Nvidia- Ankündigungen auf der Computex Taipei aufgeschlüsselt

In einer Keynote, die auf der jüngsten Computex-Taipei-Konferenz mit elektrisierenden Enthüllungen gespickt war, enthüllte Nvidias CEO, Jensen Huang, offiziell die Grace-Hopper-Plattform. Diese innovative Kombination aus dem energiesparenden Nvidia (NVDA ) -Grace-CPU und dem leistungsstarken Nvidia-H100-Tensor-Core-GPU markiert einen neuen Horizont in der Funktionalität von künstlicher Intelligenz auf Unternehmensebene.

Vorstellung von Grace Hopper und DGX GH200

Dieses umfassende AI-Modul war nicht die einzige bemerkenswerte Ankündigung, die Huang gemacht hat. Der DGX GH200, ein leistungsstarker AI-Supercomputer, hat ebenfalls die Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Mit außergewöhnlichen Speicherfähigkeiten kann dieser Supercomputer bis zu 256 Nvidia-Grace-Hopper-Superchips in einer Größe von typischen Rechenzentren beherbergen.

Der DGX GH200 ist wirklich ein Kraftpaket, das eine Leistung von einer Exaflop liefert und über 144 Terabyte gemeinsam genutzten Speichers verfügt. Dies übertrifft seine Vorgängermodelle um einen Faktor von 500, wodurch Entwickler komplexe Sprachmodelle für Next-Generation-KI-Chatbots erstellen, fortschrittliche Algorithmen für Empfehlungssysteme entwickeln und komplexe Graph-Neural-Netzwerke aufbauen können, die für Betrugsbekämpfung und Datenanalyseaufgaben von entscheidender Bedeutung sind. Wie Huang erläuterte, haben Tech-Führer wie Google Cloud, Meta und Microsoft (MSFT ) bereits begonnen, die Fähigkeiten des DGX GH200 für ihre generativen KI-Workloads zu nutzen.

“DGX-GH200-KI-Supercomputer integrieren Nvidias fortschrittlichste beschleunigte Rechen- und Netzwerktechnologien, die die Grenzen der KI erweitern”, betonte Huang.

Nvidia Avatar Cloud Engine (ACE) für Spiele

In einer bedeutenden Ankündigung, die Spieleentwickler in den Mittelpunkt rückte, enthüllte Huang die Nvidia Avatar Cloud Engine (ACE) für Spiele. Dieser Foundry-Service ermöglicht es Entwicklern, maßgeschneiderte KI-Modelle für Sprache, Konversation und Animation zu erstellen und bereitzustellen. Das ACE-Tool ermöglicht es nicht spielbaren Charakteren, an Konversationen teilzunehmen und auf Anfragen mit kontinuierlich sich entwickelnden lebendigen Persönlichkeiten zu antworten.

Dieses robuste Toolkit umfasst wichtige KI-Grundmodelle wie Nvidia Riva für Spracherkennung und Transkription, Nvidia NeMo für die Erstellung benutzerdefinierter Antworten und Nvidia Omniverse Audio2Face, um diese Antworten zu animieren.

Nvidia und Microsofts gemeinsame Bemühungen

Die Keynote beleuchtete auch Nvidias neue Partnerschaft mit Microsoft, um den Aufstieg der generativen KI auf Windows-PCs zu fördern. Diese Zusammenarbeit wird verbesserte Tools, Frameworks und Treiber entwickeln, um den KI-Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess auf PCs zu vereinfachen.

Das gemeinsame Vorhaben wird die installierte Basis von über 100 Millionen PCs mit RTX-GPUs mit Tensor-Kernen erweitern und die Leistung von über 400 KI-beschleunigten Windows-Anwendungen und Spielen verbessern.

Generative KI und digitale Werbung:

Laut Huang erstreckt sich das Potenzial der generativen KI auch auf den Bereich der digitalen Werbung. Nvidia hat sich mit WPP, einem Marketing-Dienstleister, zusammengetan, um auf der Omniverse-Cloud-Plattform einen innovativen Content-Engine zu entwickeln.

Dieser Engine verbindet kreative Teams mit 3D-Design-Tools wie Adobe Substance 3D, um digitale Zwillinge von Kundenprodukten innerhalb der Nvidia-Omniverse zu erstellen. Durch den Einsatz von GenAI-Tools, die von Nvidia Picasso angetrieben und auf verantwortungsvoll beschafften Daten trainiert werden, können diese Teams nun virtuelle Szenen schnell generieren. Diese revolutionäre Fähigkeit ermöglicht es WPP-Kunden, eine Vielzahl von Anzeigen, Videos und 3D-Erfahrungen zu produzieren, die für globale Märkte und auf jedem Webgerät zugänglich sind.

Digitale Revolution in der Fertigung

Einer von Nvidias Hauptschwerpunkten war die Fertigung, eine riesige Branche im Wert von 46 Billionen Dollar, die aus etwa 10 Millionen Fabriken besteht. Huang zeigte, wie Elektronikhersteller wie Foxconn Industrial Internet, Innodisk, Pegatron, Quanta und Wistron Nvidia-Technologien nutzen. Durch die Übernahme digitaler Workflows kommen diese Unternehmen ihrem Ziel, vollständig digitale Smart-Factories zu werden, immer näher.

