The Most Bullish Thing That Could Happen for Nvidia ⚡️ - NVIDIA CEO

Summary

Nvidia setzt auf eine ehrgeizige Skalierung der KI- und Rechenleistung für die nächsten zehn Jahre. Durch die Weiterentwicklung von GPUs für KI und die enge Zusammenarbeit von Software und Hardware strebt das Unternehmen an, die Leistung jährlich zu verdoppeln oder zu verdreifachen. Dies soll die Kosten senken und die Energieeffizienz steigern. Ein Fokus liegt auf der Optimierung der Infrastruktur, die sowohl für das Training als auch für die Inferenz von KI-Modellen geeignet ist. Zudem wird die Weiterentwicklung von großen und kleinen Modellen vorangetrieben, um spezifische Aufgaben in unterschiedlichen Bereichen zu meistern und die Leistung weiter zu steigern.

Takeaways

• 😀 Der Übergang von traditioneller Softwareentwicklung zu maschinellem Lernen auf GPUs hat die Art und Weise verändert, wie wir Computerressourcen nutzen und Software entwickeln.
• 😀 Nvidia plant, die Leistung alle paar Jahre zu verdoppeln oder zu verdreifachen, was zu einer drastischen Senkung der Kosten und des Energieverbrauchs führen soll.
• 😀 Durch Skalierung von Rechenleistung auf Cluster- und Rechenzentrumsebene wird die Möglichkeit geschaffen, Probleme auf einer nie dagewesenen Ebene zu lösen.
• 😀 Ein neuer Paradigmenwechsel wird durch Co-Design von Software und Hardware erreicht, wobei die Architektur auf die spezifischen Anforderungen der Algorithmen abgestimmt wird.
• 😀 Die Notwendigkeit, die Infrastruktur als Compute-Fabric zu behandeln, wird immer wichtiger, da Rechenressourcen auf Netzwerke und Infrastrukturen verteilt werden.
• 😀 Nvidia's Fokus auf den Datenverkehrsmanagement- und Hochgeschwindigkeitsverbindungen durch NVLink und InfiniBand ist ein Schlüssel zur Beschleunigung der Leistung auf Systemebene.
• 😀 Durch die Optimierung von Token-Generierung und -Verarbeitung bei extrem niedrigen Latenzen wird die Leistung von Modellen wie GPT-4 verbessert.
• 😀 Nvidia hat es geschafft, die Leistung von GPUs in nur einem Jahr um das Fünffache zu steigern, ohne die zugrunde liegende Algorithmenstruktur zu ändern.
• 😀 Die Infrastruktur, die für das Training großer Modelle gebaut wurde, ist auch hervorragend für die Inferenz geeignet, was eine kostengünstige und skalierbare Lösung darstellt.
• 😀 Der Fortschritt bei der Optimierung von Algorithmen führt zu drastischen Kostenreduktionen, wobei der Preis für das Verarbeiten von Millionen von Tokens um den Faktor 240 gesenkt wurde.

Q & A

Wie hat sich die Technologie von Nvidia in den letzten 30 Jahren entwickelt?

Nvidia hat sich von einer Firma, die Softwaretools entwickelte, zu einem Unternehmen gewandelt, das KI auf GPUs ermöglicht. Der Übergang von herkömmlicher Softwareentwicklung zu maschinellem Lernen und der Einsatz von GPUs für die KI-Verarbeitung hat die Art und Weise, wie wir mit Computern umgehen, revolutioniert.

Welche Ziele verfolgt Nvidia in den nächsten 10 Jahren in Bezug auf die Skalierung von Rechenleistung?

Nvidia strebt an, die Leistung jährlich um das Zwei- bis Dreifache zu steigern, wobei dies nicht nur auf Chip-Ebene, sondern auf Datencenter-Ebene erfolgt. Ziel ist es, sowohl die Kosten als auch den Energieverbrauch um den gleichen Faktor zu senken.

Warum glaubt Nvidia, dass die traditionelle Moore’s Law-Kurve nicht mehr ausreicht?

Die traditionellen Skalierungstechniken wie Dennard Scaling und Moore’s Law sind ausgereizt. Nvidia glaubt, dass die Zukunft der Rechenleistung in der Codesign-Philosophie liegt, bei der sowohl die Algorithmen als auch die Architektur parallel weiterentwickelt werden müssen.

Was ist der Vorteil von Codesign in der Skalierung von Computern?

Codesign ermöglicht es, sowohl die Software als auch die Hardware zu optimieren, indem man sie gegenseitig aufeinander abstimmt. Dies erlaubt es, neue Techniken wie die Reduktion der Präzision von FP64 auf FP32 oder gar FP4 zu nutzen, um die Rechenleistung und Effizienz zu steigern.

Wie trägt Nvidia zur Verbesserung der Rechenleistung bei der Inferenz bei?

Nvidia nutzt Technologien wie NVLink und Mellanox, um die Netzwerkarchitektur als Rechenfabrik zu nutzen und die Arbeit in das Netzwerk zu verschieben. Dies ermöglicht es, Inferenzaufgaben mit sehr niedriger Latenz und gleichzeitig hoher Durchsatzrate zu bewältigen.

Was ist die Bedeutung von NVLink für Nvidia’s Infrastruktur?

NVLink ermöglicht eine hohe Bandbreite und Kommunikation zwischen mehreren GPUs, was für Inferenz- und Trainingsaufgaben von entscheidender Bedeutung ist. Es hilft dabei, die Leistung zu skalieren und gleichzeitig die Latenz zu minimieren.

Warum ist es wichtig, dass Nvidia eine solide Softwarebasis wie CUDA hat?

CUDA bietet die Grundlage für alle weiteren Innovationen in der Nvidia-Technologie. Eine stabile und flexible Softwareplattform ermöglicht es, die Hardware schnell weiterzuentwickeln, ohne jedes Mal die Softwarebasis neu gestalten zu müssen.

Wie hat sich die Performance der Hopper-GPUs im letzten Jahr verbessert?

Die Performance der Hopper-GPUs hat sich im letzten Jahr um den Faktor 5 verbessert, ohne dass sich die zugrunde liegenden Algorithmen geändert haben. Diese Verbesserung ist ein Beweis für die Effizienz von beschleunigtem Computing und Codesign.

Wie gehen Unternehmen mit der Infrastruktur für das Training und die Inferenz von KI-Modellen um?

Viele Unternehmen setzen auf eine disaggregierte Infrastruktur, die es ihnen ermöglicht, Hardware für unterschiedliche Aufgaben zu nutzen. Systeme, die für das Training optimiert wurden, können auch für die Inferenz genutzt werden, was die Effizienz und den Return on Investment maximiert.

Was ist die Rolle von kleinen Modellen im zukünftigen KI-Ökosystem?

Kleine Modelle, auch als Tiny Language Models (TLMs) bezeichnet, werden in der Zukunft spezialisierte Aufgaben mit hoher Effizienz ausführen. Obwohl sie nicht so allgemein einsetzbar sind wie größere Modelle, werden sie in spezifischen Anwendungsbereichen eine überlegene Leistung erbringen.