие решения в условиях сложностей с доступом к ускорителям Nvidia набирают всё большую популярность в Китае.

В этом месяце представители Huawei пояснили, что экосистема Ascend уже набрала 40 партнёров в сфере аппаратного обеспечения, 1600 партнёров в сфере программного обеспечения, а количество поддерживаемых приложений для работы с искусственным интеллектом достигает 2900 штук. «ИИ в коробке» позволяет китайским компаниям адаптировать уже готовые решения по свои нужды, вместо разработки больших языковых моделей с нуля. Стоимость одной такой коробки начинается от $40 000, но может приближаться и к $300 000.

Помимо Huawei, свои компоненты для ускорения систем искусственного интеллекта в Китае предлагают компании Cambricon Technologies и Biren Technology. Впрочем, из примерно 500 000 ускорителей ИИ, реализованных в Китае в первой половине прошлого года, около 90 процентов составили именно изделия Nvidia, тогда как Huawei могла претендовать лишь на 6 % рынка. С тех пор ситуация начала меняться в пользу «доморощенных» китайских решений, поскольку октябрьская волна санкций США заблокировала поставки в КНР наиболее производительных решений Nvidia. Те самые «ИИ-коробки» на китайском рынке уже предлагают более десяти местных компаний. По слухам, конкуренция с Huawei даже вынуждает Nvidia предлагать свои ускорители H20 со скидкой.

Темпы экспансии ускорителей Huawei могут ограничить технологические возможности подрядчиков по их производству, ведь той же SMIC проще выпускать 7-нм мобильные процессоры, чем более крупные чипы для ускорителей вычислений Ascend по той же технологии без доступа к передовому зарубежному оборудованию.

Сейчас Nvidia является безоговорочным лидером рынка ускорителей вычислений, которые задействованы при обучении больших языковых моделей, контролируя более 90 % сегмента. Конкурирующие Intel и AMD предпринимают попытки противопоставить ей собственные решения, но некоторые шансы на успех у них появятся разве что по мере распространения ускорителей, ориентированных на формирование логических выводов.

Источник изображения: AMD

Эксперты IoT Analytics, на которых ссылается Nikkei Asian Review, оценивают долю AMD на рынке графических процессоров серверного назначения в 3 %, тогда как Nvidia контролирует более 90 %. Если первая в прошлом году за счёт реализации всех своих серверных компонентов выручила $6,5 млрд, то вторая получила $47,5 млрд выручки на этом направлении. В прошлом квартале Nvidia выручила в серверном сегменте $22,6 млрд, что на 427 % больше результата аналогичного периода прошлого года. AMD за это время выручила от силы $2,3 млрд, хотя и обеспечила тем самым рост выручки на 80 %. Результаты Intel лишь немногим лучше, она в прошлом году выручила в серверном сегменте $15,5 млрд, причём преимущественно за счёт реализации центральных процессоров, а в первом квартале текущего года её выручка не превысила $3 млрд, увеличившись всего на 5 %.

Руководящий серверным бизнесом AMD Эндрю Дикманн (Andrew Dieckmann) признал, что Nvidia сейчас является лидером рынка в показателях занимаемой доли, но для прогресса AMD сперва важно доказать клиентам, что компания является стабильным «номером два».

В сегменте клиентских ПК оптимизация под возможности ассистента Microsoft Copilot быстрее всего идёт для процессоров Qualcomm, что даёт этой компании определённый шанс увеличить свою долю рынка в растущем сегменте. Представители Intel считают, что к 2028 году до 80 % продаваемых ПК будут поддерживать ускорение работы систем искусственного интеллекта. В текущем году компания собирается поставить более 40 млн соответствующих центральных процессоров, в следующем количество увеличится до более чем 100 млн штук. Компания AMD своих прогнозов по темпам экспансии поставок давать не спешит, но это не говорит об отсутствии у неё амбиций в этой сфере. Представители Counterpoint Research предупреждают, что рынок ПК довольно насыщен игроками и предложениями, и до $1 трлн оборота в год он вырастет не сразу. На первых порах он будет сильно фрагментирован и сохранит низкие темпы роста.

