Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг объявил, что производительность чипов компании для искусственного интеллекта растет быстрее, чем предсказывает закон Мура. Это заявление он сделал в интервью TechCrunch после своего выступления на выставке CES в Лас-Вегасе.
Закон Мура, установленный в 1965 году, предполагает удвоение числа транзисторов на чипах примерно каждые два года, что приводит к увеличению их производительности. Однако, как отметил Хуанг, чипы Nvidia для AI становятся более мощными с темпами, превосходящими прогнозы этого закона. Новый суперчип GB200 NVL72 компании способен выполнять AI-задачи в 30-40 раз быстрее, чем его предшественник H100.
Хуанг также пояснил, что компания разрабатывает архитектуру, микросхемы и алгоритмы одновременно, что позволяет достигать более высоких показателей производительности. “Мы можем одновременно разрабатывать архитектуру, микросхемы, системы, библиотеки и алгоритмы, что позволяет нам двигаться быстрее, чем по закону Мура”, — подчеркнул он.
Заявление руководителя Nvidia прозвучало на фоне растущих опасений о возможном замедлении прогресса в области AI. Компании как Google и OpenAI используют чипы Nvidia для обучения своих моделей, поэтому совершенствование этих чипов может ускорить развитие искусственного интеллекта в целом. Хуанг не разделяет сомнений в том, что развитие AI продолжится, и указывает на существование трех новых законов масштабирования: предварительное обучение, последующее обучение и вычисления во время тестирования.
Глава Nvidia также отметил, что стоимость вычислений снизится благодаря повышению производительности. “Закон Мура снизил стоимость вычислений, и аналогично будет происходить и с машинным обучением”, — сказал он. Это особенно актуально в свете высокой стоимости вычислений для таких моделей, как o3 от OpenAI.
На выставке CES Хуанг представил новый суперчип, который, по его словам, значительно снизит затраты на использование мощных AI-моделей. Это может оказать положительное влияние на доступность передовых технологий для более широкой аудитории. В прошлом году, благодаря инновациям компаний как Nvidia, наблюдалось снижение цен на модели AI, и Хуанг убежден, что этот тренд будет продолжаться.
Подводя итог, Хуанг отметил, что чипы Nvidia сегодня в 1000 раз более производительны, чем 10 лет назад, что значительно превышает темпы, установленные законом Мура. Он не видит признаков замедления процесса развития производительности чипов, что может способствовать дальнейшему прогрессу в области искусственного интеллекта.