Дженсен Хуанг, генеральный директор Nvidia, сделал громкое заявление о том, что производительность AI-чипов его компании растет быстрее исторических темпов, установленных законом Мура - принципом, который десятилетиями определял прогресс в вычислительной технике.
В интервью TechCrunch после своего выступления на CES в Лас-Вегасе Хуанг подчеркнул: "Наши системы развиваются гораздо быстрее закона Мура". Для сравнения - закон Мура, сформулированный в 1965 году соучредителем Intel, предсказывал удвоение количества транзисторов на чипах примерно каждый год.
По словам Хуанга, последний суперчип Nvidia для дата-центров работает в 30 раз быстрее предыдущего поколения при выполнении AI-задач. Компания достигает таких результатов благодаря одновременной разработке архитектуры, чипов, систем, библиотек и алгоритмов.
Заявление главы Nvidia особенно интересно на фоне дискуссий о возможном замедлении прогресса в области искусственного интеллекта. Ведущие AI-лаборатории, включая Google, OpenAI и Anthropic, используют чипы Nvidia для обучения и запуска своих моделей.
Хуанг отмечает три ключевых направления развития AI: предварительное обучение на больших данных, пост-обучение с использованием обратной связи от людей и вычисления во время вывода, когда AI-модель получает больше времени на "размышление".
Новейший датацентровый суперчип GB200 NVL72, представленный на CES, демонстрирует 30-40-кратное увеличение производительности по сравнению с предыдущим бестселлером H100. Это должно сделать более доступными такие модели, как OpenAI o3, требующие значительных вычислительных ресурсов.
В целом, по утверждению Хуанга, современные AI-чипы Nvidia в 1000 раз превосходят решения десятилетней давности, что значительно опережает темпы, предсказанные законом Мура. И руководитель компании не видит признаков замедления этого прогресса.