Результаты тестов и характеристики товара можно посмотреть по ссылке

Результаты тестов и характеристики товара можно посмотреть по ссылке

Результаты тестов и характеристики товара можно посмотреть по ссылке

Финальным аккордом цунами программных выступлений на открытии CES закономерно стал самый мощный вал – доклад NVIDIA. Определяя главный вектор года, программный доклад традиционно задает тон для дальнейшего шоу, при этом вечерний доклад в день открытия выставки неизменно является основным объектом внимания участников конференции и вообще всех желающих. И, если у NVIDIA есть свой путь, их программный доклад, так или иначе, становится ориентиром и для всех остальных.

Предисловие

Как и в большинстве больших презентаций NVIDIA, концепцию компании в программном докладе на CES в этом году также представляет их генеральный директор (и поклонник кожаных курток) Дженсен Хуанг (Jensen Huang). Предварительной официальной информации о содержании доклада было очень мало, известно было только, что NVIDIA представит “эксклюзивный взгляд на фундаментальные инновации в области ИИ, гейминга, робототехники и т.д.” – очень широкий диапазон категорий, соответствующий широким интересам NVIDIA.

Отметим, что это обобщенная презентация NVIDIA, а не презентация исключительно карт GeForce. Поэтому, хотя NVIDIA, конечно, представит некоторые продукты потребительского класса (в том числе новые видеокарты), не удивляйтесь, если в докладе большее внимание будет уделено не столько конкретным продуктам, сколько концепциям развития, что в последние годы стало общей тенденцией для программных докладов компаний-участников CES. Тем более что у NVIDIA на весну намечено собственное аналогичное мероприятие (GTC), и компания в последнее время приберегает анонсы значимых продуктов корпоративного класса для своей собственной выставки. Тем не менее, на CES Хуангу тоже предоставили достаточно времени, чтобы он мог рассказать о своем видении перспектив ключевых областей применения ИИ на ближайшие несколько лет, а заодно и представить кое-какие продукты (или хотя бы подразнить потенциальных заказчиков).

В пользовательском сегменте NVIDIA уже пора (причем давно) презентовать новое поколение видеокарт, идущее на смену серии GeForce RTX 4000 и архитектуре Ada Lovelace. NVIDIA уже запустила свою новую архитектуру Blackwell в сегменте высокопроизводительных вычислений (ускорители B200), и вот, наконец, мы увидим пользовательские версии этих карт. Кроме того, поскольку компания в данный момент летит на всех парах, всегда есть вероятность, что нам представят в ранге «темной лошадки» какой-нибудь неожиданный пользовательский проект.

CES также является частой – хотя и не единственной – площадкой для презентаций проектов NVIDIA в области беспилотного транспорта. Продукты DRIVE анонсируются как на CES, так и на GTC, так что, если NVIDIA собирается выпустить что-то новенькое в категории DRIVE – особенно если там усиленно задействуется ИИ – то очень вероятно, что об этом будет упомянуто на CES. К тому же, в последние годы NVIDIA часто анонсировала на CES свои разработки в области робототехники.

С другой стороны, в теоретической части мы ожидаем увидеть развернутое прогнозирование перспектив ИИ – что он может, какие отрасли его активно внедряют и какие преобразования готовит NVIDIA для этих отраслей.

Доклад NVIDIA был запланирован на 6:20 вечера по местному времени и рассчитан примерно на 90 минут, что довольно много, с учетом возможного овертайма в зависимости от продолжительности вступительного слова организаторов CES. Мы предлагаем вашему вниманию основные выдержки из этого доклада, сделанные во время его прямой трансляции в блоге NVIDIA.

Программный доклад NVIDIA на CES-2025 (запись по трансляции)

Как обычно, доклад начался не в 6:20, а в 6:30.

В соответствии со статусом своего программного доклада, NVIDIA забронировала для него самую большую сцену, какая была доступна в этом году на CES: Michelob ULTRA Arena в Мандалай-Бэй. Благодаря открытому формату выступления публики собралось много.

(Поскольку дело происходит в Лас-Вегасе, кто готов поставить на то, что NVIDIA начнет доклад с одного из своих роликов “I am AI” – “Здравствуйте, я искусственный интеллект”?)