При этом у конкурентов Nvidia сохраняется возможность потеснить эту компанию в сфере поставок ускорителей вычислений, ориентированных не на обучение языковых моделей, а на формирование логических выводов. Данный тип операций требует как более скромных вычислительных ресурсов, так и более умеренных затрат электроэнергии. Аналитики Bank of America считают, что клиенты поставщиков ускорителей вычислений оптимизируют затраты по многим направлениям, и здесь у конкурентов Nvidia появляются шансы занять своё место на рынке.

По мнению представителей Intel, чтобы системы искусственного интеллекта достигли подобающего охвата рынка, ими должны интересоваться корпоративные клиенты, а им как раз и нужны решения, позволяющие делать логические выводы при обработке информации. Intel этим сегментом рынка активно интересуется и собирается в нём присутствовать. Обучение языковых моделей подразумевает расходование средств на соответствующий процесс, а компании заинтересованы в зарабатывании денег, поэтому решения для формирования логических выводов им подходят лучше. Начиная поставки ускорителей Gaudi 3 в этом году, компания Intel надеется на достижение ими наилучших показателей с точки зрения совокупной стоимости владения.

Представители AMD тоже считают, что сегмент формирования логических выводов предоставляет больше возможностей для заработка, поскольку со временем он будет расти, ибо компании начнут извлекать прибыль из созданных ранее систем искусственного интеллекта. Решения AMD семейства Instinct MI300X обладают достаточно производительной подсистемой памяти, причём это достигается без использования микросхем HBM3E, которые уже прописываются в ускорителях Nvidia H200. Компоновка чипов AMD позволяет компании расположить в одном ускорителе больший объём памяти, чем это может сделать Nvidia, и с переходом к HBM3E это преимущество только увеличится.

С другой стороны, Nvidia тоже не бездействует, и её ускорители находят всё более активно применение в сфере систем искусственного интеллекта, подразумевающих формирование логических выводов. На протяжении предыдущих четырёх кварталов такие ускорители определяли до 40 % выручки Nvidia в серверном сегменте. Глава компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) убеждён, что даже если бы ускорители конкурентов раздавались бесплатно, по затратам на эксплуатацию предложения Nvidia были бы всё равно выгоднее. Таким образом, конкуренции он не очень боится.

На уходящей неделе агентство Reuters сообщило, что по состоянию на апрель этого года микросхемы HBM3 и HBM3E производства Samsung Electronics так и не смогли пройти квалификационные тесты Nvidia, и в результате данная продукция корейской марки до сих пор не может использоваться для оснащения ускорителей вычислений американского партнёра. Samsung данную информацию попыталась опровергнуть.

Источник изображения: Samsung Electronics

Сделано это было, если опираться на публикацию Business Korea, в весьма неопределённых формулировках. «Мы в настоящее время тесно работаем с многими компаниями и непрерывно тестируем технологии и производительность продукции. Мы проводим различные тесты, чтобы тщательно подтверждать качество и быстродействие HBM», — гласило заявление представителей Samsung Electronics. Компания подчеркнула, что стремится улучшать качество и надёжность всей продукции, чтобы обеспечить клиентов наилучшими решениями.

Поскольку HBM3E или даже HBM3, а также имя Nvidia в этом контексте непосредственно не упоминались, по заявлениям Samsung сложно сформировать представление об истинном положении дел с сертификацией данных типов памяти для нужд американского клиента. В прошлом месяце Samsung приступила к массовому производству 8-ярусных стеков HBM3E, к производству 12-ярусных она намеревается приступить до конца текущего квартала. «Мы предпринимаем усилия по обеспечению качества и повышения надёжности всех своих продуктов», — отметили представители Samsung Electronics.