NVIDIA CEO Jensen Huang recently invited Goldman Sachs CEO David Solomon to discuss the future development of AI. Huang not only shared NVIDIA's development history and future prospects, but also delved into the future challenges and opportunities of generative AI, data centers, and global supply chains.
Oyun ekran kartından AI çekirdeğine, NVIDIA'nın büyüme yolculuğu
Huang Renxun first reviewed the development process of NVIDIA since its establishment in 1993. The early vision was to solve complex problems that traditional CPUs could not solve through 'accelerated computing.' It started with the design of graphics cards for personal computers and TV games, and later expanded to scientific computing, AI, and data processing. Huang Renxun emphasized that maintaining 'technical architecture consistency' and 'protecting developer investment' are important cornerstones of the company's success, and have made CUDA and other technologies one of the largest development ecosystems in the world.
(Not: CUDA, yazılım ve donanım entegrasyon teknolojisi olup, grafik işlemci (GPU) kullanarak genel hesaplama yapmayı amaçlar. Geliştiriciler, C gibi yüksek düzeyli programlama dilleri kullanarak, Merkezi İşlem Birimi (CPU) tarafından yürütülen hesaplama görevlerini GPU'ya aktararak hesaplama verimliliğini artırabilir.)
Geleneksel veri merkezi verimliliği düşüktür, Spark veri işleme hızını 20 kat artırır
Huang Renxun pointed out that traditional data centers have low efficiency due to factors such as hardware decentralization, complex connections, and energy consumption. He mentioned that NVIDIA's solution is 'centralization' and liquid cooling technology to reduce operating costs and improve energy efficiency.
Huang Renxun, tek bir NVIDIA sunucu rafının, binlerce geleneksel Düğüm'ün yerini alabileceğini ve donanım ve bağlantı maliyetini büyük ölçüde azaltabileceğini örnek veriyor. Ayrıca, Spark gibi GPU hızlandırılmış çözüm teknolojileri, veri işleme performansını 20 kat artırabilir ve müşterilere% 10'un üzerinde yatırım getirisi sağlayabilir.
Üretici AI devrimi, dijital asistanı 24/7 gün boyunca çalışıyor
Huang Renxun vurguladı, üretken AI sadece bir araç değil, aynı zamanda bir beceri türüdür. AI, veri öğrenme yoluyla çeşitli içerikler üretebilir, resimler, metinler ve protein yapıları gibi, AI'nın "dijital çalışan" gibi çalışmasına olanak tanır. Otomatik sürüş, dijital müşteri hizmetleri ve robotlar gibi uygulamalar gibi AI becerileri gerçek dünyada somut bir şekilde ortaya çıkar. Huang Renxun, NVIDIA'nın kendi mühendislerinin neredeyse hepsinin şimdi gün boyunca 24/7 çalışan bir "dijital asistan" sahibi olduğunu söyledi, bu endüstrinin geleceğini değiştiren bir kilometre taşıdır.
Kesintisiz olarak genişleyen çok disiplinli yapay zeka uygulamaları, ilaç yenilikçi araştırmaları ile birleştiriliyor.
Hwang In-hun ayrıca AI'nın çok disiplinli uygulama yeteneğinin de temel avantajlardan biri olduğunu belirtti. Örneğin, AI metni görüntüye dönüştürebilir, görüntüyü kimyasal moleküle dönüştürebilir ve hatta karmaşık ilaç geliştirme ve sanal tarama işlemleriyle ilgilenebilir, bu da hesaplamaya dayalı ilaç keşfi (computer-aided drug discovery, CADD) için olasılıklar sunar ve tıbbi yeniliklerin verimliliğini ve hassasiyetini büyük ölçüde artırır.
(Not: Yardımcı ilaç geliştirme hesaplaması, potansiyel yeni ilaçları keşfetmek için kimyasal, biyolojik, farmasötik ve bilgi teknolojisiyle simülasyon, analiz ve biyolojik hedefler arasındaki etkileşimleri modelleyerek ve tahmin ederek yapılan bir şeydir.)
Yazılım ve donanım entegrasyon yeteneği ana avantajıdır, teknik mimari uyumu geliştirme sürecini daha da kolaylaştırır.
NVIDIA'nın yapay zekadaki rekabete nasıl tepki verdiğiyle karşı karşıya kalan Huang, NVIDIA'nın temel gücünün yalnızca donanımdan ziyade "donanım, yazılım ve genel altyapıyı entegre etme" yeteneğinde yattığını vurguladı. NVIDIA tarafından tasarlanan süper bilgisayarın çeşitli çiplerden oluştuğunu, özelleştirilmiş yazılımlarla optimize edildiğini, daha yüksek performans ve daha enerji verimli bilgi işlem gücü sağladığını vurguladı.