“Die größten Branchen der Welt erstellen physische Dinge. Indem wir sie zunächst digital erstellen, können wir Milliarden sparen”, erklärte Huang.

Die Integration von Omniverse und generativen KI-APIs hat es diesen Unternehmen ermöglicht, Brücken zwischen Design- und Fertigungstools zu bauen und digitale Zwillinge ihrer Fabriken zu erstellen – digitale Zwillinge. Darüber hinaus nutzen sie Nvidia Isaac Sim, um Roboter zu simulieren und zu testen, und Nvidia Metropolis – ein Framework für maschinelles Sehen – für automatisierte optische Inspektion. Nvidias neuestes Angebot, Nvidia Metropolis für Fabriken, ebnet den Weg für die Erstellung benutzerdefinierter Qualitätskontrollsysteme, die Herstellern einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und es ihnen ermöglichen, fortschrittliche KI-Anwendungen zu entwickeln.

Errichtung von Nvidia Helios und Einführung von Nvidia MG

Darüber hinaus enthüllte Nvidia den laufenden Bau des atemberaubenden KI-Supercomputers Nvidia Helios. Der Helios soll später in diesem Jahr in Betrieb genommen werden und vier vernetzte DGX-GH200-Systeme mit Nvidia-Quantum-2-InfiniBand-Netzwerktechnologie nutzen, die eine Bandbreite von bis zu 400 Gb/s bietet. Dies wird den Datenfluss für das Training von groß angelegten KI-Modellen dramatisch steigern.

Als Ergänzung zu diesen bahnbrechenden Entwicklungen stellte Nvidia die Nvidia-MGX-Referenzarchitektur vor, die es Systemherstellern ermöglicht, eine Vielzahl von Serverkonfigurationen für KI-, HPC- und Nvidia-Omniverse-Anwendungen kostengünstig und effizient zu erstellen.

Mit der MGX-Architektur können Hersteller standardisierte CPUs und beschleunigte Server mit modularen Komponenten entwickeln. Diese Konfigurationen unterstützen eine Vielzahl von GPUs, CPUs, Datenverarbeitungseinheiten (DPUs) und Netzwerkadaptern, einschließlich x86- und Arm-Prozessoren. MGX-Konfigurationen können in luft- und flüssigkeitsgekühlten Gehäusen untergebracht werden. QCT und Supermicro führen die MGX-Designs an, während andere bedeutende Unternehmen wie ASRock Rack, ASUS, GIGABYTE und Pegatron erwartet werden, diesem Beispiel zu folgen.

Revolutionierung der 5G-Infrastruktur und Cloud-Netzwerke

Huang kündigte eine Reihe von Partnerschaften an, die darauf abzielen, die 5G-Infrastruktur und Cloud-Netzwerke zu revolutionieren. Eine bemerkenswerte Partnerschaft mit einem japanischen Telekommunikationsgiganten wird Nvidias Grace-Hopper- und BlueField-3-DPU-Technologien innerhalb modulare MGX-Systeme nutzen, um ein verteiltes Netzwerk von Rechenzentren zu entwickeln.

Indem die Rechenzentren Nvidia-Spektrum-Ethernet-Switches integrieren, werden sie die präzise Zeitsteuerung ermöglichen, die vom 5G-Protokoll benötigt wird, was zu verbesserter Spektraleffizienz und geringerem Energieverbrauch führt. Die Plattform bietet ein großes Potenzial für eine Vielzahl von Anwendungen, darunter autonomes Fahren, KI-Fabriken, erweiterte und virtuelle Realität, Computer-Vision und digitale Zwillinge.

Darüber hinaus stellte Huang die Nvidia-Spectrum-X vor, eine Netzwerkplattform, die darauf ausgelegt ist, die Leistung und Effizienz von Ethernet-basierten KI-Clouds zu steigern. Durch die Kombination von Spectrum-4-Ethernet-Switches mit BlueField-3-DPUs und Software bietet Spectrum-X eine Steigerung der KI-Leistung und Energieeffizienz um 1,7. Große Systemhersteller wie Dell Technologies (DELL ), Lenovo und Supermicro bieten bereits Nvidia-Spectrum-X, Spectrum-4-Switches und BlueField-3-DPUs an.

Errichtung eines generativen KI-Supercomputing-Zentrums

Nvidia geht auch massive Schritte, um generative KI-Supercomputing-Zentren weltweit zu errichten. Bemerkenswerterweise errichtet das Unternehmen Israel-1, einen hochmodernen Supercomputer, in seinem lokalen Rechenzentrum in Israel. Dieser Supercomputer soll lokale Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen vorantreiben.

Und in Taiwan sind derzeit zwei neue Supercomputer in Entwicklung: Taiwania 4 und Taipei-1. Diese Ergänzungen versprechen, lokale Forschungs- und Entwicklungsinitiativen erheblich zu stärken und Nvidias Engagement für die Förderung der Grenzen von KI und Supercomputing auf der ganzen Welt zu unterstreichen.