כצפוי, אנבידיה ושותפיה נאלצו לספק כמויות מוגבלות של שרתים מבוססי Blackwell  בשנת 2024, מכיוון שהחברה תצטרך להשתמש בB200-  שלה בעל התפוקה הנמוכה עבורם. עם זאת, Dell כבר משגרת מדפי שרתים מבוססי Blackwell .עם זאת, למרות שגרסאות משופרות של מעבדי B200 של  אנבידיה  נכנסו לייצור המוני באוקטובר, הם צפויים להגיע לידי החברה בינואר2025 . TrendForce לא צופה כי עליית הייצור ההמוני של שרתים מבוססי B200 ו-GB200 תמריא באופן מיידי. על פי TrendForce בשל צריכת מתח גבוהה יותר וצורך בחיבורי רשת מהירים יותר, ייצור המוני ומשלוחי שיא יתרחשו בין הרבעון השני לשלישי של 2025.

רק לפני מספר חודשים דווח כי מדף NVL72 של Nvidia המבוסס על פלטפורמת GB200 עם 72 מעבדי B200 יצרוך 120 קילוואט חשמל, שכבר גבוה משמעותית ממדפי שרתים מבוססי בינה מלאכותית קיימים . ההספק הטיפוסי של מדף צפוף הוא עד 20 קילוואט, בעוד שמדף מבוסס H100 צורך כ-40 קילוואט.  TrendForce טוענת כעת כי אנבידיה עדכנה את מפרטי המכשיר, וכעת הוא צורך 140 קילוואט, שהינו גבוה יותר ממה שמרכזי נתונים טיפוסיים יכולים לספק למדף יחיד.

נראה שהבעיה נעוצה בכך שמעבדי Blackwell של אנבידיה נוטים (לכאורה) להתחמם יתר על המידה בשרתים המצוידים ב-72 מעבדים, גם כאשר המדפים צורכים עד 120 קילוואט לכל מדף. בעיה זו אילצה את אנבידה לבצע שינויים חוזרים ונשנים בתכנון מדפי השרתים, שכן התחממות יתרה לא רק מפחיתה את ביצועי ה-GPU אלא גם מסכנת את שלמות החומרה. צריכת חשמל של 140 קילוואט לכל מדף מצריכה שינויים נוספים בתכנון השרתים ועכב כך צפוי עיכוב באספקת השרתים החדשים.

צריכת מתח מוגברת עשויה לגרום לצריכה נוספת של מערכת קירור. קירור נוזלי חיוני עבור שרתים מבוססי Blackwell אך יחידות חלוקת נוזל קירור (CDU) צדדיות מודרניות יכולות לטפל רק ב-60-80 קילוואט של הספק תרמי. לשם כך, ספקי מערכות קירור מנסים לייעל את עיצוב לוחות הקירור ולשדך את קיבולת ה-CDU פי שניים או שלושה .TrendForce צופה כי ביצועי ה-CDU נוזל-נוזל בשורה ישיגו יותר מ-1.3 מיליוואט, עם אפשרות לשיפורים נוספים, כך שבסופו של דבר פיזור חום מוגזם יפסיק להיות בעיה משמעותית.

הפוסט אנבידיה עלולה לדחות ייצור המוני של שרתים מבוססי Blackwell בשל צריכת מתח גבוהה מהצפוי הופיע לראשונה ב-Chiportal.

רשות הרגולציה על השוק בסין פתחה בחקירה אנטי-מונופולית נגד אנבידיה, יצרנית השבבים המובילה מארצות הברית, בחשד להפרת התחייבויותיה למדינה במהלך רכישת חברת מלאנוקס הישראלית בשנת 2020.

המהלך מגיע שבועיים בלבד לאחר שסין הצהירה כי תתמוך במאמצי אנבידיה "להתבסס" במדינה. עם זאת, הפרשנות בתקשורת הממשלתית בסין רומזת כי החקירה היא תגובה למגבלות שהטילה ארצות הברית על ייצוא שבבים מתקדמים לעיבוד בינה מלאכותית לסין.

התחייבויות שהופרו

בעת רכישת מאלנוקס, אנבידיה קיבלה אישור מותנה מהרשויות בסין בתנאי שתספק מאיצי GPU  לשוק המקומי בתנאים "הוגנים, סבירים ולא מפלים". בנוסף, נאסר על החברה לכפות מכירת מוצרים כחבילה או לקבוע תנאים מסחריים בלתי סבירים.

למרות זאת, על פי הדיווחים, אנבידיה הפסיקה בשנים האחרונות לספק מספר מוצרים לסין בטענה של מגבלות ייצוא שהטילה ממשלת ארצות הברית.

על פי חוקי האנטי-מונופול בסין, חברות המפרות את החוק עשויות להיקנס בסכום של 1%-10% מהכנסותיהן השנתיות במדינה. עבור אנבידיה, הדבר עשוי להוביל לקנס של 1.03 מיליארד דולר, ואם יימצא שההפרה חמורה במיוחד, הקנס יכול להגיע עד ל-2.89 מיליארד דולר.

דובר החברה מסר כי אנבידיה שואפת "לספק את המוצרים הטובים ביותר בכל אזור ולעמוד בכל התחייבויותיה".

השפעה על השוק

על פי הערכות, החקירה לא צפויה להשפיע באופן משמעותי על אנבידיה בטווח הקרוב, שכן רבים מהשבבים המתקדמים שלה כבר מוגבלים למכירה בסין.

