Le PDG de NVIDIA, Huang Renxun : dirigera la prochaine ère de l'informatique avec l'intelligence artificielle, en faisant face de manière flexible aux défis de la chaîne d'approvisionnement
Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a récemment été invité à discuter de l'avenir de l'IA avec le PDG de Goldman Sachs, David Solomon. Huang a partagé non seulement l'historique et les perspectives de développement de NVIDIA, mais a également examiné les défis et opportunités futurs de l'IA générative, des centres de données et de la chaîne d'approvisionnement mondiale.
Du processeur graphique de jeu au cœur de l'IA, le chemin de croissance de NVIDIA
Jensen Huang a d'abord rappelé l'historique du développement de NVIDIA depuis sa création en 1993. La vision initiale était de résoudre les problèmes complexes que les CPU traditionnels ne pouvaient pas résoudre grâce à l '«accélération de calcul». Au départ, la société se concentrait sur la conception de cartes graphiques pour les ordinateurs personnels et les jeux vidéo, puis s'est progressivement étendue aux calculs scientifiques, à l'IA et au traitement de données. Jensen Huang a souligné que maintenir une «cohérence de l'architecture technique» et protéger l'investissement des développeurs étaient des pierres angulaires importantes du succès de l'entreprise, et a permis à des technologies telles que CUDA de devenir l'un des plus grands écosystèmes de développement au monde.
(Remarque : CUDA est une technologie d'intégration logicielle et matérielle visant à utiliser le processeur graphique (GPU) pour le calcul général. Les développeurs peuvent utiliser des langages de programmation de haut niveau tels que le C pour transférer les tâches de calcul initialement exécutées par l'Unité centrale de traitement (CPU) vers le GPU, améliorant ainsi l'efficacité du calcul.)
Les centres de données traditionnels ont une efficacité médiocre, Spark améliore le traitement des données jusqu'à 20 fois.
Huang Renxun a souligné que les centres de données traditionnels étaient inefficaces en raison de la dispersion du matériel, de la complexité de la connexion et de la consommation d'énergie. Il a mentionné que la solution de NVIDIA était la «centralisation» et la technologie de refroidissement liquide pour réduire les coûts d'exploitation et améliorer l'efficacité énergétique.
Huang Renxun a donné l'exemple selon lequel un seul serveur NVIDIA peut remplacer des milliers de Nœuds traditionnels, réduisant considérablement les coûts matériels et de connectivité. De plus, la technologie de solution d'accélération GPU telle que Spark peut améliorer les performances de traitement des données jusqu'à 20 fois, permettant aux clients de réaliser un retour sur investissement de plus de 10 fois.
La révolution de l'IA générative, l'assistant numérique travaille 24h/24 et 7j/7
Huang Renxun emphasizes that generative AI is not just a tool, but also a skill. AI can learn from data to generate various content, such as images, text, and protein structures, allowing AI to participate in work like a 'digital employee.' Examples include applications like autonomous driving, digital customer service, and robots, demonstrating the practical application of AI skills. Huang Renxun also mentioned that NVIDIA's engineers now have a 'digital assistant' working 24/7, which is a milestone that will change the future of the industry.
L'application continue de se développer dans le domaine interdisciplinaire de l'IA, combinée à la recherche et au développement innovants de médicaments.
Huang Renxun also stated that the cross-disciplinary application capability of AI is one of its core advantages. For example, AI can convert text into images, and then convert images into chemical molecules, and even handle complex drug development and virtual screening. This provides possibilities for computer-aided drug discovery (CADD), greatly improving the efficiency and precision of pharmaceutical innovation.
(Note: Le développement assisté par calcul se réfère à l'intégration de la chimie, de la biologie, de la pharmacie et de la technologie de l'information pour découvrir de nouveaux médicaments potentiellement prometteurs en simulant, analysant et prédisant les interactions entre les molécules chimiques et les cibles biologiques).
La capacité d'intégration matérielle et logicielle est un avantage majeur, une architecture technique cohérente facilite le développement.
Face à la concurrence de NVIDIA dans le domaine de l'IA, Huang Renxun souligne que l'avantage clé de NVIDIA réside dans sa capacité à intégrer le matériel, les logiciels et l'infrastructure globale, plutôt que dans le matériel seul. Il souligne que les superordinateurs conçus par NVIDIA sont composés de plusieurs puces, optimisés avec des logiciels personnalisés, offrant des capacités de calcul plus performantes et plus économes en énergie.
