Jensen Huang di Nvidia analizza la rivoluzione dell'intelligenza artificiale

Economico

Resoconto:

Parlando con David Solomon, CEO di Goldman Sachs, alla conferenza Communacopia + Technology di San Francisco, Huang ha spiegato come la computer grafica, ad esempio, si basi in larga misura sull'infrastruttura dell'intelligenza artificiale.

I chip superveloci sono molto richiesti, non solo dal settore dell'intelligenza artificiale, ma anche dalle aziende che lavorano nella computer grafica, nella robotica, nei veicoli autonomi o nella scoperta di farmaci. "È divertente vedere tutte queste fantastiche applicazioni create", afferma Jensen Huang, CEO di Nvidia.

Parlando con David Solomon, CEO di Goldman Sachs, alla conferenza Communacopia + Technology di San Francisco, Huang ha spiegato come la computer grafica, ad esempio, si basi molto sull'infrastruttura AI. "Calcoliamo un pixel e ne deduciamo gli altri 32", afferma in un'edizione di Goldman Sachs Talks. "Calcolare un pixel richiede molta energia. Dedurre gli altri 32 richiede pochissima energia e puoi farlo molto velocemente. E la qualità dell'immagine è incredibile".

Data questa velocità e flessibilità, questa infrastruttura si ripaga più che da sola, dice Huang, rispondendo a una domanda di Solomon sui ritorni sugli investimenti per i clienti. Spendendo per tali apparecchiature, "il costo di elaborazione aumenta un po', forse raddoppia", dice Huang. "Ma si riduce il tempo di elaborazione di un fattore di circa 20. Si ottengono risparmi 10 volte superiori".

Come Huang vede il mercato dei data center

I chip che accelerano il computing sono ovunque, ma non esiste un acceleratore universale, dice Huang. Invece, ogni volta che un'azienda di chip entra in un nuovo mercato, deve imparare nuovi algoritmi. Differiscono in base allo scopo; l'algoritmo per l'elaborazione delle immagini sarebbe diverso dall'algoritmo per modellare la dinamica dei fluidi.

"Di solito, circa il 5-10% del codice rappresenta il 99,999% del tempo di esecuzione", afferma Huang. "Quindi se prendi quel 5% del codice e lo scarichi su un acceleratore, allora tecnicamente dovresti essere in grado di accelerare l'applicazione di cento volte".

La promessa di questo tipo di elaborazione accelerata ha portato a un vivo interesse degli investitori nel mercato dei data center, afferma Huang. Pensa che questa infrastruttura possa ancora essere migliorata. Per prima cosa, il data center medio è "super-inefficiente, perché è pieno di aria, e l'aria è un pessimo conduttore di elettricità". Rendere i data center più densi, eliminando l'aria, in altre parole, li renderà più economici e più efficienti dal punto di vista energetico.

Un'altra rivoluzione sta nel modo in cui i data center ora comprendono non solo come elaborare i dati, ma anche il significato dei dati stessi e come tradurre una forma di dati in un'altra, afferma Huang: "Dall'inglese alle immagini, dalle immagini all'inglese, dall'inglese alle proteine, dalle proteine alle sostanze chimiche".

La catena di fornitura dei chip deve essere resiliente

L'ecosistema di produttori e fornitori dell'industria dei chip è tentacolare e complesso, e particolarmente concentrato in Asia. Di conseguenza, Nvidia cerca di progettare diversità e ridondanza in ogni aspetto della sua supply chain.

Le aziende devono avere "abbastanza proprietà intellettuale" per poter spostare la loro produzione da una "fab" (o stabilimento di produzione di chip) a un'altra, se necessario, afferma Huang. "Forse la tecnologia di processo non sarà altrettanto eccezionale, o non si otterrà lo stesso livello di prestazioni o costi, ma si sarà comunque in grado di fornire la fornitura".

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