💰Google TPUs - главный конкурент NVIDIA?
Аналитики считают: если бы Google выделила бизнес по TPU-чипам вместе с лабораторией DeepMind, то объединённая компания могла бы стоить около $900 млрд.
Пока этого не произойдёт, но сама цифра показывает масштаб.
📌Что такое TPU и почему они важны
🟢Чипы, созданные специально для машинного обучения
🟢Их производительность — до 42,5 экзафлопс
🟢Сами чипы сопоставимы с NVIDIA по скорости и энергоэффективности
🟢 За полгода активность разработчиков в Google Cloud выросла на 96% , благодаря собственному железу
🔥Новые поколения чипов
- 6-е поколение Trillium уже пользуется высоким спросом
- 7-е поколение Ironwood станет первым TPU, ориентированным на крупномасштабный inference — этап, когда модели реально используются после обучения
Anthropic и xAI активно рассматривают переход на TPU, так как улучшенная поддержка через JAX делает их использование на больших масштабах заметно проще.
Google уже заключила сделку с Fluidstack (Нью-Йорк) и ведёт переговоры с другими облачными провайдерами, которые раньше работали в основном с NVIDIA (например, Crusoe и **CoreWeave**).
В итоге Google выходит в прямую конкуренцию с NVIDIA — и впервые за долгое время у «зелёного гиганта» появился серьёзный соперник.
🟢Новость: marketwatch. com/story/google-may-be-sitting-on-a-900-billion-gem-that-could-disrupt-nvidias-dominance-20662ec6
@ai_machinelearning_big_data
#google#nvidia#tpu#deeplearning
OpenAI и Google ужесточают бесплатный доступ к своим нейросетям.
Крупнейшие игроки резко ограничили бесплатные лимиты на выходных, сигнализируя о конце эры щедрых AI-субсидий. Причина в колоссальных затратах на инфраструктуру.
Что произошло:
💰 Проблема в деньгах:
Партнеры OpenAI (Oracle, SoftBank, CoreWeave) набрали $100+ млрд долга для построения AI-инфраструктуры.
Билл Пиблс, руководитель Sora (OpenAI) заявляет
«Наши GPU плавятся»
А Google в свою очередь бросает вызов Nvidia
⏺️
Акции Nvidia упали на 4% после новости, что
Meta* может перейти на TPU от Google
с 2027 года
⏺️
TPU Google
в 4 раза экономичнее
GPU Nvidia для задач инференса
⏺️
Midjourney уже сократил затраты на 65% после перехода на TPU
Похоже индустрия ИИ столкнулась с физическими пределами роста.
Бесплатный сыр заканчивается
Пользователей мягко подталкивают к платным подпискам.
#OpenAI#Google#Nvidia#ИИКризис#Sora#GPU#TPU#Финансы
Нейроофис💀
⚙️Nvidia на мероприятии GTC 2023представила набор облачных сервисов AI Foundations для разработки искусственного интеллекта.
По данным техгиганта, с его помощью компании смогут создавать, совершенствовать и использовать крупноязыковые и генеративные ИИ-алгоритмы, обучая их на собственных данных, для решения уникальных задач.
🪄 В AI Foundations входят языковой сервис NeMo и платформа Picasso для генерации изображений, видео и 3D. Оба продукта включают предварительно обученные модели, API-интерфейсы, оптимизированные механизмы логического вывода, фреймворки для обработки данных и поддержку инженерного персонала Nvidia.
На GTC 2023 компания также представила ряд других ИИ-систем. Среди них:
📌 облако DGX Cloud, позволяющее арендовать мощную вычислительную ИИ-инфраструктуру и ПО Nvidia через браузер;
📌 платформы логического вывода L4 для повышения производительности видео, L40 — создания 2D/3D изображений, NVL — развертывания больших языковых моделей и Grace Hopper — разработки рекомендательных систем;
📌 система Isaac Sim для совместной работы над умными устройствами;
📌 рабочий процесс Omniverse для автопроизводителей;
Также компания открыла клиентам доступ к ИИ-ускорителям H100 Hopper.
#Nvidia
🪄Nvidiaпредставила ИИ-генератор трехмерных объектов по тексту Magic3D.
Система базируется на алгоритме eDiffii. Сперва модель преобразовывает запрос в изображения низкого разрешения, которые затем обрабатываются в исходное 3D-представление с помощью фреймворка Instant NGP.
🖼 После этого ИИ-алгоритм DMTet извлекает трехмерную сетку более высокого качества. Это служит шаблоном для дальнейших изображений, масштаб которых увеличивается.
По словам Nvidia, в результате получается трехмерная модель объекта размером 512×512 пикселей, которую можно импортировать и визуализировать в стандартном графическом ПО.
