מרכז הפיתוח בישראל, כמו גם חברות סטארט-פ נטלו חלק במרבית הטכנולוגיות
- שורה של יצרניות מחשוב מובילות חשפו מגוון מערכות מבוססות ארכיטקטורת מחשוב העל לבינה מלאכותית Blackwell, בשילוב NVIDIA Grace CPUs וטכנולוגייתNVIDIA Networking
- ספקיות שירותי ענן, ארגונים וספקיות GPU בענן הודיעו על אימוץ פלטפורמת התקשורת Spectrum-X, עליה מבוסס מחשב העל Israel-1, כדי לבנות תשתיות ענן ל-AI
- NVIDIA NIM זמין להקל את היכולת לאמץ ולהטמיע בינה מלאכותית יוצרת עבור עשרות מיליוני מפתחים מסביב לעולם
אנבידיה הכריזה היום כי פלטפורמת התקשורת NVIDIA Spectrum-X Ethernet, שפותחה במרכז המחקר והפיתוח של אנבידיה בישראל ומשמשת כבסיס למחשב העל Israel-1, זוכה לאימוץ נרחב בתעשייה. בנוסף, אנבידיה הודיעה על האצת קצב שחרור המוצרים בפלטפורמה, עם גרסה חדשה מדי שנה.
שורה של ספקיות בינה מלאכותית באמצעות הענן, כמו CoreWeave, GMO Internet Group, Lambda, Sacleway, STPX Global ו-Yotta, יהיו בין הראשונות לאמץ את הפלטפורמה, המבוססת על פרוטוקול התקשורת Ethernet, כדי להאיץ את ביצועי התקשורת של תשתיות הבינה המלאכותית שלהן. בנוסף, מספר משותפי אנבידיה הכריזו על פיתוח מוצרים מבוססי Spectrum, כולל ASRock Rack, ASUS, GIGABYTE, Ingrasys, Inventec, Pegatron, QCT, Wistron ו-Wiwynn, אשר מצטרפות ליצרניות מערכות מחשוב כמוDell Technologies, Hewlett Packard Enterprise Lenovo ו-Supermicro , המשלבות את הפלטפורמה במוצריהן.
Spectrum-X היא רשת האת'רנט הראשונה בעולם שנבנתה עבור משימות בינה מלאכותית, והיא יכולה להאיץ את קצב הנטוורקינג של משימות בינה מלאכותית יוצרת פי 1.6 לעומת מערכות את'רנט מסורתיות. בתערוכת Computex בטייוואן, אמר מייסד ומנכ"ל אנבידיה, ג'נסן הואנג, כי בשל הביקוש אנבידיה מתכננת להשיק מוצרי Spectrum-X חדשים מדי שנה, עם רוחב פס משודרג ומספר גבוה יותר של חיבורים, כמו גם שיפורי תוכנה כדי להאיץ את הביצועים של טכנולוגיית התקשורת המואצת מבוססת Ethernet לבינה מלאכותית. פלטפורמת Spectrum-X כוללות את ה-Spectrum SN5600 Ethernet Switch, שבבי NVIDIA BlueField-3 DPU ואת רכיב התקשורת NVIDIA BlueField-3 SuperNIC – כולם פותחו בישראל. הפלטפורמה מיועדת לספק את הביצועים והפיצ'רים הדרושים לענני בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI Clouds), והיא מציעה את הביצועים הטובים ביותר לתקשורת Ethernet עבור AI.
״ההתקדמות המהירה של טכנולוגיות פורצות דרך כמו בינה מלאכותית יוצרת מדגישה את הצורך של כל ארגון לשים את החדשנות בתחום התקשורת בעדיפות עליונה בשביל להשיג יתרון תחרותי״, אמר גלעד שיינר, סגן נשיא בכיר ל-Networking באנבידיה. "פלטפורמת Spectrum-X מחוללת מהפכה בתקשורת מבוססת Ethernet על מנת לאפשר לארגונים לרתום את מלוא העוצמה של תשתית הבינה המלאכותית, ולהוביל לטרנספורמציה בפעילות ובתעשיות שלהם".
ארכיטקטורת Blackwell זוכה לאימוץ נרחב בתעשיית המחשוב
בתוך כך חשפו אנבידיה ויצרניות המחשבים המובילות בעולם שורה של מערכות מחשוב-על לבינה מלאכותית המבוססות על ארכיטקטורת ה-GPU החדשה Blackwell, בשילוב NVIDIA Grace CPUs ופלטפורמות התקשורת המואצת של אנבידיה, על מנת לאפשר לארגונים לבנות מפעלי בינה מלאכותית (AI Factories) ומרכזי נתונים שיניעו את הגל הבא של פריצות דרך בבינה מלאכותית יוצרת.
