{"id":11383,"date":"2024-04-06T13:41:20","date_gmt":"2024-04-06T13:41:20","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=11383"},"modified":"2024-04-09T17:16:20","modified_gmt":"2024-04-09T17:16:20","slug":"nvidias-ai-odyssey-from-humble-origins-to-a-2-trillion-company","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/sv\/2024\/04\/nvidias-ai-odyssey-from-humble-origins-to-a-2-trillion-company\/","title":{"rendered":"NVIDIA:s AI-odyss\u00e9: fr\u00e5n blygsamt ursprung till ett f\u00f6retag v\u00e4rt $2 biljoner"},"content":{"rendered":"

NVIDIA, ett namn som \u00e4r synonymt med spjutspetsteknik och innovation, grundades f\u00f6r drygt tre decennier sedan, 1993.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Fr\u00e5n en blygsam b\u00f6rjan som grafikchipsdesigner med fokus p\u00e5 spelindustrin har NVIDIA utvecklats till en global ledare inom AI och h\u00f6gpresterande databehandling.\u00a0<\/span><\/p>\n

NVIDIA v\u00e4rderades till \"bara\" cirka $100 miljarder 2019. Det \u00e4r nu v\u00e4rt cirka $2 biljoner<\/a>vilket placerar det som det tredje st\u00f6rsta f\u00f6retaget i v\u00e4rlden sett till marknadsv\u00e4rde, under Microsoft och Apple och f\u00f6re Saudi Aramco, Amazon, Google och Meta Platforms.\u00a0<\/span><\/p>\n

NVIDIA grundades av Jensen Huang, Chris Malachowsky och Curtis Priem, som delade en vision om att revolutionera datorgrafiken. <\/span><\/p>\n

I b\u00f6rjan av 1990-talet ins\u00e5g trion den outnyttjade potentialen hos specialiserade grafikprocessorer och best\u00e4mde sig f\u00f6r att skapa ett f\u00f6retag som skulle f\u00f6r\u00e4ndra den v\u00e4xande spelindustrin.<\/span><\/p>\n

En av bolagets tidiga triumfer kom av en tillf\u00e4llighet.<\/p>\n

1995 h\u00f6ll Sega p\u00e5 att utveckla sin n\u00e4sta generations spelkonsol, Sega Saturn. Sega letade efter ett 3D-grafikchip till konsolen och hade inledningsvis inlett ett samarbete med NVIDIA-konkurrenten 3Dfx Interactive.<\/p>\n

Men vid ett slumpm\u00e4ssigt m\u00f6te mellan en NVIDIA-ingenj\u00f6r och en Sega-chef p\u00e5 en konferens demonstrerade NVIDIA f\u00f6retagets NV1-chip, vilket imponerade p\u00e5 Sega. Sega best\u00e4mde sig f\u00f6r att anv\u00e4nda NVIDIAs chip i Saturn ist\u00e4llet f\u00f6r 3Dfxs.<\/p>\n

Intressant nog var NV1-chippet som anv\u00e4ndes i Sega Saturn inte n\u00e5gon kommersiell framg\u00e5ng f\u00f6r NVIDIA p\u00e5 PC-marknaden. F\u00f6retagets efterf\u00f6ljande produkt, RIVA 128 (NV3), var dess f\u00f6rsta framg\u00e5ngsrika GPU f\u00f6r PC och lade grunden f\u00f6r dess framtida dominans p\u00e5 grafikkortsmarknaden.<\/p>\n

Ett annat tidigt genombrott kom 1999 med GeForce 256<\/a>, som marknadsf\u00f6rdes som v\u00e4rldens f\u00f6rsta GPU.\u00a0<\/span><\/p>\n

Detta lade grunden till NVIDIA:s dominans inom spelindustrin och GeForce-serien av GPU:er blev snabbt ett v\u00e4lk\u00e4nt namn bland spelentusiaster.<\/span><\/p>\n

\"\"
NVIDIA GeForce-m\u00e4rket f\u00f6r GPU:er f\u00f6r spel.<\/figcaption><\/figure>\n

Samtidigt som NVIDIA fortsatte att flytta fram gr\u00e4nserna f\u00f6r grafiktekniken under b\u00f6rjan av 2000-talet och lanserade allt kraftfullare GPU:er som gav uppslukande spelupplevelser, etablerade f\u00f6retagets FoU-arbete f\u00f6retaget som en ledare inom parallellbearbetning.\u00a0<\/span><\/p>\n

