NVIDIA ha costruito un incredibile fossato intorno al suo business attraverso il suo vasto ecosistema di librerie e framework di accelerazione. Alcuni punti chiave:

• NVIDIA ha creato oltre 350 librerie di accelerazione specifiche per il dominio che consentono agli sviluppatori di sfruttare l'elaborazione accelerata. Questi includono librerie per l'apprendimento profondo (cuDNN), la simulazione fisica (PhysX), la litografia computazionale (Litho), il sequenziamento genico (cuPASA) e altro ancora.

• Queste librerie sono fondamentali per rendere l'elaborazione accelerata accessibile agli sviluppatori. Senza di esse, la complessità di portare gli algoritmi a funzionare su GPU sarebbe enorme.

• La separazione tra il framework CUDA di basso livello e le librerie specifiche per il dominio di alto livello è ciò che ha consentito l'adozione diffusa dell'elaborazione accelerata. È simile all'importanza di OpenGL per la grafica per computer o di SQL per l'elaborazione dei dati.

• L'ampio ecosistema di librerie di NVIDIA ha creato un enorme fossato intorno al suo business. Gli sviluppatori sono profondamente investiti in queste librerie, rendendo estremamente difficile per i concorrenti entrare nel mercato.

• La capacità di espandere continuamente questo ecosistema di librerie e mantenerlo ottimizzato per l'hardware più recente è un vantaggio competitivo chiave per NVIDIA. Ciò consente loro di rimanere al passo con i tempi e mantenere il loro dominio nell'elaborazione accelerata.

In sintesi, l'ampio ecosistema di librerie di accelerazione di NVIDIA è un enorme asset strategico che ha costruito un fossato incredibilmente forte intorno al suo business. Questo fossato sarà molto difficile da superare per i concorrenti nel prossimo futuro.

L'idea di creare un gemello digitale della Terra, che NVIDIA chiama "Earth 2", è uno dei progetti più ambiziosi che il mondo abbia mai intrapreso. L'obiettivo è simulare la Terra per poter meglio prevedere il futuro del nostro pianeta, scongiurare disastri e comprendere l'impatto dei cambiamenti climatici in modo da poterci adattare meglio.

NVIDIA ha fatto progressi significativi in quest'area. Hanno sviluppato capacità di simulazione avanzate in grado di modellare accuratamente i modelli meteorologici, il clima e altri fenomeni fisici. Il gemello digitale della Terra è alimentato da modelli di intelligenza artificiale che apprendono da grandi quantità di dati, consentendogli di generare simulazioni altamente realistiche.

Durante la presentazione, NVIDIA ha dimostrato come questo gemello digitale possa essere utilizzato per prevedere il percorso e l'impatto di una tempesta in avvicinamento a Taiwan. Eseguendo più simulazioni, il sistema è stato in grado di fornire informazioni sulle incertezze relative alla traiettoria della tempesta e sui potenziali effetti sulla regione.

Questa tecnologia rappresenta un passo importante nella nostra capacità di comprendere e rispondere alle sfide che il nostro pianeta deve affrontare. Creando un modello digitale completo della Terra, NVIDIA sta abilitando scienziati, responsabili politici e altri a esplorare il futuro in modi precedentemente impossibili. Man mano che le capacità di questo sistema continueranno a crescere, ha il potenziale per trasformare il modo in cui affrontiamo le questioni globali come i cambiamenti climatici, i disastri naturali e la gestione delle risorse.

Fino a quando ChatGPT non l'ha rivelato al mondo, l'intelligenza artificiale riguardava la percezione, la comprensione del linguaggio naturale, la visione artificiale e il riconoscimento vocale. Si trattava di rilevamento e comprensione.

Tuttavia, ChatGPT ha introdotto nel mondo l'intelligenza artificiale generativa - l'IA in grado di produrre token, siano essi parole, immagini, grafici, tabelle o persino canzoni e video. Questo rappresenta un cambiamento fondamentale, poiché ora l'IA non solo può percepire e comprendere, ma anche generare nuovi contenuti.

Questo segna l'inizio di una nuova era - l'era dell'IA generativa. L'IA è ora evoluta da un supercalcolatore a un "Data Center" che produce una nuova merce: i token. Come il generatore AC di Nikola Tesla produceva elettroni, il generatore di IA di Nvidia produce token, che hanno grandi opportunità di mercato in quasi tutti i settori.

Questo rappresenta una nuova Rivoluzione Industriale. L'IA non è più solo uno strumento per l'archiviazione delle informazioni o l'elaborazione dei dati, ma una fabbrica per generare intelligenza per ogni settore. Questo passaggio dall'elaborazione basata sul recupero all'elaborazione basata sulla generazione avrà un impatto profondo, poiché i dati generati richiedono meno energia per essere recuperati e sono più contestualmente rilevanti.

