Source : Web3 Sky City
Web3 City Seigneur de Sky City :
La version complète du discours prononcé par Maître Huang ce matin a été publiée pour la première fois en ligne, ainsi que la version complète avec images et texte. Apprécier!
Êtes-vous impatient de venir à Las Vegas? Aimez-vous ma veste? Je pense que j'irais dans une direction différente de celle de Gary Shapiro. Je suis à Las Vegas après tout. Si ça ne marche pas, si vous n'êtes pas tous d'accord... eh bien, il suffit de s'y habituer.
Je pense vraiment qu'il faut le digérer. Dans environ une heure environ, vous vous sentirez bien. Bienvenue chez NVIDIA. En fait, vous êtes désormais dans le jumeau numérique de NVIDIA. Nous vous amènerons à NVIDIA. Mesdames et messieurs, bienvenue chez NVIDIA. Vous êtes maintenant dans notre jumeau numérique. Ici, tout est généré par l'intelligence artificielle.
Le parcours de l’intelligence artificielle est extraordinaire, et cette année est également extraordinaire. Cela remonte à 1993. Es-tu prêt? commencer! Avec NV1, nous voulions construire un ordinateur capable de faire des choses que les ordinateurs normaux ne pouvaient pas faire. NV1 permet d'avoir une console de jeux dans votre PC.
Notre architecture de programmation s'appelle UDA. U-D-A. La lettre C n’a été ajoutée que quelque temps plus tard. Mais UDA, Unified Device Architecture. Le premier développeur d'UDA et la première application à fonctionner sur UDA était Virtua Fighter de Sega.
Six ans plus tard, en 1999, nous inventions le GPU programmable. Cela a marqué le début de plus de 20 ans et de plus de 20 ans de progrès incroyables sur cet incroyable processeur appelé GPU. Il rend possible l’infographie moderne. Aujourd'hui, 30 ans plus tard, le "Virtual Fighting" de Sega a atteint des graphismes dignes d'un film. C'est le nouveau projet "Virtual Fighting" qui sera lancé prochainement. Je ne peux tout simplement pas attendre. Juste incroyable.
Six ans plus tard, en 1999, nous avons inventé CUDA pour exposer la programmabilité des GPU à un riche ensemble d'algorithmes. Au départ, CUDA était difficile à expliquer et cela a pris plusieurs années, environ six ans.
Six ans plus tard, en 2012, Alex Krzyzewski, Ilya Suskevor et Jeff Hinton ont utilisé CUDA pour traiter AlexNet, et le développement de l'intelligence artificielle est entré dans une nouvelle étape.
De l'intelligence artificielle perceptuelle (compréhension des images, des textes et des sons) à l'intelligence artificielle générative (génération d'images, de textes et de sons), et maintenant à l'intelligence artificielle basée sur des agents qui peut percevoir, raisonner, planifier et agir, le rythme du développement est étonnant. Nous allons en parler ce soir d'une partie : l'intelligence artificielle physique, dont le développement a commencé en 2012.
En 2018, Google a lancé le modèle Transformer BERT et le domaine de l’intelligence artificielle a marqué le début d’un véritable décollage. Transformer a complètement changé le domaine de l’intelligence artificielle et même l’ensemble du domaine informatique. Nous reconnaissons que l'apprentissage automatique piloté par Transformer va fondamentalement changer la façon dont l'informatique est effectuée, plutôt que de simplement générer de nouvelles opportunités commerciales.
Aujourd'hui, tous les niveaux de l'informatique ont été révolutionnés, depuis le codage manuel des instructions à exécuter sur les processeurs jusqu'à la création d'outils logiciels utilisés par les humains. L'apprentissage automatique crée et optimise les réseaux neuronaux qui s'exécutent sur les GPU, créant ainsi une intelligence artificielle. Chaque couche de la pile technologique a été révolutionnée, et la transformation a été incroyable en seulement 12 ans.
Nous pouvons désormais comprendre, traduire et générer pratiquement n’importe quelle forme d’information, y compris le texte, les images, les sons, les acides aminés et la physique. Les applications sont presque illimitées et leur noyau repose sur trois questions fondamentales : de quelle modalité l'apport est-il appris ? Sous quelle forme d’information se traduit-il ? Quelle forme d’information génère-t-il ?
L'apprentissage automatique modifie la façon dont chaque application est créée, la façon dont l'informatique est effectuée et ce qui est possible au-delà de cela. Le GPU, le GeForce et toutes les technologies liées à l'IA sont à la base de la popularisation de l'IA, et maintenant, l'IA revient sur GeForce.