תגיות: אנבידיה, אנטי-מונופול, מלחמת השבבים, Mellanox, בינה מלאכותית, סין, ארצות הברית.

הפוסט אנבידיה עלולה להיקנס במיליארד דולר בעקבות חקירה בסין על הפרת התחיבויות שנתנה בעת רכישת מלאנוקס הופיע לראשונה ב-Chiportal.

NVIDIA חושפת מחשב-על קומפקטי חדש עבור מפתחי בינה מלאכותית, סטודנטים ויוצרים, שמציע ביצועי GenAI משופרים בכרבע מהמחיר של סמארטפון מתקדם. ערכת המפתחים החדשה NVIDIA Jetson Orin Nano Super מאפשרת, בין היתר, ליצור צ'אטבוטים מבוססי מודלי שפה גדולים (LLMs) עם יכולת RAG לאיחזור מידע, לבנות סוכני בינה מלאכותית לניתוח תמונות וסרטונים, ולפתח רובוטים מבוססי בינה מלאכותית. מחשב העל הקומפקטי יימכר החל מהיום במחיר של 249 דולר בלבד – מחשב העל הנגיש ביותר לעידן הבינה המלאכותית היוצרת.

Jetson Orin Nano Super מציג שיפור של פי 1.7 בביצועי הסקה (Inference), זינוק של 70% בביצועים ל-67 INT8 TOPS, וגידול של 50% ברוחב הפס של הזיכרון ל-102GB/s לעומת הדור הקודם. הביצועים המשופרים של ערכת המפתחים Jetson Orin Nano Super תציג ביצועים משודרגים למגוון מודלי בינה מלאכותית יוצרת פופולריים ומודלי ה-Transformer לראייה ממוחשבת, לרבות מודלים של עליבאבא, גוגל, OpenAI, מיקרוסופט, מטא, Hugging Face וכמובן אנבידיה עצמה.

ערכת המפתחים מורכבת מ-System-on-Module (SoM) עם 8GB ו-Reference Carrier Board, שמהווים פלטפורמה אידיאלית ליצירת אבות טיפוס של יישומי בינה מלאכותית למחשוב קצה (edge). ה-SoM כולל GPU של אנבידיה בארכיטקטורת Ampere עם ליבות טנסור ומעבד CPU מבוסס ARM עם 6 ליבות, שמאפשר להריץ מספר יישומי AI במקביל. הוא יכול לתמוך בעד ארבע מצלמות, עם רזולוציה וקצבי פריימים גבוהים יותר בהשוואה לגרסאות הקודמות.

על הערכה החדשה ניתן להריץ מגוון יישומי בינה מלאכותית של אנבידיה, כמו למשל NVIDIA Isaac ליישומי רובוטיקה, NVIDIA Metropolis ליישומי ראייה ממוחשבת ו-NVIDIA Holoscan לעיבוד נתוני חיישנים. ניתן להפחית את זמני הפיתוח בעזרת תוכנת Omniverse Replicator NVIDIA ליצירת דאטה סינתטי, ובעזרת NVIDIA TAO Toolkit לכוונון-עדין (Fine-tuning) של מודלי AI שאומנו מראש מתוך קטלוג NGC.

בנוסף, מעבדת NVIDIA Jetson AI מציעה תמיכה מיידית במודלים מתקדמים מקהילת הקוד הפתוח, ומספקת הדרכות קלות לשימוש. מפתחים יכולים גם לקבל תמיכה והשראה ממפתחים אחרים בקהילת Jetson. השותפים באקוסיסטם של Jetson מציעים תוכנות AI ומערכות נוספות, וכלי פיתוח תוכנה מגוונים, ויכולים גם לסייע בכל הקשור למצלמות וחיישנים, Carrier boards ושירותי עיצוב למוצרים.

עדכוני התוכנה הזמינים ל-Jetson Orin Nano Super החדש ישפרו גם את ביצועי הבינה המלאכותית היוצרת עבור מפתחים שכבר יש ברשותם ערכות Jetson Orin NX ו-Orin Nano.

הפוסט אנבידיה חושפת מחשב-על קומפקטי לבינה מלאכותית במחיר של 249 דולר בלבד הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת Taiwan Semiconductor Manufacturing Co (TSMC) צפויה לצמוח בהכנסותיה בכ-25% לשיא חדש של כ-98 מיליארד דולר בשנה הבאה, בזכות ביקוש גובר לטכנולוגיות מתקדמות בתחום הבינה המלאכותית (AI) וכריית מטבעות קריפטוגרפיים, כך לפי דו"ח של חברת International Data Corp (IDC) שפורסם בשבוע שעבר.

תחזית זו מציינת כי TSMC תחזיק ב-67% מנתח השוק העולמי בשוק המוליכים למחצה בשנה הבאה, לעומת 64% השנה, כך אמר גלן זנג, מנהל המחקר הבכיר לתחום המוליכים למחצה ב-IDC. לפי הגדרה רחבה יותר של תחום הייצור, החברה תגדיל את נתח השוק שלה ל-36% לעומת 33% השנה, הוסיף.

