Konkurencinėje dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi arenoje viena įmonė išsiskiria kaip vizijų lyderė: Nvidia. Nuo pradžių buvusi pirmtakas grafinės apdorojimo įrangos vienetais (GPU), kurie pakeitė vaizdo žaidimus įspūdingai realistiškomis vaizdo darymomis, Nvidia išsivystė gerokai išėjusi už žaidimų pradžią.
Nvidia modernių GPU išskirtinumas yra parallelinis apdorojimas. Šis metodas sprendžia sudėtingus skaičiaviminius procesus juos skaidant į mažesnes užduotis, kurias galima atlikti tuo pačiu metu, padarant sunkius skaičiavimo krūvius efektyvesnius. Nvidia inovacijos talentas nesustojo ties žaidimais; jie panaudojo šį galingą parallelinio apdorojimo gebėjimą revoliucionuoti dirbtinį intelektą robotikos, savarankiškų automobilių ir sveikatos diagnostikos priemonėse.
Tačiau Nvidia neatsigula ant laurų. Kadangi dirbtinio intelekto paklausa išauga, nebe kalbama tik apie aukštos našumo skaičiavimą – prasidėjo veiksmas dėl efektyvumo ir pritaikomumo. Rinka šurmuliuoja konkurencijos, kai technologijų gigantai ir nauji žaidėjai siekia dalį iš gausaus dirbtinio intelekto pyrago.
Visą šią savaitę pramonė džiugino pranešimais, demonstruodama konkurentų uolius pastangas pristatyti alternatyvas Nvidia pasaulinio lyderio dirbtinio intelekto procesoriams. Kiekvienas atskleidimas liudija gyvo, nuolat inovuojančio sektoriaus, kuriame kiekvienas dalyvis tempia ribas toliau, nuolat apibrėždamas, ką gali pasiekti dirbtinis intelektas.
Kol šiame dinaminiame lauke toliau atsiranda nuosavų ūmikų, Nvidia kelias primena technologijos transformacinės galios ir jos galimybė formuoti ateitį. Tai nuolat kintančio žmonių išradingumo naratyvas, skatinantis mus į epochą, kurioje dirbtinis intelektas tampa mūsų skaitinės egzistencijos pamatu.
Dabartinės rinkos tendencijos
Šiuo metu dirbtinio intelekto rinka patiria pagreitintą augimo tendenciją, dėl debesies sprendimų ir paslaugų įvairiose srityse. Nvidijos perkėlimas į dirbtinį intelektą ir mašininį mokymą derinamas su jų CUDA platformos kūrimu, kuri palengvina giliąjį mokymą ir analitiką, padarant programavimą GPU programuotojams prieinamesniu. Be CUDA, Nvidijos gylis, mokymą greitinantys dirbtinio intelekto akceleratoriai, įskaitant jų „Tesla“ ir naujesnius A100 GPU, sustiprino jų poziciją dirbtinio intelekto industrij.
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com