Det skulle senare bli avg\u00f6rande f\u00f6r NVIDIA:s framtida framg\u00e5ngar inom AI och h\u00f6gpresterande datorsystem.<\/span><\/p>\n

Bortom spel: GPGPU:s och CUDA:s framv\u00e4xt<\/h2>\n

Spelindustrin var en katalysator f\u00f6r NVIDIA:s tidiga framg\u00e5ngar, men f\u00f6retagets ledning ins\u00e5g att GPU:ernas potential inte bara handlade om grafikrendering.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00c5r 2006 introducerade NVIDIA Compute Unified Device Architecture (CUDA), en programmeringsmodell som gjorde det m\u00f6jligt f\u00f6r utvecklare att utnyttja GPU:ernas parallella processorkraft f\u00f6r generella ber\u00e4kningar (GPGPU).<\/span><\/p>\n

CUDA f\u00f6renklade programmeringen av GPU:er och gjorde det m\u00f6jligt f\u00f6r utvecklare att skriva kod med hj\u00e4lp av v\u00e4lk\u00e4nda spr\u00e5k som C och C++. Detta \u00f6ppnade nya m\u00f6jligheter f\u00f6r NVIDIA inom vetenskaplig forskning, olje- och gasprospektering, finansiella simuleringar och medicinsk bildbehandling, vilket ledde till en m\u00e4ngd nya partnerskap f\u00f6r NVIDIA.\u00a0<\/span><\/p>\n

Detta visade ocks\u00e5 hur NVIDIA skulle bli en viktig akt\u00f6r inom h\u00f6gteknologisk kritisk infrastruktur och ut\u00f6ka sin kundkrets fr\u00e5n f\u00f6retagsk\u00f6pare till regeringar och offentliga institutioner.<\/p>\n

Halvledare: en notoriskt knepig marknad att er\u00f6vra<\/h2>\n

Halvledarindustrin \u00e4r en mycket komplex och konkurrensutsatt bransch, d\u00e4r endast en handfull f\u00f6retag g\u00f6r sig g\u00e4llande.<\/p>\n

Ett viktigt sk\u00e4l till det begr\u00e4nsade antalet stora halvledartillverkare \u00e4r de extrema kostnaderna och komplexiteten i tillverkningsprocessen.<\/p>\n

Tillverkning av halvledare kr\u00e4ver toppmoderna anl\u00e4ggningar, s\u00e5 kallade gjuterier, som kan kosta miljarder dollar att bygga och underh\u00e5lla.<\/p>\n

Dessa gjuterier m\u00e5ste arbeta i extremt rena milj\u00f6er f\u00f6r att f\u00f6rhindra att \u00e4ven de minsta partiklarna st\u00f6r tillverkningsprocessen.<\/p>\n

Dessutom \u00e4r den utrustning som anv\u00e4nds f\u00f6r tillverkning av halvledare, t.ex. litografimaskiner, mycket specialiserad och dyr, och vissa maskiner kostar \u00f6ver $100 miljoner.<\/p>\n

Tillsammans skapar detta massiva intr\u00e4deshinder f\u00f6r nya branschakt\u00f6rer, vilket har bidragit till att h\u00e5lla NVIDIA i toppen av hackordningen trots konkurrens fr\u00e5n AMD, Intel och Qualcomm.<\/p>\n

AI-revolutionen<\/h2>\n

N\u00e4r efterfr\u00e5gan p\u00e5 AI och maskininl\u00e4rning v\u00e4xte under 2010-talet var NVIDIA perfekt positionerat f\u00f6r att dra nytta av denna nya trend.\u00a0<\/span><\/p>\n

Med FoU inom parallellbearbetning i ryggen blev f\u00f6retagets GPU:er den h\u00e5rdvara som f\u00f6redrogs f\u00f6r att tr\u00e4na djupa neurala n\u00e4tverk och driva AI-arbetsbelastningar.<\/span><\/p>\n

Med tanke p\u00e5 AI:s enorma potential har NVIDIA gjort strategiska investeringar inom omr\u00e5det och samarbetar med ledande forskningsinstitutioner och teknikf\u00f6retag f\u00f6r att utveckla AI-tekniken.<\/span><\/p>\n