В программном докладе AMD анонсов и презентаций видеокарт не было. И я, как энтузиаст компьютерной графики, был бы крайне разочарован (и еще больше удивлен) повторением такого казуса в исполнении NVIDIA, тем более в полуторачасовом докладе.

Я сгораю от нетерпения, а между тем, эта неделя отмечена 10-й годовщиной выхода SoC Tegra X1. NVIDIA впервые представила эту микросхему на CES-2015. Тот факт, что NVIDIA до сих пор, 10 лет спустя, продает ее в NVIDIA SHIELD и в Nintendo Switch, представляется чем-то невероятным. Хотя это была мощная SoC для того времени, вряд ли кто-то из нас мог подумать, что она просуществует так долго. Итак, где же следующее поколение SHIELD, NVIDIA?

Нет, это не видео из серии “I am AI”. Это ролик вообще про CES и про то, что технологии делают возможным что угодно.

Как обычно, на открытии выставки выступил генеральный директор CTA Гэри Шапиро (Gary Shapiro) и представил саму выставку и NVIDIA.

После чего вниманием аудитории завладел Дженсен Хуанг.

Вступительный ролик NVIDIA рассказывает о том, “как устроен интеллект”.

Это несколько отличается от того, что обычно показывают во вступительных роликах NVIDIA. Здесь тоже про ИИ, но в основном в аспекте токенизации.

И снова Дженсен. “Добро пожаловать на CES!”

“Добро пожаловать в NVIDIA. Фактически, вы находитесь внутри цифрового двойника NVIDIA.”

“Всё здесь сгенерировано искусственным интеллектом.”

Дженсен кратко пересказал историю NVIDIA, которая началась в 1993 году с NV1.

Эта карта использовалась в аркадных машинах Sega Virtua Fighter (1).

И, конечно, история и эволюция ИИ-процессинга на GPU, которая началась в 2012 году с ALEXNET.

Следующий этап? Физический ИИ. Судя по всему, сегодня вечером мы о нем еще услышим.

Еще одна ключевая веха в истории ИИ – 2018 год – год создания и выпуска трансформеров от Google.

За последние 12 лет “кардинальные изменения произошли на каждом уровне технологии [искусственного интеллекта]”.

Гейминг от NVIDIA на CES-2025

“Вот это всё [ИИ] – это дом, который построили GeForce. Сегодня ИИ приходит на GeForce к себе домой.”

Демонстрируется видео, записанное в режиме реального времени с выходной картинки, которую генерирует видеокарта NVIDIA “RTX Backwell”.

И это было бы “невозможно без искусственного интеллекта”.

Использование ИИ для вычисления пикселей, которые не были отрисованы в оригинальном рендеринге, – суть технологии DLSS. Следующее поколение DLSS может предсказывать до трех следующих кадров на момент генерации текущего кадра.

Карта NVIDIA вычисляет 2 миллиона пикселей и использует ИИ для предсказания еще 33 миллионов.

“Сегодня мы анонсируем наше следующее поколение: семейство RTX Blackwell.”

92 миллиарда транзисторов. 4000 TOPS.

Два двойных шейдера. Один для FP, один для Integer.

Память GDDR7 от Micron. Пропускная способность 1.8 ТБ/с.

И возможность совмещать ИИ-нагрузки с компьютерной графикой.

Программируемый шейдер сегодня может работать с нейросетями.

И что мы имеем в сравнении с RTX 4090 за $1599?

RTX 5070: производительность 4090 за $549.

И RTX 5090 за $1999.

Плюс ноутбучные карты. Ноутбук за $1299 с мобильной версией RTX 5070.

“Энергетическая эффективность рвет все чарты.”

“В этом докладе на редкость много движения.”

Заметьте, NVIDIA для классификации/ рекламы своих GPU использует единицы TOPS. И скоро мы узнаем больше, ведь первые карты RTX 5000 должны выйти уже в этом месяце.

Обсуждение перспектив ИИ от NVIDIA на CES-2025

Теперь переключаемся на более общие вопросы, связанные с ИИ.

Дженсен говорит о законах усложнения. Как видно из иллюстрации, теперь их три: закон предобучения, постобучения и “рассуждения”.

