明日のAIに電力を供給するNvidiaの巨大なH100チップをご覧ください

Nvidiaは、今年後半に新しいAIアクセラレータチップの販売を開始します。これは、電子メールの自動ディクテーションから自動運転車まで、あらゆるものに電力を供給するコンピューティング革命におけるリーダーシップを確保するための同社の取り組みの一環です。

Nvidiaの最高経営責任者であるジェンスンフアンが3月に発表したH100「ホッパー」プロセッサは、来四半期に出荷を開始する予定です。 プロセッサにはなんと800億個のトランジスタがあり、測定値は814平方ミリメートルです。これは、今日のチップ製造装置で物理的に可能な限りの大きさです。

The H100 のような巨大で電力を消費するAIプロセッサと競合します AMDのMI250X、 GoogleのTPUv4 インテルの次のヴェッキオ橋。 このようなチップは、AIシステム、コンピューティングギアのラックが詰め込まれ、太い銅の電源ケーブルが接続されたデータセンターをトレーニングするための好ましい環境で最も頻繁に見られるゴリアテです。

新しいチップは、ビデオゲームに使用されるグラフィカル処理ユニットのメーカーからAIの大国へのNvidiaの進化を体現しています。 同社は、GPUをAIの特定の数学に適合させることでこれを実現しました。 数値の配列を乗算する。 CNETは、H100ホッパーチップと、ハードウェアおよびソフトウェアの開発作業を収容するNvidiaの新しいVoyagerビルの独占的なクローズアップを提供されました。

テクノロジーがiPhoneから オーロラ、世界最速のスーパーコンピューターになると期待されています。 H100のようなチップは、AIモデルをトレーニングして、ライブ音声をある言語から別の言語にライブで翻訳したり、ビデオキャプションを自動的に生成したりするなどのタスクを高速化するために重要です。 パフォーマンスが速いということは、AI開発者が自動運転車などのより困難なタスクに取り組み、実験をスピードアップできることを意味しますが、改善の最大の領域の1つは言語の処理です。

TechInsightsのアナリストであるLinleyGwennapは、H100とNvidiaのソフトウェアツールがAIプロセッサ市場での地位を確固たるものにしていると述べています。

「Nvidiaは競合他社を凌駕している」とGwennapは4月のレポートに書いている。

ピンドロップ、AIベースの音声分析を使用して顧客サービス担当者が正当なクライアントとスポット詐欺師を認証するのを支援する長年のNvidiaの顧客は、チップメーカーの着実な進歩により、オーディオディープフェイクの識別にまで拡大したと述べています。 ディープフェイクは、詐欺を実行したり、誤った情報を広めたりするために使用できる高度なコンピューターシミュレーションです。

「最新世代のNvidiaGPUがなければ、そこにたどり着くことができませんでした」と、同社のリサーチディレクターであるEllieKhoury氏は述べています。

AIシステムのトレーニングには、100,000の音声からの音声データを含む膨大な量の情報の処理が含まれ、それぞれがバックグラウンドのチャタリングや電話接続の不良などをシミュレートするためにいくつかの方法で操作されます。 そのため、拡張メモリや高速処理などのH100の進歩は、AIのお客様にとって重要です。

Nvidiaは、H100が2年前に発売したA100の前身よりも全体で6倍高速であると推定しています。 間違いなくメリットがある重要な領域の1つは、自然言語処理です。 NLPとも呼ばれるAIドメインは、コンピューターが音声を理解し、ドキュメントを要約し、言語を翻訳するのに役立ちます。

Nvidiaは、AIの先駆者であるNLPの強力なプレーヤーです。 GoogleのPalmAIシステム、文の原因と結果を区別し、プログラミングコードを記述し、ジョークを説明し、 絵文字ムービーゲーム。 しかし、Nvidiaの柔軟なGPUは研究者に人気があります。 たとえば、今週のFacebookの親会社であるMeta 洗練されたNLPテクノロジーを無料でリリース AI研究を加速し、16個のNvidiaGPUで実行されます。

NvidiaのハイパースケールおよびハイパフォーマンスコンピューティンググループのバイスプレジデントであるIanBuckは、H100を使用すると、NLPの研究者と製品開発者がより速く作業できるようになると述べています。 「何ヶ月もかかったのは一週間もかからないはずです。」

H100は、トランスフォーマーの大きなステップアップを提供します。これは、単語の前後関係の重要性を評価し、ある領域と別の領域の情報間の微妙な関係を検出できる、Googleによって作成されたAIテクノロジーです。 AIのトレーニングに使用される写真、音声、テキストなどのデータは、使用する前に慎重にラベル付けする必要がありますが、トランスフォーマーベースのAIモデルでは、ウェブ上の膨大な量のテキストなどの生データを使用できます。 AI言語のスタートアップCohere。

「インターネットを読み取る。インターネットを消費する」とゴメス氏は語り、AIモデルはその生データを、人間が世界について知っていることをキャプチャする有用な情報に変換します。 AIの進歩のペースに関しては、エフェクトトランスフォーマーは「私のタイムラインを数十年先に進めました」。

私たちは皆、AIの研究開発を加速するH100の能力から恩恵を受ける立場にあります。 ハン・リウ助教 スティーブンス工科大学で。 アマゾンはより多くの偽のレビューを見つけることができ、チップメーカーはチップ回路をより良くレイアウトすることができ、コンピューターはあなたがそれらを話すときにあなたの言葉を中国語に変えることができると彼は言った。 「現在、AIは商業生活のほぼすべてのセクターを完全に再形成しています。」