NVIDIA GPU laiko juosta: dominavimo jėgos istorija dirbtinio intelekto ir GPU srityje
NVIDIA tvirtai įsitvirtino kaip pasaulinė lyderė tiek dirbtinio intelekto, tiek GPU pramonės šakose, diegdama inovacijas, strateginę pažangą ir pažangiausias technologijas. Nuo dominavimo žaidimų grafikos srityje iki dirbtinio intelekto proveržių – jos kelionę žymi galingos GPU architektūros ir išmani programinės įrangos integracija. Šiame straipsnyje nagrinėjama, kas pavertė NVIDIA šių sričių karaliumi, pateikiama išsami informacija. NVIDIA GPU laiko juosta, ir parodo, kaip lengvai sukurti vizualinę NVIDIA GPU laiko juostą naudojant „MindOnMap“.
- 1 dalis. Kas pavertė NVIDIA karaliumi dirbtinio intelekto ir GPU srityje
- 2 dalis. Sukurkite NVIDIA GPU laiko juostą
- 3 dalis. Kaip sukurti NVIDIA GPU laiko juostą: „MindOnMap“
- 4 dalis. DUK apie NVIDIA GPU laiko juostą
1 dalis. Kas pavertė NVIDIA karaliumi dirbtinio intelekto ir GPU srityje
„NVIDIA“ pakilo į DI ir GPU srities lyderės pozicijas įspūdingai derindama inovacijas, strateginį mąstymą ir technologinę lyderystę. Iš pradžių įmonė garsėjo žaidimų GPU, o vėliau pradėjo taikyti lygiagretųjį apdorojimą, kuris pasirodė esąs puikus mašininio mokymosi įrankis. Todėl CUDA programavimas leido kūrėjams panaudoti GPU skaičiavimus ne tik grafikai. Be to, ankstyvosios „NVIDIA“ iniciatyvos DI tyrimų srityje iškėlė ją į priekį prieš konkurentus. Be to, ji sukūrė stiprią programinės įrangos ekosistemą, tokią kaip cuDNN ir „TensorRT“, skirtą gilaus mokymosi sistemoms.
Didelio našumo lustų, tokių kaip A100 ir H100, išleidimas taip pat įtvirtino jos vietą dirbtinio intelekto skaičiavimo srityje. Be to, NVIDIA bendradarbiavo su pirmaujančiomis technologijų įmonėmis ir investavo į dirbtinio intelekto startuolius, siekdama išplėsti savo pasiekiamumą. Pastaruoju metu jos dominavimas generatyvinio dirbtinio intelekto ir autonominių sistemų srityje dar labiau įtvirtino jos pozicijas. Apskritai šis darnus aparatinės ir programinės įrangos bei vizijos derinys pavertė NVIDIA tikru karaliumi sparčiai besikeičiančioje dirbtinio intelekto ir GPU aplinkoje.
2 dalis. NVIDIA GPU laiko juosta
„NVIDIA“ GPU augimas iliustruoja, kaip įmonė išsivystė iš žaidimų grafikos pradininkės į dirbtinio intelekto lyderę. Pažanga kiekvienoje architektūroje paspartino mašininį mokymąsi ir pakeitė vaizdinius skaičiavimus. Nuo „GeForce 256“ iki „Blackwell“ – ši laiko juosta apima svarbius lūžio taškus, rodančius, kaip „NVIDIA“ sukėlė revoliuciją pramonės šakose, pasitelkdama novatorišką našumą, dirbtinio intelekto galimybes ir didelio našumo skaičiavimo inovacijas. Negaišdami laiko, pateikiame išsamią „NVIDIA“ GPU laiko juostą su puikiais „MindOnMap“ vaizdais.
1999 m. – „GeForce 256“
„NVIDIA“ išleido pirmąjį pasaulyje GPU su aparatinės įrangos pagrindu veikiančia transformacija ir apšvietimu. Realaus laiko 3D grafikoje įvyko dramatiškas pokytis.
2001 m. – „GeForce3“ (NV20)
Pridėti programuojami šešėliavimo įrenginiai su „DirectX 8“ suderinamumu. Žaidimams pridėta daugiau dinamiškų ir tikroviškesnių vaizdo efektų.
