NVIDIA GPU Timeline- AI နှင့် GPU တွင် လွှမ်းမိုးထားသည့် အင်အားစု၏ ဇာတ်လမ်း

NVIDIA သည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၊ ဗျူဟာမြောက် တိုးတက်မှုများနှင့် နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာများမှတစ်ဆင့် AI နှင့် GPU လုပ်ငန်းများတွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ခေါင်းဆောင်တစ်ဦးအဖြစ် အခိုင်အမာ ရပ်တည်လျက်ရှိသည်။ ဂိမ်းဂရပ်ဖစ်များကို လွှမ်းမိုးထားမှ AI အောင်မြင်မှုများအထိ အစွမ်းထက်သော GPU ဗိသုကာများနှင့် စမတ်ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ၎င်း၏ခရီးကို အမှတ်အသားပြုပါသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် NVIDIA သည် ဤဒိုမိန်းများတွင် ဘုရင်ဖြစ်လာစေသည့်အရာအား အသေးစိတ်ဖော်ပြသည် NVIDIA GPU အချိန်ဇယားနှင့် MindOnMap ကို အသုံးပြု၍ အမြင်အာရုံ NVIDIA GPU အချိန်ဇယားကို အလွယ်တကူဖန်တီးနည်းကို ပြသသည်။

• အပိုင်း 1။ NVIDIA သည် AI နှင့် GPU Domain တွင် ဘုရင်ဖြစ်လာသနည်း။
• အပိုင်း 2။ NVIDIA GPU Timeline ပြုလုပ်ပါ။
• အပိုင်း ၃။ NVIDIA GPU Timeline ပြုလုပ်နည်း- MindOnMap
• အပိုင်း 4။ NVIDIA GPU Timeline အကြောင်း FAQs

အပိုင်း 1။ NVIDIA သည် AI နှင့် GPU Domain တွင် ဘုရင်ဖြစ်လာသနည်း။

NVIDIA သည် အထင်ကြီးလောက်စရာကောင်းသော ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၊ ဗျူဟာမြောက်တွေးခေါ်မှုနှင့် နည်းပညာခေါင်းဆောင်မှုတို့ဖြင့် AI နှင့် GPU အာကာသတွင် ဦးဆောင်မှုသို့ တက်လှမ်းခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီသည် စက်သင်ယူမှုအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော အပြိုင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသို့ မပါဝင်မီ ဂိမ်း GPU များအတွက် မူလက နာမည်ကြီးခဲ့သည်။ ဤအရာအတွက်၊ CUDA ပရိုဂရမ်းမင်းသည် developer များအား ဂရပ်ဖစ်ထက် GPU တွက်ချက်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်စေခဲ့သည်။ ထို့အပြင် NVIDIA ၏ AI သုတေသနဆိုင်ရာ ကနဦးအစပျိုးမှုများသည် ပြိုင်ဆိုင်မှုထက် သာလွန်ခဲ့သည်။ ထို့အပြင်၊ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုမူဘောင်များကိုဆောင်ရွက်နိုင်ရန် cuDNN နှင့် TensorRT ကဲ့သို့သော ခိုင်မာသောဆော့ဖ်ဝဲဂေဟစနစ်တစ်ခုကို တည်ထောင်ခဲ့သည်။

A100 နှင့် H100 ကဲ့သို့သော စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ချစ်ပ်များ ထုတ်ဝေမှုသည် AI ကွန်ပျူတာတွင် ၎င်း၏နေရာကို ခိုင်မာစေခဲ့သည်။ ထို့အပြင်၊ NVIDIA သည် ထိပ်တန်းနည်းပညာကုမ္ပဏီများနှင့် ပူးပေါင်းကာ ၎င်း၏လက်လှမ်းမီမှုကို ချဲ့ထွင်ရန်အတွက် AI startups များတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခဲ့သည်။ မကြာသေးမီက၊ မျိုးဆက်သစ် AI နှင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရစနစ်များတွင် ၎င်း၏လွှမ်းမိုးမှုက ၎င်း၏ရာထူးကို ပိုမိုခိုင်မာစေခဲ့သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤဟာ့ဒ်ဝဲ၊ ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် အမြင်အာရုံတို့ ပေါင်းစပ်လိုက်သော ပေါင်းစပ်မှုသည် NVIDIA ကို လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေသော AI နှင့် GPU ဝန်းကျင်တွင် တကယ့်ဘုရင်ဖြစ်လာစေသည်။

