• Реклама: 💰 Пополни свой портфель с минимальной комиссией на Transfer24.pro
  • Добро пожаловать на инвестиционный форум!

    Во всем многообразии инвестиций трудно разобраться. MMGP станет вашим надежным помощником и путеводителем в мире инвестиций. Только самые последние тренды, передовые технологии и новые возможности. 400 тысяч пользователей уже выбрали нас. Самые актуальные новости, проверенные стратегии и способы заработка. Сюда люди приходят поделиться своим опытом, найти и обсудить новые перспективы. 16 миллионов сообщений, оставленных нашими пользователями, содержат их бесценный опыт и знания. Присоединяйтесь и вы!

    Впрочем, для начала надо зарегистрироваться!
  • 🐑 Моисей водил бесплатно. А мы платим, хотя тоже планируем работать 40 лет! Принимай участие в партнеской программе MMGP
  • 📝 Знаешь буквы и умеешь их компоновать? Платим. Дорого. Бессрочная акция от MMGP: "ОПЛАТА ЗА СООБЩЕНИЯ"
  • 💰 В данном разделе действует акция с оплатой за новые публикации
  • 📌 Внимание! Перед публикацией новостей ознакомьтесь с правилами новостных разделов

Как технологические компании тратят миллиарды долларов на чипы Nvidia для разработки ИИ

1686822454448.png


В первый раз, когда Дженсен Хуанг попробовал ChatGPT, он попросил его написать стихотворение о его компании. Хуанг, который более десяти лет назад сделал ставку на то, что компьютерные чипы Nvidia Corp. могут служить мозгом для искусственного интеллекта, был доволен результатом: «NVIDIA принимает вызов. / Благодаря своим мощным графическим процессорам и искусственному интеллекту / Они раздвигают границы технологических возможностей». Поэма о роботе была доказательством, во всяком случае, по его литературным меркам, что пари, наконец, окупилось.

В течение большей части последних 30 лет чипы Nvidia были основным двигателем сверхреалистичных взрывов и пышной растительности в видеоиграх, таких как Call of Duty и Counter-Strike, но Хуанг сильно подозревал, что они также идеально подходят для просеивания массивных наборов данных. что требует искусственный интеллект. Чтобы проверить эту теорию, он поручил своей команде создать сервер, предназначенный для ИИ, и передал первый сервер в 2016 году Илону Маску и Сэму Альтману, основателям OpenAI. Объявленная как суперкомпьютер с искусственным интеллектом, установка стоимостью 129 000 долларов была размером с портфель и содержала восемь взаимосвязанных графических процессоров, которые могли за два часа переварить то, что традиционному компьютерному процессору потребовалось бы более шести дней. Хуан лично принес его в офис стартапа в качестве подарка, и, когда он указал на компоненты, Маск сиял, глядя на серебристую коробку, как гордый отец.

С тех пор между Маском и Альтманом произошел резкий раскол, но их объединяет одно: каждый стремился получить доступ к чипам Nvidia для разных проектов. OpenAI выпустила ChatGPT в конце прошлого года с мозгом, состоящим из более чем 20 000 графических процессоров Nvidia. В феврале, по данным исследовательской компании Similarweb Ltd., чат-бот набрал 100 миллионов пользователей, что было бы триумфом для OpenAI, если бы его обслуживание не было таким дорогим. Корпорация Microsoft пообещала выделить более 10 миллиардов долларов на финансирование, которое поможет покрыть растущие расходы на компьютеры, а Альтману, главному исполнительному директору стартапа, потребуется гораздо больше чипов от Nvidia, чтобы не отставать от спроса. По его словам, Хуанг редко использует ChatGPT, но подписался на версию за 20 долларов в месяц, которую предлагает компания Альтмана. «Ему нужны деньги», — шутит Хуанг.

И так же будет с любой компанией, которая хочет получить часть бума ИИ. Чипы Nvidia являются важнейшим компонентом облачной инфраструктуры, которую используют Alphabet, Amazon и Microsoft. В прошлом году операторы центров обработки данных в совокупности потратили 15 миллиардов долларов на оптовые заказы Nvidia. «Вы увидите массу вещей, подобных ChatGPT», — сказал Хуанг в интервью 17 мая в штаб-квартире Nvidia в Санта-Кларе, Калифорния. «По сути, это возрождение, переизобретение вычислений в том виде, в каком мы их знаем».

Источник

Уникальность
 
Сверху Снизу