Nvidia: 30 лет на передовой технологий

Статьи по этой теме

Применение технологий NVIDIA в игровой индустрии

Современные видеоигры становятся все более реалистичными и захватывающими благодаря использованию передовых технологий. Одной из ключевых компаний, которая является лидером в области…

Применение технологий NVIDIA в профессиональной визуализации

Современный мир становится все более цифровым, и профессиональная визуализация играет важную роль в различных отраслях, таких как архитектура, инженерия, медицина и дизайн. Одной из ключевых…

Применение технологий NVIDIA в области высокопроизводительных вычислений

Современный мир находится в постоянном движении к улучшению и оптимизации процессов. Одной из сфер, которая требует постоянного развития и совершенствования, является область…

Применение технологий NVIDIA в автомобильной промышленности

Современные автомобили становятся все более технологичными и умными. Они оснащаются различными системами помощи водителю, электроникой для управления двигателем и другими инновационными…

Основные продукты и технологии NVIDIA

Компания NVIDIA является одним из лидеров в области разработки графических процессоров и вычислительных платформ. Она была основана в 1993 году и на сегодняшний день представляет собой…

Сравнение NVIDIA с другими производителями графических процессоров

Графические процессоры (GPU) являются неотъемлемой частью современных компьютеров и мобильных устройств. Они отвечают за обработку графики, включая видео, игры, 3D моделирование и другие…

Влияние NVIDIA на развитие компьютерных игр

Компьютерные игры являются одной из самых популярных форм развлечения в современном мире. С каждым годом они становятся все более реалистичными и захватывающими, привлекая миллионы геймеров по…

Роль NVIDIA в развитии искусственного интеллекта

NVIDIA – это технологическая компания, которая специализируется на производстве графических процессоров (GPU). За последние годы она стала одним из ключевых игроков в области искусственного…

Будущее NVIDIA: перспективы развития и новые технологии

NVIDIA – одна из ведущих компаний в области производства графических процессоров и систем искусственного интеллекта. Она уже многие годы доминирует на рынке видеокарт, но ее амбициозные планы…

Nvidia GeForce30 series

Pocket-lint

The GeForce30 series succeeded the 20 series in 2020 and unfortunately became most well-known for simply being impossible to get hold of due to the silicone shortage.

Still, the Nvidia RTX 3080 was meant to retail for $699 making it much more affordable than the previous generations flagship and the series bought significant improvements too.

The flagship GeForce RTX 3090 Ti announced in March 2022 packed 10,752 CUDA cores, 78 RT-TFLOPs, 40 Shader-TFLOPs and 320 Tensor-TFLOPs of power. This powerful beast was also noted to be power-hungry, requiring at least 850 watts of power meaning you’d likely need a 1,000-watt PSU to run it.

Глубокое обучение

Графические процессоры Nvidia используются в глубоком обучении и ускоренной аналитике благодаря API CUDA от Nvidia, который позволяет программистам использовать большее количество ядер, имеющихся в графических процессорах, для распараллеливания операций BLAS, которые широко используются в алгоритмах машинного обучения . Они были включены во многие автомобили Tesla до того, как Илон Маск объявил на Дне автономии Tesla в 2019 году, что теперь компания разработала собственный SoC и полностью автономный компьютер и перестанет использовать оборудование Nvidia для своих автомобилей. Эти графические процессоры используются исследователями, лабораториями, технологическими компаниями и корпоративными компаниями. В 2009 году Nvidia была вовлечена в так называемый «большой взрыв» глубокого обучения, «поскольку нейронные сети глубокого обучения были объединены с графическими процессорами (GPU) Nvidia». В том году Google Brain использовал графические процессоры Nvidia для создания глубоких нейронных сетей, способных к машинному обучению, где Эндрю Нг определил, что графические процессоры могут увеличить скорость систем глубокого обучения примерно в 100 раз.

DGX

DGX — линейка суперкомпьютеров от Nvidia.

