Генеральний директор Nvidia Дженсен Хуан заявляє, що продуктивність чипів його компанії для штучного інтелекту (ШІ) зростає швидше, ніж історичні темпи, встановлені законом Мура, який багато років визначав прогрес у сфері обчислень.
Про це повідомляє Tech crunch .
“Наші системи розвиваються набагато швидше, ніж закон Мура”, — зазначив Хуан в інтерв’ю TechCrunch у вівторок, наступного ранку після його виступу на CES у Лас-Вегасі перед 10-тисячною аудиторією.
Закон Мура, сформульований співзасновником Intel Гордоном Муром у 1965 році, передбачав, що кількість транзисторів на комп’ютерних чипах подвоюватиметься щороку, що в результаті подвоювало їхню продуктивність. Цей прогноз значною мірою виправдався, забезпечуючи швидкий розвиток технологій і зниження вартості протягом десятиліть.
Останніми роками темпи, передбачені законом Мура, сповільнилися. Однак Хуан стверджує, що чипи Nvidia для ШІ розвиваються прискореними темпами: за словами компанії, її новий суперчип для дата-центрів перевищує швидкість виконання завдань у 30 разів порівняно з попереднім поколінням.
“Ми можемо одночасно розробляти архітектуру, чип, систему, бібліотеки та алгоритми”, — зазначив Хуан. “Завдяки цьому ми можемо рухатися швидше, ніж закон Мура, інноваційно підходячи до всього стеку”.
Ця смілива заява прозвучала на тлі сумнівів щодо уповільнення прогресу ШІ. Провідні лабораторії, такі як Google, OpenAI та Anthropic, використовують чипи Nvidia для навчання та роботи своїх моделей ШІ. Інновації в цих чипах можуть стимулювати подальший розвиток можливостей моделей.
На думку Хуана, прогрес ШІ продовжується завдяки трьом активним законам масштабування:
- Переднавчання — початкова фаза, коли моделі ШІ вивчають патерни у великих обсягах даних.
- Післянавчання — тонке налаштування моделей за допомогою методів, як-от зворотний зв’язок від людини.
- Обчислення під час тестування — використовується під час фаз інференсу, що дозволяє моделям “обдумувати” відповіді більш глибоко.
За словами Хуана, сучасний суперчип Nvidia GB200 NVL72, представлений під час його виступу, забезпечує продуктивність у 30-40 разів вищу порівняно з попереднім H100. Це означає, що моделі ШІ, як OpenAI o3, з часом стануть доступнішими завдяки зниженню вартості обчислень.
Хуан зазначає, що Nvidia фокусується на створенні більш продуктивних чипів, оскільки це в довгостроковій перспективі знижує ціни. “Швидше обчислення — це пряме рішення для здешевлення інференсу”, — зазначив він.
Загалом, за словами Хуана, продуктивність чипів Nvidia сьогодні у 1,000 разів вища, ніж 10 років тому, і компанія не планує уповільнювати цей темп.