💬 В компании заявили, что Magic3D по скорости и разрешению превосходит ИИ-генератор Google DreamFusion.
#Nvidia
⚙️Nvidia задействовала графические процессоры и алгоритмы машинного обучения для проектирования новых видеоускорителей.
В компании утвеждают, что ИИ можно эффективно применять в таких областях проектирования GPU, как картирование падения напряжения, прогнозирование паразитных явлений, проблемы размещения и маршрутизации, автоматизация стандартной миграции ячеек.
📉 Картирование падения напряжения показывает инженерам, как распределяется мощность в новых процессорах. По данным Nvidia, использование ИИ позволило сократить время произведения расчетов с трех часов до трех секунд с точностью 94%.
Также инженеры использовали графовые нейросети для анализа проблемы размещения и маршрутизации компонентов процессора, так как неправильное выполнение этого условия приведет к «пробкам данных».
⚒ Кроме того, переход с 7-нм на 5-нм техпроцесс производства чипов требовал больших трудозатрат, а обучение с подкреплением помогло ускорить этот этап и уменьшить количество ошибок в правилах проектирования.
#Nvidia
🖼Nvidiaвыпустила инструмент Canvas для генерации фотореалистичных пейзажей по наброску, основанный на нейросети GauGAN.
Для создания изображения пользователю доступны 15 материалов, такие как трава, туман или снег, а также девять стилей, в зависимости от которых меняется освещение и другие детали.
Изображение можно разделить на слои, чтобы по отдельности редактировать каждую часть картинки.
🖥 Опробовать Canvas могут все желающие, однако для его работы требуется видеокарта Nvidia c ядрами RT для трассировки лучей из серии RTX.
#Nvidia
👀NVIDIAоткроет доступ к облачному суперкомпьютеру DGX SuperPOD для разработки искусственного интеллекта по подписке за $90 000 в месяц.
Пользователям сервиса установят готовое комплексное решение для центров обработки данных, что повысит производительность их инфраструктуры.
DGX SuperPOD обладает вычислительной мощностью в 100 петафлопс. Аналогичные суперкомпьютеры используются в немецком исследовательском центре ИИ для анализа спутниковых и аэроснимков, а также в университете Флориды для молекулярного моделирования белков с квантовой точностью.
📆 Сервис станет доступен летом 2021 года.
#NVIDIA
🎮 Nvidia запатентовала технологию машинного обучения для тактильного фидбека в игровых контроллерах.
На сегодняшний день разработчики видеоигр заранее программируют моменты срабатывания тактильной отдачи. Вместо этого специалисты Nvidia предлагают обучить искусственный интеллект распознавать «особые» моменты внутри игры в режиме реального времени и самостоятельно выбирать варианты обратной связи с игроком.
⚙️ О том, как будет работать технология в патенте практически ничего не сказано. Вероятно, обработка алгоритмов будет происходить на CPU, графическом процессоре, либо же на комбинации аппаратного и программного обеспечения.
#Nvidia
💎 Google запускает Gemini AI, которая лучше чем chatGPT 4 и проинтегрирована во все продукты #Google.
Основные моменты:
Мультифункциональность: Gemini разработана с нуля как мультимодальная модель, способная обрабатывать и объединять текст, код, аудио, изображения и видео.
Гибкость и Оптимизация: Модель представлена в трех вариациях: Gemini Ultra для сложных задач, Gemini Pro для широкого спектра задач и Gemini Nano для задач, выполняемых на устройствах.
Превосходящая Производительность: Gemini Ultra превзошла человеческих экспертов в тестах на многоязычное понимание, а также показала впечатляющие результаты в задачах, связанных с текстом и программированием.
Продвинутое Мультимодальное Рассуждение: Gemini обладает способностью к сложному рассуждению, что делает её особенно подходящей для понимания и объяснения тем в области математики и физики.
Эффективность и Надежность: Обучение Gemini 1.0 проводилось на специализированных AI-оптимизированных инфраструктурах, используя процессоры Google Tensor Processing Units.
Ответственный и Безопасный #AI: Google уделяет особое внимание безопасности и ответственности, внедряя новые меры защиты для учета мультимодальных возможностей Gemini.
Широкое Применение: Gemini уже внедряется в продукты Google, включая Bard и смартфоны Pixel, а также будет доступна через API для разработчиков и предприятий.
Планы на Будущее: Для Gemini Ultra в настоящее время проводятся обширные проверки безопасности и доводка модели, после чего она станет доступна для широкой публики.
🔥 Чат для общения с моделью Gemini Pro завезли в Bard: https://bard.google.com/chat