В апреле 2016 года Nvidia выпустила DGX-1 на основе кластера из 8 графических процессоров, чтобы улучшить способность пользователей использовать глубокое обучение, объединив графические процессоры со встроенным программным обеспечением для глубокого обучения. Компания также разработала виртуальные машины на базе графического процессора Nvidia Tesla K80 и P100, которые доступны через Google Cloud , которое Google установила в ноябре 2016 года. Microsoft добавила серверы с графическим процессором в предварительное предложение своей серии N на базе Tesla K80 от Nvidia, каждая из которых содержит 4992 процессора. ядра. Позже в том же году был произведен экземпляр P2 AWS с использованием до 16 графических процессоров Nvidia Tesla K80. В том же месяце Nvidia объединилась с IBM для создания программного пакета, который расширяет возможности Watson в области искусственного интеллекта , под названием IBM PowerAI. Nvidia также предлагает собственный комплект для разработки программного обеспечения NVIDIA Deep Learning. В 2017 году графические процессоры были также запущены в Riken Center for Advanced Intelligence Project для Fujitsu . Технология глубокого обучения компании привела к увеличению ее доходов в 2017 году.

В мае 2018 года исследователи из отдела искусственного интеллекта Nvidia осознали возможность того, что робот может научиться выполнять работу, просто наблюдая за человеком, выполняющим ту же работу. Они создали систему, которая после непродолжительной доработки и тестирования уже может использоваться для управления универсальными роботами следующего поколения. Помимо производства графических процессоров, Nvidia предоставляет исследователям и ученым возможности параллельной обработки, которые позволяют им эффективно запускать высокопроизводительные приложения.

What is Nvidia?

Nvidia Corporation is a technology company known for designing and manufacturing graphics processing units (GPUs). The company was founded in 1993 by Jen-Hsun «Jensen» Huang, Curtis Priem and Chris Malachowsky and is headquartered in Santa Clara, Calif.

Nvidia’s founders believed that for computer graphics to advance, a dedicated GPU would be needed. Previously, computer games were entirely CPU-based. However, gaming technology was advancing, slowly moving to Windows from MS-DOS. Graphics, especially 3D graphics, were reliant on considerable floating-point math processing, and the math coprocessor in the CPU was simply not enough.

Since establishing itself as the premier graphics chip provider for gaming, Nvidia has expanded into high-performance computing (HPC) and artificial intelligence (AI). The same gaming processors are used but repurposed for those different computational tasks.

Легендарные GPU Nvidia: от самых первых до современных

История Nvidia началась с выхода GPU NV1 в 1995 году. Этот GPU имел ряд инновационных функций, например, поддержку 3D-графики и видеоускорение. NV1 был предназначен для использования в домашних компьютерах и игровых консолях.

В 1998 году Nvidia выпустила GPU GeForce 256, который считается одним из самых значимых GPU в истории компании. GeForce 256 стал первым GPU с поддержкой аппаратного ускорения T&L (трансформации и освещения), что позволило значительно улучшить графику и реалистичность игр.

За последующие годы Nvidia выпустила множество других важных моделей GPU, включая GeForce2, GeForce3, GeForce4 и GeForceFX. Все эти модели продолжали улучшать графику и добавлять новые функции.

С появлением игр с поддержкой DirectX 9 компания выпустила GPU серии GeForce6, который стал первым совместно разработанным с Microsoft DirectX 9 GPU. GeForce6 был существенным улучшением по сравнению с предыдущими моделями, поддерживая более реалистичную графику и более высокую производительность.

Сейчас компания Nvidia предлагает множество различных моделей GPU, включая GeForce RTX, GeForce GTX и Quadro. Эти модели имеют высокую производительность и поддерживают передовые технологии, такие как трассировка лучей и глубокое обучение.

В заключение, Nvidia – компания с богатой историей разработки и выпуска легендарных GPU. От самых первых моделей до современных, они продолжают положительно влиять на индустрию графики и игровые технологии.