အပိုင်း 2. NVIDIA GPU Timeline

NVIDIA ၏ GPU တိုးတက်မှုသည် ကုမ္ပဏီသည် ဂိမ်းဂရပ်ဖစ်ဂရပ်ဖစ်ရှေ့ဆောင်အဖြစ်မှ AI တွင် ဦးဆောင်သူဖြစ်လာပုံကို သရုပ်ဖော်သည်။ ဗိသုကာပညာတိုင်းသည် စက်သင်ယူမှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးပြီး အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ ကွန်ပြူတာကို ပြောင်းလဲစေသည်။ GeForce 256 မှ Blackwell အထိ၊ ဤအချိန်ဇယားတွင် NVIDIA သည် ၎င်း၏အထွတ်အထိပ်စွမ်းဆောင်ရည်၊ AI စွမ်းရည်များနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော ကွန်ပျူတာတီထွင်ဆန်းသစ်မှုများဖြင့် စက်မှုလုပ်ငန်းများကို မည်ကဲ့သို့ တော်လှန်ခဲ့သည်ကို ပြသသည့် သိသာထင်ရှားသော အလှည့်အပြောင်းအချက်များ ပါဝင်သည်။ သဲသဲမဲမဲမရှိဘဲ၊ ဤသည်မှာ MindOnMap မှကောင်းမွန်သောအမြင်ဖြင့် NVIDIA GPU timeline အသေးစိတ်အချက်အလက်များဖြစ်သည်။

1999 - GeForce 256

NVIDIA သည် ဟာ့ဒ်ဝဲအခြေခံ အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် အလင်းရောင်များနှင့်အတူ ကမ္ဘာ့ပထမဆုံး GPU ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ 3D ဂရပ်ဖစ်များတွင် သိသာထင်ရှားသောပြောင်းလဲမှုတစ်ခု ဖြစ်ပေါ်ခဲ့သည်။

2001 - GeForce3 (NV20)

DirectX 8 လိုက်နာမှုနှင့်အတူ programmable shaders များကို ပေါင်းထည့်ထားသည်။ ဂိမ်းများတွင် ပိုမိုတက်ကြွပြီး လက်တွေ့ကျသော ဗီဒီယိုအကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ထည့်သွင်းထားသည်။

၂၀၀၆ - G80 ဗိသုကာ (GeForce 8800)

ပေါင်းစည်းထားသော Shader Architecture ကို မိတ်ဆက်ပြီး CUDA အတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ချခဲ့သည်။ ဗိသုကာပညာသည် GPGPU ကွန်ပျူတာအတွက် တံခါးဖွင့်ပေးသည်။

2008 - Tesla ဗိသုကာ

ဒေတာစင်တာများရှိ GPU များဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော တွက်ချက်မှုကို အလေးပေးထားသည်။ NVIDIA ၏ သိပ္ပံနည်းကျနှင့် လုပ်ငန်းသုံး ကွန်ပျူတာစနစ်သို့ ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်မှုကို အချက်ပြခဲ့သည်။

2010 - Fermi (GTX 400 စီးရီး)

နှစ်ဆတိကျမှုနှင့် ECC မှတ်ဉာဏ်စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ထားသည်။ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်အလုပ်တာဝန်များအတွက် CUDA စွမ်းရည်ကို သိသိသာသာမြှင့်တင်ထားသည်။

2012 - Kepler (GTX 600/700 စီးရီး)

စွမ်းအင်ထိရောက်မှုကို အလေးထားပြီး တက်ကြွသော ပြိုင်တူဝါဒကို ထည့်သွင်းထားသည်။ မိုဘိုင်းနှင့် workstation အပိုင်းများတွင် တိုးချဲ့ရာတွင် NVIDIA က ကူညီပေးခဲ့သည်။

2014 - Maxwell (GTX 900 စီးရီး)

စွမ်းဆောင်ရည်-တစ်ဝပ်ကို မြှင့်တင်ပြီး အလင်းရောင်ရရှိရန်အတွက် VXGI တွင် ထည့်သွင်းထားသည်။ တိုးတက်လာသော AI တွက်ချက်မှုဆီသို့ အစောပိုင်း ခြေလှမ်းများ။

2016 - Pascal (GTX 10 စီးရီး)

