Новости

22 сентября, 13:22

Технологии
Главная / Истории /

Какие новинки представила Nvidia на презентации-2022

Цифровое будущее: что представила Nvidia на презентации-2022

Nvidia ежегодно проводит собственную презентацию GTC, где показывает новое поколение графических ускорителей. При этом последние пару лет компания также рассказывает о своих успехах в корпоративном сегменте, а также исследованиях в науке, культуре, сфере IT и не только. В этом году Nvidia пошла как никогда далеко во всех направлениях – разбираемся в самом важном.

DLSS 3.0

Фото: youtube.com/NVIDIA

Эта технология уже знакома кому-то, но если вкратце, то с ее помощью графический процессор дорисовывает пиксели на экране во время игры. Таким образом вы можете повысить четкость и качество картинки, не жертвуя производительностью. Например, вы хотите играть на своем ПК в "Киберпанк 2077" с 30 кадрами в секунду, но ваша видеокарта может обеспечить только разрешение FHD. С помощью DLSS вы можете улучшить разрешение до 2К или даже 4К и играть при этом в тех же 30 кадрах.

DLSS 3.0 – совсем новая разработка. Эта система умещается в вашей видеокарте и может не только достраивать пиксели, но и полностью дорисовывать кадры. В целом если сравнить то, как с возросшей мощностью справляются транзисторы (физические ячейки в процессорах, отвечающие за производительность), то окажется, что этих транзисторов не стало значительно больше с 2018 по 2022 год. А вот производительность в одних и тех же задачах выросла в 16 раз, и все благодаря алгоритмам, а не физическим мощностям.

Geforce RTX 4090

Фото: youtube.com/NVIDIA

Первая новая видеокарта на новой платформе от Nvidia. На борту обещают 24 Гб видеопамяти стандарта G6X. А производительность вырастет в два раза в играх без RTX и в четыре раза – с RTX по сравнению с топовой 3090Ti. Такого прироста производительности не показывают даже лучшие производители чипов в мире, вроде Apple (обычно мы видим несколько десятков процентов).

Новая видеокарта появится в продаже уже в октябре в ограниченном количестве стран и будет стоить от 1,6 тысячи долларов (напомню, что предыдущая линейка только сейчас опустилась в ценах до уровня, заявленного год назад на презентации: все из-за майнеров и недостатка чипов на глобальном рынке).

Geforce RTX 4080

Фото: youtube.com/NVIDIA

Более бюджетная новинка затмевает предшественника 3080Ti от 2 до 3 раз в одних и тех же играх. Поставляется в двух вариантах: с 12 и 16 Гб видеопамяти. Стоимость – от 1,2 тысячи долларов, а начало продаж обещают в ноябре.

Но главное, что линейка 30-х видеокарт наконец-то получит скидки в магазинах. Хочется надеяться, что в грядущие новогодние праздники у покупателей во всем мире появится возможность не просто приобрести новые видеокарты, но и сделать это по приятной цене.

Что же касается 40-й серии, то последние видеокарты используют принципиально новые вычислительные мощности и новые чипы, отвечающие за самообучение и RTX. Эта линейка позволяет в разы улучшить производительность в тех же самых играх, к которым вы привыкли. Если на презентации не преувеличили, то это действительно очень большой шаг вперед в производительности будущих систем.

Дальше на презентации рассказали о всевозможных приложениях и пакетных предложениях, которые позволяют создавать виртуальные миры, физически точные виртуальные модели и многое другое. Мы рассмотрим нескольких самых интересных новинок, которые позволят понять, куда вообще движется мир вычислительных технологий.

Виртуальные симы

Фото: youtube.com/NVIDIA

На презентации представили набор инструментов, который может использовать каждый разработчик внутри компаний для создания симуляций. Пример очень простой: у вас есть склад, и вы хотите заменить роботами всех сотрудников. Для начала ваш склад сканируют роботы с камерами, потом они создают его виртуальную модель. В ней учтены коробки, паллеты и так далее. Также в систему заносятся все роботы, которые вам нужны. Закономерный вопрос: зачем это делать?

Ответ: вся система загоняется в движок искусственного интеллекта, который настроен на то, чтобы составить карту вашего склада. Куда и какие товары будут складироваться, как к ним будут подъезжать роботы и тому подобное. И вуаля – вы получаете рецепт автономного склада, который может быть максимально эффективным и работать без ошибок.

