Jensen Huang podkreśla nieuniknione ograniczenia technologii półprzewodnikowej

Jensen Huang , lepiej znany jako dyrektor generalny NVIDIA , wraz z żoną przekazali niedawno 50 milionów dolarów Oregon State University . Kwota ta przeznaczona jest na sfinansowanie innowacyjnego kompleksu, w skład którego wchodzi superkomputer NVIDIA. Zapytany o to w protokole , Jensen przedstawił swoje poglądy na przyszłość i sposób, w jaki technologia przestanie się rozwijać bez pomocy sztucznej inteligencji .

50 milionów dolarów darowizny

50 milionów dolarów nie jest kwotą, którą można łatwo zaakceptować. W oczach Jensena sztuczna inteligencja jest jak wehikuł czasu. Zadania, których ukończenie zajęło kilka dni, teraz pokazują wyniki w godzinach. Prognozowanie pogody to doskonały przykład tego, jak sztuczna inteligencja może pomóc w przewidywaniu przyszłości. Nasza inteligencja jest niesamowita, choć gorsza od współczesnej sztucznej inteligencji. Naukowcy potrzebują tej technologii bardziej niż ktokolwiek z nas. Przykładem jest dział medyczny. Wraz ze wzrostem liczby chorób, takich jak rak, cały świat odniesie korzyści, jeśli sztuczna inteligencja zostanie wprowadzona do tak ważnych obszarów. Niestety większość uczelni nie dysponuje wystarczającym budżetem na finansowanie takich projektów. W tym miejscu skupia się na darowiźnie Jensena i jego żony.

„[Musimy] oddać tę technologię w ręce naukowców, aby mogli zastosować ją do najważniejszych i najpilniejszych problemów”.

~Jensen Huang do protokołu

Ten argument nie ogranicza się do wielu pól. Fizyka wymaga korelacji między teorią względności a teorią kwantową. Informatyka będzie potrzebować fundamentalnej zmiany w sposobie projektowania naszego krzemu, jeśli mamy nadążyć za stale rosnącymi wymaganiami w zakresie przetwarzania. Świat astronomii wymaga, abyśmy zrewolucjonizowali optykę i techniki obrazowania, aby uchwycić obiekty oddalone o miliony lat świetlnych. Krótko mówiąc, to właśnie te postępy technologiczne doprowadziły ludzkość do postępu.

„Podstawową nauką i powodem [naszej darowizny] jest to, że ludzie widzą inną przyszłość”

~Jensen Huang przez protokół

Koniec prawa Moore’a?

Jensen mówi, że przemysł półprzewodników jest u kresu wytrzymałości. Istnieje fizyczna granica tego, jak bardzo możemy zmniejszyć tranzystory. Skalowanie poza rozmiar atomu jest żmudnym procesem, biorąc pod uwagę tunelowanie kwantowe. Wynika to z oryginalnego stanowiska Jensena w sprawie wzmocnienia pozycji naukowców. Jeśli mamy dostęp do wystarczająco wydajnego sprzętu, modelowanie wnętrza nowoczesnego mikroprocesora nie jest trudnym zadaniem.

Zwiększenie wydajności chipów jest również częścią przyszłej mapy drogowej firmy NVIDIA. Protokół podkreśla, że ​​centra danych już zużywają znaczną ilość energii elektrycznej na świecie. Ponadto prawo Moore’a zbliża się do swojego limitu, jednak firmy takie jak Intel starają się go utrzymać. Z definicji, prawo Moore’a wymaga jedynie zwiększenia liczby tranzystorów. Jeśli jednak dodamy wydajność do równania, prawo Moore’a może nadal być prawdziwe, jeśli użyjemy technologii stosu ( AMD V-Cache ), mniejszych adapterów (< 3 nm) i sztucznej inteligencji (DLSS) .

Moglibyśmy chować głowy w piasek, ale musimy zmierzyć się z tym, że musimy zrobić coś innego”.

~Jensen Huang przez protokół

Wniosek

Jensen przez całą dobę pracuje nad rozszerzeniem oferty AI NVIDIA. Nawet desktopowe procesory graficzne zostały potraktowane w ten sam sposób dzięki dodaniu Deep Learning Super Sampling (DLSS). To pokazuje, że sztuczna inteligencja jest ważną częścią strategii biznesowej NVIDIA.

(Wszystkie kredyty trafiają do protokołu, aby dostarczyć nam niezbędnych informacji)