בשידור המרכזי שלו מתערוכת Computex, הכריז מנכ"ל ומייסד NVIDIA, ג'נסן הואנג, כי היצרניות ASRock Rack, ASUS, GIGABYTE, Ingrasys, Inventec, Pegatron, QCT, Supermicro, Wistron ו-Wiwynn ישיקו מערכות ענן, שרתים, מחשוב קצה ומערכות בינה מלאכותית המבוססות על GPUs, CPUs ופלטפורמות תקשורת של אנבידיה.
"המהפכה התעשייתית הבאה החלה. חברות ומדינות משתפות פעולה עם אנבידיה כדי להעביר מרכזי נתונים מסורתיים בהיקף של טריליון דולר למרכזי מחשוב מואץ, ולבנות סוג חדש של מרכזי נתונים – מפעלי בינה מלאכותית (AI Factories), המפיקים מוצר צריכה חדש: בינה מלאכותית", אמר הואנג. "מיצרני שרתים, רשתות ותשתיות, ועד מפתחי תוכנה – כל התעשייה מתכוננת להגעתה של ארכיטקטורת Blackwell כדי להאיץ חדשנות מבוססת בינה מלאכותית בכל תחום".
כדי לאפשר אפליקציות מכל הסוגים, יוצע מגוון רחב של מערכות מבוססות Blackwell: ממערכות הכוללות GPU בודד או מעבדים מעבדים גרפיים, דרך מערכות משולבות מעבדי x86 או NVIDIA Grace, ועד למערכות המקוררות באמצעות אוויר או נוזל. בנוסף, וכדי להאיץ את הפיתוח של מערכות בגדלים וקונפיגורציות שנות, פלטפורמת NVIDIA MGX המודולרית תתמוך כעת גם ב-Blackwell, כולל פלטפורמת NVIDIA GB200 NVL2 החדשה, שמשלבת בין ארבעה מעבדי Blackwell ושני Grace CPU.
NVIDIA NIM – מספק למיליוני מפתחים יכולות בינה מלאכותית יוצרת
עוד הכריזה אנבידיה בתערוכה כי מעתה תוכל קהילת המפתחים העולמית, המונה כ-28 מיליון בני אדם, להוריד את NVIDIA NIM – מיקרו-שירותים (Microservices) שמנגישים מודלי בינה מלאכותית באמצעות קונטיינרים – כדי להפעילם במרכזי נתונים, בענן או אפילו בתחנות עבודה מקומיות, וכך לאפשר למפתחים לבנות בקלות יישומי בינה מלאכותית יוצרת כמו עוזרים אישיים (copilots), צ'אטבוטים ושירותים אחרים בדקות במקום שבועות.
יישומי הבינה המלאכותית היוצרת הזמינים כיום הופכים ליותר ויותר מורכבים, ולעיתים הם מתבססים על שימוש בכמה מודלים שונים במקביל כדי ליצור טקסטים, תמונות, אודיו או וידאו ותוצרים נוספים. NVIDIA NIM מגביר משמעותית את הפרודוקטיביות של מפתחים באמצעות פתרון פשוט וסטנדרטי להטמעת בינה מלאכותית יוצרת ביישומים שלהם. בנוסף, NIM מאפשר לארגונים למקסם את ההשקעה בתשתיות. לדוגמה, כך למשל, הרצת המודל Llama 3-70B של Meta באמצעות NIM מפיק פי 5 יותר טוקנים במערכות מחשוב מואצות לעומת שימוש ב-Llama-3 שלא באמצעות NIM. כך, יכולים ארגונים להגביר את היעילות שלהם ולהשתמש באותה תשתית מחשוב כדי לייצר יותר.
כ-200 שותפות טכנולוגיות של אנבידיה, בהן Cadence, Cloudera, Cohesity, DataStax, NetApp, Scale AI ו-Synopsys, משלבות את NVIDIA NIM בתוך הפלטפורמות שלהן כדי להאיץ את הטמעת הבינה המלאכותית היוצרת בתחומי הפעילות המגוונים שלהן – Copilots, Code Assistants, אווטארים דיגיטלים מונעי AI ועוד. בנוסף, Hugging Face מציע כעת את NIM – תחילה עם Meta Llama 3. בנוסף, NIM הוטמע ב-Amazon Web Services, Google Cloud, Azure ו-Oracle Cloud Infrastructure.
"כל ארגון מעוניין לשלב בינה מלאכותית בפעילותו, אבל לא לכל ארגון יש צוות ייעודי של חוקרי בינה מלאכותית", אמר הואנג. "NVIDIA NIM משולב כיום בפלטפורמות בכל מקום, נגיש למפתחים בכל מקום ופועל בכל מקום – וכך עוזר לתעשיית הטכנולוגיה להכניס בינה מלאכותית יוצרת לכל ארגון".