Добавились фазы постобучения (или дополнительного «углубленного» обучения) и «самостоятельного» рассуждения (где оценивается также скорость «мышления» ИИ), характеризующие усовершенствования используемых моделей ИИ. Эти законы показывают вычислительные затраты, которые будут необходимы для получения от ИИ желаемого уровня результатов.

Все это требует значительных вычислительных ресурсов, которые имеют свойство быть ограниченными. И это предъявляет тем более высокие требования к NVIDIA Blackwell.

Серия NVIDIA Blackwell полностью запущена в производство. С учетом собственных предложений NVIDIA и предложений их OEM-партнеров эти карты могут обосноваться практически во всех дата-центрах мира.

“Мы столько вкладываем в эти карты просто потому, что нам нужно намного больше вычислений.”

Это выступление Дженсена началось с того, что он вышел на сцену со щитом в виде увеличенной версии GPU Blackwell (на самом деле эта задача решается с помощью Blackwell NVL72).

Производство таких ИИ-серверов “безумно” требовательно.

“В одном поколении мы снизили расходы на обучение этих моделей в 3 раза.”

В настоящее время дата-центры ограничены в энергоресурсах. Поэтому, как считает Дженсен, все усовершенствования в части отношения производительности к потребляемой мощности, сделанные в этом поколении, напрямую переводятся в значительное увеличение доходов предприятий.

Достаточно сказать, что Дженсен очень гордится таким достижением компании, как NVL72.

(Он также, по-видимому, слегка запыхался, активно перемещаясь по довольно большой сцене).

“Нам нужно ускорить генерацию токенов”, а также снизить стоимость отдельных токенов, чтобы продолжать дальнейшее усложнение и совершенствование моделей ИИ.

Дженсен приводит примеры ИИ-агентов и сценариев их использования.

По мере улучшения качества ответов количество вычислений возрастает многократно.

NVIDIA продвигает «человекоориентированных» агентов как основной сценарий применения ИИ, и перед вами новейший вариант воплощения этой идеи. И, конечно, все это базируется на «железе» NVIDIA, а также на их многоуровневом программном обеспечении и библиотеках моделей.

В будущем ИИ-агенты станут цифровой рабочей силой и будут трудиться вместе с сотрудниками компаний. (Им даже не нужно быть встроенными – для их обучения прямо в компании можно использовать специальные библиотеки.)

“Сегодня мы также анонсируем […] целое семейство моделей на основе Llama.” Речь о фундаментальных языковых моделях NVIDIA Llama Nemotron.

NVIDIA адаптирует модели Llama для корпоративного использования и предлагает три варианта размеров: Nano (маленькая), Super (наиболее массовая) и Ultra (большая тренировочная модель).

Теперь о написании программных кодов: “Это будет следующая глобальная область применения ИИ.”

Потенциал ИИ-агентов измеряется “возможно, триллионами долларов.”

Далее демонстрируется видеоролик об ИИ-агентах с примерами возможных сценариев их использования.

Дженсену кажется, что аудитория недостаточно впечатлилась. “Этот склад не сгенерирован ИИ.”

“Наша главная задача – интегрировать ИИ прямо в персональный компьютер.”

Модель ОС Windows для ИИ не идеальна.

“Если бы нам удалось найти способ сделать ИИ-ПК мирового класса из Windows-ПК, это было бы абсолютно грандиозно.”

Решение? Windows-подсистема для Linux v2 (WSL2).

Так что, по-видимому, для программной экосистемы ИИ везде задействуется Linux, даже на Windows-ПК.

NVIDIA хочет превратить Windows-через-WSL2 в целевую высококлассную платформу.

Для OEM это также означает большой объем закупок. По словам Дженсена, партнеры будут оптимизировать свои машины под это программное обеспечение.

На CES-2025 NVIDIA представляет физический ИИ

Переходим к теме “физического ИИ”.

Большие вычислительные нагрузки в трансформерах отчасти объясняются квадратичным характером зависимости затрат от числа токенов – O(n^2), где n – число токенов.

“Нам нужна фундаментальная модель мира.”

Анонс: NVIDIA Cosmos – фундаментальная модель мира, разработанная для понимания физического мира.

