NVIDIAs Vision für die Zukunft von KI und digitalen Menschen: Antrieb der nächsten industriellen Revolution
Nvidias Vision für die Zukunft von KI und digitalen Menschen: Antrieb der nächsten industriellen Revolution Dieser Blogbeitrag behandelt die Keynote von Nvidia-CEO Jensen Huang auf einer kürzlichen Veranstaltung in Taiwan, in der er Nvidias ehrgeizige Vision für die Zukunft von KI, digitalen Menschen und der nächsten Welle von KI-gesteuerten Robotik und Fabriken teilte. Der Beitrag hebt Nvidias Fortschritte in Bereichen wie große Sprachmodelle, generative KI, digitale Zwillinge und physische KI sowie ihre neuesten Hardware-Innovationen wie die Blackwell-GPU-Architektur und die Omniverse-Plattform hervor. Er bietet einen umfassenden Überblick über Nvidias Strategie, um die nächste industrielle Revolution, die von KI angetrieben wird, voranzubringen.
24. Februar 2025
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Nvidias CEO Jensen Huang enthüllt die Vision des Unternehmens für die Zukunft der Künstlichen Intelligenz, einschließlich digitaler Menschen, Roboter, Erde 2.0 und KI-Fabriken. Dieser Blogbeitrag wird diese bahnbrechenden Technologien und ihr Potenzial zur Umgestaltung von Branchen untersuchen.
Der größtmögliche Burggraben: NVIDIA's Acceleration Libraries
Einführung von Earth 2.0: NVIDIA's digitaler Zwilling des Planeten
Der Big Bang der KI: Generative KI und die neue industrielle Revolution
NIMS: NVIDIA's KI-Inferenz-Microservices
Der Aufstieg der digitalen Menschen
Die Entwicklung der KI-Architektur und -Infrastruktur
Blackwell: NVIDIA's Architektur der nächsten Generation
Physical AI: Von NVIDIA's Omniverse angetriebene Roboter
Schlussfolgerung
Der größtmögliche Burggraben: NVIDIA's Acceleration Libraries
Der größtmögliche Burggraben: NVIDIA's Acceleration Libraries
NVIDIA hat durch sein umfangreiches Ökosystem an Beschleunigungsbibliotheken und -frameworks eine unglaubliche Barriere um sein Geschäft aufgebaut. Einige Schlüsselpunkte:
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NVIDIA hat über 350 domänenspezifische Beschleunigungsbibliotheken geschaffen, die Entwicklern ermöglichen, von beschleunigter Datenverarbeitung zu profitieren. Dazu gehören Bibliotheken für Deep Learning (cuDNN), Physik-Simulation (PhysX), Computerlithographie (Litho), Gensequenzierung (cuPASA) und mehr.
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Diese Bibliotheken sind entscheidend, um beschleunigte Datenverarbeitung für Entwickler zugänglich zu machen. Ohne sie wäre der Aufwand, Algorithmen für den Einsatz auf GPUs anzupassen, enorm.
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Die Trennung zwischen dem Low-Level-CUDA-Framework und den domänenspezifischen Hochebenen-Bibliotheken ist es, die die breite Einführung beschleunigter Datenverarbeitung ermöglicht hat. Das ist vergleichbar mit der Bedeutung von OpenGL für Computergrafik oder SQL für Datenverarbeitung.
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NVIDIAs umfangreiches Bibliotheksökosystem hat eine massive Barriere um sein Geschäft geschaffen. Entwickler sind tief in diese Bibliotheken investiert, was es Wettbewerbern extrem schwer macht, in den Markt einzudringen.
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Die Fähigkeit, dieses Bibliotheksökosystem kontinuierlich zu erweitern und für die neueste Hardware zu optimieren, ist ein entscheidender Wettbewerbsvorsprung für NVIDIA. Das ermöglicht es ihnen, der Konkurrenz voraus zu bleiben und ihre Dominanz in der beschleunigten Datenverarbeitung zu bewahren.
Zusammengefasst ist NVIDIAs umfangreiches Ökosystem an Beschleunigungsbibliotheken ein riesiges strategisches Ass, das eine unglaublich starke Barriere um sein Geschäft aufgebaut hat. Diese Barriere wird für Wettbewerber in absehbarer Zeit sehr schwer zu überwinden sein.
