Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, collabore avec DDN pour créer un calcul extrême, le modèle DeepSeek R1 stimule le développement de l'IA

Nvidia, le fondateur Jensen Huang, et le PDG de DDN, Alex Bouzari, ont exploré en profondeur l'avenir de l'IA le 21/02, de la HPC à l'entreprise et au jumeau numérique, l'IA a une influence omniprésente.

En 2017, NVIDIA voulait créer une nouvelle architecture de supercalculateur, mais avait besoin d'un mode de traitement des données plus efficace. Bouzari a estimé que le modèle traditionnel d'accès aux données était obsolète, qu'il fallait une nouvelle architecture de stockage IA, extensible, à faible latence, distribuée, multi-cloud, et même permettant de minimiser les déplacements de données en utilisant des métadonnées intermédiaires (Metadata) pour traiter les informations. Cette idée était considérée comme folle à l'époque, mais après 7 ans d'efforts, elle est finalement devenue réalité.

L'explosion de l'application de l'IA, la couche de données intelligentes devient la clé

Avec l'explosion de l'application de l'IA, de nombreuses entreprises ne se soucient plus seulement de la formation des modèles, mais ont également besoin que l'IA puisse accéder rapidement aux informations lors de son application pratique. Jen-Hsun Huang souligne que l'IA ne doit pas seulement dépendre des énormes données lors de la formation, mais doit être capable d'obtenir des "informations utiles" lors de son application, et non pas seulement des données brutes. C'est précisément le problème résolu par le produit Infinia lancé par DDN, qui peut convertir les données brutes en informations clés grâce à la couche d'intelligence des données Data Intelligence Layer, permettant à l'IA de fonctionner de manière plus efficace.

La clé de cette architecture réside dans les métadonnées (, c'est-à-dire les étiquettes et descriptions des données. Jen-Hsun Huang explique que les métadonnées ont un taux de compression extrêmement élevé, ce qui permet un déplacement rapide entre les différents systèmes, réduisant considérablement les coûts de calcul et les besoins en espace de stockage. Cela non seulement améliore le fonctionnement de l'IA, mais permet également aux entreprises d'exploiter plus rapidement la valeur des données, renforçant ainsi leur compétitivité.

La loi de Moore ralentit, l'accélération du calcul devient essentielle au développement de l'IA

La loi de Moore ralentit et l'accélération du calcul devient la clé du développement de l'IA. Au cours des 30 dernières années, la puissance de calcul des ordinateurs a augmenté de manière stable avec la loi de Moore, mais au cours des 15 dernières années, cette tendance à la croissance s'est ralentie. Jen-Hsun Huang a déclaré que l'architecture de calcul parallèle GPU de NVIDIA permet d'atteindre des capacités de calcul extrêmes, ce qui permet le développement à grande échelle de l'IA.

Infinia de DDN combine calculs accélérés et mécanismes d'apprentissage automatique pour que les données ne soient plus seulement stockées, mais puissent également apprendre automatiquement et se transformer en informations exploitables. Par exemple, dans des domaines tels que la santé, la finance, les villes intelligentes, cette technologie peut aider les entreprises à obtenir rapidement des données clés, améliorant ainsi davantage les capacités de prise de décision de l'IA.

Les entreprises entrent dans l'ère de la numérisation de l'IA, Omniverse guide l'avenir

Du calcul haute performance )HPC( à l'IA d'entreprise, l'IA entre maintenant dans la phase de jumeau numérique )Digital Twin(, apportant ainsi une révolution technologique grâce à la plateforme Omniverse de NVIDIA.

Jensen Huang, par exemple, a déclaré que le développement de médicaments nécessitait auparavant des milliards de dollars et plusieurs années, mais grâce à Omniverse, les scientifiques peuvent créer des doubles numériques de médicaments dans un monde virtuel, simuler rapidement diverses formules et effets, et raccourcir considérablement le temps de développement. De plus, Omniverse peut également être utilisé dans des domaines tels que la fabrication et les villes intelligentes, permettant aux entreprises de simuler et de tester dans le monde numérique, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision.

