Голова NVIDIA Хуан Женьсюн: співпраця з DDN у сфері екстремального обчислення, модель DeepSeek R1 допомагає розвитку штучного інтелекту

Nvidia засновник Дженсен Хуанг Jensen Huang разом з генеральним директором компанії DDN Alex Bouzari глибоко обговорюють майбутній розвиток штучного інтелекту, починаючи від високоефективних обчислень HPC, корпоративних застосувань до цифрового близького подвійника Digital Twin, вплив штучного інтелекту є скрізь.

NVIDIA хотіла створити нову суперкомп'ютерну архітектуру у 2017 році, але потребувала більш ефективного способу обробки даних. Бузарі вважав, що традиційні моделі доступу до даних вже не придатні для використання, потрібна абсолютно нова AI-структура зберігання, яка може бути масштабована, має низьку затримку, розподілену, багатохмаркову, навіть дозволяє даним якомога менше рухатися, замінюючи їх інтермедійними даними (Metadata) для обробки інформації. Ця ідея тоді вважалася досить божевільною, але після 7 років наполегливої роботи вона нарешті стала реальністю.

Застосування штучного інтелекту штовхається вперед, розумний рівень даних стає ключовим

З поширенням застосування штучного інтелекту багато компаній більше не цікавляться лише тренуванням моделей, вони також потребують, щоб штучний інтелект швидко отримував інформацію під час реального застосування. Дженсен Хуанг вказує на те, що штучний інтелект не повинен розраховувати лише на великі дані під час тренування, але повинен мати змогу отримувати "корисну інформацію" під час застосування, а не сирі дані. Це саме те, що вирішує продукт Infinia від DDN, який може перетворювати сирі дані в ключову інформацію за допомогою Шару Інтелектуальних Даних (Data Intelligence Layer), що дозволяє штучному інтелекту працювати більш ефективно.

Ключовим елементом цієї структури є метадані (, тобто мітки та описи даних. Джен-Сун Хуанг пояснює, що метадані мають дуже високий рівень стиснення, що дозволяє швидко переміщати їх між різними системами, значно знижуючи витрати на обчислення та потреби у просторі для зберігання. Це не тільки полегшує роботу штучного інтелекту, але й дозволяє підприємствам швидше отримувати значення даних та підвищувати конкурентоспроможність.

Закон Мура сповільнюється, прискорені обчислення стають ключовими для розвитку штучного інтелекту

Закон Мура сповільнюється, прискорення обчислень стає ключем до розвитку штучного інтелекту. Протягом останніх 30 років потужність обчислень комп'ютерів стабільно зростала відповідно до закону Мура, проте протягом останніх 15 років цей тенденція зростання сповільнилася. Джен-Сун Хуанг зазначив, що паралельна архітектура GPU від NVIDIA дозволяє досягти максимальної потужності обчислень, що сприяє масштабному розвитку штучного інтелекту.

DDN Infinia поєднує в собі прискорене обчислення та механізми навчання штучного інтелекту, щоб дані більше не просто зберігалися, а автоматично навчалися та перетворювалися на корисну інформацію. Наприклад, у галузях медицини, фінансів, розумних міст та інших ця технологія може допомогти підприємствам швидко отримати ключові дані, щоб подальше підвищити можливості штучного інтелекту у процесі прийняття рішень.

Підприємство AI входить в еру цифрового клонування, Omniverse веде майбутнє

Від високоефективного обчислення )HPC( до підприємства штучного інтелекту, зараз штучний інтелект переходить на етап цифрового двійника )Digital Twin(, що ставить технологічну революцію, яку принесла платформа Omniverse від Nvidia.

Джен-Сун Хуанг наводить приклад, що раніше розробка ліків вимагала десятків мільярдів доларів і кілька років, а тепер завдяки Omniverse вчені можуть створювати цифрові клони ліків у віртуальному світі, швидко моделюючи різні формули та ефекти, значно скорочуючи час на дослідження. Крім того, Omniverse може бути застосований у виробництві, розумних містах та інших галузях, дозволяючи підприємствам вести моделювання та тестування в цифровому світі, що значно підвищує ефективність та точність.