ארגונים יכולים להטמיע אפליקציות AI בסביבת פרודקשן עם NIM דרך פלטפורמת התוכנה NVIDIA AI Enterprise. החל מהחודש הבא, מפתחים החברים בתוכנית המפתחים של אנבידיה, יוכלו לקבל גישה ל-NVIDIA NIM ללא עלות, למטרות מחקר, פיתוח ובדיקות, על גבי התשתית המועדפת עליהם.
ב-NVIDIA NIM זמינים למעלה מ-40 מיקרו-שירותים ומודלים פתוחים, בהם Databricks DBRX, המודל הפתוח של גוגל, Gemma, Meta Llama 3, Microsoft Phi-3, Mistral Large, Mixtral 8x22B ו-Snowflake Arctic – אותם ניתן לנסות דרך ai.nvidia.com.
לפרטים נוספים וכל מה שחדש בנושא NVIDIA NIM
'עידן הרובוטיקה הגיע. כל מה שזז – יהיה יום אחד אוטונומי'
עוד הודיעה אנבידיה כי החברות המובילות בעולם בפיתוח רובוטים מאמצות את פלטפורמת NVIDIA Isaac למחקר, פיתוח וייצור הדור הבא של רובוטים ומכונות אוטונומיות מבוססות בינה מלאכותית, שישמשו לבניית מפעלים, מחסנים ומרכזים לוגיסטיים יעילים ובטוחים שבהם בני אדם ורובוטים יעבדו אלה לצד אלה.
פלטפורמת NVIDIA Isaac מכילה ספריות מואצות מבוססות בינה מלאכותית ומודלי סימולציה ובינה מלאכותית המבוססים על חוקי הפיזיקה, שמאפשרים לייצר מכונות אוטונומיות שמבצעות פעולות רפטטיביות או משימות מדויקות במיוחד. בין החברות: BYD Electronics, Siemens, Teradyne Robotics ו-Intrinsic (חברה-בת של Alphabet).
"עידן הרובוטיקה הגיע. כל מה שזז – יהיה יום אחד אוטונומי", אמר ג'נסן הואנג, מנכ"ל ומייסד NVIDIA. "אנחנו עובדים כדי להאיץ בינה מלאכותית פיזית-יוצרת (Generative Physical AI) באמצעות שדרוג יכולות החומרה והתוכנה של NVIDIA Robotics, כולל Omniverse עבור אפליקציות סימולציה, מודלי הבסיס ב-Project GR00T לרובוטים דמויי אדם (Humaniod) ופלטפורמת המחשוב הרובוטי Jetson Thor".
Foxconn מאמנת רובוטים ובונה תאומים דיגיטליים למפעלי הייצור באמצעות NVIDIA AI, Isaac ו-Omniverse
פלטפורמת הרובוטיקה NVIDIA Isaac, יחד עם NVIDIA Metropolis ופלטפורמת NVIDIA Omniverse משמשים כיום כדי להפוך שורה של מפעלים לאוטונומיים על ידי יצירת תאומים דיגיטליים – סימולציות תלת-ממדיות מדויקות פיזיקלית מורכבות שנועדו לבחון ולשפר את יעילות תהליכי העבודה לפני שעושים שינויים פיזיים יקרים בקווי הייצור. בין המפעלים שמשתמשים בפתרונות אנבידיה ליצירת תאומים דיגיטליים נכלל גם Foxconn, יצרנית מוצרי האלקטרוניקה הגדולה בעולם.
פוקסקון, המתפעלת למעלה מ-170 מפעלים מסביב לעולם, מתכוננת לקראת יצור אחד מהמוצרים המורכבים ביותר של NVIDIA – ולשם כך החליטה לפתח תאום דיגיטלי של המפעל המונע באמצעות פלטפורמות NVIDIA Omniverse ו-Isaac. התאום הדיגיטלי של מפעל פוקסקון החדש בגוואדאלחרה, מקסיקו, משמש את פוקסקון להגדיר תהליכים ולאמן את הרובוטים בסביבה וירטואלית, כדי שהמפעל הפיזי יוכל לייצר ביעילות גבוהה את מנוע המחשוב המואץ הבא, מערכות NVIDIA Blackwell HGX. על בסיס המאמצים שבוצעו עד כה, החברה מצפה כי תוכל להגביר את יעילות הייצור של שרתים מורכבים באמצעות סימולציית המפעל, ובכך תביא להפחתת השימוש בקילוואט-שעה של יותר מ-30%.