2006 m. – G80 architektūra („GeForce 8800“)
Pristatyta suvienodinta šešėliavimo architektūra ir pakloti CUDA pamatus. Ši architektūra atvėrė duris GPGPU skaičiavimams.
2008 m. – „Tesla Architecture“
Akcentuota didelio našumo skaičiavimų su GPU duomenų centruose svarba. Tai signalizavo apie gilesnę NVIDIA skverbimąsi į mokslinę ir įmonių kompiuteriją.
2010 m. – „Fermi“ (GTX 400 serija)
Patobulintos dvigubo tikslumo ir ECC atminties galimybės. Žymiai išplėstos CUDA galimybės profesionaliems darbo krūviams.
2012 m. – „Kepler“ (GTX 600/700 serija)
Akcentavo energijos vartojimo efektyvumą ir pridėjo dinaminio lygiagretumo. Padėjo NVIDIA plėstis mobiliųjų ir darbo stočių segmentuose.
2014 m. – „Maxwell“ (GTX 900 serija)
Pagerintas našumas vienam vatui ir VXGI įdiegimas apšvietimui. Pirmieji žingsniai siekiant patobulinti dirbtinio intelekto skaičiavimus.
2016 m. – Pascal (GTX 10 serija)
Žymiai pagerintas našumas žaidimams ir dirbtiniam intelektui. Naudojamas „Tesla P100“ grafikos procesoriuose gilaus mokymosi darbo krūviams.
2017 m. – „Volta“ („Tesla V100“)
Įdiegti „Tensor Cores“, skirti dirbtinio intelekto mokymui. Nustatyti nauji neuroninių tinklų našumo standartai.
2018 m. – „Turing“ (RTX 20 serija)
Pirmieji GPU su realiu spindulių sekimu realiuoju laiku ir DLSS per „Tensor“ ir RT branduolius. Sujungtas grafikos realizmas su dirbtinio intelekto spartinimu.
2020 m. – „Ampere“ (RTX 30 serija / A100)
Dvigubas spindulių sekimas ir dirbtinio intelekto skaičiavimas, palyginti su Turingu. A100 tapo pirmaujančiu lustu duomenų centruose, skirtuose dirbtinio intelekto skaičiavimui.
2022 m. – Bunkeris (H100)
Sukurta specialiai pritaikomiems dirbtiniam intelektui ir transformatoriniams modeliams. Pridėtas „Transformer Engine“, optimizuotas generatyviniam dirbtiniam intelektui.
2024 m. – Blekvelas (B100/B200)
Naujoji NVIDIA dirbtiniu intelektu paremta architektūra. Sukurta kelių GPU dirbtinio intelekto superkompiuteriams, pasižymintiems pirmaujančiu energijos vartojimo efektyvumu ir masteliu.
3 dalis. Kaip sukurti NVIDIA GPU laiko juostą: „MindOnMap“
„MindOnMap“ yra interaktyvi, vizualinė platforma, skirta struktūrizuotoms ir informatyvioms laiko juostoms kurti, todėl tinka atsekti NVIDIA GPU architektūrų istoriją. Ji palaiko paprastą sudėtingų duomenų grupavimą, kur vartotojai gali pabrėžti reikšmingas skirtingų kartų naujoves, žaidimų ir dirbtinio intelekto plėtros proveržius. Lengvai naudojama vilkimo ir numetimo aplinka, pritaikomi stiliai ir bendradarbiavimo realiuoju laiku funkcija daro ją puikiu įrankiu mokytojams, technologijų entuziastams ir tyrėjams. Vienas ryškiausių aspektų yra galimybė įterpti vaizdus, nuorodas ir pastabas, todėl jūsų NVIDIA GPU laiko juosta tampa dar aiškesnė ir turtingesnė. Naudodami „MindOnMap“, vartotojai gali paversti netvarkingus GPU duomenis glausta, interaktyvia ir patrauklia vizualine laiko juosta, kuria lengva naršyti ir dalytis.
Pagrindinė funkcija
• Laiko juostos kūrimo priemonė, naudojant vilkimo ir numetimo funkciją.
• Išdėstymai ir stiliai, kuriuos galima pritaikyti pagal savo poreikius.
• Įvairūs peržiūros režimai.
• Bendradarbiavimas realiuoju laiku.
• Vaizdo ir nuorodų integravimas.
• Prieiga per debesį.