כדי להתמודד עם חששות בנוגע לשליטתה בשוק, השיקה החברה בחודש יולי הגדרה חדשה לשוק הייצור בשם "Foundry 2.0", הכוללת אריזה, בדיקה, ייצור מסכות וכל היצרנים המשולבים (IDM), כמו חברת Intel Corp, אך ללא יצרני שבבי הזיכרון. "זוהי תחזית ש-TSMC תמשיך לשלוט בשוק הייצור, בין אם לפי ההגדרה Foundry 1.0 או Foundry 2.0," ציין זנג.

TSMC, יצרנית השבבים הגדולה בעולם, מאיצה את ייצור השבבים בטכנולוגיות 3, 4 ו-5 ננומטר כדי לעמוד בביקוש לקוחותיה, באמצעות תהליך ייצור מזורז במיוחד המכונה "super-hot-run", תהליך הייצור הקצר ביותר שמיועד להזמנות דחופות, הוסיף זנג. לדבריו, שיעור הניצול בטכנולוגיות אלו עומד על יותר מ-95%.

החברה מתכננת להוסיף 70,000 פרוסות שבבים מתקדמות בחודש בשנה הבאה, בנוסף לכושר הייצור הקיים של שבבי 2, 3, 4 ו-5 ננומטר.

בנוסף, צפויה החברה להכפיל את כושר הייצור בטכנולוגיית האריזה המתקדמת שלה, הידועה כ-CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Silicon), המשמשת בעיקר לשבבים מתקדמים של Nvidia, לכ-660,000 יחידות בשנה הבאה, לעומת 330,000 יחידות השנה, אמר זנג. עם זאת, הוא ציין כי כושר ייצור זה יישאר בלתי מספק גם בשנה הבאה.

IDC מעריכה כי שוק המוליכים למחצה העולמי יצמח ב-15% בהיקפו לערך של 782 מיליארד דולר, בעוד שתחום הייצור הגלובלי יצמח ב-20% בשנה הבאה.

חברת סמסונג צפויה להאיץ את ייצור טכנולוגיית 2 ננומטר בשנה הבאה, ציין הדו"ח. מהלך זה של סמסונג צפוי להתרחש מוקדם יותר מזה של TSMC בטווח של רבעון עד חצי שנה, אך החברה עדיין מתמודדת עם בעיות תשואה נמוכה, נאמר.

TSMC צפויה להתחיל בייצור בנפח משמעותי בטכנולוגיית 2 ננומטר במחצית השנייה של השנה הבאה, עם משלוחים בהיקף קטן ל-Apple בסוף השנה או בתחילת 2026, הוסיפה IDC.

הפוסט TSMC צפויה לצמוח ב-25% בשנת 2025 ל-96 מיליארד ד' בעקבות ביקוש גובר לטכנולוגיות מתקדמות הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הממשל האמריקני מתכנן להדק את המגבלות על ייצוא שבבי בינה מלאכותית (AI) מתקדמים, כגון מעבדי H200 ו-H100 של אנבידיה, כדי למנוע את הגעתם לסין דרך מדינות מתווכות. לפי דיווח בעיתון South China Morning Post, התקנות החדשות צפויות להיכנס לתוקפן עד סוף החודש, במסגרת מאמצים למנוע עיכוב בתהליכי האישור של ייצוא שבבים קריטיים.

התקנות, שפותחו בהובלת שרת המסחר ג'ינה ריימונדו והיועץ לביטחון לאומי ג'ייק סאליבן, כוללות מכסות ייצוא לפי מדינה ומערכת רישוי גלובלית עם דרישות דיווח מפורטות. צעדים אלו מכוונים למדינות המשמשות צמתי מעבר אך אינן כפופות להגבלות ייצוא אמריקניות.

במסגרת המדיניות החדשה, חברות ענן כמו גוגל ומיקרוסופט ימלאו תפקיד מרכזי בשמירה על גישה לשבבי AI מתקדמים ברחבי העולם. על חברות אלה יחולו כללים נוקשים, כולל דיווח מידע מרכזי לממשל האמריקני וחסימת גישה סינית לשבבים.

חברות הענן הגדולות, כמו גוגל ומיקרוסופט, צפויות למלא תפקיד מכריע ביישום התקנות החדשות של הממשל האמריקני. במסגרת המדיניות המתוכננת, חברות אלו יפעלו כשומרות סף (Gatekeepers) לגישה לשבבי בינה מלאכותית מתקדמים מחוץ לגבולות ארצות הברית. הן יחויבו לעמוד בדרישות דיווח מחמירות, שכוללות מסירת מידע על לקוחות, מגבלות גישה, ופעולות בתחום אבטחת הסייבר. תפקידן המרכזי יהיה למנוע גישה של גורמים סיניים לשבבי AI באמצעות שירותי הענן שלהן, תוך מתן אפשרות לחברות וממשלות זרות להשתמש בטכנולוגיות מתקדמות אלה במסגרת מפוקחת.

הסדר זה מדגים את המעבר למדיניות שכוללת שיתוף פעולה הדוק יותר בין המגזר הפרטי לממשל, כאשר חברות הענן הופכות לחלק אינטגרלי ממנגנוני הפיקוח והבקרה הבינלאומיים. מודל זה, המבוסס על הסכם דומה שנחתם בין מיקרוסופט לבין ממשלת ארצות הברית במתן שירותים לחברת G42 מאיחוד האמירויות, עשוי לשמש תקדים לשיתופי פעולה עתידיים בין חברות טכנולוגיה לממשלות אחרות.

