CEO di Nvidia: Abbiamo scommesso sull'intelligenza artificiale e nessuno lo sapeva

Il fondatore e CEO di Nvidia Jensen Huang ha dichiarato oggi che la società ha preso una decisione commerciale esistenziale nel 2018 che pochi si rendevano conto avrebbe ridefinito il suo futuro e contribuito a ridefinire un settore in evoluzione. Ovviamente ha dato enormi frutti, ma Huang ha detto che questo è solo l'inizio di un prossimo futuro basato sull'intelligenza artificiale, un futuro alimentato principalmente dall'hardware Nvidia. Questa mossa riuscita è stata fortunata o intelligente? La risposta, a quanto pare, è “sì”.

Ha fatto queste osservazioni e riflessioni durante un keynote al SIGGRAPH di Los Angeles. Quel momento spartiacque di cinque anni fa, ha affermato Huang, è stata la scelta di abbracciare l’elaborazione delle immagini basata sull’intelligenza artificiale sotto forma di ray tracing e upscaling intelligente: rispettivamente RTX e DLSS. (Le citazioni provengono dai miei appunti e potrebbero non essere letterali, alcune correzioni minori potrebbero essere apportate dopo aver controllato la trascrizione.)

"Ci siamo resi conto che la rasterizzazione stava raggiungendo i suoi limiti", ha affermato, riferendosi al metodo tradizionale e ampiamente utilizzato di rendering di una scena 3D. “Il 2018 è stato un momento di “scommessa dell’azienda”. È stato necessario reinventare l’hardware, il software, gli algoritmi. E mentre reinventavamo la computer grafica con l’intelligenza artificiale, stavamo reinventando la GPU per l’intelligenza artificiale”.

Sebbene il ray-tracing e il DLSS siano ancora in fase di adozione nel variegato e complesso mondo delle GPU e dei giochi consumer, l'architettura che avevano creato per abilitarlo si è rivelata un partner perfetto per la crescente comunità di sviluppo del machine learning.

L’enorme quantità di calcoli necessari per addestrare modelli generativi sempre più grandi è stata gestita al meglio non dai data center tradizionali con alcune funzionalità GPU, ma da sistemi come H100 progettati fin dall’inizio per eseguire le operazioni necessarie su larga scala. Sarebbe giusto dire che lo sviluppo dell’intelligenza artificiale è stato in qualche modo limitato solo dalla disponibilità di queste risorse informatiche. Nvidia era in possesso di un boom su scala Beanie Baby e ha venduto tanti server e workstation quanti ne è riuscita a produrre.

Ma Huang ha affermato che questo è stato solo l’inizio. I nuovi modelli non solo necessitano di essere addestrati, ma devono essere eseguiti in tempo reale da milioni, forse miliardi di utenti su base regolare.

"Il futuro è un LLM in primo piano in quasi tutto:" Human "è il nuovo linguaggio di programmazione", ha affermato. Tutto, dagli effetti visivi al mercato manifatturiero in rapida digitalizzazione, alla progettazione di fabbrica e all’industria pesante, adotterà in una certa misura un’interfaccia in linguaggio naturale, ha azzardato Huang.

“Intere fabbriche saranno definite dal software e robotizzate, e le auto che costruiranno saranno esse stesse robotiche. Quindi si tratta di robot progettati roboticamente che costruiscono robot", ha detto.

Alcuni potrebbero non condividere la sua visione, che sebbene plausibile risulta essere anche estremamente amichevole verso gli interessi di Nvidia.

Ma mentre il grado di dipendenza dagli LLM può essere sconosciuto, pochi direbbero che non sarà adottato affatto, e anche una stima prudente di chi lo utilizzerà e per cosa richiederà un serio investimento in nuove risorse informatiche.

Investire milioni di dollari in risorse informatiche di ultima generazione, come rack incentrati sulla CPU, è insensato quando qualcosa come un GH200, l’hardware di sviluppo AI appena presentato e dedicato ai data center, può fare lo stesso lavoro per meno di un decimo del costo e Requisiti di alimentazione.

Ha presentato con gioia un video che mostra un assemblaggio in stile LEGO di più unità di calcolo Grace Hopper in un blade, poi in un rack, quindi una fila di GH200, tutti collegati a velocità così elevate da costituire "la singola GPU più grande del mondo", comprendente una exaflop completo di potenza di calcolo specializzata nel machine learning.

Crediti immagine:Devin Coldewey

"Questa è la dimensione reale, comunque", ha detto, posizionandosi per un effetto drammatico al centro della visualizzazione. "E probabilmente esegue anche Crysis."

Queste saranno le unità di base dell’industria digitale del futuro, dominata dall’intelligenza artificiale, ha proposto.

“Non so chi lo ha detto, ma... più compri, più risparmi. Se potessi chiederti di ricordare una cosa del mio discorso di oggi, sarebbe quella", ha detto, guadagnandosi una risata dal pubblico del gioco qui a SIGGRAPH.