Далее демонстрируется видео.

На основе синтетических данных генерируется изображение мира с фотографической точностью. А затем сгенерированные миры используются для углубленного обучения ИИ.

(Это напоминает робототехнику, но базируется на языковых моделях ИИ.)

Модель Cosmos обучается на видеоматериалах общей продолжительностью 20 млн часов.

“Обучение ИИ в целях познания физического мира.”

Cosmos имеет открытую лицензию и доступен на GitHub. Как и Nemotron, он предлагает три опции размеров: Nano, Super и Ultra.

Согласно концепции NVIDIA, для развития робототехники нужны три компьютерных решения: система DGX для базового обучения, Omniverse плюс Cosmos для более совершенного и углубленного обучения и AGX для инференсинга в реальных приложениях.

И NVIDIA уже собрала внушительное количество партнеров по экосистеме, которые заинтересованы в реализации всех этих проектов.

И еще один видеоролик, на этот раз посвященный партнерскому проекту в области робототехники. Все компьютерное моделирование здесь основано на создании цифровых двойников.

Беспилотный транспорт от NVIDIA на CES-2025

“Революция автономного транспорта свершилась.”

Объявлено о заключении партнерского соглашения NVIDIA и Toyota на выпуск следующего поколения беспилотных машин Toyota.

“Это, вероятно, будет первая робототехническая индустрия с оборотом в многие триллионы долларов.”

В этом году в бизнес было вложено 5 млрд долларов.

Анонсировано следующее поколение бортовой платформы для беспилотного транспорта: Hyperion 9, на базе NVIDIA Thor.

Чипы Thor полностью запущены в производство. По вычислительной мощности они в 20 раз превосходят Orin.

Thor также может использоваться в традиционной робототехнике.

Анонс: DRIVE OS – это первая программная платформа для бортовых компьютеров с ИИ, которая имеет сертификат уровня ASIL-D. “Единственный и самый высокий.”

ASIL-D – это самый высокий уровень безопасности беспилотного транспорта по системе сертификации ASIL (Automotive Safety Integrity Level). И получение класса D – это действительно большое достижение.

NVIDIA демонстрирует еще один ролик, на этот раз рассказывающий о том, как различные инструменты и методики обучения ИИ используются для обучения их моделей автопилотов.

На протяжении уже многих лет NVIDIA трубит об обучении ИИ, и сегодня продолжает развивать эту тему. Чтобы получить работоспособное и безопасное беспилотное транспортное средство, необходимо провести много сеансов обучения бортовой системы управления. Один из способов усиления этих тренингов, который использует NVIDIA, включает в себя генерирование синтетических данных.

Судя по всему, развитие беспилотного транспорта в ближайшие годы будет идти нарастающими темпами.

Робототехника от NVIDIA на CES-2025

И снова новая тема – переходим к робототехнике.

Критический аспект? Как обучать этих роботов. С автомобилями проще – это просто вождение – но объяснить роботу, как работает человек, это намного более трудоемкая задача.

И еще один видеоролик, теперь про человекоподобных роботов и подходящие для них модели ИИ.

На основе данных телесъемки с отслеживанием движений, базовый образец которых задает человек, генерируются различные вариации этого паттерна для обучения ИИ.

“Мы собираемся построить горы данных, на которых будут обучаться роботы.”

Системы NVIDIA DGX на CES-2025

Дженсен снова переключается – теперь на системы DGX внутрифирменной разработки NVIDIA. Кратко рассказывает историю DGX, отмечая, что первая модель DGX вышла в 2016 году.

“Я просто захотел уменьшить DGX-1 [первая система NVIDIA].”

Проект DIGITS: миниатюрный «ИИ-суперкомпьютер» от NVIDIA.

Он базируется на новом чипе под названием GB110 – это самый маленький графический процессор NVIDIA Blackwell во всей линейке.

GB110 запущен в производство. Он входит в состав суперчипа GB10 (Grace плюс Blackwell). Совместный проект с MediaTek? Интересно…

Старт продаж назначен на май.

Этот мини-суперкомпьютер также может использоваться как рабочая станция под Linux. Так что это намного больше, чем банальный промышленный ПК.