Einführung von Earth 2.0: NVIDIA's digitaler Zwilling des Planeten
Einführung von Earth 2.0: NVIDIA's digitaler Zwilling des Planeten
Die Idee, einen digitalen Zwilling der Erde zu schaffen, den NVIDIA "Earth 2" nennt, ist eines der ehrgeizigsten Projekte, die die Welt je in Angriff genommen hat. Das Ziel ist es, die Erde zu simulieren, um die Zukunft unseres Planeten besser vorherzusagen, Katastrophen zu verhindern und die Auswirkungen des Klimawandels zu verstehen, damit wir uns besser darauf einstellen können.
NVIDIA hat auf diesem Gebiet bedeutende Fortschritte erzielt. Sie haben fortschrittliche Simulationsfähigkeiten entwickelt, mit denen sie Wetternmuster, Klima und andere physikalische Phänomene genau modellieren können. Der digitale Zwilling der Erde wird von KI-Modellen angetrieben, die aus riesigen Datenmengen lernen und so hochrealistische Simulationen erzeugen können.
Während der Keynote zeigte NVIDIA, wie dieser digitale Zwilling verwendet werden kann, um den Verlauf und die Auswirkungen eines herannahenden Sturms in Taiwan vorherzusagen. Durch das Durchführen mehrerer Simulationen konnte das System Einblicke in die Unsicherheiten hinsichtlich der Sturmbahn und möglicher Auswirkungen auf die Region geben.
Diese Technologie stellt einen großen Schritt nach vorne in unserer Fähigkeit dar, die Herausforderungen unseres Planeten zu verstehen und darauf zu reagieren. Indem NVIDIA ein umfassendes digitales Modell der Erde schafft, ermöglicht es Wissenschaftlern, politischen Entscheidungsträgern und anderen, die Zukunft auf Arten zu erforschen, die zuvor unmöglich waren. Mit wachsenden Fähigkeiten dieses Systems besteht das Potenzial, wie wir globale Themen wie Klimawandel, Naturkatastrophen und Ressourcenmanagement angehen, zu transformieren.
Der Big Bang der KI: Generative KI und die neue industrielle Revolution
Der Big Bang der KI: Generative KI und die neue industrielle Revolution
Bis ChatGPT es der Welt offenbarte, drehte sich KI um Wahrnehmung, Sprachverständnis, Computersicht und Spracherkennung. Es ging um Erkennung und Verständnis.
Doch ChatGPT führte der Welt generative KI ein - KI, die Tokens, seien es Wörter, Bilder, Diagramme, Tabellen oder sogar Lieder und Videos, erzeugen kann. Das stellt einen grundlegenden Wandel dar, denn KI kann nun nicht nur wahrnehmen und verstehen, sondern auch neuen Inhalt generieren.
Dies markiert den Beginn einer neuen Ära - der Ära der generativen KI. KI hat sich von einem Supercomputer zu einem "Datenzentrum" entwickelt, das eine neue Ware produziert: Tokens. Genau wie Nikola Teslas Wechselstromgenerator Elektronen erzeugte, produziert Nvidias KI-Generator Tokens, die in nahezu jeder Branche große Marktchancen bieten.
Dies stellt eine neue industrielle Revolution dar. KI ist nicht länger nur ein Instrument für Informationsspeicherung oder Datenverarbeitung, sondern eine Fabrik zur Erzeugung von Intelligenz für jede Branche. Dieser Wandel vom abrufbasierten zum generierenden Rechnen wird tiefgreifende Auswirkungen haben, da generierte Daten weniger Energie zum Abrufen benötigen und kontextuell relevanter sind.
Um diese neue Ära zu ermöglichen, hat Nvidia Nvidia Inference Microservices (Nims) geschaffen - vorgefertigte KI-Modelle, die als leicht einsetzbare, vollständig optimierte Microservices verpackt sind. So können Unternehmen schnell generative KI-Fähigkeiten in ihre Anwendungen und Dienste integrieren.
