Công Nghệ

Nvidia vẫn là vô đối trong lĩnh vực AI

Rate this post

Nvidia được dự báo sẽ tiếp tục giữ vững vị thế trong lĩnh vực máy học nhờ công nghệ xử lý đồ họa của mình.

Nvidia đang trải qua một thời kỳ rực rỡ với nhiều thành tựu đáng ngưỡng mộ. Cổ phiếu của công ty đã tăng 60% so với cùng kỳ năm ngoái lên mức $ 178. Hãng cũng “thăng hoa” nhờ công nghệ xử lý đồ họa làm nền tảng cho hệ thống máy học của Facebook và Google, hay như mối quan hệ hợp tác với hầu hết các nhà sản xuất xe hơi đang xây dựng các phiên bản xe tự lái. Chưa kể, gã khổng lồ Santa Clara vừa thông báo đã đạt được thỏa thuận cung cấp phần cứng cho 3 công ty internet lớn nhất Trung Quốc.

 Nvidia đang giành lợi thế trên thị trường AI

Nvidia đang giành lợi thế trên thị trường AI

Nhưng các nhà phân tích tin rằng mọi thứ vẫn chưa kết thúc với Nvidia. Chuyên gia của Sun Trust, William Stein của Robinson Humphrey dự đoán rằng doanh thu từ việc bán máy chủ GPU sẽ tăng 61% hàng năm từ nay đến năm 2020, trong khi tăng gấp đôi vào năm ngoái.

Trước mắt, Nvidia sẽ có những đối thủ nhất định. Theo James Wang từ công ty đầu tư ARK, ít nhất năm công ty đại chúng và công ty khởi nghiệp đang cố gắng chiếm thị phần với thế hệ chip AI “làn sóng thứ hai” hứa hẹn cải thiện hiệu suất và giảm tiêu thụ năng lượng. số lượng.

Ban đầu, GPU của Nvidia được phát triển để tăng tốc đồ họa cho các trò chơi, nhưng sau đó công ty tập trung vào nền tảng máy học. Các đối thủ trên thị trường chip cũng đang nhắm đến điều này.

Chip tối ưu hóa AI nổi tiếng nhất là Bộ xử lý Tensor (TPU) của Google cho tốc độ nhanh hơn 15 – 30 lần so với các CPU và GPU khác. Gã khổng lồ tìm kiếm nhấn mạnh những cải tiến về hiệu suất so với công nghệ của Nvidia. Trong khi Nvidia cho biết các bài kiểm tra được thực hiện trên phần cứng cũ hơn nên nó không thực sự công bằng. Hiện tại, Google đang cung cấp cho khách hàng tùy chọn thuê TPU thông qua dịch vụ đám mây.

TPU là một con chip nổi tiếng hỗ trợ AI

TPU là một con chip nổi tiếng hỗ trợ AI

Intel cũng là một mối đe dọa với việc mua lại năm 2016 của công ty khởi nghiệp phần cứng Nervana Systems và Mobileye vào tháng 3 năm 2017. Công ty cho biết họ sẽ phát hành một con chip có tên là Lake Crest vào cuối năm 2017 với sự tập trung đặc biệt vào AI với sự kết hợp công nghệ từ Nervana Systems. Công ty cũng đang củng cố vị thế của mình bằng cách đầu tư vào máy tính mô phỏng hệ thống thần kinh, sử dụng chip có cấu trúc giống tế bào thần kinh trong não thay vì cấu trúc giống bộ xử lý truyền thống.

ARK dự đoán Nvidia sẽ vẫn cạnh tranh với công nghệ của riêng mình. Wang nhấn mạnh rằng, nếu không có lượng khách hàng lớn như hiện nay, công ty có thể đủ khả năng thu hút sự chú ý bằng cách tiếp tục cải thiện hiệu suất của GPU với tốc độ đủ nhanh để cạnh tranh với các đối thủ. Trong 10 năm qua, Nvidia đã tăng hiệu suất lên gấp 10 lần.

Xem thêm:  Dân Trung Quốc đua nhau dùng các ứng dụng bản đồ và kiểm tra hành trình lây lan của virus corona

Công ty cũng đang đầu tư vào nghiên cứu để tối ưu hóa khung học máy, phần mềm được sử dụng để xây dựng các chương trình AI.

