Minden, amit bejelentettek az Nvidia CES rendezvényén 12 perc alatt
A 2025-ös CES-en Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója elindítja a CES-t, a világ legnagyobb szórakoztatóelektronikai bemutatóját egy új RTX játékchippel, Grace Blackwell mesterséges intelligenciachipének frissítéseivel, valamint a jövőbeni terveivel, hogy mélyebbre ásson a robotikában és az autonóm autókban.
Itt van. Vadonatúj GForce RTX 50 sorozatunk, Blackwell architektúra, a GPU csak egy vadállat, 92 milliárd tranzisztor, 4000 csúcs, 4 petaflop mesterséges intelligencia, háromszor magasabb, mint az utolsó generációs Ada, és minderre szükségünk van ahhoz, hogy létrehozzuk azokat a pixeleket, megmutattam. 380 ray tracing teraflop, hogy a kiszámolandó pixelekre a lehető legszebb képet tudjuk kiszámolni, és persze 125 shader teraflopot. Valójában van egy párhuzamos shader teraflop, valamint egy egyenlő teljesítményű egész egység. Tehát két dual shader, az egyik a lebegő 0.1 az egész szám. G7 memória 1,8 terabájt/másodperc mikronos sebességgel, kétszer akkora teljesítmény, mint legutóbbi generációnk, és most már lehetőségünk van az AI és a számítógépes grafikai munkaterhelések keverésére. És az egyik csodálatos dolog ebben a generációban, hogy a programozható shader már képes a neurális hálózatok feldolgozására is. Tehát a shader képes hordozni ezeket a neurális hálózatokat, és ennek eredményeként feltaláltuk. Neuro textúra tömörítés és neurális anyagok árnyékolása a Blackwell család RTX 5070, 4090 teljesítményével 5:49-nél. Mesterséges intelligencia nélkül lehetetlen, lehetetlen a négy felső, 4 tépőképességű AI tenzormag nélkül. Lehetetlen a G7 memóriák nélkül. Rendben, szóval 5070, 4090 teljesítmény, 549 dollár, és itt van az egész család 5070-től egészen 5090 5090 dollárig, kétszer akkora teljesítmény, mint egy 4090-nél. Kezdettől Természetesen januártól kezdődően nagyszabású elérhetőséget gyártunk. Nos, hihetetlen, de sikerült ezeket a gigantikus teljesítményű GPU-kat egy laptopba helyeznünk. Ez egy 5070-es laptop 1299-ért. Ez az 5070-es laptop 4090-es teljesítményt nyújt. És így az 5090, az 5090. Belefér egy laptopba, egy vékony laptopba. Az utolsó laptop 14,9 milliméteres volt. Van egy 5080, 5070 TI és 5070. De alapvetően 72 Blackwell GPU-val vagy 144 dimenzióval rendelkezünk. Ez az egy chip itt 1,4 exaflop. A világ legnagyobb szuperszámítógépe, leggyorsabb szuperszámítógépe, csak nemrég. Ez az egész szobai szuperszámítógép csak nemrég ért el exaflop pluszt. Ez az AI lebegőpontos teljesítményének 1,4 exaflopja. 14 terabájt memóriája van, de itt az a csodálatos, hogy a memória sávszélessége 1,2 petabájt másodpercenként. Ez lényegében az egész. Internetes forgalom, ami éppen zajlik. A világ teljes internetes forgalmát ezek a chipek dolgozzák fel, oké? És összesen 10 130 billió tranzisztorunk van, 2592 CPU magunk. Csupa hálózatépítés, és hát ezeket szeretném, ha megtehetném. Nem hiszem, hogy fogok, szóval ezek a blackwellek. Ezek a mi ConnectX-ünk. Hálózati chipek, ezek az MV-kapcsolat, és próbálunk úgy tenni, mintha az MV-kapcsolat gerince lenne, de ez nem lehetséges, rendben. És ez mind a HBM memória, 1214 terabájt HBM memória. Ezt próbáljuk megcsinálni, és ez a csoda, ez a fekete falrendszer csodája, így szakértelmünk és képességeink felhasználásával finomhangoljuk őket, és a Llama Nemotron nyitott modellek sorozatává alakítjuk. Vannak kicsik, amelyek kölcsönhatásba lépnek az uh nagyon nagyon gyors reakcióidővel rendkívül kicsi uh, ezek az úgynevezett szuperláma Nemotron szuperek, ezek alapvetően a te modelleid vagy az ultramodelleid mainstream verziói, az ultramodellt fel lehet használni legyen tanári modell egy csomó más modellhez. Ez lehet egy jutalommodell értékelő. Más modellek bírója, aki választ ad, és eldönti, hogy ez jó válasz-e vagy sem, alapvetően visszajelzést ad más modelleknek. Nagyon sokféleképpen le lehet desztillálni, alapvetően tanári modellként, tudáslepárlóként, uh, uh, modellként, nagyon nagy, nagyon jó képességű, és így mindez már elérhető online és a Via Cosmoson, a világon elsőként. Világalap modell. 