NVIDIA GPU-ի ժամանակագրություն. Արհեստական բանականության և GPU-ի գերիշխող ուժի պատմությունը

NVIDIA-ն ամրապնդել է իր դիրքերը որպես համաշխարհային առաջատար թե՛ արհեստական բանականության, թե՛ գրաֆիկական պրոցեսորների ոլորտներում՝ նորարարության, ռազմավարական առաջընթացների և առաջատար տեխնոլոգիաների միջոցով: Խաղերի գրաֆիկայի ոլորտում գերիշխող դիրքից մինչև արհեստական բանականության ոլորտում առաջընթացների ապահովումը, նրա ճանապարհորդությունը նշանավորվում է հզոր գրաֆիկական պրոցեսորների ճարտարապետություններով և խելացի ծրագրային ինտեգրացիայով: Այս հոդվածը ուսումնասիրում է, թե ինչն է NVIDIA-ն դարձրել թագավոր այս ոլորտներում, տրամադրում է մանրամասն... NVIDIA GPU-ի ժամանակացույցը, և ցույց է տալիս, թե ինչպես հեշտությամբ ստեղծել տեսողական NVIDIA GPU ժամանակացույց՝ օգտագործելով MindOnMap-ը։

• Մաս 1. Ինչը NVIDIA-ն դարձրեց Արհեստական Ինտելեկտի և Գրաֆիկական Տեսախցիկների (GPU) թագավոր
• Մաս 2. Ստեղծեք NVIDIA GPU ժամանակացույց
• Մաս 3. Ինչպես ստեղծել NVIDIA GPU-ի ժամանակացույց. MindOnMap
• Մաս 4. Հաճախակի տրվող հարցեր NVIDIA GPU ժամանակացույցի վերաբերյալ

Մաս 1. Ինչը NVIDIA-ն դարձրեց Արհեստական Ինտելեկտի և Գրաֆիկական Տեսախցիկների (GPU) թագավոր

NVIDIA-ն արհեստական բանականության և գրաֆիկական պրոցեսորների ոլորտում առաջատար դիրք գրավեց նորարարության, ռազմավարական մտածողության և տեխնոլոգիական առաջատարության տպավորիչ հզոր համադրության շնորհիվ: Սկզբում ընկերությունը հայտնի էր խաղային գրաֆիկական պրոցեսորներով, նախքան զուգահեռ մշակման մեջ մտնելը, որը կատարյալ դարձավ մեքենայական ուսուցման համար: Այս նպատակով CUDA ծրագրավորումը թույլ տվեց մշակողներին օգտագործել գրաֆիկական պրոցեսորների հաշվարկը գրաֆիկայից այն կողմ: Բացի այդ, NVIDIA-ի արհեստական բանականության հետազոտության վաղ նախաձեռնությունները նրան առաջ մղեցին մրցակիցներից: Բացի այդ, այն ստեղծեց ուժեղ ծրագրային էկոհամակարգ, ինչպիսիք են cuDNN-ը և TensorRT-ը՝ խորը ուսուցման շրջանակները սպասարկելու համար:

A100-ի և H100-ի նման բարձր արդյունավետությամբ չիպերի թողարկումը նույնպես ամրապնդեց նրա դիրքը արհեստական ինտելեկտի հաշվարկման ոլորտում: Բացի այդ, NVIDIA-ն համագործակցել է առաջատար տեխնոլոգիական ընկերությունների հետ և ներդրումներ կատարել արհեստական ինտելեկտի ստարտափներում՝ իր հասանելիությունը ընդլայնելու համար: Եվ վերջերս, գեներատիվ արհեստական ինտելեկտի և ինքնավար համակարգերի ոլորտում նրա գերիշխանությունն ավելի է ամրապնդել նրա դիրքերը: Ընդհանուր առմամբ, սարքավորումների, ծրագրային ապահովման և տեսլականի այս ներդաշնակ համադրությունը NVIDIA-ն դարձրեց իսկական թագավոր արագ փոփոխվող արհեստական ինտելեկտի և գրաֆիկական պրոցեսորների միջավայրում:

Մաս 2. NVIDIA GPU-ի ժամանակացույց

NVIDIA-ի գրաֆիկական պրոցեսորների աճը ցույց է տալիս, թե ինչպես է ընկերությունը զարգացել խաղային գրաֆիկայի առաջատարից մինչև արհեստական բանականության ոլորտի առաջատարը։ Յուրաքանչյուր ճարտարապետության առաջընթացը արագացրել է մեքենայական ուսուցումը և վերափոխել տեսողական հաշվարկները։ GeForce 256-ից մինչև Blackwell, այս ժամանակացույցը ներառում է նշանակալի շրջադարձային կետեր, որոնք ցույց են տալիս, թե ինչպես է NVIDIA-ն հեղափոխություն մտցրել արդյունաբերություններում՝ իր առաջատար կատարողականությամբ, արհեստական բանականության հնարավորություններով և բարձր արդյունավետությամբ հաշվարկային նորարարություններով։ Առանց ավելորդ խոսքերի, ահա NVIDIA գրաֆիկական պրոցեսորների ժամանակացույցի մանրամասները՝ MindOnMap-ի հիանալի տեսողականով։

1999 - GeForce 256

NVIDIA-ն թողարկեց աշխարհի առաջին գրաֆիկական պրոցեսորը՝ ապարատային վերափոխմամբ և լուսավորությամբ։ Իրական ժամանակի եռաչափ գրաֆիկայում տեղի ունեցավ զգալի փոփոխություն։

2001 - GeForce3 (NV20)

Ավելացվել են ծրագրավորվող շեյդերներ՝ DirectX 8-ի հետ համատեղելիությամբ: Խաղերին ավելացվել են ավելի դինամիկ և իրատեսական տեսաէֆեկտներ:

2006 - G80 ճարտարապետություն (GeForce 8800)

Ներկայացրեց միասնական շեյդերային ճարտարապետությունը և հիմք դրեց CUDA-ի համար։ Այս ճարտարապետությունը բացեց դուռը GPGPU հաշվարկների համար։

2008 - Տեսլայի ճարտարապետություն

Շեշտը դրվեց տվյալների կենտրոններում գրաֆիկական պրոցեսորներով բարձր արդյունավետությամբ հաշվարկների վրա։ Նշանավորեց NVIDIA-ի ավելի խորը ներթափանցումը գիտական և ձեռնարկությունների հաշվարկների ոլորտում։

2010 - Fermi (GTX 400 շարք)

Բարելավված կրկնակի ճշգրտության և ECC հիշողության հնարավորություններ։ Էապես բարելավված CUDA հնարավորություններ մասնագիտական աշխատանքային բեռների համար։

2012 - Kepler (GTX 600/700 շարք)

Ընդգծվել է էներգաարդյունավետությունը և ավելացվել է դինամիկ զուգահեռականություն։ Օգնել է NVIDIA-ին ընդլայնվել բջջային և աշխատանքային կայանների հատվածներում։

2014 - Մաքսվել (GTX 900 շարք)

Բարելավված արտադրողականություն վատտի հաշվով և VXGI լուսավորության համար։ Վաղ քայլեր արհեստական բանականության հաշվարկների բարելավման ուղղությամբ։

2016 - Պասկալ (GTX 10 շարք)

Խաղերի և արհեստական բանականության համար դաժանորեն բարելավված կատարողականություն։ Օգտագործվում է Tesla P100 գրաֆիկական պրոցեսորներում՝ խորը ուսուցման աշխատանքային բեռների համար։

2017 - Վոլտա (Tesla V100)

Ներմուծվել են Tensor Cores-ներ, որոնք նվիրված են արհեստական ինտելեկտի ուսուցմանը։ Սահմանվել են նեյրոնային ցանցերի համար նոր կատարողականության չափանիշներ։

2018 - Թյուրինգ (RTX 20 շարք)

Առաջին գրաֆիկական պրոցեսորները՝ իրական ժամանակի ճառագայթային հետագծմամբ և DLSS-ով՝ Tensor և RT միջուկների միջոցով: Միավորված գրաֆիկական ռեալիզմ՝ արհեստական բանականության արագացման հետ:

2020 - Ամպեր (RTX 30 շարք / A100)

Կրկնապատկեց ճառագայթային հետագծումը և արհեստական բանականության հաշվարկները Turing-ի համեմատ: A100-ը դարձավ առաջատար չիպ տվյալների կենտրոններում արհեստական բանականության հաշվարկների համար:

2022 - Հոփեր (H100)

Մշակված է հատուկ մասշտաբային արհեստական ինտելեկտի և տրանսֆորմատորային մոդելների համար: Ավելացվել է տրանսֆորմատորային շարժիչը՝ օպտիմալացված գեներատիվ արհեստական ինտելեկտի համար:

2024 - Բլեքվել (B100/B200)

NVIDIA-ի նոր արհեստական ինտելեկտի վրա հիմնված ճարտարապետությունը։ Ստեղծված է բազմա-գրաֆիկական արհեստական ինտելեկտի գերհաշվարկների համար՝ արդյունաբերության մեջ առաջատար էներգաարդյունավետությամբ և մասշտաբայնությամբ։

Մաս 3. Ինչպես ստեղծել NVIDIA GPU-ի ժամանակացույց. MindOnMap

MindOnMap-ը ինտերակտիվ, տեսողական հարթակ է կառուցվածքային և տեղեկատվական ժամանակացույցեր ստեղծելու համար, այդպիսով հարմար NVIDIA-ի GPU ճարտարապետությունների պատմությունը հետևելու համար: Այն աջակցում է բարդ տվյալների պարզ խմբավորմանը, որտեղ օգտատերերը կարող են ընդգծել սերունդների միջև նշանակալի նորարարությունները, խաղերի և արհեստական բանականության զարգացման առաջընթացները: Դրա հեշտ օգտագործման քաշելու և թողնելու միջավայրը, հարմարեցվող ոճերը և իրական ժամանակի համագործակցության գործառույթը այն դարձնում են կատարյալ գործիք ուսուցիչների, տեխնոլոգիական գիկերի և հետազոտողների համար: Առավել ակնառու կողմերից մեկը պատկերներ, հղումներ և նշումներ տեղադրելու հնարավորությունն է, որը ձեր NVIDIA GPU ժամանակացույցը դարձնում է ավելի պարզ և հարուստ: MindOnMap-ի միջոցով օգտատերերը կարող են անկանոն GPU տվյալները վերածել հակիրճ, ինտերակտիվ և գրավիչ տեսողական ժամանակացույցի, որը հեշտ է նավարկել և կիսվել:

Հիմնական առանձնահատկություն

• Քաշեք և թողեք ժամանակացույցի ստեղծող։

• Դասավորություններ և ոճեր, որոնք կարող են հարմարեցվել։

• Դիտման ռեժիմների բազմազանություն։

• Համագործակցություն իրական ժամանակում։

• Պատկերի և հղումների ինտեգրում։

• Մուտք ամպի միջոցով։

• Արտահանել PDF կամ պատկերի տեսքով։

Քայլ առ քայլ ուղեցույց NVIDIA GPU ժամանակացույց ստեղծելու համար

Մաս 4. Հաճախակի տրվող հարցեր NVIDIA GPU ժամանակացույցի վերաբերյալ