NIMS: NVIDIA's KI-Inferenz-Microservices
NIMS: NVIDIA's KI-Inferenz-Microservices
NVIDIA hat eine Reihe von KI-Inferenz-Microservices, genannt NIMS, geschaffen, um es Entwicklern zu erleichtern, fortschrittliche KI-Fähigkeiten in ihre Anwendungen zu integrieren. Diese NIMS sind vorgefertigte KI-Modelle, die einfach bereitgestellt und verwendet werden können, ohne die Komplexität des Aufbaus der zugrunde liegenden KI-Infrastruktur.
Die Schlüsselaspekte von NIMS umfassen:
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Vorgefertigte Modelle: NVIDIA hat eine Vielzahl von vorgefertigten KI-Modellen in Bereichen wie Sprache, Vision, Robotik und mehr entwickelt. Entwickler können diese Modelle einfach in ihre Anwendungen integrieren, ohne sie von Grund auf trainieren zu müssen.
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Optimiert für Leistung: Die NIMS sind hochgradig optimiert, um effizient auf NVIDIA-GPU-Hardware zu laufen und nutzen Technologien wie Tensor Cores und CUDA. Dies gewährleistet eine geringe Latenz und hohen Durchsatz bei der Inferenz.
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Containerisierte Bereitstellung: Die NIMS sind als Container verpackt, was ihre Bereitstellung in Cloud-, On-Premises- oder Edge-Umgebungen vereinfacht. Entwickler können einfach das Container-Image herunterladen und das KI-Modell als Dienst ausführen.
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Integrierter Stack: Die NIMS umfassen den vollständigen Softwarestack, der für den Betrieb der KI-Modelle erforderlich ist, einschließlich der NVIDIA-Laufzeit, Inferenz-Engines und anderer Abhängigkeiten. Dies vereinfacht die Bereitstellung und reduziert die Belastung für Entwickler.
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Skalierbar und zuverlässig: Die NIMS sind so konzipiert, dass sie skalierbar sind und die verteilte Inferenz über mehrere GPUs unterstützen. Sie verfügen auch über Funktionen für hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz, um einen zuverlässigen Betrieb zu gewährleisten.
Indem NVIDIA diese KI-Inferenz-Microservices bereitstellt, zielt es darauf ab, fortschrittliche KI-Fähigkeiten zu demokratisieren und Entwicklern die Einbindung modernster KI in ihre Anwendungen zu erleichtern. Dies beschleunigt die Einführung von KI in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen.
Der Aufstieg der digitalen Menschen
Der Aufstieg der digitalen Menschen
Digitale Menschen werden die Industrie von Kundenservice bis Werbung und Gaming revolutionieren. Die Möglichkeiten für digitale Menschen sind grenzenlos. Mithilfe fortschrittlicher KI- und Computergrafik-Technologien können digitale Menschen auf menschenähnliche Weise sehen, verstehen und mit uns interagieren.
Die Grundlage digitaler Menschen sind KI-Modelle, die auf mehrsprachiger Spracherkennung und -synthese sowie leistungsfähigen Sprachmodellen aufbauen, die Konversation verstehen und generieren. Diese KI-Modelle sind mit anderen generativen KI-Modellen verbunden, um ein lebensechtes 3D-Gesichtsmesh dynamisch zu animieren, und mit KI-Modellen, die eine lebensechte Erscheinung reproduzieren, indem sie in Echtzeit Pfadverfolgung und Subsurface Scattering simulieren, um die Art und Weise nachzubilden, wie Licht in die Haut eindringt, sich ausbreitet und an verschiedenen Stellen austritt, was der Haut ihr weiches und transluzentes Aussehen verleiht.
Nvidia Ace ist ein Paket digitaler Menschentechnologien, das als leicht einsetzbare, vollständig optimierte Microservices oder Nims verpackt ist. Entwickler können Ace Nims in ihre bestehenden Frameworks, Engines und digitalen Menschenerlebnisse integrieren. Dazu gehören Neotron SLM und LLM Nims zum Verständnis der Absichten und zur Orchestrierung anderer Modelle, Reva-Sprach-Nims für interaktive Sprache und Übersetzung sowie Audio-zu-Gesicht- und Gesten-Nims für Gesichts- und Körperanimation. Ace Nims laufen auf Nvidia GDN, einem globalen Netzwerk von mit Nvidia beschleunigter Infrastruktur, das digitale Menschenverarbeitung mit geringer Latenz in über 100 Regionen bereitstellt.
