NVIDIA GPU Timeline៖ រឿងរ៉ាវនៃការត្រួតត្រាកម្លាំងនៅក្នុង AI និង GPU

NVIDIA បានបង្កើតខ្លួនយ៉ាងរឹងមាំថាជាក្រុមហ៊ុននាំមុខគេលើពិភពលោកទាំងក្នុងឧស្សាហកម្ម AI និង GPU តាមរយៈការបង្កើតថ្មី ការជឿនលឿនជាយុទ្ធសាស្ត្រ និងបច្ចេកវិទ្យាទំនើប។ ចាប់ពីការត្រួតត្រាលើក្រាហ្វិកហ្គេម រហូតដល់ការពង្រឹងសមត្ថភាព AI ដំណើររបស់វាត្រូវបានសម្គាល់ដោយស្ថាបត្យកម្ម GPU ដ៏មានឥទ្ធិពល និងការរួមបញ្ចូលកម្មវិធីឆ្លាតវៃ។ អត្ថបទនេះស្វែងយល់ពីអ្វីដែលធ្វើឱ្យ NVIDIA ក្លាយជាស្តេចនៅក្នុងដែនទាំងនេះ ផ្តល់ព័ត៌មានលម្អិត ការកំណត់ពេលវេលា NVIDIA GPUនិងបង្ហាញពីរបៀបបង្កើតបន្ទាត់ពេលវេលា NVIDIA GPU ដែលមើលឃើញយ៉ាងងាយស្រួលដោយប្រើ MindOnMap ។

• ផ្នែកទី 1. អ្វីដែលធ្វើឱ្យ NVIDIA ក្លាយជាស្តេចនៅក្នុងដែន AI និង GPU
• ផ្នែកទី 2. បង្កើត NVIDIA GPU Timeline
• ផ្នែកទី 3. របៀបបង្កើត NVIDIA GPU Timeline: MindOnMap
• ផ្នែកទី 4. សំណួរគេសួរញឹកញាប់អំពី NVIDIA GPU Timeline

ផ្នែកទី 1. អ្វីដែលធ្វើឱ្យ NVIDIA ក្លាយជាស្តេចនៅក្នុងដែន AI និង GPU

NVIDIA បានឡើងទៅកាន់ភាពជាអ្នកដឹកនាំនៅក្នុងចន្លោះ AI និង GPU ដោយការរួមបញ្ចូលគ្នាដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍នៃការច្នៃប្រឌិត ការគិតជាយុទ្ធសាស្ត្រ និងភាពជាអ្នកដឹកនាំបច្ចេកវិទ្យា។ ដើមឡើយក្រុមហ៊ុននេះមានភាពល្បីល្បាញសម្រាប់ការលេងហ្គេម GPUs មុនពេលចូលទៅក្នុងដំណើរការប៉ារ៉ាឡែល ដែលប្រែទៅជាល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីន។ ដល់ទីបញ្ចប់នេះ ការសរសេរកម្មវិធី CUDA បានអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រើប្រាស់ GPU កុំព្យូទ័រលើសពីក្រាហ្វិក។ ផងដែរ គំនិតផ្តួចផ្តើមដំបូងរបស់ NVIDIA លើការស្រាវជ្រាវ AI ដាក់វានៅមុនការប្រកួតប្រជែង។ ក្រៅពីនោះ វាបានបង្កើតឡើងនូវប្រព័ន្ធអេកូសូហ្វវែរដ៏រឹងមាំមួយ ដូចជា cuDNN និង TensorRT ដើម្បីបម្រើដល់ក្របខណ្ឌសិក្សាស៊ីជម្រៅ។

ការចេញផ្សាយបន្ទះឈីបដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ដូចជា A100 និង H100 ក៏បានពង្រឹងកន្លែងរបស់វានៅក្នុងកុំព្យូទ័រ AI ផងដែរ។ លើសពីនេះ NVIDIA បានសហការជាមួយក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាកំពូលៗ និងបានបណ្តាក់ទុនក្នុងការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្ម AI ដើម្បីពង្រីកវិសាលភាពរបស់ខ្លួន។ ហើយថ្មីៗនេះ ភាពលេចធ្លោរបស់វានៅក្នុងប្រព័ន្ធ AI និងប្រព័ន្ធស្វយ័តបានពង្រឹងជំហររបស់ខ្លួនបន្ថែមទៀត។ សរុបមក ការរួមបញ្ចូលគ្នាដ៏ចុះសម្រុងគ្នានៃផ្នែករឹង កម្មវិធី និងចក្ខុវិស័យនេះបានប្រែក្លាយ NVIDIA ទៅជាស្តេចពិតប្រាកដនៅក្នុងបរិស្ថាន AI និង GPU ដែលផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងឆាប់រហ័ស។