Ayrıca, NVIDIA'nın 'teknik mimari tutarlı' tasarımı, geliştiricilerin farklı cihazlarda (bilgisayarlar, bulut sunucuları vb.) sorunsuz bir şekilde kullanmalarını sağlamak için tasarlanmıştır, bu da NVIDIA'nın AI alanında öne çıkmasının nedenlerinden biridir.
Tedarik zinciri zorluklarına esnek yanıt verme konusunda TSMC'yi övgülüyoruz.
Huang, artan jeopolitik gerilimler karşısında NVIDIA'nın tasarım sırasında, yani zincir üzerindeki arzın esnekliğini artırmak ve tek bir kaynağın etkisinden kaçınmak için "dosyada" olduğunu söyledi. Ayrıca, NVIDIA'nın ana yonga üreticisi olarak TSMC'ye güvenmesine rağmen, şirketin gerekirse üretiminin bir kısmını başkalarına kaydırma yeteneğine sahip olduğunu vurguladı. Aynı zamanda Huang Jenxun, TSMC'nin NVIDIA'nın hızlı yükselişinin önemli bir itici gücü olduğuna inanarak TSMC'nin dayanıklılığını da övdü.
Küresel teknoloji talebini taşımak, yeni bir bilgisayar çağına doğru ilerlemek
Huang Renxun admits that NVIDIA is currently facing many pressures from customers because its technology directly affects their revenue and competitiveness. However, he believes that this is also a rare opportunity because NVIDIA is shaping the next computer era and promoting the integration of AI technology into various industries. Huang Renxun mentioned: "Being able to participate in this global change and witness the birth of these breakthrough applications, despite the huge responsibility, is also an exciting challenge."
(Siggraph Forum | Nvidia CEO Huang Renxun and Meta CEO Mark Zuckerberg discuss the future of AI)
Bu makalede NVIDIA CEO'su Huang Renxun: Esnek bir tedarik zinciri zorluğuna karşı gelecek olan bir sonraki AI bilgisayar çağına öncülük edecek. İlk olarak Zincir Haberleri ABMedia'da göründü.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
NVIDIA CEO 黃仁勳: AI dönemi için esnek tedarik zinciri zorluklarıyla başa çıkacak
NVIDIA CEO Jensen Huang recently invited Goldman Sachs CEO David Solomon to discuss the future development of AI. Huang not only shared NVIDIA's development history and future prospects, but also delved into the future challenges and opportunities of generative AI, data centers, and global supply chains.
Oyun ekran kartından AI çekirdeğine, NVIDIA'nın büyüme yolculuğu
Huang Renxun first reviewed the development process of NVIDIA since its establishment in 1993. The early vision was to solve complex problems that traditional CPUs could not solve through 'accelerated computing.' It started with the design of graphics cards for personal computers and TV games, and later expanded to scientific computing, AI, and data processing. Huang Renxun emphasized that maintaining 'technical architecture consistency' and 'protecting developer investment' are important cornerstones of the company's success, and have made CUDA and other technologies one of the largest development ecosystems in the world.
(Not: CUDA, yazılım ve donanım entegrasyon teknolojisi olup, grafik işlemci (GPU) kullanarak genel hesaplama yapmayı amaçlar. Geliştiriciler, C gibi yüksek düzeyli programlama dilleri kullanarak, Merkezi İşlem Birimi (CPU) tarafından yürütülen hesaplama görevlerini GPU'ya aktararak hesaplama verimliliğini artırabilir.)
Geleneksel veri merkezi verimliliği düşüktür, Spark veri işleme hızını 20 kat artırır
Huang Renxun pointed out that traditional data centers have low efficiency due to factors such as hardware decentralization, complex connections, and energy consumption. He mentioned that NVIDIA's solution is 'centralization' and liquid cooling technology to reduce operating costs and improve energy efficiency.
Huang Renxun, tek bir NVIDIA sunucu rafının, binlerce geleneksel Düğüm'ün yerini alabileceğini ve donanım ve bağlantı maliyetini büyük ölçüde azaltabileceğini örnek veriyor. Ayrıca, Spark gibi GPU hızlandırılmış çözüm teknolojileri, veri işleme performansını 20 kat artırabilir ve müşterilere% 10'un üzerinde yatırım getirisi sağlayabilir.