התקנות יאפשרו למדינות בעלות ברית, כמו יפן והולנד, גישה בלתי מוגבלת לשבבים, בעוד מדינות הנתונות לאמברגו גרעיני, כגון רוסיה, סין ואיראן, יישארו מחוץ למסגרת.

השפעות בינלאומיות

מדינות כמו סינגפור, מלזיה, וטאיוואן שימשו בעבר כמתווכות עבור חברות סיניות להשגת שבבים מתקדמים, אולם התקנות החדשות ישנו את התמונה. בנוסף, משרד המשפטים האמריקני בוחן חשדות לפיהם חברת סופרמיקרו הפרה את תקנות הייצוא דרך חברות בטאיוואן.

עם העלייה בביקוש לשבבים, המדיניות עלולה לעורר מתחים בקרב מדינות שייאלצו להתמודד עם הגבלות חדשות. ג'פרי גרץ, מומחה למרכז לביטחון לאומי אמריקני, ציין כי המהלך עשוי לעורר חששות בקרב בעלות הברית של ארצות הברית, שיחושו כי היא פועלת כבוררת יחידה בנושא גישה לשבבים קריטיים.

הפוסט סגירת חורים בתקנות היצוא לסין ופיקוח בעזרת חברות הטכנולוגיה – תקנות חדשות שייכנסו מינואר הופיע לראשונה ב-Chiportal.

ב-13 בנובמבר 2024, נערך כנס תעשיית השבבים של Silicon Catalyst במוזיאון ההיסטוריה של המחשבים במאונטן ויו, קליפורניה. הכנס, שהתמקד בהשפעת הבינה המלאכותית (AI) על תעשיית השבבים והסטארטאפים, כלל דיונים עם מומחים בולטים שסיפקו תובנות חדשניות על העתיד של תחום זה.

אתר semiengineering.com מדווח כי את האירוע פתח ריצ'רד קרטיס, שותף מנהל ב-Silicon Catalyst, שהזכיר את שורשיה ההיסטוריים של תעשיית השבבים בסיליקון ואלי, כשהנדסאים עזבו את Shockley Semiconductor כדי להקים חברות עצמאיות. דרך האנקדוטות ההיסטוריות, כמו פיצ' המפתח של רוברט נויס לשימוש בסיליקון כבסיס לייצור שבבים, הונחה הקרקע לדיון על החדשנות של ימינו.

הכנס כלל פאנל בהנחיית דיוויד פרנץ', מנכ"ל SigmaSense, בהשתתפות נאבין צ'דה (Mayfield),  קלואי מה (Arm), וג'יי דאוואני (Lemurian Labs)..   המשתתפים דנו במגוון נושאים מרכזיים: מהפכת הבינה המלאכותית, ההתפתחויות בתכנון שבבים, והשפעת הטכנולוגיות החדשות על החברה.

עידן הזהב של שבבים ובינה מלאכותית

נאבין צ'דה ציין כי אנחנו נמצאים בעידן זהב חדש לתעשיית השבבים, בעיקר בזכות AI. לדבריו, בינה מלאכותית מספקת כלי עבודה חדשניים שישמשו כ"שותפים" לבני האדם, תוך האצת תהליכי יצירה וחדשנות. AI מסייעת בייעול ייצור שבבים, שיפור איכות התהליכים, ופיתוח טכנולוגיות חדשות כגון כלי תוכנה חכמים לעיצוב חומרה.

לדבריו, "תוכנה כבר 'אכלה' את העולם, וכעת היא חוזרת אל החומרה." המשמעות היא שסטארטאפים בתעשיית השבבים לא רק מפתחים את השבבים עצמם, אלא גם תורמים לבסיס של חדשנות בפיזיקה, כימיה וביולוגיה.

שבירת חומת הזיכרון

קלואי מה הדגישה את פריצות הדרך של Arm, במיוחד באמצעות שיתוף הפעולה עם אנבידיה על שבב ה-Grace Hopper. שבב זה מציע גישה חדשנית לפתרון אתגרי "חומת הזיכרון" בתהליכי AI מתקדמים. החידושים מאפשרים מעבר מהיר של נתונים בין CPU ו-GPU במהירויות חסרות תקדים של 900GB/s.

קלואי הדגישה כי הבינה המלאכותית משפיעה גם על תחומים נוספים, כמו פיתוח משקפיים חכמים ורובוטים אישיים. בעיניה, AI לא רק תשנה את העבודה הלבנה אלא גם תפתח פוטנציאל לשיפור חיי היומיום שלנו, עם רובוטים שיבצעו משימות פיזיות מורכבות.

מדע בדיוני הופך למציאות

ג'יי דאוואני תיאר כיצד AI מביאה את המדע הבדיוני למציאות. הוא ציין את ההזדמנויות ברפואה מותאמת אישית ובמיפוי ביולוגי שיאפשרו הארכת חיים בריאים. לדבריו, החדשנות בארכיטקטורת שבבים תאפשר יצירת מודלים חכמים שמסוגלים להבין, לחפש ולבצע אינטראקציות מורכבות יותר ויותר.

השיח בכנס חיזק את המסר כי השילוב בין AI לשבבים לא רק משנה את טכנולוגיות הייצור אלא גם את האופן בו אנו מבינים את תעשיית ההייטק. הסטארטאפים של היום ניצבים בפני שפע הזדמנויות לחדש וליצור פתרונות שמשנים חיים.

