Perché Intel ha bisogno di tenere d'occhio nvidia | Tim Bajarin

Mentre ascoltavo il keynote del CEO di Nvidia Jen-Hsun Huang alla conferenza degli sviluppatori dell'azienda della scorsa settimana, sono rimasto colpito da quanto Nvidia sia cambiato da quando ho iniziato a parlarne 15 anni fa.

La società ha iniziato creando schede grafiche e processori noti come GPU e inizialmente era focalizzata interamente sul settore dei PC. Ma negli ultimi 10 anni, quando i suoi processori sono diventati più potenti ed efficienti dal punto di vista energetico, Nvidia si è ramificata in supercomputer e macchine grafiche di fascia alta, mentre il suo chip Tegra ha lanciato un assalto totale nello spazio mobile. In breve, Nvidia si è evoluta in una delle più importanti società di semiconduttori al mondo

Intel è ancora di gran lunga il più grande produttore di chip, ma Nvidia ha portato la sua ricerca nelle GPU e ha reso questi processori il fulcro di una nuova società i cui prodotti vanno ben oltre il tradizionale PC. Durante il keynote di Jen-Hsen, ha annunciato un nuovo SDK GPU per programmatori che usano i loro processori per supercomputer, giochi, VR, design e veicoli autonomi. Questa è una potente serie di nuovi strumenti di sviluppo che funzionano su tutti i suoi processori e offriranno ai clienti molta più potenza per creare nuovi tipi di sistemi e applicazioni.

Ha anche annunciato nuovi strumenti per la creazione di VR e la ray-tracing VR, che creeranno mondi VR fotorealistici. Nvidia ha in programma di essere un importante fornitore di hardware e software per la creazione di tutti i tipi di contenuti VR e renderà la VR uno dei principali obiettivi della sua crescita.

Nvidia sta inoltre creando nuovi chip da utilizzare nei data center. Parte di questo programma si concentra su piattaforme basate su AI e il suo nuovo chip, il Tesla P100, che sostanzialmente raddoppia la velocità dei processori attualmente utilizzati in questo tipo di applicazioni.

Uno degli annunci più importanti alla conferenza è stato il primo sistema al mondo di supercalcolo dedicato all'apprendimento profondo, chiamato DGX-1. Questo sistema raggruppa fino a otto processori Tesla P100 uno sopra l'altro e offre 170 teraflop in una scatola, 2 petalo in un rack ad un prezzo rivoluzionario di $ 129.000.

L'ultima cosa introdotta è stata una versione aggiornata del sistema Drive PX di Nvidia per l'uso in veicoli autonomi. Soprannominato Drive PX 2, questo è fondamentalmente un supercomputer su una scheda che può stare nel bagagliaio di un'auto. Una demo ha mostrato un'auto che è stata in grado di imparare a guidare su strade principali e su strade sterrate inesplorate da sola con solo 3.000 ore di allenamento. Include strumenti di mappatura HD e può rilevare, pianificare e reagire a tutti i tipi di condizioni stradali e di guida.

Nvidia sta chiaramente creando un nuovo corso per sé, che continuerà a renderlo una delle società di chip più strategiche al mondo. La sua portata nell'intelligenza artificiale, l'apprendimento profondo e il suo potenziale impatto sul mondo delle auto autonome, in particolare, lo distinguono dalla massa e lo posizionano bene per una crescita seria.