NVIDIA GPU కాలక్రమం: AI మరియు GPUలలో ఆధిపత్య శక్తి యొక్క కథ

ఆవిష్కరణలు, వ్యూహాత్మక పురోగతులు మరియు అత్యాధునిక సాంకేతికత ద్వారా NVIDIA AI మరియు GPU పరిశ్రమలలో ప్రపంచ నాయకుడిగా స్థిరపడింది. గేమింగ్ గ్రాఫిక్స్‌లో ఆధిపత్యం చెలాయించడం నుండి AI పురోగతులను శక్తివంతం చేయడం వరకు, దాని ప్రయాణం శక్తివంతమైన GPU ఆర్కిటెక్చర్‌లు మరియు స్మార్ట్ సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంటిగ్రేషన్ ద్వారా గుర్తించబడింది. ఈ డొమైన్‌లలో NVIDIAను రాజుగా చేసిన వాటిని ఈ వ్యాసం అన్వేషిస్తుంది, వివరణాత్మక సమాచారాన్ని అందిస్తుంది NVIDIA GPU కాలక్రమం, మరియు MindOnMap ఉపయోగించి దృశ్య NVIDIA GPU టైమ్‌లైన్‌ను సులభంగా ఎలా సృష్టించాలో చూపిస్తుంది.

• భాగం 1. AI మరియు GPU డొమైన్‌లో NVIDIAను రాజుగా మార్చినది
• పార్ట్ 2. NVIDIA GPU టైమ్‌లైన్‌ను రూపొందించండి
• పార్ట్ 3. NVIDIA GPU టైమ్‌లైన్‌ను ఎలా తయారు చేయాలి: MindOnMap
• భాగం 4. NVIDIA GPU టైమ్‌లైన్ గురించి తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

భాగం 1. AI మరియు GPU డొమైన్‌లో NVIDIAను రాజుగా మార్చినది

NVIDIA ఆవిష్కరణ, వ్యూహాత్మక ఆలోచన మరియు సాంకేతిక నాయకత్వం యొక్క అద్భుతమైన కలయిక ద్వారా AI మరియు GPU రంగంలో అగ్రగామిగా ఎదిగింది. ఈ సంస్థ మొదట్లో సమాంతర ప్రాసెసింగ్‌లోకి ప్రవేశించే ముందు GPUలను గేమింగ్ చేయడంలో ప్రసిద్ధి చెందింది, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్‌కు సరైనదిగా మారింది. ఈ లక్ష్యంతో, CUDA ప్రోగ్రామింగ్ డెవలపర్‌లు గ్రాఫిక్స్‌కు మించి GPU కంప్యూటింగ్‌ను ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతించింది. అలాగే, AI పరిశోధనపై NVIDIA యొక్క ప్రారంభ చొరవలు దానిని పోటీ కంటే ముందు ఉంచాయి. అంతేకాకుండా, ఇది లోతైన అభ్యాస చట్రాలను అందించడానికి cuDNN మరియు TensorRT వంటి బలమైన సాఫ్ట్‌వేర్ పర్యావరణ వ్యవస్థను ఏర్పాటు చేసింది.

A100 మరియు H100 వంటి అధిక-పనితీరు గల చిప్‌లను విడుదల చేయడం ద్వారా AI కంప్యూటింగ్‌లో దాని స్థానాన్ని సుస్థిరం చేసుకుంది. అదనంగా, NVIDIA అగ్రశ్రేణి సాంకేతిక సంస్థలతో కలిసి పనిచేసింది మరియు దాని పరిధిని విస్తరించడానికి AI స్టార్టప్‌లలో పెట్టుబడి పెట్టింది. మరియు ఇటీవల, జనరేటివ్ AI మరియు స్వయంప్రతిపత్తి వ్యవస్థలలో దాని ఆధిపత్యం దాని స్థానాన్ని మరింతగా స్థిరపరచుకుంది. మొత్తంమీద, హార్డ్‌వేర్, సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు దృష్టి యొక్క ఈ సామరస్య కలయిక NVIDIAను వేగంగా మారుతున్న AI మరియు GPU వాతావరణంలో నిజమైన రాజుగా మార్చింది.