כנס Silicon Catalyst 2024 הותיר רושם כי העתיד של שבבים, בינה מלאכותית והאנושות קשור זה בזה, תוך פיתוח כלים וטכנולוגיות שיאפשרו לשפר את איכות חיינו.

הפוסט כיצד בינה מלאכותית מעצבת מחדש את עולם הסטארטאפים בתעשיית השבבים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

ה-GB200 Grace Blackwell NVL4 Superchip הוא גרסה חזקה עוד יותר של גרסת ה-GPU הכפולה הסטנדרטית (שלא NVL4), הכוללת ארבעה מעבדי B200 Blackwell GPU עצומים המחוברים זה לזה עם NVLink ושני מעבדים מבוססי Grace ARM כולם על לוח אם אחד . הפתרון מכוון לעומסי עבודה של HPC ו-AI היברידיים הכוללים זיכרון קוהרנטי בנפח עצום של 1.3TB. Nvidia מפרסמת את ה-GB200 NVL4 כבעל פי 2.2 מהסימולציה, פי 1.8 מהאימון וביצועי ההסקה של 1.8X של Nvidia GH200 NVL4 Grace Hopper Superchip – קודמו הישיר.

Nvidia אומרת ששבב העל GB200 NVL4 יהיה זמין במחצית השניה של 2025 מספקים שונים, כגון MSI, Asus, Gigabyte, Wistron, Pegatron, ASRock Rack, Lenovo, HP Enterprise ועוד.

הפוסט אנבידיה הציגה שבב AI מפלצתי המשלב מעבד עם GPU הופיע לראשונה ב-Chiportal.

במהלך הכנס ללמידת רובוטים (CoRL) שמתקיים השבוע במינכן, חשפה NVIDIA כלים ותהליכי עבודה מבוססי בינה מלאכותית וסימולציה שיסייעו למפתחי רובוטים להאיץ את העבודה על רובוטים שמונעים באמצעות בינה מלאכותית, כולל רובוטים דמויי אדם (הומנואידים).

עידן הבינה המלאכותית הפיזית, שכולל רובוטים שמבינים תכונות פיזיות של סביבתם, כבר כאן והוא משנה במהירות את התעשיות בעולם. אבל בניית רובוטים דמויי אדם היא קשה ביותר, ודורשת שילוב של כמה גישות טכנולוגיות כדי לגרום לרובוטים להבין את הסביבה, לנוע וללמוד מיומנויות ביעילות כדי לפעול לצד בני אדם.

בניגוד למודלי שפה, שמשתמשים ברובם על דאטה מבוסס טקסט, רובוטיקה מבוססת פיזיקה מסתמכת על נתונים שמבוססים על אינטראקציה פיזית, שמורכב יותר לאסוף אותם בקנה מידה רחב. איסוף נתונים אלה מהעולם האמיתי לשימוש במספר רב של משימות גוזל זמן ומצריך עבודה.

כדי להפוך את המשימה הזו לקלה יותר, NVIDIA הכריזה על שש תבניות ייחודיות לתהליך הפיתוח של רובוטים דמויי אדם עבור Project GR00T. מדובר ביוזמה לפיתוח ספריות מבוססות AI, מודלים ותזרימי נתונים שייעודם להאיץ את האקוסיסטם העולמי של מפתחי רובוטים דמויי אדם. התבניות החדשות כוללות:

• GR00T-Gen – לבניית סביבות תלת-ממד מבוססות בינה מלאכותית יוצרת
• GR00T-Mimic – לתנועת רובוטים ובניית מסלולי תנועה
• GR00T-Dexterity – למיומנויות ידיים רובוטיות
• GR00T-Control – לשליטה מלאה על גוף הרובוט
• GR00T-Mobility – לניידות וניווט רובוטי
• GR00T-Preception – עבור חישה מולטי-מודאלית

"רובוטים אנושיים הם הגל הבא של Embodied AI", אמר ג'ים פאן, מנהל מחקר בכיר ל-Embodied AI ב-NVIDIA. "צוותי המחקר וההנדסה של NVIDIA משתפים פעולה בתוך החברה ועם האקוסיסטם של המפתחים שלנו כדי לבנות את פרויקט GR00T ולעזור להניע את ההתקדמות והפיתוח של מפתחי רובוטים דמויי אדם ברחבי העולם".

בנוסף, הודיעה NVIDIA על זמינות כללית של Isaac Lab – מסגרת למידה לרובוטים, בקוד פתוח, הבנויה על NVIDIA Omniverse – פלטפורמה לפיתוח יישומי סימולציה ודיגיטציה של סביבות תעשייתיות בפורמט OpenUSD. מפתחים יכולים להשתמש ב-Isaac Lab כדי לאמן ולגבש מדיניות הפעלה של רובוטים בקנה מידה רחב. האימון נעשה על ידי הדגמה, או ניסוי וטעייה בסימולציה, ונשען על עיבוד מפורט של סביבות שונות ועל חוקי הפיזיקה החלים בעולם האמיתי בשילב עם נתונים סינתטיים. על ידי שילוב הסימולציות, Isaac Lab מאפשרת לייצר כמויות אדירות של נתוני אימון, שוות ערך לאלפי חוויות בעולם האמיתי – על בסיס הדגמה אחת בלבד.

מפתחי רובוטים מסחריים מובילים, לצד מפתחי אפליקציות לרובוטים וגופי מחקר מרחבי העולם מאמצים את Isaac Lab, בהם1X, Agility Robotics, The AI Institute, Berkeley Humanoid, Boston Dynamics, Field AI, Fourier, Galbot, Mentee Robotics, Skild AI, Swiss-Mile, Unitree Robotics ו- XPENG Robotics.

כלים לפיתוח מודלים של העולם

NVIDIA חשפה גם כלים חדשים לפיתוח World Models שהם ייצוגי AI של העולם שיכולים לחזות כיצד עצמים וסביבות (תעשייתיות למשל) מגיבים לפעולות של רובוט. בניית מודלים אלה צורכת משאבי מחשוב ומערכי נתונים גדולים כאשר נדרשים אלפי שעות של נתוני תמונה או וידאו מהעולם האמיתי.

כדי להאיץ את איסוף נתוני הווידאו, הכלים החדשים שהציגה NVIDIA כוללים אתNVIDIA Cosmos Tokenizer ו-NVIDIA NeMo Curator לעיבוד וידאו. NVIDIA Cosmos Tokenizer מספק יכולות קידוד ופענוח יעילים ואיכותיים כדי לפשט את הפיתוח של ה-World Models. הם סוללים את הדרך לפיתוח יישומי בינה מלאכותית יוצרת בקנה מידה רחב במגוון תחומים חזותיים, ומספקים למפתחי רובוטיקה יכולת לפרק תמונות וסרטונים לאסימונים (tokens) באיכות גבוהה עם שיעורי דחיסה גבוהים במיוחד. NeMo Curator מספק יכולת איסוף ועיבוד וידאו מהירה עד פי 7 מאשר כלים פופולריים אחרים.

במסגרת הכנס הכריזה NVIDIA על שיתוף פעולה עם Hugging Face במטרה להאיץ את המחקר והפיתוח בקרב קהילת מפתחי הרובוטיקה בקוד פתוח. פלטפורמת ה-AI הפתוחה של Hugging Face, LeRobot, בשילוב עם פלטפורמות NVIDIA AI ו-Omniverse וטכנולוגיית   Isaacשל NVIDIA, תאפשר לחוקרים ולמפתחים להוביל פיתוחים חדשים עבור מגוון רחב של תעשיות, כולל ייצור, בריאות ולוגיסטיקה. LeRobot מציעה חבילה מקיפה של כלים לשיתוף איסוף נתונים, אימון מודלים וסביבות סימולציה בעלות נמוכה.

פלטפורמת הבינה המלאכותית הפתוחה Hugging Face משרתת יותר מ-5 מיליון חוקרים ומפתחים בתחומי למידת המכונה ומציעה כלים ומשאבים לייעל פיתוח בינה מלאכותית. משתמשי Hugging Face יכולים לגשת ולכוונן את המודלים האחרונים שעברו אימון מראש ולבנות תהליכי בינה מלאכותית באמצעות ממשקי API נפוצים עם למעלה מ-1.5 מיליון מודלים, מערכי נתונים ויישומים הנגישים באופן חופשי ב-Hugging Face Hub.

הפוסט NVIDIA מאיצה פיתוח רובוטים דמויי אדם עם כלי בינה מלאכותית וסימולציה חדשים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

על פי ג'ף רובין מחברת המחקר Birinyi Associates, אנבידיה הוסיפה השנה 2.2 טריליון דולר לשווי השוק, בשנה שבה שוויו של מדד S&P 500 עלה ב-9.3 טריליון דולר

אנבידיה (NVDA) תחליף את יצרנית השבבים המתחרה אינטל (INTC) במדד הדאו ג'ונס התעשייתי, כך הודיעה חברת S&P Dow Jones Indices ביום שישי בערב. בהודעה של חברת S&P Dow Jones Indices אתמול (ו') נמסר כי השינוי יחל לקראת פתיחת המסחר ביום שישי הבא, וכי הוא נועד "להבטיח כי החשיפה לתעשיית המוליכים למחצה תהיה מייצגת יותר". שווי השוק של אינטל ירד באחרונה מתחת ל-100 מיליארד דולר

מניית אנבידיה עלתה ב-2.9% בליל שישי, בעוד שמניית שרווין-ויליאמס עלתה ב-3.4%. מניית אינטל ירדה ב-1.85% ומניית Dow Inc. ירדה ב-0.9%. אנבידיה אחראית ל-2.2 טריליון דולר מתוך עליית שווי השוק של מדד S&P 500 בסך 9.3 טריליון דולר.

על פי ג'ף רובין מחברת המחקר Birinyi Associates, אנבידיה הוסיפה עד יום חמישי השנה 2.2 טריליון דולר לשווי השוק, בשנה שבה שוויו של מדד S&P 500 עלה ב-9.3 טריליון דולר.

כניסתה של אנבידיה לדאו ג'ונס הייתה נושא להשערות במשך מספר חודשים, כאשר החברה המובילה בתחום שבבי הבינה המלאכותית עלתה בחדות. בחודש יוני, מניית אנבידיה פוצלה ביחס של 1 ל-10, מה שהגביר את העניין במדד הדאו ג'ונס. המדד המחושב לפי משקל מחירים אינו מעוניין במניות בעלות מחירים גבוהים אשר עשויות לגרום לתנודות במדד עם שינויים באחוזים מתונים.

אינטל מתמודדת עם ירידה בהכנסות, תחרות עזה מצד AMD ויריבים מבוססי Arm, ואיבדה נתח שוק לטובת Nvidia בתחום שבבי הבינה המלאכותית. החברה מתכננת קיצוצים של כ-15% בכוח העבודה ונמצאת בשיחות למכירת חלק מנכסיה, כולל נכסי הרשת שלה. שמועות מצביעות על אריקסון כקונה אפשרי לנכסי שבבים ייעודיים ל-5G.

הפוסט אנבידיה צפויה להצטרף למדד הדאו ג'ונס התעשייתי במקום אינטל הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בשנת 1999, מעריצים עמדו בתורים ארוכים בסניפי בלוקבסטר כדי לשכור קלטות וידאו ביתיות של הסרט "מטריקס", בני נוער הורידו בהתלהבות שירים של בריטני ספירס ואמינם באמצעות Napster, ובאג 2000 גרם לאנשים לאגור קופסאות שימורים וכסף מזומן מחשש לקריסת מחשבים עולמית.

אבל במקביל לכל הרעש הטכנולוגי של סוף המאה ה-20, משהו הרבה יותר מהפכני התרחש מתחת לפני השטח. ההשקה של NVIDIA GeForce 256 לפני 25 שנה זכתה בזמן אמת בתשומת לבם של גיימרים מושבעים וחובבי טכנולוגיה בעיקר, אך סללה את הדרך לעידן הבינה המלאכותית היוצרת (GenAI) של היום.

ה- GeForce 256 לא היה סתם עוד כרטיס גרפי – הוא הוצג בתור ה-GPU הראשון בעולם, וסלל את הדרך לשורה של חידושים נוספים, הן בתחום המשחקים והן בתחום המחשוב.

בעזרת מנועי תאורה וטרנספורמציה (T&L), הוא הוריד את העומס מהמעבד המרכזי (CPU), מה שהיה בזמנו נקודת מפנה של ממש. כפי שהדגיש מגזין Tom’s Hardware: " GeForce 256יכול להוריד עומס מהמעבד המרכזי, לוודא שתהליך עיבוד הגרפיקה בתלת-ממד זורם בצורה חלקה ולהעניק למפתחים אפשרות להשתמש בהרבה יותר פוליגונים, מה שמוביל אוטומטית לרמת פירוט גבוהה בהרבה".

עבור גיימרים, הפעלת Quake III Arena על GeForce 256 הייתה חוויה חדשה לחלוטין. כפי שתיארו זאת במגזין הטכנולוגי :AnandTech "ברגע שאתם מפעילים את המשחק האהוב עליכם, זה מרגיש כאילו מעולם לא ראיתם אותו לפני כן."

ה-GeForce 256 התאים בצורה מושלמת למשחקים פורצי דרך כמוUnreal Tournament , אחד המשחקים הראשונים שהציגו השתקפויות ריאליסטיות, והצליח למכור יותר ממיליון עותקים בשנה הראשונה להשקתו.

במהלך 25 השנים הבאות, שיתוף הפעולה בין מפתחי המשחקים ל-NVIDIA המשיך לפרוץ גבולות, והוביל לפיתוחים חדשניים כמו טקסטורות מציאותיות יותר, תאורה דינמית וקצב פריימים מהיר יותר – חידושים שהביאו עמם הרבה יותר מאשר רק חוויות סוחפות עבור גיימרים.

ה-GPU של NVIDIA התפתח לכדי פלטפורמה משולבת של שבבים מתקדמים ותוכנה אשר הניעה חידושים משמעותיים שעיצבו מחדש את עולם הגיימינג. בעשורים הבאים, ה-GPUs של אנבידיה המשיכו להציג שיפורים בקצב הפריימים ובאיכות הגרפית, וסללו את הדרך ליצירת משחקים רספונסיביים יותר שרצים על המחשב בצורה חלקה.

הזינוק בביצועים אומץ בברכה על ידי פלטפורמות כמו Twitch, YouTube Gaming ו-Facebook, שכן הוא איפשר לגיימרים לשדר תכנים באיכות גבוהה ובמהירות חסרת תקדים, מה שהפך אותם לכוכבי תוכן של ממש בעולם הבידור והאיץ את הצמיחה העולמית של ענף המשחקים התחרותיים, ה-Esports.

תחרויות בינלאומיות יוקרתיות כמו The International של Dota 2, אליפות העולם שלLeague of Legends וגביע העולם של Fortnite הפכו לאירועי ענק המושכים מיליוני צופים ברחבי העולם. הפופולריות חסרת התקדים של אירועים אלה לא רק הפכה את ה-Esports לתופעה תרבותית גלובלית, אלא גם יצרה הזדמנויות חדשות למשחקים תחרותיים.

מגיימינג לבינה מלאכותית: החזית החדשה של ה-GPU

ככל שתחום הגיימינג התפתח והפך למורכב יותר, הביקוש לכוח מחשוב עוצמתי הלך וגדל. העיבוד המקבילי שחולל מהפכה בתחום משחקי המחשב, לא נעלם מעיניהם של חוקרים שזיהו את הפוטנציאל האדיר שיש למעבדים הגרפיים להוביל לפריצות דרך גם בתחום הבינה המלאכותית.

טכנולוגיית למידה עמוקה – מודל תוכנה המבוסס על מיליארדי נוירונים וטריליוני חיבורים – דורשת כוח מחשוב עצום. בעוד שהמעבד המסורתי, המיועד לבצע משימות בזו אחר זו, התקשה לעמוד בעומס העבודה הדרוש ללמידה עמוקה, המעבד הגרפי של NVIDIA, עם הארכיטקטורה המקבילית העוצמתית שלו, התגלה כפתרון אידיאלי למשימה.

עד 2011, חוקרי בינה מלאכותית כבר הכירו ביכולות של המעבדים מבית NVIDIA להתמודד עם דרישות העיבוד העצומות של תהליכי למידה עמוקה. חוקרים מגוגל, סטנפורד ואוניברסיטת ניו יורק החלו להשתמש בטכנולוגיה זו להאצת פיתוח בינה מלאכותית, והשיגו ביצועים שלפני כן היו נחלתם של מחשבי-על בלבד.

נקודת מפנה משמעותית הגיעה ב-2012, כאשר אלכס קריז'בסקי מאוניברסיטת טורונטו השתמש במעבדי ה-GPU של NVIDIA לפיתוח AlexNet, רשת נוירונית שאומנה על מיליון תמונות והגיעה למקום הראשון בתחרות זיהוי התמונות ImageNet, כשהיא מותירה הרחק מאחור תוכנות שנכתבו באופן ידני על ידי מומחים לראיית מחשב.

היה זה רגע טכנולוגי מכונן. מה שנראה בעבר כמו מדע בדיוני – מחשבים הלומדים כמויות עצומות של נתונים על מנת לבצע משימות בעצמם – הפך למציאות, הודות לעוצמה של המעבדים הגרפיים מבית NVIDIA.

עד 2015, הבינה המלאכותית כבר הציגה יכולות על-אנושיות, וענקיות טכנולוגיה כמו גוגל, מיקרוסופט ובאידו השיגו ביצועים שעוקפים את יכולותיהם של בני אדם במשימות זיהוי תמונה והבנת דיבור – הכל הודות לרשתות נוירוניות עמוקות שרצות על כרטיסיGPU .

ב-2016, ג'נסן הואנג, מנכ"לNVIDIA , תרם אתDGX-1 , מחשב-העל הייעודי הראשון של החברה לבינה מלאכותית, אשר היה מצויד בשמונה כרטיסי GPU מתקדמים, ל-OpenAI. ה-GPUs של NVIDIA שימשו בהמשך לאימון שלChatGPT , שהושק בנובמבר 2022.

ב-2018, השיקה NVIDIA את GeForce RTX (סדרה 20) עם RT Cores ו-Tensor Cores, שתוכננו באופן ספציפי כדי לספק ניתוב קרניים (Ray Tracing) בזמן אמת ולהתמודד עם עומסי עבודה של AI. חידוש זה האיץ את האימוץ של גרפיקה עם ניתוב קרניים במשחקים, והביא לעולם הגיימינג ריאליזם שהיה שמור עד כה לקולנוע, לצד פיתוחים מבוססי AI כמו טכנולוגיית NVIDIA DLSS, שמשפרת את הביצועים של משחקים באמצעות למידה עמוקה.

בינתיים, ההצלחה המטאורית של ChatGPT, שצבר יותר מ-100 מיליון משתמשים חודשים ספורים אחרי שהושק, המחישה כיצד ה-GPUs של NVIDIA ממשיכים להניע את מהפכת הבינה המלאכותית היוצרת.

כיום, ה- GPUאינו רק סמל של עולם הגיימינג — הוא הפך לאייקון תרבותי-טכנולוגי המופיע בכל מקום, החל מממים ב-Reddit, דרך סטרימינג ב-Twitch, חולצות ב-Comic-Con ואפילו ביצירות אמנות של מעריצים נלהבים.

המהפכה שהחלה עם GeForce 256 ממשיכה לחולל שינויים בעולמות הגיימינג והבידור, בתחום המחשוב האישי שבו בינה מלאכותית שרצה על GPUs של אנבידיה היא כבר חלק מחיי היומיום, וגם בתעשיות בשווי טריליוני דולרים אשר משלבות את הדור הבא של הבינה המלאכותית בליבת העשייה שלהן.

ה-GPUs לא מעצימים רק את תחום הגיימינג, אלא מעצבים את העתיד של הבינה המלאכותית.  וכעת, עם חידושים פורצי דרך כמו טכנולוגיית NVIDIA DLSS, שמנצלת את יכולות הבינה המלאכותית כדי לשפר ביצועים של משחקים ולהציג תמונות חדות יותר, וטכנולוגיית NVIDIA ACE, שהופכת דמויות במשחקים לאנושיות, הבינה המלאכותית שוב מעצבת מחדש את עולם הגיימינג.

GeForce 256 הניח את היסודות לבניית עתיד שבו גיימינג, מחשוב ובינה מלאכותית לא רק מתפתחים ומשתפרים על ציר הזמן – ביחד, הם משנים את מציאות חיינו.

הפוסט 25 שנה ל-GeForce 256, ה-GPU הראשון בעולם, אשר חוללמהפכה בעולם הגיימינג וסלל את הדרך למהפכת ה-AI הופיע לראשונה ב-Chiportal.