De plus, la conception "d'architecture technique cohérente" de NVIDIA garantit que les développeurs peuvent l'utiliser sans problème sur différents appareils (comme des ordinateurs, des serveurs cloud, etc.), ce qui explique également pourquoi NVIDIA se distingue dans le domaine de l'IA.
Faire face de manière flexible aux défis de la chaîne d'approvisionnement, louant vivement TSMC
Face à l'aggravation de la situation géopolitique, Huang Renxun a déclaré que NVIDIA avait pris des mesures préventives lors de la conception, notamment en augmentant la flexibilité off-chain pour éviter d'être affecté par une seule source. Il a également souligné que bien que NVIDIA dépende principalement de TSMC en tant que fabricant de puces, l'entreprise est capable de déplacer une partie de sa production vers d'autres fabricants si nécessaire. Huang Renxun a également exprimé une grande admiration pour la capacité d'adaptation de TSMC, qu'il considère comme un moteur essentiel de la hausse rapide de NVIDIA.
Répondre aux besoins technologiques mondiaux, entrer dans une nouvelle ère informatique
Huang Renxun a avoué que NVIDIA est actuellement confronté à une forte pression de la part de ses clients, car sa propre technologie a un impact direct sur les revenus et la compétitivité des clients. Cependant, il considère que c'est aussi une occasion rare, car NVIDIA façonne l'ère de l'informatique suivante et promeut l'intégration de la technologie de l'IA dans tous les secteurs. Huang Renxun a déclaré : "Participer à cette révolution mondiale et être témoin de la naissance de ces applications révolutionnaires est certes un énorme défi, mais c'est aussi passionnant."
(Forum Siggraph | Nvidia CEO Huang Renxun and Meta CEO Zuckerberg Discuss the Future of AI)
Cet article NVIDIA CEO Jensen Huang: conduira la prochaine ère de l'informatique AI, faire face de manière flexible aux défis de la chaîne d'approvisionnement. Il est apparu pour la première fois dans ChainNews ABMedia.
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Le PDG de NVIDIA, Huang Renxun : dirigera la prochaine ère de l'informatique avec l'intelligence artificielle, en faisant face de manière flexible aux défis de la chaîne d'approvisionnement
Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a récemment été invité à discuter de l'avenir de l'IA avec le PDG de Goldman Sachs, David Solomon. Huang a partagé non seulement l'historique et les perspectives de développement de NVIDIA, mais a également examiné les défis et opportunités futurs de l'IA générative, des centres de données et de la chaîne d'approvisionnement mondiale.
Du processeur graphique de jeu au cœur de l'IA, le chemin de croissance de NVIDIA
Jensen Huang a d'abord rappelé l'historique du développement de NVIDIA depuis sa création en 1993. La vision initiale était de résoudre les problèmes complexes que les CPU traditionnels ne pouvaient pas résoudre grâce à l '«accélération de calcul». Au départ, la société se concentrait sur la conception de cartes graphiques pour les ordinateurs personnels et les jeux vidéo, puis s'est progressivement étendue aux calculs scientifiques, à l'IA et au traitement de données. Jensen Huang a souligné que maintenir une «cohérence de l'architecture technique» et protéger l'investissement des développeurs étaient des pierres angulaires importantes du succès de l'entreprise, et a permis à des technologies telles que CUDA de devenir l'un des plus grands écosystèmes de développement au monde.
(Remarque : CUDA est une technologie d'intégration logicielle et matérielle visant à utiliser le processeur graphique (GPU) pour le calcul général. Les développeurs peuvent utiliser des langages de programmation de haut niveau tels que le C pour transférer les tâches de calcul initialement exécutées par l'Unité centrale de traitement (CPU) vers le GPU, améliorant ainsi l'efficacité du calcul.)
Les centres de données traditionnels ont une efficacité médiocre, Spark améliore le traitement des données jusqu'à 20 fois.
Huang Renxun a souligné que les centres de données traditionnels étaient inefficaces en raison de la dispersion du matériel, de la complexité de la connexion et de la consommation d'énergie. Il a mentionné que la solution de NVIDIA était la «centralisation» et la technologie de refroidissement liquide pour réduire les coûts d'exploitation et améliorer l'efficacité énergétique.
