Met een nieuwe desktopcomputer, zo’n duizend keer krachtiger dan de gemiddelde pc, heeft Nvidia de show tijdens de opening van de CES in Las Vegas gestolen. Topman Jensen Huang toonde in zijn keynote het eerste resultaat van Project Digits.
De basis voor het nieuwe rekenwonder, speciaal bedoeld voor softwareontwikkelaars om snel ai-systemen te testen, bestaat uit een chip van drieduizend dollar. Deze chip, die ook huist in ai-servers voor datacenters, wordt gecombineerd met een centrale processor van het Taiwanese MediaTek. Behalve gpu’s en cpu’s beschikt het beest ook over geavanceerde netwerkmogelijkheden. Hierdoor is schaalbaar ai-onderzoek en uitrol van ai-applicaties mogelijk.
Het deeplearning-trainingssysteem komt in maart op de markt. Nvidia wil meer van dit soort ‘supercomputers’ voor ai-ontwikkelaars uitbrengen. De desktops zijn ook in groepen te gebruiken zodat je thuis aan de meest geavanceerde ai-systemen kan werken.
Ster
Ongeveer 13.000 aanwezigen hoorden ademloos de aankondigingen van Huang aan, die is uitgegroeid tot de grootste ster van de techwereld.
De Nvidia-topman introduceerde ook het Cosmos-platform waarmee realistische, op fysica gebaseerde trainingsomgevingen zijn te bouwen. Deze ‘foundation models’ genereren fotorealistische video’s die zijn in te zetten om bijvoorbeeld robots en zelfrijdende auto’s te trainen. Volgens Reuters kan dit tegen veel lagere kosten dan met conventionele data. Door zogenaamde ‘synthetische trainingsdata’ te creëren, helpen de modellen robots en auto’s de fysieke wereld te begrijpen op dezelfde manier waarop grote taalmodellen chatbots hebben geholpen om reacties in natuurlijke taal te genereren.
Gebruikers kunnen Cosmos een tekstuele beschrijving geven waarmee een video is te genereren van een wereld die de natuurwetten ‘gehoorzaamt’. De voornaamste toepassingen zijn behalve autonome voertuigen ook elektrische auto’s, industriële simulaties en robotica-ontwikkeling. Nvidia biedt trainingssystemen voor ai-modelontwikkeling, simulatiesystemen voor het testen en genereren van synthetische data alsmede in-car-computers. Bij laatstgenoemde systemen gaat het om supercomputers ingebouwd in auto’s voor realtime-besluitvorming.