Per abilitare questa nuova era, Nvidia ha creato i Nvidia Inference Microservices (Nims) - modelli di IA pre-addestrati confezionati come microservizi facili da distribuire e completamente ottimizzati. Ciò consente alle aziende di integrare rapidamente le capacità di IA generativa nelle loro applicazioni e servizi.

NVIDIA ha creato una suite di microservizi di inferenza IA, chiamati NIMS, per facilitare l'integrazione di avanzate capacità di IA nelle applicazioni dei sviluppatori. Questi NIMS sono modelli di IA pre-addestrati che possono essere facilmente distribuiti e utilizzati, senza la complessità di costruire l'infrastruttura IA sottostante.

Gli aspetti chiave dei NIMS includono:

1. Modelli pre-addestrati: NVIDIA ha sviluppato una varietà di modelli di IA pre-addestrati che coprono diversi domini come linguaggio, visione, robotica e altro. Gli sviluppatori possono semplicemente integrare questi modelli nelle loro applicazioni senza dover addestrare i modelli da zero.

2. Ottimizzati per le prestazioni: I NIMS sono altamente ottimizzati per funzionare in modo efficiente sull'hardware GPU di NVIDIA, sfruttando tecnologie come i Tensor Core e CUDA. Ciò garantisce prestazioni di inferenza a bassa latenza e ad alta velocità.

3. Distribuzione containerizzata: I NIMS sono confezionati come container, il che li rende facili da distribuire in ambienti cloud, on-premise o edge. Gli sviluppatori possono semplicemente estrarre l'immagine del container e eseguire il modello IA come servizio.

4. Stack integrato: I NIMS includono l'intero stack software necessario per eseguire i modelli IA, incluso il runtime NVIDIA, i motori di inferenza e altre dipendenze. Ciò semplifica la distribuzione e riduce l'onere per gli sviluppatori.

5. Scalabile e affidabile: I NIMS sono progettati per essere scalabili, con supporto per l'inferenza distribuita su più GPU. Includono anche funzionalità per l'alta disponibilità e la tolleranza ai guasti per garantire un funzionamento affidabile.

Fornendo questi microservizi di inferenza IA, NVIDIA mira a democratizzare le avanzate capacità di IA e semplificare l'incorporazione dell'IA all'avanguardia nelle applicazioni degli sviluppatori. Ciò contribuisce ad accelerare l'adozione dell'IA in vari settori e casi d'uso.

Gli esseri umani digitali rivoluzioneranno l'industria dal servizio clienti alla pubblicità e al gaming. Le possibilità per gli esseri umani digitali sono infinite. Utilizzando tecnologie avanzate di intelligenza artificiale e grafica per computer, gli esseri umani digitali possono vedere, comprendere e interagire con noi in modi simili agli umani.

La base degli esseri umani digitali sono i modelli di intelligenza artificiale costruiti sul riconoscimento e la sintesi vocale multilingue e sui grandi modelli linguistici che comprendono e generano conversazioni. Questi modelli di intelligenza artificiale si connettono ad altri modelli di intelligenza artificiale generativa per animare dinamicamente una maglia 3D realistico di un volto e modelli di intelligenza artificiale che riproducono aspetti realistici abilitando la tracciatura in tempo reale per simulare il modo in cui la luce penetra nella pelle, si diffonde e fuoriesce in vari punti, conferendo alla pelle il suo aspetto morbido e traslucido.

Nvidia Ace è una suite di tecnologie per esseri umani digitali confezionata come microservizi facili da distribuire e completamente ottimizzati. Gli sviluppatori possono integrare i microservizi Ace nelle loro strutture, motori e esperienze di esseri umani digitali esistenti. Questi includono i microservizi Neotron SLM e LLM per comprendere l'intento e orchestrare altri modelli, i microservizi Reva speech per la parola interattiva e la traduzione, e i microservizi audio to face and gesture per l'animazione facciale e corporea. I microservizi Ace vengono eseguiti su Nvidia GDN, una rete globale di infrastruttura accelerata Nvidia che offre l'elaborazione di esseri umani digitali a bassa latenza in oltre 100 regioni.

Gli esseri umani digitali hanno il potenziale per essere ottimi agenti interattivi, rendendo le interazioni molto più coinvolgenti e empatiche. Man mano che la tecnologia continuerà a progredire, gli esseri umani digitali vedranno un'adozione diffusa in tutti i settori, rivoluzionando il servizio clienti, la pubblicità, il gaming e altro ancora.