Pour Bouzari, la clé du succès d'Omniverse réside dans la couche de données intelligentes, les entreprises doivent convertir une grande quantité de données en informations précieuses grâce à l'IA pour véritablement tirer parti des avantages du jumeau numérique.

L'IA entre dans l'ère des agents, les entreprises auront des employés IA

Jensen Huang a souligné que les entreprises construiront à l'avenir leur propre agent IA, l'Agent IA ), qui deviendra un expert dans chaque département, capable d'analyser des données, de fournir des recommandations, voire de collaborer les uns avec les autres. Par exemple, l'IA de gestion de la chaîne d'approvisionnement peut échanger des informations avec l'IA financière pour garantir la synchronisation des flux de trésorerie et des plans de production.

Infinia de DDN est la base importante de cette ère des agents IA, ce qui permet à l'IA d'accéder rapidement et d'analyser les données clés pour garantir que les agents IA offrent les meilleures décisions.

L'open source accélère le développement de l'IA, R1 rend l'IA plus efficace

Récemment, DeepSeek a publié le modèle d'inférence AI open source R1, ce qui a suscité une attention considérable sur le marché. Jensen Huang a déclaré que cela ne signifie pas que la demande de calcul AI diminuera, mais plutôt que c'est un élément clé pour accélérer le progrès de l'AI.

Dans le passé, l'entraînement de l'IA était divisé en pré-entraînement (Pre-training) et en inférence (Inference), mais maintenant l'entraînement ultérieur de l'IA (Post-training) devient de plus en plus important, ce processus nécessite des ressources de calcul importantes. L'émergence du modèle R1 permet à l'IA d'effectuer des inférences de manière plus efficace et d'améliorer la capacité de prise de décision des agents IA.

Bouzari a également mentionné que les plates-formes CUDA et NIMs de Huida favorisent l’application de l’IA dans divers secteurs, notamment les sciences de la vie, la finance, la conduite intelligente, etc., et que les agents d’IA seront omniprésents à l’avenir.

Les entreprises devraient construire elles-mêmes l'IA et utiliser l'IA cloud

Les entreprises devraient-elles construire leur propre IA ou utiliser une IA basée sur le cloud, la réponse est les deux. Jensen Huang souligne que les entreprises peuvent commencer par utiliser une IA basée sur le cloud, mais si elles veulent avoir un avantage concurrentiel dans un domaine spécifique, elles doivent toujours développer une IA personnalisée.

Par exemple, NVIDIA a développé sa propre IA dans des domaines tels que la conception de puces et la gestion de la chaîne d'approvisionnement, car ces connaissances ne peuvent pas être directement obtenues à partir de l'IA publique dans le cloud. C'est également là que l'Infinia de DDN joue un rôle crucial, permettant aux entreprises de créer leur propre couche d'intelligence artificielle, améliorant ainsi les capacités de prise de décision en matière d'IA.

NVIDIA et DDN s'associent pour entrer dans la nouvelle ère de l'IA

Dans le passé, les deux parties ont collaboré dans le domaine de l'HPC, et maintenant elles introduisent l'IA dans les applications d'entreprise, et à l'avenir, elles promouvront encore plus la technologie de duplication numérique. «Sans DDN, les supercalculateurs de Nvidia ne pourraient pas être réalisés.» Jen-Hsun Huang remercie DDN pour sa contribution au développement de l'IA.

Quant à Bouzari, il a déclaré que NVIDIA mène l'IA dans une nouvelle ère, et les deux parties continueront à approfondir leur coopération pour promouvoir l'application de l'IA dans les entreprises et le domaine de la digitalisation.

(AI L'âge d'or ! Jensen Huang révèle que Nvidia propulse l'entraînement des robots AI, Omniverse associé à Cosmos forme la combinaison la plus puissante)

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