Влияние Nvidia GeForce на игровую индустрию:

С момента появления Nvidia GeForce графические карты от компании стали неотъемлемой частью игровой индустрии. Чрезвычайно мощные и производительные карты, давали возможность разработчикам создавать впечатляющие визуальные эффекты и реалистичную графику, которая доселе была недостижимой.

Благодаря Nvidia GeForce, игры стали более привлекательными и захватывающими. Игроки получили возможность окунуться в удивительные виртуальные миры, где каждая деталь была воссоздана с высочайшей точностью. Реалистичная графика, потрясающие спецэффекты и плавная анимация сделали игровые проекты еще более увлекательными и насыщенными.

Кроме того, Nvidia GeForce также повлияла на развитие игровой индустрии в целом. Развитие графических технологий открыло новые возможности для создания удивительных игровых миров. Разработчики получили свободу действий и могли реализовывать свои идеи с помощью высококачественной графики. Это привело к возникновению новых жанров игр и инновационных подходов к игровой механике.

В то же время, Nvidia GeForce способствовала росту требований к компьютерам для игр. Старые графические карты перестали быть пригодными для запуска современных игр, и игрокам приходилось обновлять свои системы. Это стимулировало спрос на новые компьютерные компоненты, включая графические карты, и способствовало развитию самих производителей.

Выгоды для игровой индустрии	Недостатки для игровой индустрии
Улучшенная графика и визуальные эффекты	Необходимость обновления аппаратного обеспечения
Возможность создания более реалистичных игровых миров
Развитие новых жанров и инновационных идей

Расширение сфер деятельности: наука, облака, ИИ

Хотя видеоигры и графика по-прежнему остаются важнейшим направлением для Nvidia, со временем компания значительно расширила области применения своих технологий.

Ускоренные вычисления на GPU от Nvidia нашли применение в научных исследованиях, помогая моделировать сложные физические и химические процессы. Технологии компании стали использоваться в дата-центрах и системах облачных вычислений, обеспечивая высокую производительность.

Однако по-настоящему революционным стало применение графических процессоров Nvidia для задач искусственного интеллекта и машинного обучения. Ускоренные вычисления позволяли эффективно тренировать нейросети на больших наборах данных, открывая новую эру в развитии ИИ.

Компания установила тесное сотрудничество с исследовательскими лабораториями и стартапами по всему миру, помогая им реализовывать самые смелые проекты в области ИИ. Так, несколько лет назад Nvidia поставила свой первый суперкомпьютер с ИИ лаборатории OpenAI, которая в конце 2022 года поразила мир своей моделью ChatGPT.

Без технологий Nvidia ни один из проектов OpenAI не был бы возможен. И сегодня Nvidia фактически является движущей силой бурно развивающейся отрасли ИИ.

Архитектура NVIDIA Maxwell

В 2014 году появилась архитектура NVIDIA Maxwell, ее графические процессоры 10-го поколения. Как они объяснили в своей технической документации, в основе этих графических процессоров лежит «исключительная энергоэффективность и исключительная производительность на потребляемый ватт», и именно поэтому NVIDIA ориентировала это поколение на системы с ограниченным энергопотреблением, такие как мини-ПК и ноутбуки.

Главное решение состояло в том, чтобы отказаться от подхода Кеплера к SMX и вернуться к философии Ферми о работе с искаженными носителями. Таким образом, впервые в своей истории SMM имеет меньше ядер, чем его предшественник с «всего» 128 ядрами. Регулировка количества сердечников к размеру основы улучшила структуру матрицы, что привело к значительной экономии занимаемого пространства и потребляемой энергии.

Второе поколение Maxwell значительно улучшило производительность, сохранив энергоэффективность первого поколения. Поскольку литографический процесс по-прежнему застопорился до 28 нм, инженеры NVIDIA не могли полагаться на миниатюризацию транзисторов для повышения производительности, но меньшее количество ядер на SMM уменьшало их размер, позволяя им соответствовать большему количеству SMM. в тот же день. Maxwell Gen 2 содержит вдвое больше СММ, чем Кеплер, и его площадь увеличена только на 25%.