Jensen Huang discute i rapidi progressi nell'architettura e nell'infrastruttura dell'intelligenza artificiale, evidenziando pietre miliari chiave e direzioni future:

Scalare i data center e i Transformer

• La scalabilità dei data center di Nvidia ha consentito l'addestramento di grandi modelli Transformer su enormi set di dati attraverso l'apprendimento non supervisionato.
• Ciò ha permesso ai modelli di intelligenza artificiale di apprendere schemi e relazioni dai dati senza la necessità di un'estesa etichettatura manuale.

Intelligenza artificiale basata sulla fisica

• La prossima generazione di intelligenza artificiale deve essere radicata nel mondo fisico e comprendere le leggi della fisica.
• Ciò può essere ottenuto attraverso l'apprendimento da video, la simulazione di dati sintetici e sistemi di intelligenza artificiale che imparano interagendo tra loro.

Architettura GPU Blackwell

• Blackwell è la nuova architettura GPU di Nvidia progettata per l'era dell'intelligenza artificiale generativa.
• Le caratteristiche chiave includono:
  • Il chip più grande mai realizzato, con due chip connessi a 10 TB/s
  • Motore Transformer di seconda generazione per l'adattamento dinamico della precisione
  • Sicurezza IA per proteggere i modelli da furto o manomissioni
  • NVLink di quinta generazione per interconnessione GPU ad alta larghezza di banda
  • Motore di affidabilità e disponibilità per migliorare il tempo di attività
  • Motore di decompressione per una più rapida elaborazione dei dati

Sistemi modulari DGX e MGX

• I chip Blackwell sono integrati nei sistemi modulari DGX e MGX di Nvidia.
• I sistemi DGX forniscono configurazioni raffreddate ad aria, mentre MGX offre opzioni raffreddate a liquido.
• Questi sistemi possono essere scalati per connettere centinaia di migliaia di GPU utilizzando le avanzate tecnologie di rete di Nvidia.

Innovazioni Ethernet per le fabbriche di intelligenza artificiale

• Nvidia ha sviluppato miglioramenti all'Ethernet per renderlo adatto ai modelli di comunicazione a raffica e a bassa latenza richiesti nell'addestramento dell'intelligenza artificiale.
• Tecnologie come RDMA, controllo della congestione, routing adattivo e isolamento del rumore consentono all'Ethernet di funzionare alla pari con le reti specializzate InfiniBand.

Roadmap: Blackwell Ultra e piattaforme Reuben

• Nvidia prevede di continuare il suo ritmo di un anno per spingere i limiti della tecnologia con le piattaforme Blackwell Ultra e Reuben.
• Queste generazioni future manterranno la compatibilità architettonica per sfruttare l'ecosistema software in crescita.

Il messaggio chiave è la ricerca instancabile di Nvidia per far progredire l'architettura e l'infrastruttura dell'intelligenza artificiale per abilitare la prossima ondata di intelligenza artificiale generativa e applicazioni di intelligenza artificiale fisica.

Blackwell è la nuova architettura GPU di NVIDIA, progettata per alimentare la prossima generazione di intelligenza artificiale e calcolo ad alte prestazioni. Ecco i principali punti salienti:

Caratteristiche chiave di Blackwell:

1. Scala massiccia: I chip Blackwell sono i chip più grandi mai realizzati, con due dei die più grandi connessi tra loro utilizzando un collegamento da 10 TB/s. Ciò consente una potenza di calcolo senza precedenti.

2. Affidabilità e disponibilità: Blackwell include un motore di Affidabilità e Disponibilità (RAS) in grado di testare ogni singolo transistor e elemento di memoria, migliorando il tempo di attività e la stabilità per le distribuzioni su larga scala.

3. Adattamento dinamico della precisione: Il motore Transformer di seconda generazione di Blackwell può adattare dinamicamente la precisione dei calcoli in base all'intervallo e all'accuratezza richiesti, migliorando l'efficienza.

4. Sicurezza IA: Blackwell include funzionalità di sicurezza basate sull'hardware per proteggere i modelli di intelligenza artificiale da furti o manomissioni.

5. Motore di compressione: Blackwell dispone di un motore di compressione dei dati dedicato in grado di estrarre dati dallo storage 20 volte più velocemente rispetto al passato, migliorando la velocità di elaborazione dei dati.

Miglioramenti delle prestazioni

• Blackwell offre un enorme aumento delle prestazioni di intelligenza artificiale, con un miglioramento fino a 45 volte rispetto alla generazione precedente.
• L'energia richiesta per addestrare un modello da 2 trilioni di parametri e 8 trilioni di token è stata ridotta di 350 volte rispetto alla generazione precedente.
• Le prestazioni di generazione di token sono state migliorate di 45.000 volte, riducendo l'energia per token da 177.000 Joule a soli 0,4 Joule.

Architetture scalabili

• I chip Blackwell sono combinati in potenti sistemi DGX,