Il y a beaucoup de choses qui ne peuvent pas être faites sans l’IA, laissez-moi vous en montrer quelques-unes. Par exemple, l'infographie en temps réel. Dans le passé, aucun chercheur en infographie ou informaticien ne pouvait effectuer le lancer de rayons, qui est la simulation de la lumière, sur chaque pixel. La quantité de géométrie dans le cadre est incroyable, et cela ne serait pas possible sans l'intelligence artificielle.
Nous avons fait deux choses fondamentales : utiliser l'ombrage programmable et le lancer de rayons pour accélérer la génération de beaux pixels ; puis laisser l'IA contrôler la génération de pixels pour produire d'autres pixels. L'IA est capable de générer spatialement d'autres pixels car elle sait quelles devraient être les couleurs, et elle a été entraînée sur les superordinateurs de Nvidia afin que le réseau neuronal exécuté sur le GPU puisse déduire et prédire les pixels que nous n'avons pas rendus. Il s'agit de la technologie DLSS. La dernière génération de DLSS peut également générer des images au-delà du nombre d'images et peut même prédire les images futures pour générer trois images supplémentaires pour chaque image.
L'image que vous voyez, comme quatre images, n'a en fait été rendue qu'une seule image, et les trois images restantes ont été générées par l'IA. En affichant quatre images en Full HD, ou 4K, il y a environ 33 millions de pixels, et nous n'en avons compté que deux millions. En comptant ces deux mégapixels et en laissant l’IA prédire les 31 millions de pixels restants, nous obtenons des performances de rendu extrêmement élevées, tout simplement miraculeuses. L’IA est bien sûr beaucoup moins gourmande en calculs et nécessite beaucoup de formation, mais une fois la formation terminée, l’efficacité de la génération est très élevée.
C'est l'une des incroyables capacités de l'intelligence artificielle qui révolutionne GeForce. Aujourd'hui, nous annonçons le lancement de notre produit de nouvelle génération, la série RTX Blackwell. Voici notre nouvelle GeForce RTX Architecture Blackwell série 50, ce GPU possède 92 milliards de transistors, 4 000 vertex shaders, 4 pétaflops d'opérations en virgule flottante d'intelligence artificielle (trois fois plus que la génération précédente AIDA) et 380 téraflops de transport en virgule flottante de traçage de rayons Pour le calcul, il y a 125 TFlops de shader, ainsi que des unités entières avec les mêmes performances, deux dual shaders (un pour les opérations en virgule flottante, un pour les opérations entières), une mémoire G7 de Micron, avec une bande passante de 1,8 To/s, deux fois plus. de la génération précédente.
Nous sommes désormais en mesure de mélanger les charges de travail d’IA et les charges de travail d’infographie. La chose la plus étonnante à propos de cette génération est que les shaders programmables peuvent désormais également gérer les réseaux de neurones. Les shaders peuvent héberger ces réseaux de neurones, réalisant ainsi une compression de texture neuronale et un ombrage de matériau neuronal, et finalement obtenant des effets d'image époustouflants, entièrement dus à l'apprentissage par l'IA des algorithmes de texture et de compression. Il s'agit du nouveau RTX Blackwell 5090.
Même la conception mécanique est époustouflante. Il est équipé de deux ventilateurs et l'ensemble de la carte graphique est un énorme radiateur. La conception des régulateurs de tension a également atteint le niveau de pointe actuel. L’équipe d’ingénierie a déployé beaucoup d’efforts dans ce sens.
Le RTX 4090 se vend 1 599 $ et de nombreuses personnes le possèdent. C'est un investissement très rentable et peut améliorer considérablement les performances d'un PC à 10 000 $. Il est refroidi par liquide et est doté d’effets de lumière sympas.
Désormais, le RTX 5070 de la famille Blackwell coûte seulement 549 $, mais offre des performances de 4090. C’est grâce à quatre cœurs tenseurs AI de quatre téraflops de premier ordre et à la mémoire G7.
Les performances du 5090 sont deux fois supérieures à celles du 4090. Nous avons commencé la production de masse en janvier et avons réussi à intégrer ces puissants GPU dans les ordinateurs portables. Cet ordinateur portable 5070 à 1 299 $ offre des performances 4090.
Nous avons pu réduire et intégrer les cartes graphiques Blackwell dans les ordinateurs portables, principalement grâce à la technologie IA. Nous atteignons une efficacité énergétique extraordinaire en tirant parti des noyaux tenseurs pour générer la majorité des pixels, en traçant uniquement les pixels nécessaires et en utilisant l'intelligence artificielle pour générer le reste. L’avenir de l’infographie est le rendu ...
[Courte citation de 8% de l'article original]