Hvorfor Intel trenger å følge med på nvidia | tim bajarin

Da jeg hørte på Nvidia-administrerende direktør Jen-Hsun Huangs hovedtaler på selskapets utviklerkonferanse forrige uke, ble jeg rammet av hvor mye Nvidia har endret seg siden jeg først begynte å dekke den for 15 år siden.

Selskapet startet med å lage grafikkort og prosessorer kjent som GPU-er og var opprinnelig fokusert helt på PC-bransjen. Men i løpet av de siste 10 årene, etter hvert som prosessorene ble kraftigere og energieffektive, forgrenet Nvidia seg til superdatamaskiner og avanserte grafikkmaskiner, mens Tegra-brikken lanserte et fullstendig angrep på mobilområdet. Kort sagt har Nvidia utviklet seg til et av de viktigste halvlederbedriftene i verden

Intel er fortsatt den desidert største brikkeprodusenten, men Nvidia har forsket på GPU-er og gjort disse prosessorene til midtpunktet i et nytt selskap hvis produkter går langt utover den tradisjonelle PC-en. Under Jen-Hsens grunntoner kunngjorde han en ny GPU SDK for programmerere som bruker prosessorene sine for superdatamaskiner, spill, VR, design og autonome kjøretøy. Dette er et kraftig sett med nye utviklingsverktøy som fungerer på tvers av alle prosessorer og vil gi kundene mye mer kraft til å lage nye typer systemer og applikasjoner.

Han kunngjorde også nye verktøy for VR-oppretting og strålesporende VR, som vil skape fotorealistiske VR-verdener. Nvidia planlegger å være en stor leverandør av maskinvare og programvare for å lage alle typer VR-innhold og vil gjøre VR til et av hovedfokusene for veksten.

Nvidia lager også nye brikker for bruk i datasentre. En del av dette programmet er fokusert på AI-baserte plattformer og den nye brikken, Tesla P100, som i utgangspunktet dobler hastighetene til prosessorer som for tiden brukes i denne typen applikasjoner.

En av de viktigste kunngjøringene på konferansen var verdens første superdatasystem dedikert til dyp læring, kalt DGX-1. Dette systemet stabler opptil åtte Tesla P100-prosessorer oppå hverandre og leverer 170 teraflops i en kasse, 2 petalops i et stativ til en gjennombruddspris på 129.000 dollar.

Det siste som ble introdusert var en oppdatert versjon av Nvidias Drive PX-system for bruk i autonome kjøretøy. Kalt Drive PX 2, er dette i utgangspunktet en superdatamaskin på et brett som kan sitte i bagasjerommet på en bil. En demo viste en bil som var i stand til å lære å kjøre på hovedveier så vel som umerkede grusveier av seg selv med bare 3000 timers trening. Det inkluderer HD-kartleggingsverktøy og kan fornemme, planlegge og reagere på alle typer vei- og kjøreforhold.

Nvidia kartlegger helt klart en ny kurs for seg selv, en som vil fortsette å gjøre det til et av de mest strategiske chip-selskapene i verden. Dens rekkevidde til AI, dyp læring, og dens potensielle innvirkning på en verden av autonome biler, gjør at den spesielt skiller seg ut fra mengden og plasserer den godt for alvorlig vekst.