Üretici AI devrimi, dijital asistanı 24/7 gün boyunca çalışıyor
Huang Renxun vurguladı, üretken AI sadece bir araç değil, aynı zamanda bir beceri türüdür. AI, veri öğrenme yoluyla çeşitli içerikler üretebilir, resimler, metinler ve protein yapıları gibi, AI'nın "dijital çalışan" gibi çalışmasına olanak tanır. Otomatik sürüş, dijital müşteri hizmetleri ve robotlar gibi uygulamalar gibi AI becerileri gerçek dünyada somut bir şekilde ortaya çıkar. Huang Renxun, NVIDIA'nın kendi mühendislerinin neredeyse hepsinin şimdi gün boyunca 24/7 çalışan bir "dijital asistan" sahibi olduğunu söyledi, bu endüstrinin geleceğini değiştiren bir kilometre taşıdır.
Kesintisiz olarak genişleyen çok disiplinli yapay zeka uygulamaları, ilaç yenilikçi araştırmaları ile birleştiriliyor.
Hwang In-hun ayrıca AI'nın çok disiplinli uygulama yeteneğinin de temel avantajlardan biri olduğunu belirtti. Örneğin, AI metni görüntüye dönüştürebilir, görüntüyü kimyasal moleküle dönüştürebilir ve hatta karmaşık ilaç geliştirme ve sanal tarama işlemleriyle ilgilenebilir, bu da hesaplamaya dayalı ilaç keşfi (computer-aided drug discovery, CADD) için olasılıklar sunar ve tıbbi yeniliklerin verimliliğini ve hassasiyetini büyük ölçüde artırır.
(Not: Yardımcı ilaç geliştirme hesaplaması, potansiyel yeni ilaçları keşfetmek için kimyasal, biyolojik, farmasötik ve bilgi teknolojisiyle simülasyon, analiz ve biyolojik hedefler arasındaki etkileşimleri modelleyerek ve tahmin ederek yapılan bir şeydir.)
Yazılım ve donanım entegrasyon yeteneği ana avantajıdır, teknik mimari uyumu geliştirme sürecini daha da kolaylaştırır.
NVIDIA'nın yapay zekadaki rekabete nasıl tepki verdiğiyle karşı karşıya kalan Huang, NVIDIA'nın temel gücünün yalnızca donanımdan ziyade "donanım, yazılım ve genel altyapıyı entegre etme" yeteneğinde yattığını vurguladı. NVIDIA tarafından tasarlanan süper bilgisayarın çeşitli çiplerden oluştuğunu, özelleştirilmiş yazılımlarla optimize edildiğini, daha yüksek performans ve daha enerji verimli bilgi işlem gücü sağladığını vurguladı.
Ayrıca, NVIDIA'nın 'teknik mimari tutarlı' tasarımı, geliştiricilerin farklı cihazlarda (bilgisayarlar, bulut sunucuları vb.) sorunsuz bir şekilde kullanmalarını sağlamak için tasarlanmıştır, bu da NVIDIA'nın AI alanında öne çıkmasının nedenlerinden biridir.
Tedarik zinciri zorluklarına esnek yanıt verme konusunda TSMC'yi övgülüyoruz.
Huang, artan jeopolitik gerilimler karşısında NVIDIA'nın tasarım sırasında, yani zincir üzerindeki arzın esnekliğini artırmak ve tek bir kaynağın etkisinden kaçınmak için "dosyada" olduğunu söyledi. Ayrıca, NVIDIA'nın ana yonga üreticisi olarak TSMC'ye güvenmesine rağmen, şirketin gerekirse üretiminin bir kısmını başkalarına kaydırma yeteneğine sahip olduğunu vurguladı. Aynı zamanda Huang Jenxun, TSMC'nin NVIDIA'nın hızlı yükselişinin önemli bir itici gücü olduğuna inanarak TSMC'nin dayanıklılığını da övdü.
Küresel teknoloji talebini taşımak, yeni bir bilgisayar çağına doğru ilerlemek
Huang Renxun admits that NVIDIA is currently facing many pressures from customers because its technology directly affects their revenue and competitiveness. However, he believes that this is also a rare opportunity because NVIDIA is shaping the next computer era and promoting the integration of AI technology into various industries. Huang Renxun mentioned: "Being able to participate in this global change and witness the birth of these breakthrough applications, despite the huge responsibility, is also an exciting challenge."
(Siggraph Forum | Nvidia CEO Huang Renxun and Meta CEO Mark Zuckerberg discuss the future of AI)
Bu makalede NVIDIA CEO'su Huang Renxun: Esnek bir tedarik zinciri zorluğuna karşı gelecek olan bir sonraki AI bilgisayar çağına öncülük edecek. İlk olarak Zincir Haberleri ABMedia'da göründü.