Bouzari додає, ключовим для успіху Omniverse є розумний даних шар, підприємствам потрібно перетворити великий обсяг даних на цінну інформацію за допомогою штучного інтелекту, щоб дійсно використовувати переваги цифрового двійника.

AI входить в епоху агентства, підприємства матимуть працівника зі штучним інтелектом

Дженсен Хуанг зазначає, що в майбутньому компанії побудують власні )AI Agent( ШІ-агентів, які стануть експертами в різних відділах, здатними аналізувати дані, надавати рекомендації і навіть співпрацювати один з одним. Наприклад, штучний інтелект з управління ланцюгами поставок може обмінюватися інформацією з фінансовим ШІ, щоб забезпечити синхронізацію грошових потоків з виробничими графіками.

DDN Infinia - це важлива основа епохи AI-агентів, яка дозволяє швидкий доступ до ключових даних та їх аналіз, забезпечуючи можливість прийняття найкращих рішень AI-агентами.

Відкритий джерело штучного інтелекту прискорює розвиток, R1 робить штучний інтелект більш ефективним

Нещодавно DeepSeek випустив відкриту модель машинного навчання R1, яка викликала великий інтерес на ринку. Дженсен Хуанг зазначив, що це не означає, що попит на обчислення штучного інтелекту зменшиться, а навпаки, є ключовим для прискорення прогресу в галузі штучного інтелекту.

Минуле навчання AI раніше розділялося на переднє навчання )Попереднє навчання( та виведення )Висновок(, але зараз післянавчання AI )Післянавчання( стає все важливішим, для цього процесу потрібні значні обчислювальні ресурси. Поява моделі R1 дозволяє AI більш ефективно проводити виведення та підвищувати здатність агента AI приймати рішення.

Bouzari також зазначив, що платформи CUDA та NIMs від NVIDIA штовхають застосування штучного інтелекту в різних галузях, включаючи біологію, фінанси, автопілот та інші, тому агенти штучного інтелекту стануть скрізь.

Підприємствам слід створювати власний штучний інтелект та використовувати хмарний штучний інтелект

Підприємствам слід будувати власний штучний інтелект чи користуватися хмарним штучним інтелектом, відповідь полягає в поєднанні обох. Джен-Сун Хуанг вказує, що підприємства можуть спочатку користуватися хмарним штучним інтелектом, але якщо вони хочуть отримати конкурентну перевагу в певній галузі, вони все ще повинні розробляти власний штучний інтелект.

Наприклад, Nvidia створила власний штучний інтелект в областях проектування чіпів, управління ланцюгами поставок тощо, оскільки знання в цих областях неможливо отримати безпосередньо з штучного інтелекту загального призначення. Це також місце, де Infinia від DDN може відігравати ключову роль, дозволяючи підприємствам створювати власний штучний інтелект, що підвищує можливості в прийнятті рішень в області штучного інтелекту.

NVIDIA та DDN об'єдналися, щоб увійти в нову еру штучного інтелекту

У минулому обидві сторони співпрацювали в галузі HPC, але тепер вони впроваджуватимуть штучний інтелект у корпоративні програми, а в майбутньому просуватимуть технологію цифрових двійників. «Без DDN суперкомп'ютер Huida був би неможливий». Дженсен Хуанг дякує DDN за внесок у розвиток штучного інтелекту.

Але Бузарі вказав, що Нвідіа очолює введення штучного інтелекту в нову еру, і у майбутньому сторони продовжать поглиблювати співпрацю для просування застосування штучного інтелекту в галузі підприємництва та цифрового подвійня.

)AI Золота ера!Джен-Сун Хуанг розкриває, що NVIDIA прискорює навчання AI роботів, Omniverse разом з Cosmos утворюють найпотужнішу комбінацію(

Ця стаття NVIDIA CEO Дженсен Хуанг: співпраця з DDN для створення екстремальних обчислень, модель DeepSeek R1 допомагає просувати розвиток штучного інтелекту, як ніколи раніше, з'явилася на ChainNews ABMedia.