Чип H100 AI помог акциям Nvidia быстро вырасти, обогнав Microsoft

Когда новый гаджет становится заметным в мире технологий, это обычно потребительский продукт, такой как смартфон или игровая консоль. В этом году обозреватели технологий сосредоточились на компьютерном компоненте, который большинство людей даже никогда не увидят.

Процессор H100 породил новое поколение движков искусственного интеллекта (ИИ), которые обещают преобразовать всю отрасль, позволив разработчику Nvidia Corp. превзойти Microsoft Corp. и стать самой дорогой компанией в мире. Это показывает инвесторам, что шумиха вокруг генеративного ИИ превращается в реальный доход, по крайней мере для Nvidia и ее важнейших поставщиков. Спрос на H100 настолько велик, что некоторым клиентам приходится ждать до 6 месяцев, чтобы получить свои товары.

1. Что такое чип Nvidia H100?

H100, название которого напоминает о пионере компьютерной науки Грейс Хоппер, является более мощной версией графического процессора, обычно встречающегося в ПК, и помогает зрителям видео получить максимально реалистичные визуальные впечатления. Он включает технологию, которая превращает кластеры чипов Nvidia в отдельные блоки, способные обрабатывать огромные объемы данных и выполнять вычисления на высокой скорости.

Это делает чип идеально подходящим для энергоемкой задачи обучения искусственных нейронных сетей, лежащих в основе ИИ. Компания, основанная в 1993 году, стала пионером на этом рынке, инвестировав почти два десятилетия назад. Nvidia делает ставку на то, что способность выполнять параллельную работу однажды сделает ее чипы ценными в приложениях за пределами игр.

2. Почему H100 такой особенный?

Генеративные платформы ИИ учатся выполнять такие задачи, как перевод текста, резюмирование отчетов и синтез изображений, используя большие объемы доступных документов. Чем больше они видят, тем лучше они становятся в таких вещах, как распознавание человеческих голосов или написание сопроводительных писем. Они развиваются путем проб и ошибок, предпринимая миллиарды попыток достичь мастерства и потребляя огромные объемы вычислительной мощности на этом пути.

Nvidia утверждает, что H100 в четыре раза быстрее своего предшественника A100 в обучении так называемых больших языковых моделей (LLM) и в 30 раз быстрее реагирует на подсказки пользователя. С момента выпуска H100 в 2023 году Nvidia анонсировала версии, которые, по ее словам, еще быстрее — H200, Blackwell B100 и B200. Для компаний, которые спешат обучить LLM для выполнения новых задач, это преимущество в производительности может иметь решающее значение. Многие чипы Nvidia считаются настолько важными для разработки ИИ, что правительство США ограничило продажи H200 и некоторых менее производительных моделей в Китай.

3. Как Nvidia стала лидером в области ИИ?

Компания из Санта-Клары, штат Калифорния, является мировым лидером в производстве графических чипов, компьютерных деталей, которые создают изображения, которые вы видите на экране. Самые мощные из них построены с тысячами процессорных ядер, которые выполняют несколько вычислительных потоков одновременно, моделируя сложные 3D-рендеринги, такие как тени и отражения. В начале 2000-х годов инженеры Nvidia поняли, что они могут переоборудовать эти графические ускорители для других приложений, разбив задачу на более мелкие части, а затем выполняя их все одновременно. Исследователи ИИ обнаружили, что их работа может наконец стать реальностью с помощью этого типа чипа.

4. Есть ли у Nvidia реальные конкуренты?

По данным исследовательской компании IDC, в настоящее время Nvidia контролирует около 92% рынка GPU для центров обработки данных. Доминирующие поставщики облачных услуг, такие как AWS от Amazon.com Inc., Google Cloud от Alphabet Inc. и Azure от Microsoft, пытаются разработать собственные чипы, конкуренты Nvidia Advanced Micro Devices Inc. и Intel Corp не являются исключением. До сих пор рынок ускорителей ИИ не достиг большого прогресса, и растущее доминирование Nvidia стало проблемой для регулирующих органов.

5. Как Nvidia опережает своих конкурентов?

Nvidia обновляет свои сервисы, включая программное обеспечение, поддерживающее ее оборудование, в темпе, с которым не может сравниться ни одна другая компания. Компания также разработала различные кластерные системы, чтобы помочь клиентам покупать H100 в больших количествах и быстро развертывать их. Такие чипы, как процессоры Intel Xeon, способны обрабатывать более сложные данные, но у них меньше ядер, и они обрабатывают горы информации, обычно используемые для обучения программного обеспечения ИИ, гораздо медленнее.

6. Какова взаимосвязь между AMD, Intel и Nvidia с точки зрения чипов ИИ?

AMD, второй по величине производитель чипов для компьютерной графики, представила версию линейки Instinct в прошлом году, нацеленную на рынок, на котором доминируют продукты Nvidia. На выставке Computerx в Тайване в начале июня генеральный директор AMD Лиза Су объявила, что обновленная версия процессора MI300 AI поступит в продажу в четвертом квартале и заявила, что в 2025 и 2026 годах последуют и другие продукты, что демонстрирует приверженность ее компании этому сектору бизнеса.

Intel в настоящее время разрабатывает чипы для рабочих нагрузок ИИ, но признает, что в настоящее время спрос на графические чипы для центров обработки данных растет быстрее, чем на процессоры, которые традиционно были ее сильной стороной. Преимущество Nvidia заключается не только в производительности оборудования. Компания изобрела нечто под названием CUDA, язык для графических чипов, который позволяет программировать их для работы, которая лежит в основе программ ИИ.

7. Какие продукты Nvidia планирует выпустить дальше?

Самым ожидаемым продуктом является Blackwell, и Nvidia заявила, что ожидает получить «большую» прибыль от новой линейки продуктов в этом году. Между тем, спрос на оборудование серии H продолжает расти. Генеральный директор Дженсен Хуанг выступил в качестве посла этой технологии и стремился побудить правительства и частные компании делать заказы заранее, если они не хотят отставать. Nvidia также знает, что как только клиенты выберут ее технологию для проектов генеративного ИИ, она будет продавать обновления клиентам легче, чем конкуренты, надеющиеся привлечь пользователей.

Дэвид Пак