Vì GPU không được xây dựng đặc biệt cho máy học, chúng có lợi thế là hỗ trợ cả phần cứng xử lý video và hình ảnh trong trung tâm dữ liệu. TPU chỉ tập trung vào AI, vì vậy nó không hiệu quả trong việc chuyển mã video sang định dạng hoặc chất lượng khác.

CEO Jen-Hsun Huang của Nvidia đã nói với các nhà đầu tư vào tháng 8 rằng “GPU về cơ bản là một TPU có thể làm được nhiều việc hơn”, bởi vì các mạng xã hội ngày nay tập trung vào video.

Cho đến khi TPU vượt trội rõ ràng so với GPU trong các bài kiểm tra độc lập, Nvidia tiếp tục thống trị lĩnh vực cơ sở dữ liệu học sâu.“, Wang chia sẻ và nhấn mạnh rằng chip AI ngoài mảng trung tâm dữ liệu vẫn là mảnh đất phù hợp để các startup tham gia.

Tại sao bộ vi xử lý AI đột nhiên có xu hướng trên chip điện thoại thông minh?


Vừa rồi, bạn vừa mới đọc xong bài viết về
Nvidia vẫn là vô đối trong lĩnh vực AI

tại Tips Tech.
Hy vọng rằng những kiến thức trong bài viết
Nvidia vẫn là vô đối trong lĩnh vực AI

sẽ làm cho bạn để tâm hơn tới vấn đề
Nvidia vẫn là vô đối trong lĩnh vực AI

hiện nay.
Hãy cũng với Tip Techs khám phá thêm nhiều bài viết về
Nvidia vẫn là vô đối trong lĩnh vực AI

nhé.

Bài viết
Nvidia vẫn là vô đối trong lĩnh vực AI

đăng bởi vào ngày 2022-08-07 01:16:09. Cảm ơn bạn đã bỏ thời gian đọc bài tại Tips Tech

Nguồn: genk.vn

Xem thêm về
Nvidia vẫn là vô đối trong lĩnh vực AI

#Nvidia #vẫn #là #vô #đối #trong #lĩnh #vực
Nvidia được dự báo sẽ tiếp tục giữ vững vị thế trong lĩnh vực máy học nhờ công nghệ vi xử lý đồ họa của mình.

#Nvidia #vẫn #là #vô #đối #trong #lĩnh #vực

Nvidia đang trải qua thời kỳ rực rõ với nhiều thành quả đáng ngưỡng mộ. Cổ phiếu công ty tăng 60% so với năm ngoái lên 178 USD. Hãng cũng “thăng hoa” nhờ công nghệ bộ xử lý đồ họa vốn làm nền tảng cho các hệ thống máy học của Facebook và Google, hay như mối hợp tác với hầu hết tất cả hãng xe đang xây dựng phiên bản tự lái. Chưa kể, gã khổng lồ Santa Clara vừa tuyên bố đạt thỏa thuận cung cấp phần cứng cho 3 công ty Internet lớn nhất Trung Quốc.

Nvidia đang giành lợi thế trên thị trường AI

Nhưng giới phân tích tin rằng mọi thứ chưa kết thúc với Nvidia. Chuyên gia William Stein của Sun Trust Robinson Humphrey dự đoán doanh thu từ việc bán GPU server sẽ tăng 61% mỗi năm từ nay cho tới 2020, trong khi năm ngoái đã tăng gấp đôi.

Trước mắt, Nvidia sẽ có những đối thủ cạnh tranh nhất định. Theo James Wang đến từ công ty đầu tư ARK, ít nhất 5 công ty đại chúng và startup đang muốn chiếm thị phần với thế hệ chip AI “làn sóng thứ hai” hứa hẹn sẽ cải thiện hiệu suất, đồng thời giảm tiêu thụ năng lượng.

Ban đầu, GPU của Nvidia được phát triển để tăng tốc đồ họa cho game, nhưng sau đó công ty lại tập trung vào nền tảng máy học. Các đối thủ cạnh tranh trên thị trường chip cũng đang nhắm tới mục tiêu này.

Xem thêm:  Quiz: Bạn biết gì về những "sát thủ" tàn phá sức khoẻ do dùng điện thoại?