ဂိမ်းနှင့် AI အတွက် ရက်ရက်စက်စက် စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ထားသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအလုပ်တာဝန်များအတွက် Tesla P100 GPUs တွင်အသုံးပြုသည်။

2017 - Volta (Tesla V100)

AI လေ့ကျင့်ရေးအတွက် ရည်ရွယ်ထားသော Tensor Cores များကို ယူဆောင်လာသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များအတွက် စွမ်းဆောင်ရည်စံနှုန်းအသစ်များကို တည်ထောင်ခဲ့သည်။

2018 - Turing (RTX 20 စီးရီး)

Tensor နှင့် RT cores များမှတဆင့် အမှန်တကယ်အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ray tracing နှင့် DLSS ပါရှိသော ပထမဆုံး GPU များ။ AI အရှိန်မြှင့်ခြင်းဖြင့် ဂရပ်ဖစ်အစစ်အမှန်ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။

2020 - Ampere (RTX 30 Series / A100)

Turing နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ray tracing နှင့် AI တွက်ချက်မှု နှစ်ဆ။ A100 သည် AI တွက်ချက်မှုအတွက် ဒေတာစင်တာများတွင် ထိပ်တန်းချစ်ပ်တစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။

2022 - Hopper (H100)

AI နှင့် transformer မော်ဒယ်များအတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ Generative AI အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသော Transformer Engine ကို ပေါင်းထည့်ထားသည်။

2024 - Blackwell (B100/B200)

NVIDIA ၏ AI-အသားပေးတည်ဆောက်မှုအသစ်။ စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ဦးဆောင်သော စွမ်းအင်ထိရောက်မှုနှင့် အတိုင်းအတာဖြင့် multi-GPU AI စူပါကွန်ပြူတာအတွက် တည်ဆောက်ထားသည်။

အပိုင်း ၃။ NVIDIA GPU Timeline ပြုလုပ်နည်း- MindOnMap

MindOnMap သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ အချိန်ဇယားများကို ဖန်တီးရန် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသည့် အမြင်ပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး NVIDIA ၏ GPU ဗိသုကာများ၏သမိုင်းကြောင်းကို ခြေရာခံရန်အတွက် သင့်လျော်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် မျိုးဆက်များကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများ၊ ဂိမ်းကစားခြင်းဆိုင်ရာ အောင်မြင်မှုများနှင့် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုများကို မီးမောင်းထိုးပြနိုင်သည့် ရိုးရှင်းသော ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအုပ်စုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်း၏အသုံးပြုရလွယ်ကူသောဆွဲယူ၍ချပေးသည့်ပတ်ဝန်းကျင်၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သောပုံစံများနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အင်္ဂါရပ်သည် ဆရာများ၊ နည်းပညာကျွမ်းကျင်သူများနှင့် သုတေသီများအတွက် ပြီးပြည့်စုံသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည်။ အထူးခြားဆုံးသော ရှုထောင့်များထဲမှ တစ်ခုမှာ ပုံများ၊ လင့်ခ်များနှင့် မှတ်စုများကို ထည့်သွင်းနိုင်သည့် စွမ်းရည်ဖြစ်ပြီး သင်၏ NVIDIA GPU timeline ကို ပိုမိုကြည်လင်ပြီး ကြွယ်ဝစေသည်။ MindOnMap ကို အသုံးပြု၍ အသုံးပြုသူများသည် ရှုပ်ထွေးသော GPU ဒေတာကို လမ်းညွှန်ရန်နှင့် မျှဝေရန် လွယ်ကူသော ကျစ်ကျစ်လျစ်လျစ်၊ အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော အမြင်ဆိုင်ရာ အချိန်ဇယားအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။

အဓိကအင်္ဂါရပ်

• ဆွဲချပြီးချိန်လိုင်းဖန်တီးသူ။

• စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော အပြင်အဆင်များနှင့် စတိုင်များ။

• မြင်ကွင်းမုဒ်အမျိုးမျိုး။

• အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း။

• ပုံနှင့် လင့်ခ်များ ပေါင်းစပ်ခြင်း။

• cloud မှတဆင့်ဝင်ရောက်ပါ။

• PDF သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံသို့ တင်ပို့ပါ။

NVIDIA GPU Timeline ဖန်တီးရန် အဆင့်ဆင့်လမ်းညွှန်

အပိုင်း 4။ NVIDIA GPU Timeline အကြောင်း FAQs