F\u00f6retagets tidiga st\u00f6d till OpenAI visade p\u00e5 dess f\u00f6rm\u00e5ga att utnyttja banbrytande branscher och ta risker f\u00f6r att ut\u00f6ka sin kundbas.<\/span><\/p>\n

NVIDIA utvecklade ocks\u00e5 specialiserade ber\u00e4kningsmoduler, som DGX-serien, som \u00e4r s\u00e4rskilt utformade f\u00f6r att p\u00e5skynda tr\u00e4ningen av stora spr\u00e5kmodeller (LLM) och andra AI-arkitekturer. Dessa kraftfulla system blev snabbt den h\u00e5rdvara som AI-forskare och utvecklare \u00f6ver hela v\u00e4rlden anv\u00e4nde sig av.<\/span><\/p>\n

Och det \u00e4r en mycket viktig punkt. N\u00e4r det g\u00e4ller avancerad AI-h\u00e5rdvara finns det NVIDIA, och sedan finns det de andra.<\/p>\n

Det \u00e4r en ovanlig inst\u00e4llning, \u00e4ven i Big Tech. Google, Amazon, Meta, Apple och Microsoft \u00e4r inte s\u00e5 olika n\u00e4r du kokar ner deras k\u00e4rnverksamhetsenheter.<\/p>\n

Det finns s\u00e5 f\u00e5 akt\u00f6rer p\u00e5 halvledarmarknaden, dels f\u00f6r att det \u00e4r tufft, dels f\u00f6r att NVIDIA har gjort det m\u00f6jligt genom strategiska investeringar.<\/p>\n

NVIDIA:s sammanh\u00e4ngande ekosystem ger ocks\u00e5 utvecklare trygghet, eftersom NVIDIA har blivit s\u00e5 p\u00e5litligt. Det h\u00e4r \u00e4r ett f\u00f6retag som \u00e4r fritt fr\u00e5n Big Tech-kontroverserna, ledarskapsstriderna, regleringarna och beroendet av mindre p\u00e5tagliga digitala tekniker som sociala medier.<\/p>\n

NVIDIA f\u00f6rst\u00e5r detta och anv\u00e4nder mjukvara och h\u00e5rdvara f\u00f6r att st\u00e4rka dominansen \u00f6ver AI-ekosystemet och skapa en serie mjukvaruverktyg och bibliotek som f\u00f6rb\u00e4ttrar marknadsstrategierna f\u00f6r deras kunder.\u00a0<\/span><\/p>\n

NVIDIA:s roll inom generativ AI<\/h2>\n

Uppkomsten av generativ AI bef\u00e4ste ytterligare NVIDIAs position som ett kraftcentrum inom AI. Det var i det h\u00e4r skedet som NVIDIA verkligen etablerade sig som ett av de mest inflytelserika f\u00f6retagen i v\u00e4rlden.\u00a0<\/span><\/p>\n

Generativ AI inneb\u00e4r att modeller tr\u00e4nas p\u00e5 stora datam\u00e4ngder f\u00f6r att skapa nytt inneh\u00e5ll baserat p\u00e5 inl\u00e4rda m\u00f6nster och stilar, till exempel text, bilder och musik.<\/span><\/p>\n

NVIDIA ins\u00e5g den enorma potentialen och introducerade AI Foundations, en molnbaserad plattform som gav demokratisk tillg\u00e5ng till avancerade generativa AI-modeller.\u00a0<\/span><\/p>\n

AI Foundations g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r f\u00f6retag och utvecklare att utnyttja kraften i generativ AI utan behov av omfattande interna resurser eller expertis.<\/span><\/p>\n

NVIDIA:s AI Foundations inneh\u00f6ll ursprungligen f\u00f6rtr\u00e4nade modeller, som NeMo f\u00f6r bearbetning av naturligt spr\u00e5k och Picasso f\u00f6r bild- och videogenerering.<\/span><\/p>\n

\u00c5terigen visar detta NVIDIA:s engagemang f\u00f6r att bygga ett ekosystem snarare \u00e4n enskilda produkter. Det \u00e4r h\u00e4r de skiljer sig fr\u00e5n andra tillverkare, s\u00e4rskilt konkurrenter inom halvledartillverkning.<\/p>\n