Con chip tối ưu cho AI nổi tiếng nhất là Tensor Processing Unit (TPU) của Google cho tốc độ nhanh hơn 15 – 30 lần so với các CPU và GPU khác. Gã khổng lồ tìm kiếm nhấn mạnh tới việc cải tiến hiệu suất so với công nghệ của Nvidia. Trong khi Nvidia lại nói các thử nghiệm được thực hiện trên phần cứng cũ nên không thực sự công bằng. Hiện tại, Google đang cung cấp cho khách hàng lựa chọn thuê TPU thông qua dịch vụ đám mây.

TPU lầ con chip nổi tiếng hỗ trợ AI

Intel cũng là một mối đe dọa với việc mua lại starup phần cứng Nervana Systems năm 2016 và Mobileye tháng 3 năm 2017. Công ty cho biết sẽ phát hành chip có tên gọi Lake Crest vào cuối năm 2017 tập trung đặc biệt vào AI có sự kết hợp công nghệ từ Nervana Systems. Hãng cũng đang củng cố vị thế bằng cách đầu tư vào máy tính mô phỏng hệ thống thần kinh vốn dùng các con chip có cấu tạo giống nơ-ron trong não thay vì nền kiến trúc như vi xử lý truyền thống.

ARK dự đoán Nvidia vẫn giữ thế cạnh tranh với công nghệ riêng. Wang nhấn mạnh rằng, không cần tới lượng khách hàng lớn hiện nay công ty đủ khả năng gây sự chú ý nhờ việc tiếp tục nâng cao hiệu suất của GPU với tốc độ đủ nhanh để cạnh tranh với đối thủ. Trong 10 năm qua, Nvidia đã tăng hiệu suất lên 10 lần.

Hãng đồng thời đang đầu tư nghiên cứu nhằm tối ưu frameword máy học, phần mềm được dùng xây dựng các chương trình AI.

Vì GPU không được xây dựng dành riêng cho máy học nên chúng có lợi thế hỗ trợ phần cứng xử lý video lẫn hình ảnh trên datacenter. TPU lại chỉ tập trung cho AI nên không hiệu quả trong việc chuyển mã video sang định dạng hoặc chất lượng khác.

CEO Jen-Hsun Huang của Nvidia nói với các nhà đầu tư hồi tháng Tám rằng “GPU về cơ bản là một TPU có thể làm được nhiều thứ hơn,” bởi các mạng xã hội ngày nay tập trung vào video.

“Cho tới khi TPU chứng trội rõ minh sự vượt rệt so với GPU trong các bài kiểm tra độc lập, Nvidia vẫn tiếp tục thống trị lĩnh vực cơ sở dữ liệu học sâu”, Wang chia sẻ và nhấn mạnh chip AI bên ngoài mảng datacenter vẫn là mảnh đất phù hợp cho các startup tham gia.

Tại sao bộ xử lý AI lại đột nhiên trở thành xu hướng trên chip smartphone?

#Nvidia #vẫn #là #vô #đối #trong #lĩnh #vực
Nvidia được dự báo sẽ tiếp tục giữ vững vị thế trong lĩnh vực máy học nhờ công nghệ vi xử lý đồ họa của mình.

#Nvidia #vẫn #là #vô #đối #trong #lĩnh #vực

Nvidia đang trải qua thời kỳ rực rõ với nhiều thành quả đáng ngưỡng mộ. Cổ phiếu công ty tăng 60% so với năm ngoái lên 178 USD. Hãng cũng “thăng hoa” nhờ công nghệ bộ xử lý đồ họa vốn làm nền tảng cho các hệ thống máy học của Facebook và Google, hay như mối hợp tác với hầu hết tất cả hãng xe đang xây dựng phiên bản tự lái. Chưa kể, gã khổng lồ Santa Clara vừa tuyên bố đạt thỏa thuận cung cấp phần cứng cho 3 công ty Internet lớn nhất Trung Quốc.