పార్ట్ 2. NVIDIA GPU కాలక్రమం

NVIDIA యొక్క GPU వృద్ధి, కంపెనీ గేమింగ్ గ్రాఫిక్స్ మార్గదర్శకుడి నుండి AIలో అగ్రగామిగా ఎలా అభివృద్ధి చెందిందో వివరిస్తుంది. ప్రతి ఆర్కిటెక్చర్ ద్వారా పురోగతులు మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను వేగవంతం చేశాయి మరియు విజువల్ కంప్యూటింగ్‌ను మార్చాయి. GeForce 256 నుండి బ్లాక్‌వెల్ వరకు, ఈ కాలక్రమం NVIDIA దాని అద్భుతమైన పనితీరు, AI సామర్థ్యాలు మరియు అధిక-పనితీరు గల కంప్యూటింగ్ ఆవిష్కరణలతో పరిశ్రమలను ఎలా విప్లవాత్మకంగా మార్చిందో చూపించే ముఖ్యమైన మలుపులను కవర్ చేస్తుంది. మరింత ఆలస్యం లేకుండా, MindOnMap నుండి గొప్ప దృశ్యంతో NVIDIA GPU కాలక్రమం వివరాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి.

1999 - జిఫోర్స్ 256

NVIDIA ప్రపంచంలోనే మొట్టమొదటి GPUని విడుదల చేసింది, హార్డ్‌వేర్ ఆధారిత పరివర్తన మరియు లైటింగ్‌తో. రియల్-టైమ్ 3D గ్రాఫిక్స్‌లో నాటకీయమైన మార్పు సంభవించింది.

2001 - జిఫోర్స్3 (NV20)

డైరెక్ట్‌ఎక్స్ 8 సమ్మతితో ప్రోగ్రామబుల్ షేడర్‌లను జోడించారు. గేమ్‌లకు మరింత డైనమిక్ మరియు వాస్తవిక వీడియో ప్రభావాలను జోడించారు.

2006 - G80 ఆర్కిటెక్చర్ (జిఫోర్స్ 8800)

యూనిఫైడ్ షేడర్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను ప్రవేశపెట్టి CUDAకి పునాది వేశారు. ఈ ఆర్కిటెక్చర్ GPGPU కంప్యూటింగ్‌కు తలుపులు తెరిచింది.

2008 - టెస్లా ఆర్కిటెక్చర్

డేటా సెంటర్లలో GPUలతో అధిక-పనితీరు గల కంప్యూటింగ్‌ను నొక్కి చెప్పింది. శాస్త్రీయ మరియు ఎంటర్‌ప్రైజ్ కంప్యూటింగ్‌లోకి NVIDIA యొక్క లోతైన చొచ్చుకుపోవడాన్ని సూచించింది.

2010 - ఫెర్మి (GTX 400 సిరీస్)

డబుల్-ప్రెసిషన్ మరియు ECC మెమరీ సామర్థ్యాలు మెరుగుపరచబడ్డాయి. ప్రొఫెషనల్ పనిభారాల కోసం CUDA సామర్థ్యాలు గణనీయంగా మెరుగుపరచబడ్డాయి.

2012 - కెప్లర్ (GTX 600/700 సిరీస్)

శక్తి సామర్థ్యాన్ని నొక్కిచెప్పారు మరియు డైనమిక్ సమాంతరతను జోడించారు. మొబైల్ మరియు వర్క్‌స్టేషన్ విభాగాలలో విస్తరణలో NVIDIAకు సహాయం చేశారు.

2014 - మాక్స్వెల్ (GTX 900 సిరీస్)

మెరుగైన పనితీరు-పర్-వాట్ మరియు ప్రకాశం కోసం VXGIని తీసుకువచ్చారు. మెరుగైన AI గణన వైపు తొలి అడుగులు.

2016 - పాస్కల్ (GTX 10 సిరీస్)

గేమింగ్ మరియు AI కోసం క్రూరంగా మెరుగుపరచబడిన పనితీరు. లోతైన అభ్యాస పనిభారాల కోసం Tesla P100 GPUలలో ఉపయోగించబడింది.

2017 - వోల్టా (టెస్లా V100)

AI శిక్షణకు అంకితమైన టెన్సర్ కోర్‌లను తీసుకువచ్చారు. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల కోసం కొత్త పనితీరు ప్రమాణాలను స్థాపించారు.

