Nvidias 3.000-Dollar-Miniaturcomputer für KI-Entwickler sorgt auf der CES für Aufsehen

Nvidia Auf der CES in Las Vegas wurde CEO Jensen Huang diese Woche nach dem Aufstieg der künstlichen Intelligenz als Rockstar gefeiert. Boom Damit ist der Chiphersteller das zweitwertvollste Unternehmen der Welt.

In einer fast zweistündigen Grundsatzrede am Montag zum Auftakt der jährlichen Technologiekonferenz füllte Hwang eine Arena mit 12.000 Sitzplätzen und zog Vergleiche mit der Art und Weise, wie der verstorbene Steve Jobs Produkte in den Vereinigten Staaten vorstellte. Apfel Ereignis.

Huang endete mit einem typischen Apple-Trick: einer überraschenden Produktankündigung. Er stellte eines von Nvidias Server-Racks vor und nutzte Bühnenzauber, um eine viel kleinere Version hochzuhalten, die wie ein kleiner Würfel eines Computers aussah.

„Das ist ein KI-Supercomputer“, sagte Huang, der eine Krokodillederjacke trug. „Es führt den gesamten KI-Stack von Nvidia aus. Die gesamte Software von Nvidia läuft darauf.“

Huang sagte, der Computer mit dem Namen Project Digits werde auf einem Verwandten der Grace Blackwell-Grafikprozessoren (GPUs) laufen, die derzeit hochmoderne KI-Servercluster antreiben. GPU ist ArmBasierend auf der Grace-Zentraleinheit oder CPU. Nvidia kooperiert mit chinesischem Halbleiterunternehmen Medientechnik Erstellen Sie ein System-on-Chip namens GB10.

CES, früher bekannt als Consumer Electronics Show, ist normalerweise der Ort, an dem auffällige, futuristische Verbrauchergeräte vorgestellt werden. Auf der diesjährigen Messe, die am Dienstag beginnt und am Freitag endet, kündigten mehrere Unternehmen die Integration von KI in Haushaltsgeräte, Laptops und sogar Grills an. Zu den weiteren wichtigen Ankündigungen gehören Lenovos Laptops mit aufrollbaren Bildschirmen, die sich vertikal erweitern lassen. Auch neue Roboter sind aufgetaucht, darunter ein Roomba-Konkurrent mit Roboterarm.

Im Gegensatz zu den traditionellen Gaming-GPUs von Nvidia richtet sich Project Digits nicht an Verbraucher. Stattdessen richten sich Forscher an maschinelles Lernen, die fortgeschrittene KI entwickeln wollen, aber nicht über Milliarden von Dollar verfügen, um große Rechenzentren zu bauen oder genügend Cloud-Credits zu kaufen;

„Es gibt eine große Lücke für Datenwissenschaftler und ML-Forscher sowie für Menschen, die aktiv arbeiten und aktiv Dinge aufbauen“, sagte Huang. „Sie benötigen wahrscheinlich keinen großen Cluster. Sie entwickeln lediglich eine erste Version des Modells und iterieren ständig. Sie könnten es in der Cloud ausführen, aber es würde nur viel mehr kosten.“

Laut Nvidia wird der Supercomputer etwa 3.000 US-Dollar kosten, wenn er im Mai auf den Markt kommt, und bei Nvidia selbst sowie bei einigen Fertigungspartnern erhältlich sein. Huang sagte, Project Digits sei ein Platzhaltername, was darauf hindeutet, dass er sich bis zur Veröffentlichung des Computers ändern könnte.

„Wenn Sie einen guten Namen haben, kontaktieren Sie uns bitte“, sagte Huang.

Der Umsatz mit Rechenzentren machte 88 % des Umsatzes von NVIDIA in Höhe von 35 Milliarden US-Dollar aus. letztes Quartal.

Die Wall Street konzentriert sich auf Nvidias Fähigkeit, sein Geschäft zu diversifizieren, um seine Abhängigkeit von einer kleinen Anzahl von Kunden zu verringern, die große KI-Systeme kaufen.

„Es war ein wenig beängstigend zu sehen, wie NVIDIA ein so großartiges Produkt zu einem so niedrigen Preis auf den Markt bringt“, schrieb Ben Reitzes, Analyst bei Melius Research, diese Woche in einer Notiz. Er sagte, dass NVIDIA möglicherweise das Gespräch mit Project Digits „erwischt“ habe, ebenso wie andere Ankündigungen wie Gaming-Grafikkarten, neue Roboterchips und ein Deal mit Microsoft. Toyota.

Project Digits läuft unter Linux und derselben Nvidia-Software, die auch in den GPU-Server-Clustern des Unternehmens verwendet wird, und wird die Leistungsfähigkeit von Forschern und Universitäten erheblich steigern, sagte David Bader, Direktor des Data Science Institute des New Jersey Institute of Technology, dass es sich verbessert habe.

Bader, der in der Vergangenheit mit Nvidia an Forschungsprojekten zusammengearbeitet hat, sagte, der Computer scheine in der Lage zu sein, genügend Daten und Informationen zu verarbeiten, um die größten und fortschrittlichsten Modelle zu trainieren. Er sagte gegenüber CNBC: Google, Amazonas Um ein System mit dieser Art von Funktionalität zu bekommen, sagen manche: „Wir zahlen 100 Millionen Dollar für den Bau eines Trainings-Supercomputers.“

Für 3.000 US-Dollar können Benutzer sofort ein Produkt erhalten, das an eine normale Steckdose zu Hause oder im Büro angeschlossen werden kann, sagte Bader. Dies sei besonders interessant für Akademiker, die häufig zu privaten Unternehmen wechseln, um Zugang zu größeren und leistungsfähigeren Computern zu erhalten, sagte er.

„Studenten, die eines dieser Systeme besitzen können, die etwa so viel kosten wie ein High-End-Laptop oder Gaming-Laptop, werden in der Lage sein, die gleiche Forschung zu betreiben und die gleichen Modelle zu bauen“, sagte Bader.

Reitzes sagte, der Computer könnte Nvidias erster Schritt in den 50-Milliarden-Dollar-Markt für PC- und Laptop-Chips sein.

„Man kann sich leicht vorstellen, dass es einfach wäre, alles selbst zu machen und eines Tages Windows auf unseren Systemen ausführen zu können“, schrieb Reitzes. „Aber ich denke, sie wollen sich nicht zu sehr darauf einlassen.“

Hwang schloss die Möglichkeit nicht aus, als er am Dienstag von Wall-Street-Analysten zu dieser Angelegenheit befragt wurde.

Er sagte, MediaTek könnte den GB10-Chip möglicherweise an andere Computerhersteller auf dem Markt verkaufen. Er versuchte, ein Geheimnis in der Luft zu lassen.

„Natürlich haben wir einen Plan“, sagte Huang.

Uhr: NVIDIA zieht sich aufgrund der Erwartungen für die CES zurück