В списке улучшений мы также должны упомянуть более упрощенную логику планирования, которая уменьшила избыточный пересчет решений по планированию, что уменьшило задержку вычислений, чтобы обеспечить лучшую занятость деформаций. Часы памяти также были увеличены в среднем на 15%.

Диаграмма чипа GM200, которую мы видим выше, почти начинает ранить глаз, верно? Это матрица, которая включала в себя GTX 980 Ti с 3072 ядрами в 24 SMM и обеспечивала общую мощность 6,060 GLOP.

Слайд 11АкционерыНа 2018 год компанией было выпущено 945 миллионов обыкновенных акций, имеющих

1 голос. С 1999 года компания 4 раза проводила дробление акций:

в 2000, 2001 и 2006 году бумаги дробились в соотношении 2 к 1, в 2007 году «сплит» был проведён в соотношении 3 к 2Компании принадлежат 35,9 % её акций, 61,4 % находятся в обращении на бирже NASDAQ. Крупнейшими держателями акций являются Fidelity Management & Research Co. (7,94 %), The Vanguard Group (7,14 %), BlackRock Fund Advisors (4,46 %), SSgA Funds Management (3,87 %), основатель компании Дженсен Хуанг (3,6 %), T. Rowe Price Associates, Inc. (1,81 %), JPMorgan Investment Management, Inc. (1,3 %), Geode Capital Management (1,29 %) и Jennison Associates (1,16 %).

NVIDIA: новейшие разработки и технологии

Одним из ключевых достижений NVIDIA является разработка графической технологии RTX, которая позволяет в реальном времени отображать лучистый трассировки лучей. Это открывает новые возможности в области компьютерной графики и визуализации, приближая ее к фотореалистичности.

Кроме того, NVIDIA использует свои технологии для разработки систем искусственного интеллекта. Например, NVIDIA DGX-1 является нейронной сетью нового поколения, способной выполнять сложные задачи глубокого обучения. Это включает в себя распознавание образов, анализ данных и автономную навигацию.

С помощью своих продуктов и технологий, NVIDIA также активно участвует в разработке автономных транспортных средств. Технология NVIDIA DRIVE позволяет создавать умные автомобили, которые могут распознавать окружающую среду, принимать решения и безопасно перемещаться по дорогам.

В области научных и медицинских исследований, NVIDIA сотрудничает с учеными и специалистами со всего мира, предоставляя им доступ к своим мощным графическим процессорам. Это позволяет ускорить процесс обработки данных и сделать существенный вклад в различные области, включая генетику и биоинформатику.

Новейшие разработки и технологии, представленные компанией NVIDIA, позволяют не только улучшить качество компьютерной графики, но и значительно ускорить обработку данных и решать сложные задачи искусственного интеллекта. Благодаря своим инновациям, NVIDIA продолжает быть одним из ведущих игроков на рынке вычислительной техники и разработок.

Nvidia — Future Plans

Nvidia is well-known for its over-the-top graphics processing units, which are popular among serious gamers all over the world. While gaming continues to account for the majority of the company’s income, the landscape is shifting. High-tech will be the driving force behind Nvidia’s future.

The gaming sector has been rising, thanks in part to the incredible popularity of Esports and the rising quality of video games, according to Nvidia executives. Nvidia, as the leading supplier of graphics cards, has reaped the benefits of the market’s expansion. Gaming revenue has risen from $4.06 billion in fiscal 2017 to $5.52 billion in fiscal 2020, according to the company.  The gaming industry is expected to grow tremendously by 2025. Esports will continue to grow in popularity, and the quality of video games is expected to improve even faster. This is partly due to Nvidia’s RTX GPUs, which started shipping in late 2018.

Финансовое положение корпорации

Производитель графических решений NVIDIA опубликовал отчёт о работе во втором квартале 2016 финансового года. Доходы компании ощутимо выросли, спровоцировав рост её котировок до рекордного значения. За трёхмесячный отчётный период, завершившийся 31 июля 2016 года, выручка NVIDIA составила $1,43 млрд, что на 24 % больше, чем годом ранее. Чистая прибыль за это время подскочила почти в десять раз — с 26 до 253 млн долларов.

