Джен-Сюнь считает, что Nvidia снизила «стоимость вычислений в 1 000 000 раз»

За последние два десятилетия, благодаря нашему неустанному поиску более быстрых и мощных графических процессоров в Nvidia, я с гордостью заявляю, что нам удалось сократить стоимость вычислений в ошеломляющий раз в один миллион!

Возможно, будет удивительно увидеть, насколько дороже нынешние видеокарты по сравнению со своими старыми версиями. Обычному человеку может показаться, что стоимость графического процессора с течением времени постоянно растет, если рассматривать объекты наших кремниевых устремлений. Однако, если учесть возможности сегодняшних графических чипов, чистая вычислительная мощность, доступная даже в RTX 4060 начального уровня, 20 лет назад показалась бы почти мифической.

20 лет назад я был поражен производительностью моей GeForce 6800 Ultra 2005 года выпуска, показавшей впечатляющие 6,4 гигафлопс. Сегодня даже графические процессоры начального уровня поколения Ады Лавлейс могут похвастаться ошеломляющими 15 100 гигафлопсами! Мощность и скорость современного графического процессора за 299 долларов — это целая вселенная по сравнению с картой за 499 долларов, которой я владел тогда. Какой невероятный скачок в технологии!

Как геймер, позвольте мне сказать вам, что я никогда не сталкивался с чем-то даже отдаленно близким к тому графическому совершенству, которое можно найти на вершине стека графических процессоров корпоративного уровня Nvidia. Не то чтобы я ожидал получить топ-карты или что-то в этом роде, но даже они на лигу выше того, что у меня есть сейчас.

Сегодня утром в ходе вопросов и ответов после основного выступления Джен-Сун сравнил достижения Nvidia в создании более мощных графических процессоров и снижении стоимости вычислительной мощности графических процессоров с эффектами закона Мура.

Хуанг отмечает, что ключевым фактором исторического значения закона Мура была его роль в резком снижении стоимости вычислений за последние два десятилетия, что привело к снижению первоначальной стоимости примерно в один миллион раз.

«Настолько, что машинное обучение стало логичным: «просто дайте компьютеру разобраться»».

По сути, объем вычислительной мощности, к которому мы можем получить доступ при таких небольших инвестициях, делает это почти все равно, что вкладывать деньги в искусственный интеллект для решения всех наших проблем. В качестве альтернативы, если вам нужно новое уникальное изображение рыбы прямо сейчас, рассмотрите возможность использования ИИ, чтобы создать его для вас.

В современном мире нельзя отрицать, что видеокарты, особенно их ключевой компонент — графический процессор, являются незаменимыми элементами кремния. Точно так же нельзя отрицать, что Nvidia сыграла значительную роль в производстве некоторых из самых влиятельных чипов нашей эпохи, независимо от личных взглядов на рост и значение искусственного интеллекта для мира и человечества.

Верны ли математические рассуждения Джен-Сюня? Я не уверен, поскольку он не предоставил свои расчеты, но одно можно сказать наверняка: с появлением графического процессора (GPU) баланс между стоимостью и производительностью постоянно улучшался в одном направлении.

Будьте в курсе выставки CES 2025: в Лас-Вегасе под ярким солнцем мы в прямом эфире рассказываем о новейших новинках таких крупных технологических гигантов, как Nvidia, AMD, Intel, Asus, Razer, MSI и многих других.

Смотрите также

2025-01-08 10:48