NVIDIA \u00e4r en one-stop-shop f\u00f6r banbrytande AI-utveckling och erbjuder h\u00e5rdvara, mjukvara och starka samarbeten med molnresurser via Google, Microsoft, Amazon och andra.<\/p>\n

NVIDIA:s GPU:er<\/h3>\n

Mitt i den generativa AI-boomen har NVIDIA kraftigt ut\u00f6kat sin AI-chipportf\u00f6lj och introducerat flera banbrytande processorer som \u00e4r utformade f\u00f6r att flytta fram gr\u00e4nserna f\u00f6r AI och datorteknik inom olika sektorer.\u00a0<\/span><\/p>\n

L\u00e5t oss ta en n\u00e4rmare titt p\u00e5 dessa chips och deras bidrag:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. A100 och H100:<\/b> Den <\/span>H100<\/span><\/a> blev snabbt NVIDIAs flaggskepp f\u00f6r AI-applikationer och klockade 6x snabbare \u00e4n sin f\u00f6reg\u00e5ngare A100.<\/span><\/li>\n
  2. HGX H200 GPU:<\/b> Baserat p\u00e5 Hopper-arkitekturen \u00e4r <\/span>H200<\/span><\/a> introducerar HBM3e-minne, vilket ger n\u00e4stan dubbelt s\u00e5 h\u00f6g kapacitet och 2,4 g\u00e5nger h\u00f6gre bandbredd \u00e4n f\u00f6reg\u00e5ngaren A100. Det \u00e4r utformat f\u00f6r att f\u00f6rdubbla inferenshastigheten p\u00e5 Llama 2, en LLM med 70 miljarder parametrar, j\u00e4mf\u00f6rt med H100. H200 \u00e4r kompatibel med olika datacenterkonfigurationer och \u00e4r planerad att sl\u00e4ppas i b\u00f6rjan till mitten av 2024.<\/span><\/li>\n
  3. GH200 Grace Hopper Superchip: <\/b>GH200 kombinerar HGX H200 GPU med en Arm-baserad NVIDIA Grace CPU. Den riktar sig till superdatortill\u00e4mpningar f\u00f6r att hantera komplexa AI- och HPC-applikationer. GH200 f\u00f6rv\u00e4ntas anv\u00e4ndas i \u00f6ver 40 AI-superdatorer v\u00e4rlden \u00f6ver, inklusive betydande projekt som JUPITER-systemet i Tyskland, som ber\u00e4knas bli v\u00e4rldens mest kraftfulla AI-system n\u00e4r det installeras 2024.<\/span><\/li>\n
  4. Blackwell GPU:<\/b> Avt\u00e4cktes vid <\/span>GTC 2024<\/span><\/a>Blackwell GPU \u00e4r NVIDIA:s n\u00e4sta generations processor och eftertr\u00e4der H100 och H200 GPU:erna. Blackwell \u00e4r v\u00e4rldens mest kraftfulla chip enligt NVIDIA och \u00e4r s\u00e4rskilt utformad f\u00f6r att klara kraven inom generativ AI. Den erbjuder en 30x prestanda\u00f6kning j\u00e4mf\u00f6rt med H100 f\u00f6r LLM-arbetsbelastningar med 25x b\u00e4ttre energieffektivitet.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Blackwell kommer att vara massiv, med NVIDIA:s pressmeddelande<\/a> och visade intresse fr\u00e5n en rad av Big Techs st\u00f6rsta namn, som Microsofts Satya Nadella, Googles och DeepMinds Sundar Pichai och Demis Hassabis, OpenAIs Sam Altman och m\u00e5nga andra.<\/p>\n

    \"Blackwell\"
    NVIDIA:s Blackwell-plattform. K\u00e4lla: NVIDIA: NVIDIA.<\/figcaption><\/figure>\n

    NVIDIA \u00f6verlistar den amerikanska regeringen<\/h2>\n

    NVIDIAs framg\u00e5ngar beror p\u00e5 f\u00f6retagets flexibla strategi, styrning och reaktion p\u00e5 marknadens p\u00e5tryckningar. Detta inkluderar att undvika den amerikanska regeringens anstr\u00e4ngningar att begr\u00e4nsa exporten av avancerad h\u00e5rdvara till Kina, en av f\u00f6retagets st\u00f6rsta kunder.<\/p>\n