2018 - ట్యూరింగ్ (RTX 20 సిరీస్)

టెన్సర్ మరియు RT కోర్ల ద్వారా వాస్తవ రియల్-టైమ్ రే ట్రేసింగ్ మరియు DLSS కలిగిన మొదటి GPUలు. AI త్వరణంతో విలీనం చేయబడిన గ్రాఫిక్స్ వాస్తవికత.

2020 - ఆంపియర్ (RTX 30 సిరీస్ / A100)

ట్యూరింగ్‌తో పోలిస్తే రెట్టింపు రే ట్రేసింగ్ మరియు AI కంప్యూట్. AI కంప్యూటింగ్ కోసం డేటా సెంటర్లలో A100 ఒక ప్రముఖ చిప్‌గా మారింది.

2022 - హాప్పర్ (H100)

స్కేల్-ఇన్ AI మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ మోడల్‌ల కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడింది. జనరేటివ్ AI కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఇంజిన్‌ను జోడించారు.

2024 - బ్లాక్‌వెల్ (B100/B200)

NVIDIA యొక్క కొత్త AI-ఆధారిత నిర్మాణం. పరిశ్రమలో అగ్రగామి శక్తి సామర్థ్యం మరియు స్కేల్‌తో బహుళ-GPU AI సూపర్‌కంప్యూటింగ్ కోసం నిర్మించబడింది.

పార్ట్ 3. NVIDIA GPU టైమ్‌లైన్‌ను ఎలా తయారు చేయాలి: MindOnMap

MindOnMap అనేది నిర్మాణాత్మక మరియు సమాచారాత్మక టైమ్‌లైన్‌లను రూపొందించడానికి ఒక ఇంటరాక్టివ్, విజువల్ ప్లాట్‌ఫామ్, తద్వారా NVIDIA యొక్క GPU ఆర్కిటెక్చర్‌ల చరిత్రను గుర్తించడానికి అనుకూలంగా ఉంటుంది. ఇది సంక్లిష్టమైన డేటా యొక్క సరళమైన సమూహానికి మద్దతు ఇస్తుంది, ఇక్కడ వినియోగదారులు తరాల మధ్య ముఖ్యమైన ఆవిష్కరణలు, గేమింగ్‌లో పురోగతులు మరియు AI అభివృద్ధిని హైలైట్ చేయవచ్చు. దీని ఉపయోగించడానికి సులభమైన డ్రాగ్-అండ్-డ్రాప్ వాతావరణం, అనుకూలీకరించదగిన శైలులు మరియు నిజ-సమయ సహకార లక్షణం దీనిని ఉపాధ్యాయులు, టెక్ గీక్‌లు మరియు పరిశోధకులకు సరైన సాధనంగా చేస్తాయి. అత్యంత అద్భుతమైన అంశాలలో ఒకటి చిత్రాలు, లింక్‌లు మరియు గమనికలను చొప్పించగల సామర్థ్యం, ఇది మీ NVIDIA GPU టైమ్‌లైన్‌ను మరింత స్పష్టంగా మరియు గొప్పగా చేస్తుంది. MindOnMapని ఉపయోగించి, వినియోగదారులు గజిబిజిగా ఉన్న GPU డేటాను సంక్షిప్త, ఇంటరాక్టివ్ మరియు ఆకర్షణీయమైన దృశ్య టైమ్‌లైన్‌గా మార్చగలరు, ఇది నావిగేట్ చేయడానికి మరియు భాగస్వామ్యం చేయడానికి సులభం.

కీ ఫీచర్

• డ్రాగ్-అండ్-డ్రాప్ టైమ్‌లైన్ సృష్టికర్త.

• అనుకూలీకరించగల లేఅవుట్‌లు మరియు శైలులు.

• వివిధ రకాల వీక్షణ మోడ్‌లు.

• నిజ సమయంలో సహకారం.

• చిత్రం మరియు లింక్‌ల ఏకీకరణ.

• క్లౌడ్ ద్వారా యాక్సెస్.

• PDF లేదా చిత్రానికి ఎగుమతి చేయండి.

NVIDIA GPU టైమ్‌లైన్‌ను సృష్టించడానికి దశల వారీ గైడ్

భాగం 4. NVIDIA GPU టైమ్‌లైన్ గురించి తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు