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Nvidia: Die Einführung des Internets der Dinge wird die GPU-Investitionen vorantreiben

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Nvidia-CEO Jensen Huang

Da die Welt um uns herum immer intelligenter wird und jeden Tag mehr Daten generiert, besteht ein zunehmender Bedarf an mehr Rechenleistung in Bezug auf CPU- und GPU-Fähigkeiten.

Auf der GTC Europe-Veranstaltung des Unternehmens diese Woche in München begrüßte Nvidia-CEO Jensen Huang die Auswirkungen, die Fortschritte im GPU-Computing nicht nur in der Technologiebranche, sondern auf der ganzen Welt haben.

„Fast jedes moderne wissenschaftliche Instrument hat eine GPU im Rücken – denn jede Form der Messung oder Detektion, die wir kennen, egal ob auf astronomischer oder atomarer Ebene, erfordert Rechenleistung“, sagte Huang in seiner Keynote.

Huang stellte fest, dass sich die Gewinner des Nobelpreises für Chemie und Physik 2017 beide stark auf die GPU-Hardware des Unternehmens erstaunliche Durchbrüche zu erzielen, wobei erstere dafür gefeiert wurden, detaillierte Bilder von Molekülen auf atomarer Ebene zu machen, und letztere triumphierte, weil sie Einsteins Theorie bewiesen, dass die Schwerkraft in Wellen auftritt.

„Wir lösen das Unlösbare“, bemerkte Huang, „Durchbrüche zu ermöglichen, ist der ultimative Zweck unseres Unternehmens.“

Die GPUs von Nvidia genießen weltweit ein nahezu Monopol, wobei das Unternehmen in Bezug auf Leistung und Kundenstamm die Nase vorn hat. Das heißt aber nicht, dass sich das Unternehmen auf seinen Lorbeeren ausruht.

Huang stellte fest, dass es derzeit zwei „grundlegende Kräfte“ gibt, die die Technologiebranche prägen – das Ende des Mooreschen Gesetzes, hervorgebracht durch enorme Fortschritte in der Hardwareentwicklung, und das, was er als „den Urknall des Deep Learning“ bezeichnete.

Nvidia hat massiv von der Zusammenführung dieser beiden Kräfte profitiert, um „die Einführung von GPU-Computing zu beschleunigen“, bemerkte Huang und fügte hinzu, dass „kein Unternehmen unserer Größe und Größe sich jemals einem Wissenschaftsgebiet gewidmet hat“.

„Weil wir Computing grundlegend anders betreiben“, fuhr er fort, „und weil wir jede einzelne Anwendung mit einer spezialisierten Funktion optimieren… konnten wir Anwendungen viel schneller beschleunigen als das Mooresche Gesetz.“

„Die Leute lösen die Fragen, die wir lange Zeit für unmöglich hielten“, schloss Huang.

„Unsere Strategie besteht darin, mit aller Kraft die Entwicklung besserer, intelligenterer und komplexerer KIs voranzutreiben – schneller.“

Veröffentlicht unter Lizenz von ITProPortal.com, einer Future plc-Publikation. Alle Rechte vorbehalten.



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