Крупные производители выбирают графические процессоры NVIDIA для обучения ИИ вместо продуктов Intel или AMD, главным образом по следующим причинам: 1. Зрелость экосистемы CUDA: Платформа программирования NVIDIA CUDA — одна из первых и наиболее зрелых платформ параллельных вычислений на графических процессорах. Она предоставляет множество библиотек и инструментов, таких как cuDNN, TensorRT и т. д. Эти библиотеки, оптимизированные для глубокого обучения, значительно упрощают процесс разработки. Широкая поддержка CUDA сообществом разработчиков означает, что больше готовых моделей, инфраструктур и инструментов искусственного интеллекта могут работать непосредственно на графических процессорах NVIDIA, что сокращает затраты и время на разработку. 2. Преимущества производительности: NVIDIA продолжает внедрять инновации в дизайне архитектуры графических процессоров, особенно в отношении операций с плавающей запятой и тензорных операций, необходимых для обучения искусственного интеллекта. Ее графические процессоры (такие как A100, H100 и последующие новые графические процессоры) обеспечивают высокую производительность и высокую пропускную способность, что подходит для массового параллельного выполнения. вычислительные задачи. Тензорные ядра NVIDIA специально оптимизированы для умножения матриц и тензорных операций в глубоком обучении, что значительно повышает эффективность обучения. 3. Преимущество первопроходца на рынке: NVIDIA рано осознала потенциал графических процессоров в области искусственного интеллекта и быстро заняла доминирующее положение на рынке. Это преимущество первопроходца позволило Nvidia накопить большое количество пользовательских кейсов и историй успеха в области оборудования для обучения искусственному интеллекту, сформировав определенную степень стандартного отраслевого эффекта. 4. Тесная интеграция программного и аппаратного обеспечения: NVIDIA не только предоставляет аппаратное обеспечение, но и полный набор решений, от драйверов нижнего уровня до прикладного программного обеспечения высокого уровня, чтобы обеспечить полное использование производительности оборудования. Кроме того, постоянно обновляемый стек программного обеспечения и набор инструментов NVIDIA позволяют разработчикам легко настраивать и контролировать процесс обучения ИИ. 5. Отраслевое сотрудничество и поддержка: NVIDIA установила тесные отношения сотрудничества со многими исследовательскими институтами, предприятиями и поставщиками облачных услуг в области искусственного интеллекта, чтобы предоставить пользователям всестороннюю поддержку — от аппаратного обеспечения до облачных сервисов. Эта экосистема обеспечивает удобство для пользователей и укрепляет позиции Nvidia на рынке. Хотя в последние годы Intel и AMD увеличили инвестиции в область искусственного интеллекта, запустив ускорители, специально предназначенные для обучения искусственному интеллекту (например, серия Intel Gaudi и AMD MI300), и усердно работая над созданием собственных программных экосистем, позиции Nvidia в области искусственного интеллекта Рынок обучения. Его лидирующую позицию будет трудно поколебать в краткосрочной перспективе, главным образом из-за его глубокого технологического накопления, зрелой экосистемы и широкого признания. Однако по мере того, как конкуренты продолжают догонять их и развиваться, будущая структура рынка все еще может измениться.

Дженсен Хуан и настойчивость Nvidia

Хуан Ренсюнь и Nvidia настаивают на интеграции технологии CUDA в свои графические процессоры и считают это своим основным конкурентным преимуществом. 1. Преимущество первопроходца и построение экосистемы: CUDA — это платформа параллельных вычислений и интерфейс прикладных программ, выпущенная NVIDIA в 2006 году. Это одна из первых моделей программирования графических процессоров для общих вычислений. NVIDIA создала большое сообщество разработчиков и экосистему, рано выйдя на рынок. Эта экосистема включает в себя различные библиотеки, инструменты, платформы и образовательные материалы, образуя сильный сетевой эффект, который делает разработчиков более склонными к использованию CUDA для программирования на графических процессорах. 2. Оптимизация производительности и запатентованная технология: CUDA напрямую оптимизирован для архитектуры графических процессоров NVIDIA и может полностью раскрыть свой аппаратный потенциал, особенно в таких областях, как научные вычисления и глубокое обучение. NVIDIA обеспечивает постоянное повышение производительности за счет постоянных итераций архитектуры графического процессора и обновлений версий CUDA, предоставляя пользователям наилучшие возможности работы на компьютере. 3. Статус отраслевого стандарта: CUDA стала де-факто отраслевым стандартом для некоторых высокопроизводительных вычислений и приложений искусственного интеллекта. Многие популярные платформы глубокого обучения, такие как TensorFlow, PyTorch и т. д., обеспечивают встроенную поддержку CUDA, что означает, что разработчики могут беспрепятственно запускать свой код на графических процессорах NVIDIA без дополнительной работы по адаптации. 4. Стратегия дифференцированной конкуренции: С помощью CUDA компания NVIDIA создала уникальный технический барьер, который четко отличает ее продукты на основе графических процессоров от процессоров или графических процессоров Intel и AMD на конкретных рынках (таких как AI, HPC). Это дифференцированное технологическое преимущество помогает Nvidia сохранять лидирующие позиции в этих областях. Что касается того, почему у других производителей нет соответствующих функций, это связано с их стратегическим выбором и техническими путями:

- Технические трудности и инвестиции. Создание такой экосистемы, как CUDA, требует огромных инвестиций в исследования и разработки, включая проектирование оборудования, разработку программного обеспечения, поддержание отношений с разработчиками и т. д. Это серьезная проблема для любой компании.

- Позиционирование на рынке: хотя Intel и AMD также запустили свои собственные технологии ускорения графических процессоров (такие как Intel oneAPI и OpenCL, платформа AMD ROCm), они могут больше сосредоточиться на бизнесе процессоров или принять разные рыночные стратегии, в отличие от Nvidia, полностью посвященной этому вопросу. продвижение общих вычислений на графических процессорах.

- Экологическая дилемма последователя: даже если другие производители попытаются создать аналогичную экосистему, из-за широкого распространения CUDA и высокой стоимости миграции разработчиков новой платформе сложно быстро привлечь достаточную базу пользователей и сформировать сообщество разработчиков. достаточного масштаба. Таким образом, настойчивость Хуан Ренсюня в отношении стратегии CUDA основана на долгосрочных планах NVIDIA в области вычислений на графических процессорах и ее глубоком понимании рыночных тенденций.