ផ្នែកទី 2. ការកំណត់ពេលវេលា NVIDIA GPU

កំណើន GPU របស់ NVIDIA បង្ហាញពីរបៀបដែលក្រុមហ៊ុនបានវិវត្តន៍ពីការក្លាយជាអ្នកត្រួសត្រាយក្រាហ្វិកហ្គេមទៅជាអ្នកដឹកនាំនៅក្នុង AI ។ ភាពជឿនលឿនតាមរយៈស្ថាបត្យកម្មនីមួយៗបានពន្លឿនការរៀនម៉ាស៊ីន និងបំប្លែងកុំព្យូទ័រដែលមើលឃើញ។ ពី GeForce 256 ទៅ Blackwell ការកំណត់ពេលវេលានេះគ្របដណ្តប់លើចំណុចរបត់សំខាន់ៗដែលបង្ហាញពីរបៀបដែល NVIDIA បដិវត្តឧស្សាហកម្មជាមួយនឹងការអនុវត្តជាក់ស្តែង សមត្ថភាព AI និងការច្នៃប្រឌិតកុំព្យូទ័រដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។ ដោយមិនមានការប្រុងប្រយ័ត្នបន្ថែមទៀត នេះគឺជាព័ត៌មានលម្អិត NVIDIA GPU ពេលវេលាជាមួយនឹងរូបភាពដ៏អស្ចារ្យពី MindOnMap ។

ឆ្នាំ 1999 - GeForce 256

NVIDIA បានបញ្ចេញ GPU ដំបូងបង្អស់របស់ពិភពលោក ជាមួយនឹងការបំប្លែង និងពន្លឺដែលមានមូលដ្ឋានលើផ្នែករឹង។ ការផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងខ្លាំងបានកើតឡើងនៅក្នុងក្រាហ្វិក 3D ក្នុងពេលជាក់ស្តែង។

ឆ្នាំ 2001 - GeForce3 (NV20)

បានបន្ថែមកម្មវិធីស្រមោលដែលអាចបង្កើតកម្មវិធីបានជាមួយនឹងការអនុលោមតាម DirectX 8 ។ បានបន្ថែមបែបផែនវីដេអូថាមវន្ត និងប្រាកដនិយមបន្ថែមទៀតទៅក្នុងហ្គេម។

ឆ្នាំ 2006 - ស្ថាបត្យកម្ម G80 (GeForce 8800)

បានណែនាំស្ថាបត្យកម្មស្រមោលបង្រួបបង្រួម និងដាក់មូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ CUDA ។ ស្ថាបត្យកម្មបានបើកទ្វារទៅកុំព្យូទ័រ GPGPU ។

ឆ្នាំ ២០០៨ - ស្ថាបត្យកម្ម Tesla

បានសង្កត់ធ្ងន់លើការគណនាដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ជាមួយនឹង GPUs នៅក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ។ បានបង្ហាញពីការជ្រៀតចូលកាន់តែស៊ីជម្រៅរបស់ NVIDIA ទៅក្នុងការគណនាបែបវិទ្យាសាស្ត្រ និងសហគ្រាស។

2010 - Fermi (GTX 400 Series)

បង្កើនភាពជាក់លាក់ទ្វេរដង និងសមត្ថភាពអង្គចងចាំ ECC ។ ការពង្រឹងសមត្ថភាព CUDA យ៉ាងសំខាន់សម្រាប់បន្ទុកការងារប្រកបដោយវិជ្ជាជីវៈ។

ឆ្នាំ 2012 - Kepler (ស៊េរី GTX 600/700)

បានសង្កត់ធ្ងន់លើប្រសិទ្ធភាពថាមពល និងបន្ថែមភាពស្របគ្នាថាមវន្ត។ បានជួយ NVIDIA ក្នុងការពង្រីកផ្នែកចល័ត និងស្ថានីយការងារ។

ឆ្នាំ ២០១៤ - Maxwell (GTX 900 Series)

បង្កើនប្រសិទ្ធភាព-ក្នុងមួយវ៉ាត់ និងនាំយក VXGI សម្រាប់ការបំភ្លឺ។ ជំហានដំបូងឆ្ពោះទៅរកការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនៃការគណនា AI ។

ឆ្នាំ 2016 - Pascal (ស៊េរី GTX 10)

ការពង្រឹងដំណើរការយ៉ាងព្រៃផ្សៃសម្រាប់ការលេងហ្គេម និង AI ។ ប្រើប្រាស់នៅក្នុង Tesla P100 GPUs សម្រាប់ការងារសិក្សាស៊ីជម្រៅ។

ឆ្នាំ 2017 - វ៉ុលតា (Tesla V100)

