abril 22, 2024

Si no ha prestado atención, Nvidia ya no es una empresa de juegos

El panorama: Para aquellos de ustedes que no han prestado mucha atención, Nvidia ya no es una empresa de juegos. Claro, continúan produciendo algunos de los chips gráficos de mejor rendimiento para juegos y albergan un servicio global de juegos basado en la nube llamado GeForce Now. Pero si da un paso atrás y examina la gama completa de ofertas de la compañía, es significativamente más amplia de lo que nunca ha sido, un punto que el CEO Jensen Huang reiteró durante su discurso de apertura de GTC esta semana. En sus palabras, “Nvidia es ahora una empresa de informática de pila completa”.

Como reflejo de lo más amplio que se ha vuelto el alcance de Nvidia en los últimos años, irónicamente, probablemente hubo tantas noticias sobre chips sin GPU como GPU en la GTC 2021 (Conferencia de Tecnología de GPU).

Entre una nueva CPU de 5nm basada en ARM con nombre en código “Grace”, una expansión de la línea DPU creada por la adquisición de Mellanox, nuevas adiciones a sus chips y plataformas automotrices, y discusiones sobre computación cuántica, procesamiento de datos 5G y más, la compañía está llegando a porciones cada vez mayores del panorama de TI.

No se puede perder, por supuesto, los nuevos anuncios relacionados con GPU y GPU, incluida una impresionante variedad de nuevos servicios y software de GPU basados ​​en la nube.

Para su mérito, Nvidia ha estado ampliando la gama de aplicaciones de GPU durante varios años. Su impacto en el aprendizaje automático, las redes neuronales profundas y otros modelos sofisticados de inteligencia artificial ha sido bien documentado, y la compañía continuó ampliando ese alcance en la feria de este año. En particular, Nvidia destacó sus esfuerzos centrados en la empresa con una amplia gama de plantillas de IA prediseñadas que las empresas pueden implementar más fácilmente para una amplia gama de aplicaciones. La herramienta Jarvis Conversational AI anunciada anteriormente, por ejemplo, ahora está disponible de forma generalizada y las empresas pueden utilizarla para crear herramientas automatizadas de servicio al cliente.

Por impresionantes que sean las aplicaciones centradas en GPU para los negocios, la gran noticia (y algunas de las mayores confusiones) sobre GTC provienen del cambio estratégico de la compañía a tres tipos diferentes de chips: GPU, DPU y CPU.

El nuevo proyecto Maxine fue diseñado para mejorar la calidad del video en conexiones de bajo ancho de banda y para realizar transcripciones y traducciones automáticas en tiempo real, características oportunas y prácticas que muchas herramientas de colaboración tienen pero que podrían mejorarse. Integración de Nvidia en la nube, herramientas basadas en inteligencia artificial . La compañía también hizo un anuncio importante con VMware, señalando que las herramientas y plataformas de IA de Nvidia ahora pueden ejecutarse en entornos VMWare virtualizados además de hardware dedicado dedicado. Si bien parece trivial a primera vista, este es en realidad un desarrollo de importancia crítica para las muchas empresas que ejecutan una buena parte de sus cargas de trabajo en VMware.

A pesar de lo impresionantes que son las aplicaciones centradas en GPU para los negocios, la gran noticia (y algunas de las mayores confusiones) sobre GTC provienen del cambio estratégico de la compañía a tres tipos diferentes de chips: GPU, DPU y CPU. El CEO Huang resumió claramente el enfoque con una diapositiva que muestra las hojas de ruta para las tres líneas de chips diferentes hasta 2025, destacando cómo cada línea recibirá actualizaciones cada pocos años, pero con diferentes puntos de partida, lo que permite a la empresa tener una (y a veces dos) principales. avances arquitectónicos cada año.

La línea DPU, cuyo nombre en código es BlueField, se basa en la tecnología de red de alta velocidad adquirida por Nvidia cuando compró Mellanox en abril pasado. Diseñada específicamente para centros de datos, aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC) y computación en la nube, la línea de chips BlueField es ideal para acelerar el rendimiento de las aplicaciones web modernas.

Debido a que estas aplicaciones se dividen en varios contenedores más pequeños que a menudo se ejecutan en varios servidores físicos, dependen en gran medida de lo que comúnmente se denomina tráfico “este-oeste” entre racks de cómputo en un centro de datos. Sin embargo, es importante destacar que estos mismos principios de desarrollo de software se están utilizando para una gama cada vez mayor de aplicaciones, incluida la industria automotriz, lo que ayuda a explicar por qué la última generación de SoC automotrices (con nombre en código Atlan y que se analiza a continuación) incluye un núcleo BlueField en su diseño.