Автомобильная платформа

Фото: youtube.com/NVIDIA

Вы ведь слышали про автопилот в автомобилях вроде Tesla? Так вот, каждый автопроизводитель создает эти системы собственноручно и самостоятельно их проверяет, настраивает и обучает. Это огромные ресурсы, и никто не знает, как сделать правильно. Ведь производители машин никогда не создавали "компьютеры на колесах".

Nvidia предлагает пару любопытных решений. Первое – "мозг" автомобиля. Теперь вместо разрозненных систем и датчиков, которые отвечают за свои параметры в авто, будет всего одна система, отвечающая за все. Уверены, многие автопроизводители уже оформляют предзаказы на такие компьютеры с собственными операционками, чтобы облегчить себе жизнь.

Но куда интереснее модель обучения автопилота. Это виртуальный мир, который искусственный интеллект создает с помощью закрепленных на авто камер и датчиков. Достаточно проехать на таком по улице, и специальный алгоритм воссоздаст ее в виртуальном пространстве. Далее в этот симулятор помещается система автопилота (любого автопроизводителя) и начинает накатывать свои километры. Автопилот при этом даже не знает, что он в виртуальном мире, а значит, может обучаться круглосуточно (и нам больше не нужно будет видеть машины с грудой датчиков и водителем, который следит, чтобы не произошло ДТП). Ведь сейчас таким машинам нужно накатывать тысячи километров, чтобы делать и исправлять собственные ошибки. А как мы знаем из новостей, это не всегда безопасно.

Крупные языковые модели

Фото: youtube.com/NVIDIA

Последний блок, о котором стоит сказать, – это языковые модели, но в широком смысле. Вы же видели в интернете изображения, которые создал алгоритм? Так вот, это и есть языковая модель. Ведь, чтобы компьютер понимал, что ему нарисовать, он должен знать каждый индивидуальный объект, как он выглядит, и уметь понимать контекст. Это очень сложная задача, которая каждые полгода совершает какие-то прорывы и вызывает бурю обсуждений в новостях.

В Nvidia пошли дальше и заключили несколько партнерств с институтами и лабораториями по всему миру. И они делают языковые модели для биологического, химического языка, а также языка ДНК и РНК.

Например, язык химии. В некую базу знаний занесли все химические элементы периодической таблицы. Потом эти элементы начали между собой сочетать и тоже заносить в некий "словарь" для алгоритма. А дальше начали тренировать алгоритм самому создавать соединения. Давали ему несколько элементов и результат, который от него ждут. И он находил пути, по которым соединение должно было сработать. И сейчас это действующий языковой пакет.

Уже сегодня, по словам руководителя компании, эта модель может находить тысячи лекарств с необходимыми людям свойствами. Вы буквально вносите нужный результат в химическом выражении, и система дает вам ответ и несколько его вариаций, и все – новая таблетка от гриппа готова. Больше никаких миллиардов долларов на поиски новых лекарств – все делает алгоритм за считанные часы или дни в зависимости от сложности соединения.

Когда же наступит цифровое будущее?

Фото: youtube.com/NVIDIA

На самом деле мы очень многого не знаем о том, какие технологии уже применяются в мире медицины, автопроизводства и так далее. Например, Amazon перевел огромное количество своих складов на роботизированную модель и удвоил прибыль в некоторых подразделениях.

Но даже сейчас, и на этой презентации в частности, мы видим примеры именно многомиллиардных компаний, которые могут себе это позволить. Обувной магазин на соседней улице не сделает роботизированный склад в ближайшие несколько лет – это факт.

Но новые алгоритмы, искусственные интеллекты и языковые модели – это будущее, которое уже наступило. Искусственный интеллект способен написать симфонию (одна как раз играла в самом конце презентации, рекомендую послушать), может нарисовать картину по запросу человека, создать новую разновидность белка или химического соединения. И как знать, возможно, всего через пару лет мы сможем как открытую книгу читать ДНК-код и сумеем побороть генетические заболевания. Такое будущее мне нравится, и хочется надеяться, что оно уже совсем близко.

закрыть
Обратная связь
Форма обратной связи
Прикрепить файл

Отправить

закрыть
Яндекс.Метрика