Digitale Menschen haben das Potenzial, hervorragende interaktive Agenten zu sein und Interaktionen viel engagierter und einfühlsamer zu gestalten. Mit fortschreitender Technologie werden digitale Menschen in vielen Branchen breite Anwendung finden und Kundenservice, Werbung, Gaming und mehr revolutionieren.
Die Entwicklung der KI-Architektur und -Infrastruktur
Die Entwicklung der KI-Architektur und -Infrastruktur
Jensen Huang erörtert die rasanten Fortschritte in der KI-Architektur und -Infrastruktur und hebt Schlüsselmeilensteine und zukünftige Ausrichtungen hervor:
Skalierung von Rechenzentren und Transformatoren
- Die Skalierung von Nvidias Rechenzentren ermöglichte das Training großer Transformer-Modelle auf riesigen Datensätzen durch unüberwachtes Lernen.
- Dies erlaubte es KI-Modellen, Muster und Beziehungen aus Daten zu lernen, ohne umfangreiche manuelle Etikettierung zu benötigen.
Physikalisch basierte KI
- Die nächste Generation der KI muss in der physischen Welt verankert sein und die Gesetze der Physik verstehen.
- Dies kann durch Lernen aus Videos, synthetischen Datensimulationen und KI-Systeme, die durch gegenseitiges Lernen voneinander profitieren, erreicht werden.
Blackwell-GPU-Architektur
- Blackwell ist Nvidias neue GPU-Architektur, die für das Zeitalter der generativen KI konzipiert ist.
- Zu den Schlüsselmerkmalen gehören:
- Der größte Chip, der je hergestellt wurde, mit zwei Chips, die mit 10 TB/s verbunden sind
- Transformer-Engine der zweiten Generation für dynamische Präzisionsanpassung
- Sichere KI zum Schutz von Modellen vor Diebstahl oder Manipulation
- Fünfte Generation NVLink für hochbandbreitigen GPU-Interconnect
- Zuverlässigkeits- und Verfügbarkeitsmotor zur Verbesserung der Betriebszeit
- Dekompressionsmotor für schnellere Datenverarbeitung
Modulare DGX- und MGX-Systeme
- Blackwell-Chips sind in Nvidias modulare DGX- und MGX-Systeme integriert.
- DGX-Systeme bieten luftgekühlte Konfigurationen, während MGX flüssigkeitsgekühlte Optionen anbietet.
- Diese Systeme können mithilfe von Nvidias fortschrittlichen Netzwerktechnologien auf Hunderttausende von GPUs skaliert werden.
Ethernet-Innovationen für KI-Fabriken
- Nvidia hat Verbesserungen an Ethernet entwickelt, um es für die burstige, latenzarme Kommunikation, die in der KI-Ausbildung erforderlich ist, geeignet zu machen.
- Technologien wie RDMA, Staukontrolle, adaptive Routing und Rauschisolierung ermöglichen es Ethernet, mit spezialisierten InfiniBand-Netzwerken Schritt zu halten.
Roadmap: Blackwell Ultra und Reuben-Plattformen
- Nvidia plant, seinen einjährigen Rhythmus beizubehalten und mit den Plattformen Blackwell Ultra und Reuben die Grenzen der Technologie weiter auszuloten.
- Diese zukünftigen Generationen werden die Architekturkompatibilität beibehalten, um vom wachsenden Softwareökosystem zu profitieren.
Die Kernbotschaft ist Nvidias unermüdliches Streben, die KI-Architektur und -Infrastruktur weiterzuentwickeln, um die nächste Welle der generativen KI und physikalischen KI-Anwendungen zu ermöglichen.
Blackwell: NVIDIA's Architektur der nächsten Generation
Blackwell: NVIDIA's Architektur der nächsten Generation
Blackwell ist Nvidias neue GPU-Architektur, die darauf ausgelegt ist, die nächste Generation von KI und Hochleistungsrechnen anzutreiben. Hier sind die wichtigsten Highlights:
Schlüsselmerkmale von Blackwell:
- Massive Skalierung: Blackwell-Chips sind die größten Chips, die je hergestellt wurden, wobei zwei
FAQ
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