• Eksportuoti į PDF arba paveikslėlį.
Žingsnis po žingsnio vadovas, kaip sukurti NVIDIA GPU laiko juostą
Apsilankykite oficialioje „MindOnMap“ svetainėje. Ten atsisiųskite nemokamą programinę įrangą, kol ją įdiegsite savo kompiuteryje.
Saugus atsisiuntimas
Saugus atsisiuntimas
Įdiekite programinę įrangą savo kompiuteryje ir paspauskite Nauja mygtuką. Ten pasirinkite Struktūrinė schema funkcija, nes ji gali suteikti jums būdą sukurti savo laiko juostą pagal NVIDIA GPU laiko juostą
Pradedame nuo įterpimo Formos ant tuščios įrankio drobės. Formos bus pagrįstos duomenimis, kuriuos norite įterpti į kuriamą laiko juostą.
Įterpkite NVIDIA GPU laiko juostos informaciją pridėdami Tekstas į formas, kurias įterpėme.
Baigus kurti laiko juostą, gera praktika yra pasirinkti tema arba Spalva išdėstymo schemą, kad nustatytumėte bendrą laiko juostos nuotaiką. Po to spustelėkite Eksportuoti ir išsaugokite laiko juostą reikiamu failo formatu.
4 dalis. DUK apie NVIDIA GPU laiko juostą
Kuo išskirtinės NVIDIA GPU plokštės?
NVIDIA GPU yra greiti ir funkciškai turtingi, su CUDA, Tensor Cores ir spindulių sekimu. Šios technologijos leidžia atlikti sudėtingas užduotis žaidimuose, dirbtiniame intelekte ir modeliavime, todėl NVIDIA technologiniu požiūriu lenkia konkurentus GPU srityje.
Kurios NVIDIA GPU architektūros yra svarbiausios?
Tokios architektūros kaip „Fermi“, „Pascal“, „Volta“, „Turing“, „Ampere“, „Hopper“ ir „Blackwell“ pristatė reikšmingų inovacijų. Jos užtikrino lygiagrečių skaičiavimų, dirbtinio intelekto spartinimo, spindulių sekimo ir generatyvinio dirbtinio intelekto palaikymą, taip nustatydamos GPU inovacijų ir įtakos pramonei etapus.
NVIDIA GPU, ar jos skirtos tik žaidimams?
Ne, NVIDIA GPU plačiai naudojamos dirbtinio intelekto mokymuose, moksliniuose skaičiavimuose, autonominėse transporto priemonėse ir duomenų centruose. Jų taikymas neapsiriboja žaidimais, nes leidžia įgyvendinti daugelį šiandien naudojamų pažangiausių technologijų ir įgyvendinti mokslinių tyrimų iniciatyvas.
Kaip dažnai NVIDIA pristato naujus GPU?
„NVIDIA“ paprastai pristato naują GPU architektūrą kas vienerius ar dvejus metus. Šie leidimai dažnai atneša didelių našumo patobulinimų ir papildomų funkcijų žaidimams, profesionaliai vizualizacijai, dirbtiniam intelektui ir duomenų apdorojimo darbo krūviams.
Kaip NVIDIA GPU palengvina dirbtinio intelekto kūrimą?
NVIDIA GPU pagreitina dirbtinio intelekto modelių mokymą ir išvadų darymą, naudodamos masinį lygiagretumą, „Tensor Cores“ ir gilaus mokymosi sistemas. Jų architektūra specialiai sukurta efektyviam didelių duomenų kiekių ir neuroninių tinklų apdorojimui.
Išvada
„NVIDIA“ dominavimas dirbtinio intelekto ir GPU inovacijų srityje grindžiamas revoliucinėmis inovacijomis ir nuolatiniu galingų architektūrų tobulinimu. Žvilgtelėjus į GPU laiko juostą, matyti, kaip kiekviena karta pakėlė žaidimų, dirbtinio intelekto ir skaičiavimo technologijas į kitą lygį. Su „MindOnMap“ paprasta sukurti efektyvų, aiškų ir išsamų... Minčių žemėlapis laiko juosta. Tai gera priemonė mokytis ir perteikti NVIDIA istoriją bei ilgalaikį poveikį įvairiems aukštųjų technologijų sektoriams.
Sukurkite savo minčių žemėlapį, kaip jums patinka
