ในนิทรรศการ CES ล่าสุด Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia ประกาศว่าความเร็วในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของ AI ชิปของ บริษัท ได้เกินมาตรฐานทางประวัติศาสตร์ของกฎหมายของมัวร์ คำแถลงนี้ได้รับความสนใจอย่างกว้างขวางโดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของความก้าวหน้าของชุมชนเทคโนโลยีที่ซบเซา
กฎหมายของมัวร์ถูกเสนอโดย Gordon Moore ผู้ร่วมก่อตั้ง Intel ในปี 1965 คาดการณ์ว่าจำนวนทรานซิสเตอร์ในชิปคอมพิวเตอร์จะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าในแต่ละปี อย่างไรก็ตามในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมากฎหมายของมัวร์ได้ชะลอตัวลงอย่างมากทำให้การพัฒนาของ Nvidia น่าสนใจยิ่งขึ้น
Huang Renxun ชี้ให้เห็นว่าชิปข้อมูลล่าสุดของศูนย์ข้อมูลล่าสุดของ Nvidia นั้นเร็วกว่ารุ่นก่อนหน้ามากกว่า 30 เท่าเมื่อเรียกใช้เวิร์กโหลดการอนุมาน AI "เราสามารถสร้างสถาปัตยกรรม, ชิป, ระบบ, ห้องสมุดและอัลกอริทึมในเวลาเดียวกันและถ้าเราสามารถทำเช่นนั้นเราสามารถไปไกลกว่ากฎหมายของมัวร์เพราะเราสามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ตลอดทั้งสแต็คเทคโนโลยี" ตำแหน่งในฟิลด์ของชิป AI
ปัจจุบัน AI Labs ที่เป็นผู้นำเช่น Google, Openai และมานุษยวิทยากำลังใช้ชิป AI ของ Nvidia ในการฝึกอบรมและใช้งานโมเดล AI ดังนั้นความก้าวหน้าของชิปเหล่านี้จะส่งผลโดยตรงต่อความสามารถของโมเดล AI และส่งเสริมการพัฒนาของอุตสาหกรรม AI ทั้งหมด
Huang Renxun ยังกล่าวอีกว่าขณะนี้มีกฎการขยาย AI ที่ใช้งานอยู่สามกฎ: การฝึกอบรมก่อนการฝึกอบรมหลังการฝึกอบรมและการทดสอบเวลา เขาเน้นว่ากฎหมายของมัวร์มีความสำคัญในประวัติศาสตร์การคำนวณเพราะมันผลักดันการลดต้นทุนการคำนวณและการปรับปรุงประสิทธิภาพในกระบวนการอนุมานจะนำไปสู่การลดต้นทุนการอนุมาน มุมมองนี้ให้ความเป็นไปได้ทางเศรษฐกิจสำหรับการประยุกต์ใช้แบบจำลอง AI อย่างกว้างขวาง
แม้ว่าบางคนแสดงความกังวลเกี่ยวกับว่าชิปราคาแพงของ Nvidia สามารถนำไปสู่การให้เหตุผลได้หรือไม่ Huang Renxun กล่าวว่าชิป GB200NVL72 ล่าสุดนั้นเร็วกว่าชิป H100 ในปริมาณการอนุมานซึ่งจะทำให้ AI inference แบบจำลองประหยัดและราคาไม่แพงมากขึ้น การปรับปรุงประสิทธิภาพนี้ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มความสามารถในการแข่งขันในตลาดของ Nvidia แต่ยังให้ความเป็นไปได้มากขึ้นสำหรับการสร้างความนิยมของเทคโนโลยี AI
Huang Renxun เน้นว่าการปรับปรุงพลังการคำนวณเป็นวิธีโดยตรงและมีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาประสิทธิภาพการคำนวณและความสามารถในการจ่ายค่าใช้จ่ายในการใช้เหตุผล เขาคาดว่าด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีการคำนวณค่าใช้จ่ายของโมเดล AI จะยังคงลดลงแม้ว่าบางรุ่นใน บริษัท ต่าง ๆ เช่น OpenAI กำลังดำเนินการในราคาที่สูงขึ้น การทำนายนี้วาดภาพในแง่ดีสำหรับการพัฒนาเทคโนโลยี AI ในอนาคต
Huang Renxun กล่าวว่าชิป AI ของวันนี้เพิ่มขึ้น 1,000 เท่าเมื่อเทียบกับสิบปีที่แล้วซึ่งเป็นความเร็วของความคืบหน้าเกินกว่ากฎหมายของมัวร์และเขาเชื่อว่าแนวโน้มนี้จะไม่หยุดเร็ว ๆ นี้ นวัตกรรมทางเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่องนี้จะนำมาซึ่งความก้าวหน้าและโอกาสมากขึ้นมาสู่อุตสาหกรรม AI
ประเด็นสำคัญ: Huang Renxun CEO ของ Nvidia กล่าวว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของ AI ชิปของ บริษัท นั้นเกินกว่ากฎหมายของมัวร์ ชิป GB200NVL72 ล่าสุดนั้นเร็วขึ้น 30 ถึง 40 เท่าสำหรับปริมาณการอนุมาน AI 30 เท่า Huang Renxun คาดการณ์ว่าด้วยการปรับปรุงกำลังการคำนวณค่าใช้จ่ายในการใช้แบบจำลอง AI จะค่อยๆลดลง ความคืบหน้าเหล่านี้ไม่เพียงแสดงให้เห็นถึงความแข็งแกร่งทางเทคโนโลยีของ Nvidia แต่ยังชี้ให้เห็นถึงทิศทางสำหรับการพัฒนาเทคโนโลยี AI ในอนาคต