បាននាំយកមកនូវ Tensor Cores ដែលឧទ្ទិសដល់ការបណ្តុះបណ្តាល AI ។ បានបង្កើតស្តង់ដារការអនុវត្តថ្មីសម្រាប់បណ្តាញសរសៃប្រសាទ។

ឆ្នាំ 2018 - Turing (RTX 20 Series)

GPUs ទីមួយជាមួយនឹងការតាមដានកាំរស្មីតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង និង DLSS តាមរយៈ Tensor និង RT cores ។ រួមបញ្ចូលគ្នានូវក្រាហ្វិកប្រាកដនិយមជាមួយនឹងការបង្កើនល្បឿន AI ។

ឆ្នាំ 2020 - Ampere (RTX 30 Series / A100)

ការតាមដានកាំរស្មីទ្វេដង និងការគណនា AI បើប្រៀបធៀបទៅនឹង Turing ។ A100 បានក្លាយជាបន្ទះឈីបនាំមុខគេនៅក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យសម្រាប់កុំព្យូទ័រ AI ។

ឆ្នាំ 2022 - Hopper (H100)

រចនាឡើងជាពិសេសសម្រាប់ម៉ូដែល AI និង transformer ខ្នាតខ្នាត។ បានបន្ថែមម៉ាស៊ីន Transformer ដែលធ្វើអោយប្រសើរឡើងសម្រាប់ AI ជំនាន់។

ឆ្នាំ 2024 - Blackwell (B100/B200)

ស្ថាបត្យកម្ម AI-oriented ថ្មីរបស់ NVIDIA ។ បង្កើតឡើងសម្រាប់ Multi-GPU AI supercomputing ជាមួយនឹងប្រសិទ្ធភាពថាមពលនាំមុខគេក្នុងឧស្សាហកម្ម និងទំហំ។

ផ្នែកទី 3. របៀបបង្កើត NVIDIA GPU Timeline: MindOnMap

MindOnMap គឺជាវេទិកាដែលមើលឃើញអន្តរកម្មដើម្បីបង្កើតការកំណត់ពេលវេលាដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ និងផ្តល់ព័ត៌មាន ដូច្នេះសមសម្រាប់តាមដានប្រវត្តិនៃស្ថាបត្យកម្ម GPU របស់ NVIDIA ។ វាគាំទ្រការដាក់ជាក្រុមសាមញ្ញនៃទិន្នន័យស្មុគស្មាញ ដែលអ្នកប្រើប្រាស់អាចរំលេចការច្នៃប្រឌិតសំខាន់ៗរវាងជំនាន់ របកគំហើញក្នុងការលេងហ្គេម និងការអភិវឌ្ឍន៍ AI ។ បរិយាកាសអូសនិងទម្លាក់ដែលងាយស្រួលប្រើ រចនាប័ទ្មដែលអាចប្ដូរតាមបំណងបាន និងមុខងារសហការគ្នាក្នុងពេលជាក់ស្ដែង ធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍ដ៏ល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់គ្រូបង្រៀន អ្នកបច្ចេកវិទ្យា និងអ្នកស្រាវជ្រាវ។ ទិដ្ឋភាពដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍បំផុតមួយគឺសមត្ថភាពក្នុងការបញ្ចូលរូបភាព តំណភ្ជាប់ និងកំណត់ចំណាំ ដែលធ្វើឱ្យការកំណត់ពេលវេលា NVIDIA GPU របស់អ្នកកាន់តែមានភាពច្បាស់លាស់ និងសម្បូរបែប។ ដោយប្រើ MindOnMap អ្នកប្រើប្រាស់អាចបំប្លែងទិន្នន័យ GPU រញ៉េរញ៉ៃទៅជាបន្ទាត់ពេលវេលាដែលមើលឃើញ អន្តរកម្ម និងទាក់ទាញ ដែលងាយស្រួលក្នុងការរុករក និងចែករំលែក។

លក្ខណៈសំខាន់

• អ្នកបង្កើតបន្ទាត់ពេលវេលាអូសនិងទម្លាក់។

• ប្លង់ និងរចនាប័ទ្មដែលអាចត្រូវបានប្ដូរតាមបំណង។

• ភាពខុសគ្នានៃរបៀបមើល។

• កិច្ចសហប្រតិបត្តិការក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។

• ការរួមបញ្ចូលរូបភាព និងតំណភ្ជាប់។

• ចូលប្រើតាមរយៈពពក។

• នាំចេញទៅជា PDF ឬរូបភាព។

ការណែនាំជាជំហាន ៗ ដើម្បីបង្កើត NVIDIA GPU Timeline

ផ្នែកទី 4. សំណួរគេសួរញឹកញាប់អំពី NVIDIA GPU Timeline