В пересчёте на одну акцию NVIDIA прибыль достигла 40 центов, тогда как аналитики, на которых ссылается агентство Bloomberg, ожидали показатель на уровне 38 центов при продажах в размере $1,35 млрд.

В мае–июне 2016 года выручка подразделения NVIDIA, отвечающего за выпуск игровых продуктов, повысилась на 18,3 % в сравнении с аналогичным периодом прошлого года, составив $781 млн.

Квартальная выручка в автомобильном бизнесе, который охватывает процессоры Tegra и операционную систему Drive, увеличилась с 71 до 119 млн долларов. В подразделении, специализирующемся на изготовлении графических ускорителей для дата-центров, выручка удвоилась до $151 млн. После публикации квартальных итогов акции NVIDIA подорожали более чем на 4 % и достигли отметки в $62 в ходе электронных торгов после закрытия биржи в четверг, 11 августа 2016 года.

• Спорные проблемы смутного времени кратко

    

• Генетическая зависимость природных катастроф кратко

    

• Сущность и назначение государства кратко

    

• Откуда произошел новый год кратко

    

• Лечение при отравлении угарным газом кратко

What is the history of Nvidia?

When Nvidia was first created, the competition in its field was fierce. Alongside ATI Technologies, Chips & Technology, S3 Graphics and 3Dfx, it was only one of the many tech companies that offered similar services in the GPU manufacturing field. However, around 1999, Nvidia released the GeForce card, a particular brand of GPUs, and broke into a more advanced 3D graphics manufacturing field. Up until today, there have been 18 versions of it, and the only other competitor today is AMD’s Radeon GPUs.

This led to the company winning a contract to develop graphics hardware for Microsoft’s Xbox console.

In 2006, ATI was bought by AMD while Nvidia was working on new developments of its GPU technology. Around the same time, it developed compute unified device architecture (CUDA), which was a new coding language used for programming GPUs. CUDA was revolutionary: it allowed programmers to write large parallel programs to make simulations more efficient, alongside other kinds of visualisations that process big amounts of data. Today, many universities worldwide teach CUDA courses.

When Nvidia released the Tegra line of systems-as-a-chip (SoC), which combined an Arm CPU with an Nvidia GPU, it marked another important development. While at first it was mostly utilised by carmakers for in-dash systems, Nintendo purchased it in 2017 for its Switch console.

Content from our partners

How businesses can thrive in the age of generative AI

AI is transforming efficiencies and unlocking value for distributors

Collaboration along the entire F&B supply chain can optimise and enhance business

Apart from new inventions and creations, Nvidia is also known for acquiring other companies, including its rival 3Dfx in 2002 and Hybrid Graphics in 2006. One of the most noteworthy purchases happened in 2019 when Nvidia bought Mellanox Technologies for an alleged $7bn to benefit from its more advanced data processing units (DPUs).

Today, its revenue reached $26.9bn, and Nvidia has officially established itself in the tech manufacturing environment.

Графические процессоры Nvidia и их польза в разных сферах

Одной из основных областей, где графические процессоры Nvidia проявляют себя, является научные исследования. Благодаря своей высокой производительности и параллельной архитектуре, эти устройства способны обрабатывать большие объемы данных и выполнять сложные вычисления в реальном времени. Использование графических процессоров в научных исследованиях позволяет ускорить процесс обработки данных, снизить время вычислений и получить более точные результаты.

Еще одной сферой, где графические процессоры Nvidia нашли применение, является искусственный интеллект и машинное обучение. Глубокие нейронные сети, которые используются в этих областях, требуют большой вычислительной мощности для обработки огромных объемов данных. Графические процессоры Nvidia обладают необходимой производительностью и эффективностью для выполнения сложных операций связанных с искусственным интеллектом.