Huang Renxun a donné l'exemple selon lequel un seul serveur NVIDIA peut remplacer des milliers de Nœuds traditionnels, réduisant considérablement les coûts matériels et de connectivité. De plus, la technologie de solution d'accélération GPU telle que Spark peut améliorer les performances de traitement des données jusqu'à 20 fois, permettant aux clients de réaliser un retour sur investissement de plus de 10 fois.
La révolution de l'IA générative, l'assistant numérique travaille 24h/24 et 7j/7
Huang Renxun emphasizes that generative AI is not just a tool, but also a skill. AI can learn from data to generate various content, such as images, text, and protein structures, allowing AI to participate in work like a 'digital employee.' Examples include applications like autonomous driving, digital customer service, and robots, demonstrating the practical application of AI skills. Huang Renxun also mentioned that NVIDIA's engineers now have a 'digital assistant' working 24/7, which is a milestone that will change the future of the industry.
L'application continue de se développer dans le domaine interdisciplinaire de l'IA, combinée à la recherche et au développement innovants de médicaments.
Huang Renxun also stated that the cross-disciplinary application capability of AI is one of its core advantages. For example, AI can convert text into images, and then convert images into chemical molecules, and even handle complex drug development and virtual screening. This provides possibilities for computer-aided drug discovery (CADD), greatly improving the efficiency and precision of pharmaceutical innovation.
(Note: Le développement assisté par calcul se réfère à l'intégration de la chimie, de la biologie, de la pharmacie et de la technologie de l'information pour découvrir de nouveaux médicaments potentiellement prometteurs en simulant, analysant et prédisant les interactions entre les molécules chimiques et les cibles biologiques).
La capacité d'intégration matérielle et logicielle est un avantage majeur, une architecture technique cohérente facilite le développement.
Face à la concurrence de NVIDIA dans le domaine de l'IA, Huang Renxun souligne que l'avantage clé de NVIDIA réside dans sa capacité à intégrer le matériel, les logiciels et l'infrastructure globale, plutôt que dans le matériel seul. Il souligne que les superordinateurs conçus par NVIDIA sont composés de plusieurs puces, optimisés avec des logiciels personnalisés, offrant des capacités de calcul plus performantes et plus économes en énergie.
De plus, la conception "d'architecture technique cohérente" de NVIDIA garantit que les développeurs peuvent l'utiliser sans problème sur différents appareils (comme des ordinateurs, des serveurs cloud, etc.), ce qui explique également pourquoi NVIDIA se distingue dans le domaine de l'IA.
Faire face de manière flexible aux défis de la chaîne d'approvisionnement, louant vivement TSMC
Face à l'aggravation de la situation géopolitique, Huang Renxun a déclaré que NVIDIA avait pris des mesures préventives lors de la conception, notamment en augmentant la flexibilité off-chain pour éviter d'être affecté par une seule source. Il a également souligné que bien que NVIDIA dépende principalement de TSMC en tant que fabricant de puces, l'entreprise est capable de déplacer une partie de sa production vers d'autres fabricants si nécessaire. Huang Renxun a également exprimé une grande admiration pour la capacité d'adaptation de TSMC, qu'il considère comme un moteur essentiel de la hausse rapide de NVIDIA.
Répondre aux besoins technologiques mondiaux, entrer dans une nouvelle ère informatique
Huang Renxun a avoué que NVIDIA est actuellement confronté à une forte pression de la part de ses clients, car sa propre technologie a un impact direct sur les revenus et la compétitivité des clients. Cependant, il considère que c'est aussi une occasion rare, car NVIDIA façonne l'ère de l'informatique suivante et promeut l'intégration de la technologie de l'IA dans tous les secteurs. Huang Renxun a déclaré : "Participer à cette révolution mondiale et être témoin de la naissance de ces applications révolutionnaires est certes un énorme défi, mais c'est aussi passionnant."
(Forum Siggraph | Nvidia CEO Huang Renxun and Meta CEO Zuckerberg Discuss the Future of AI)
Cet article NVIDIA CEO Jensen Huang: conduira la prochaine ère de l'informatique AI, faire face de manière flexible aux défis de la chaîne d'approvisionnement. Il est apparu pour la première fois dans ChainNews ABMedia.