La nueva línea de CPU, que podría decirse que ha generado más entusiasmo, es un diseño basado en ARM con nombre en código Grace (para el pionero de TI Grace Hopper, un movimiento elegante de Nvidia). Aunque muchos informes iniciales sugirieron que era un producto competitivo para las CPU de servidor Intel y AMD x86, la verdad es que el objetivo de implementación original de Grace es solo para HPC y otras cargas de trabajo masivas basadas en modelos de IA. No es un proyecto de CPU genérico. Sin embargo, en los tipos de aplicaciones de inteligencia artificial avanzadas, muy exigentes y con uso intensivo de memoria que Nvidia inicialmente recurre a Grace, resuelve el problema crítico de conectar las GPU a la memoria del sistema a velocidades significativamente más rápidas que las arquitecturas x86 tradicionales que pueden proporcionar. Claramente, esta no es una aplicación que todas las organizaciones puedan aprovechar, pero para el creciente número de organizaciones que están construyendo grandes modelos de IA, sigue siendo muy importante.

Por supuesto, parte de la razón de la confusión es que Nvidia actualmente está buscando comprar Arm, por lo que cualquier conexión entre los dos seguramente se convertirá en un problema mayor. Además, Nvidia demostró una gama de aplicaciones diferentes en las que está trabajando para combinar su IP con productos basados ​​en ARM, incluida la computación en la nube con AWS Graviton de Amazon, computación científica en combinación con las CPU de servidor de propósito general de Altra. Ampere, infraestructura de red 5G y Edge Computing con Octeon de Marvell y PC de MediaTek con SoC MT819x.

Al igual que con un núcleo de DPU BlueField de próxima generación, el nuevo diagrama de SoC automotriz de Atlan incorpora un núcleo de CPU “Grace Next”, lo que genera aún más especulaciones. Hablando de eso, Nvidia también destacó una serie de anuncios relacionados con el automóvil en GTC.

La plataforma automotriz de próxima generación de la compañía tiene el nombre en código Orin y se espera que aparezca en vehículos de los principales actores como Mercedes-Benz, Volvo, Hyundai y Audi a partir del próximo año. La compañía también anunció la computadora central Orin, en la que se puede virtualizar un solo chip para ejecutar cuatro aplicaciones diferentes, incluido el grupo de instrumentos, el sistema de infoentretenimiento, la interacción y el monitoreo de los pasajeros y las capacidades de conducción autónoma y Asistida con pantalla confiable: una pantalla visual de lo que ven las computadoras del automóvil, diseñado para brindar a los pasajeros la confianza de que está funcionando correctamente. La compañía también presentó su plataforma de vehículos autónomos (AV) Hyperion de octava generación, que incorpora múltiples chips Orin, sensores de imagen, radar, lidar y el último software AV de la compañía.

Se espera la llegada de un nuevo chip, el ya mencionado Atlan, en 2025. Aunque muchos pueden encontrar excesivo un anuncio previo de varios años, es una práctica relativamente estándar en la industria automotriz, donde generalmente trabajan en automóviles tres años antes de su lanzamiento. propia introducción.

Atlan es también el primer producto de Nvidia que incluye las tres arquitecturas de chips centrales de la compañía (GPU, DPU y CPU) en un solo diseño de semiconductor.

Atlan es intrigante en muchos niveles, entre ellos el hecho de que se espera que cuadruplique la potencia informática de Orin (que saldrá en 2022) y alcanzará una velocidad de 1.000 TOPS (tera operaciones por segundo). Como se mencionó anteriormente, Atlan es también el primer producto de Nvidia que incluye las tres arquitecturas de chips centrales de la compañía (GPU, DPU y CPU) en un solo diseño de semiconductor.

Los detalles siguen siendo vagos, pero se espera que la próxima generación de cada una de las arquitecturas actuales sea parte de Atlan, convirtiéndola potencialmente en un manifiesto de las oportunidades ampliadas de la compañía, así como en un excelente ejemplo de la sofisticación técnica de los automóviles que se lanzarán. a esa edad. De cualquier manera, Atlan seguramente será algo digno de atención.

Con todo, Nvidia ha mostrado una historia grande e impresionante en GTC. Ni siquiera he mencionado, hasta ahora, su plataforma Omniverse para colaboración 3D, sus plataformas de hardware tipo supercomputadora DGX y una serie de otros anuncios hechos por la compañía. Simplemente, había demasiado que cubrir en una sola columna. Sin embargo, esto es muy evidente. Nvidia se centra claramente en una gama de oportunidades mucho más amplia que nunca.

Si bien los fanáticos de los juegos pueden haberse sentido decepcionados por la falta de noticias para ellos, cualquiera que esté pensando en el futuro de la informática no puede evitar sentirse impresionado por la profundidad de lo que Nvidia ha revelado. Los juegos y las GPU, al parecer, son solo el comienzo.

Bob O’Donnell es el fundador y analista jefe de TECHnalysis Research, LLC, una firma de consultoría de tecnología que brinda servicios de investigación de mercado y consultoría estratégica a la industria de la tecnología y la comunidad financiera profesional. Puedes seguirlo en Twitter @bobodtech.

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