20 процессорных ядер Arm. Маленький графический чип Blackwell. 128 ГБ памяти LPDDR5X. Суперчип GB10 выглядит как современная схема SoC, но без встроенного кристалла I/O. И я не могу представить, чтобы NVIDIA ограничилась применением этого суперчипа в мини-ПК для разработчиков.

Доклад подходит к концу, время подвести итоги. NVIDIA выпускает три новые видеокарты Blackwell, и 2025 год обещает быть впечатляющим.

И заключительный ролик со всеми достижениями NVIDIA.

“Желаю всем хорошо провести время на CES!”

И на этом всё.

Резюме

Финальный номер программы вечера открытия CES, доклад NVIDIA содержал что-то интересное для каждого – и особенно для геймеров.

В пользовательском сегменте очевидным хедлайнером стала серия GeForce RTX 5000, которая базируется на пользовательском варианте графической архитектуры NVIDIA Blackwell. Хотя этот доклад содержал не так много подробностей (я полагаю, что в ближайшее время появится больше конкретной информации), стоит отметить, что топовый чип Blackwell, лежащий в основе карты GeForce RTX 5090, включает в себя 92 млрд транзисторов и подкреплен памятью GDDR7. NVIDIA заявляет увеличение производительности по сравнению с топовым чипом Ada от полуторакратного до трехкратного, в зависимости от аспекта: производительность шейдеров – в 1.5 раза больше, производительность RT – в 2 раза, и производительность ИИ – в 3 раза. Последнее во многом обусловлено поддержкой типов данных пониженной точности FP4/ INT4.

Кроме того, у NVIDIA для семейства GeForce припасено несколько новых фишек, хотя в программном докладе они и не освещались во всех подробностях. К ним относятся: новая версия технологии снижения задержки Reflex (Reflex 2), DLSS 4 с возможностью генерации до трех дополнительных кадров между двумя оригинальными и нейротекстуры. И все это опирается на усовершенствованные методы комбинирования шейдерных операций с алгоритмами ИИ в программируемых шейдерных ядрах NVIDIA CUDA.

Серийные карты семейства GeForce RTX 5000 начнут выходить уже в этом месяце и продолжат в феврале. Первой выйдет GeForce RTX 5090 за $1999 (цена вверх относительно предыдущего аналога, карты 4090 за $1599), затем RTX 5080 за $999 (вниз относительно $1199), RTX 5070 Ti за $749 (вниз относительно $799) и RTX 5070 за $549 (вниз относительно $599). Для большинства моделей линейки цены относительно предыдущего поколения снизились, что довольно неожиданно, с учетом непрерывно возрастающей стоимости вафель – не говоря уже о доминирующей позиции NVIDIA на рынке – поэтому будет интересно просто сравнить сами графические чипы, сколько чего добавилось в новых картах в части функциональных блоков/ транзисторов на каждом уровне архитектуры GPU.

Перепрыгивающий традиционные барьеры пользовательского «железа» суперчип NVIDIA GB10 также привлекает внимание. Этот (по-видимому?) многочиплетный компонент включает в себя кристалл CPU с 20 ядрами Arm и кристалл GPU Blackwell. Это не совсем SoC (интерфейсы I/O, судя по всему, вынесены на отдельный чип, не входящий в данную корпусировку), но это ближе всего к потребительским SoC из того, что NVIDIA предлагает последние несколько лет. И первой областью применения этого суперчипа станет мини-ПК NVIDIA DIGITS, который должен выйти в мае по цене $3000.

Наконец, NVIDIA анонсировала ряд разработок в области ИИ, относящихся в основном к программному обеспечению, как то: Nemotron для оптимизации моделей Llama, Cosmos для генерирования фотографически точных изображений из синтетических миров, плюс мощная реклама экосистемы настраиваемых ИИ-агентов, для сборки и настройки которых NVIDIA предлагает большой и постоянно совершенствуемый арсенал инструментов. В докладе NVIDIA нашлось время и для беспилотного транспорта, в частности, было объявлено о запуске серийного производства SoC Thor, а также о контракте с Toyota, которая будет использовать ИИ-платформу NVIDIA в следующем поколении своих беспилотных машин.