Xem thêm:  Giá trị thương hiệu Samsung tăng gần 60%, cao hơn cả tổng giá trị thương hiệu của 10 công ty hàng đầu Hàn Quốc cộng lại

Nvidia đang giành lợi thế trên thị trường AI

Nhưng giới phân tích tin rằng mọi thứ chưa kết thúc với Nvidia. Chuyên gia William Stein của Sun Trust Robinson Humphrey dự đoán doanh thu từ việc bán GPU server sẽ tăng 61% mỗi năm từ nay cho tới 2020, trong khi năm ngoái đã tăng gấp đôi.

Trước mắt, Nvidia sẽ có những đối thủ cạnh tranh nhất định. Theo James Wang đến từ công ty đầu tư ARK, ít nhất 5 công ty đại chúng và startup đang muốn chiếm thị phần với thế hệ chip AI “làn sóng thứ hai” hứa hẹn sẽ cải thiện hiệu suất, đồng thời giảm tiêu thụ năng lượng.

Ban đầu, GPU của Nvidia được phát triển để tăng tốc đồ họa cho game, nhưng sau đó công ty lại tập trung vào nền tảng máy học. Các đối thủ cạnh tranh trên thị trường chip cũng đang nhắm tới mục tiêu này.

Con chip tối ưu cho AI nổi tiếng nhất là Tensor Processing Unit (TPU) của Google cho tốc độ nhanh hơn 15 – 30 lần so với các CPU và GPU khác. Gã khổng lồ tìm kiếm nhấn mạnh tới việc cải tiến hiệu suất so với công nghệ của Nvidia. Trong khi Nvidia lại nói các thử nghiệm được thực hiện trên phần cứng cũ nên không thực sự công bằng. Hiện tại, Google đang cung cấp cho khách hàng lựa chọn thuê TPU thông qua dịch vụ đám mây.

TPU lầ con chip nổi tiếng hỗ trợ AI

Intel cũng là một mối đe dọa với việc mua lại starup phần cứng Nervana Systems năm 2016 và Mobileye tháng 3 năm 2017. Công ty cho biết sẽ phát hành chip có tên gọi Lake Crest vào cuối năm 2017 tập trung đặc biệt vào AI có sự kết hợp công nghệ từ Nervana Systems. Hãng cũng đang củng cố vị thế bằng cách đầu tư vào máy tính mô phỏng hệ thống thần kinh vốn dùng các con chip có cấu tạo giống nơ-ron trong não thay vì nền kiến trúc như vi xử lý truyền thống.

ARK dự đoán Nvidia vẫn giữ thế cạnh tranh với công nghệ riêng. Wang nhấn mạnh rằng, không cần tới lượng khách hàng lớn hiện nay công ty đủ khả năng gây sự chú ý nhờ việc tiếp tục nâng cao hiệu suất của GPU với tốc độ đủ nhanh để cạnh tranh với đối thủ. Trong 10 năm qua, Nvidia đã tăng hiệu suất lên 10 lần.

Hãng đồng thời đang đầu tư nghiên cứu nhằm tối ưu frameword máy học, phần mềm được dùng xây dựng các chương trình AI.

Vì GPU không được xây dựng dành riêng cho máy học nên chúng có lợi thế hỗ trợ phần cứng xử lý video lẫn hình ảnh trên datacenter. TPU lại chỉ tập trung cho AI nên không hiệu quả trong việc chuyển mã video sang định dạng hoặc chất lượng khác.

CEO Jen-Hsun Huang của Nvidia nói với các nhà đầu tư hồi tháng Tám rằng “GPU về cơ bản là một TPU có thể làm được nhiều thứ hơn,” bởi các mạng xã hội ngày nay tập trung vào video.

“Cho tới khi TPU chứng trội rõ minh sự vượt rệt so với GPU trong các bài kiểm tra độc lập, Nvidia vẫn tiếp tục thống trị lĩnh vực cơ sở dữ liệu học sâu”, Wang chia sẻ và nhấn mạnh chip AI bên ngoài mảng datacenter vẫn là mảnh đất phù hợp cho các startup tham gia.

Tại sao bộ xử lý AI lại đột nhiên trở thành xu hướng trên chip smartphone?

Trần Tiến

Tôi là một người yêu công nghệ và đã có hơn 5 năm trong việc mày mò về máy tính. Mong rằng những chia sẻ về thông tin và thủ thuật công nghệ của tôi hữu ích đối với bạn.
Back to top button