    I augusti 2022 inf\u00f6rde USA:s handelsdepartement licenskrav f\u00f6r import av vissa avancerade GPU:er, inklusive NVIDIA:s A100- och H100-chip, till Kina och Ryssland. Detta fick aktien att tillf\u00e4lligt sjunka med n\u00e4stan 8%.<\/p>\n

    Restriktionerna \u00e4r utformade f\u00f6r att f\u00f6rhindra att dessa chip anv\u00e4nds i milit\u00e4ra applikationer, s\u00e5som superdatorer och AI-system.<\/p>\n

    I oktober 2022 sk\u00e4rpte USA sina exportkontroller ytterligare och inf\u00f6rde en omfattande upps\u00e4ttning regler som syftade till att avsk\u00e4rma Kina fr\u00e5n vissa halvledarchip som tillverkas var som helst i v\u00e4rlden med amerikansk utrustning. Dessa regler begr\u00e4nsade ocks\u00e5 exporten av USA-tillverkade verktyg och komponenter som \u00e4r n\u00f6dv\u00e4ndiga f\u00f6r chiptillverkning.<\/p>\n

    Varje g\u00e5ng dessa regler har \u00e4ndrats har NVIDIA hittat s\u00e4tt att kringg\u00e5 dem genom att \u00e4ndra sina chip s\u00e5 att de specifikt undviker exportf\u00f6rbud.<\/p>\n

    I november sl\u00e4ppte NVIDIA till exempel tre nya produkter - HGX H20, L20 PCle och L2 PCle - baserade p\u00e5 NVIDIA:s kraftfulla H100-chip men utformade f\u00f6r att f\u00f6lja exportrestriktionerna.<\/p>\n

    Dessa chip \u00e4r mindre kraftfulla \u00e4n de tidigare begr\u00e4nsade A100- och H800-modellerna, men erbjuder \u00e4nd\u00e5 effektiv prestanda f\u00f6r AI-uppgifter.<\/p>\n

    Som noterat av SemiAnalysis<\/a>\"Nvidia ligger perfekt p\u00e5 gr\u00e4nsen mellan topprestanda och prestandat\u00e4thet med dessa nya chip f\u00f6r att f\u00e5 dem att klara de nya amerikanska reglerna.\"<\/p>\n

    Enligt South China Post kommer uppskattningsvis 20-25% av NVIDIA:s int\u00e4kter fr\u00e5n datacenter fr\u00e5n kinesiska k\u00f6pare, trots allt str\u00e4ngare exportf\u00f6rbud.<\/p>\n

    Robotik med Project GR00T och Jetson Thor<\/h2>\n

    NVIDIA st\u00f6der banbrytande och framv\u00e4xande teknik genom sina utvecklingsplattformar f\u00f6r f\u00f6retagsrobotik.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Vid konferensen GTC 2024 tillk\u00e4nnagav f\u00f6retaget <\/span>Projekt GR00T<\/span><\/a> och<\/span> Jetson Thor<\/span><\/a>. GR00T avser att revolutionera humanoid robotik genom att tillhandah\u00e5lla en generell grundmodell som g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r robotar att l\u00e4ra sig av m\u00e4nskliga handlingar och snabbt l\u00e4ra sig koordination, fingerf\u00e4rdighet och andra f\u00e4rdigheter.\u00a0<\/span><\/p>\n

    \n

    Idag \u00e4r b\u00f6rjan p\u00e5 v\u00e5rt m\u00e5nskott f\u00f6r att l\u00f6sa f\u00f6rkroppsligad AGI i den fysiska v\u00e4rlden. Jag \u00e4r s\u00e5 glad \u00f6ver att kunna tillk\u00e4nnage Project GR00T, v\u00e5rt nya initiativ f\u00f6r att skapa en generell grundmodell f\u00f6r humanoidrobotinl\u00e4rning.<\/p>\n

    GR00T-modellen g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r en robot att f\u00f6rst\u00e5 multimodala... pic.twitter.com\/EqN19Z3cXH<\/a><\/p>\n

    - Jim Fan (@DrJimFan) 18 mars 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n