В игровой индустрии графические процессоры Nvidia занимают особое место. Они обеспечивают потрясающую графику высокого качества и позволяют создавать реалистичные визуальные эффекты. Благодаря своей мощности и производительности, они позволяют играть в самые требовательные компьютерные игры на максимальных настройках графики.

Однако графические процессоры Nvidia находят применение не только в научных и игровых сферах. Они также широко используются в криптографии, медицинском оборудовании, конструировании и архитектуре, финансовой аналитике и многих других областях.

Благодаря высокой эффективности и мощности, графические процессоры Nvidia стали незаменимыми инструментами во многих сферах. Они увеличивают скорость вычислений, обрабатывают большие объемы данных и позволяют получать более точные результаты. На сегодняшний день компания Nvidia продолжает инновационную работу над улучшением графических процессоров, чтобы обеспечить высокую производительность и эффективность во всех областях их применения.

Финансы

Во втором квартале 2020 года Nvidia сообщила о продажах в размере 3,87 миллиарда долларов, что на 50% больше, чем за тот же период 2019 года. Рост продаж и повышение спроса людей на компьютерные технологии. По словам финансового директора компании Колетт Кресс, последствия пандемии «скорее всего будут отражать эту эволюцию тенденций в корпоративной рабочей силе с уделением большего внимания технологиям, таким как ноутбуки и виртуальные рабочие станции Nvidia, которые обеспечивают удаленную работу и виртуальное сотрудничество». »

Год	Выручка в млн. АМЕРИКАНСКИЙ ДОЛЛАР$	Чистая прибыль в млн. АМЕРИКАНСКИЙ ДОЛЛАР$	Общие активы в млн. АМЕРИКАНСКИЙ ДОЛЛАР$	Цена за акцию в долларах США	Сотрудники
2005 г.	2,010	89	1,629	8,81	2 101
2006 г.	2376	301	1,955	16,76	2 737
2007 г.	3069	449	2,675	25,68	4083
2008 г.	4098	798	3748	14,77	4985
2009 г.	3 425	−30	3 351	10,97	3772
2010 г.	3 326	−68	3,586	12,56	5 706
2011 г.	3,543	253	4 495	15,63	6 029
2012 г.	3,998	581	5,553	12,52	5 042
2013	4280	563	6 412	13,38	7 974
2014 г.	4 130	440	7 251	17,83	6 384
2015 г.	4682	631	7 201	23,71	6 384
2016 г.	5 010	614	7 370	53,76	9 227
2017 г.	6 910	1,666	9 841	149,79	10 299
2018 г.	9 714	3047	11 241	232,38	11 528
2019 г.	11 716	4 141	13 292	174,59	13 277
2020 г.	10 918	2,796	17 315	395,63	13 775

Nvidia — Products

Graphics, wireless communication, PC CPUs, and automotive hardware/software are all part of Nvidia’s product line. The following are some examples of families:

• GeForce graphics processors are aimed at consumers
• Nvidia RTX graphics processing solutions for professional visual computing (replacing Quadro)
• NVS is a multi-display graphics solution for the commercial world
• Tegra is a mobile device system on a chip series
• Tesla is a dedicated general-purpose GPU designed for high-end picture production in professional and research settings
• Nvidia’s nForce motherboard chipset supports Intel (Celeron, Pentium, and Core 2) as well as AMD (Athlon and Duron) microprocessors
• Nvidia GRID is a combination of hardware and services for graphics virtualization developed by Nvidia
• Nvidia Shield is a gaming platform that includes the Shield Portable, Shield Tablet, and, most recently, Shield Android TV
• Nvidia Drive automotive solutions are a collection of hardware and software technologies that help drivers. Driveworks is a driverless car operating system, whereas the Drive PX-series is a high-performance computing platform intended for autonomous driving via deep learning
• BlueField is a line of Data Processing Units that they got from Mellanox Technologies when they bought them
• In 2023, Nvidia will release the Nvidia Grace Datacenter/Server class CPU