20 millió órányi videón van kiképezve. A 20 millió órányi videó a fizikai dinamikus dolgokra fókuszál, tehát dinamikus természetre, természeti témákra, emberekre, séta, mozgásra, mozgásra, dolgok manipulálására, tudjátok, gyors dolgokra kameramozgások. Valójában a mesterséges intelligencia megtanításáról van szó, nem a kreatív tartalom generálásáról, hanem arról, hogy a mesterséges intelligencia megértse a fizikai világot, és ebből a fizikai MI-vel. Sok downstream dolog van, amit megtehetnénk, ennek eredményeként szintetikus adatgenerálást végezhetnénk az uh modellek betanítására. Desztillálhatnánk és hatékonyan alakíthatnánk belőle, hogy meglássuk egy robotikai modell kezdetét. Több fizikai alapú, fizikailag elfogadható, uh, jövőbeli forgatókönyvet generálhat, alapvetően egy Doctor Strange-et. Hm, megtehetnéd, mert mivel ez a modell megérti a fizikai világot, természetesen láttál egy csomó képet, amint ez a modell a fizikai világot megértette, és természetesen képes feliratozást is készíteni, és így videókat is készíthet. , hihetetlenül jól feliratozd, és ez a felirat és a videó edzésre használható. Nagy nyelvi modellek. Multimodalitású nagy nyelvi modellek és uh, így ezt a technológiát használhatja arra, hogy ezt az alapmodellt használja robotikai robotok képzésére, valamint nagy nyelvi modellekre, így ez az Nvidia kozmosz. A platform egy auto regresszív modellel rendelkezik valós idejű alkalmazásokhoz, mint diffúziós modell a nagyon jó minőségű képgeneráláshoz. Ez egy hihetetlen tokenizer, amely alapvetően megtanulja az uh valós világ szókincsét és egy adatfolyamot, így ha mindezt szeretnéd átvenni, majd a saját adataidra oktatni, ezen az adatfolyamon, mert annyi adat van benne, és felgyorsítottunk mindent. hogy véget érjen az Ön számára, és így ez a világ első olyan adatfeldolgozási folyamata, amely gyorsítható és mesterséges intelligencia is gyorsítható. Mindez a Cosmos platform része és ma hirdetjük. Ez a Cosmos nyílt licenccel rendelkezik. Megnyílt, és elérhető a GitHubon. Nos, ma bejelentjük, hogy a következő generációs processzorunkat az autóhoz, a következő generációs számítógépünket az autóhoz Thornak hívják. Itt van egy. Várj egy kicsit. Oké, ő Thor. Ez itt Thor Ez egy robotgép. Ez egy robotikai számítógép érzékelőket vesz fel, és csak őrült mennyiségű szenzorinformációt, feldolgozza, tudod. Rengeteg kamera, nagy felbontású radar, LIDAR, ezek mind bekerülnek ebbe a chipbe, és ennek a chipnek fel kell dolgoznia az összes érzékelőt, tokenekké kell alakítania, transzformátorba kell helyeznie, és megjósolnia kell a következő utat. És ez az AV számítógép most teljes gyártásban van. Thor 20-szoros. Utolsó generációs Orinunk feldolgozási képessége, amely ma már valóban az autonóm járművek szabványa. És hát ez tényleg egészen, egészen hihetetlen. A Thor teljes gyártásban van. Ez a robotikus processzor egyébként egy teljes robotba is bemegy, és így lehet AMR, lehet ember vagy robot, uh, lehet az agy, lehet a manipulátor, uh, ez ez a processzor alapvetően egy univerzális robotikai számítógép. A chat GPT pillanata. Az általános robotika a sarkon van. Valójában az összes támogató technológia, amiről beszéltem. Lehetővé teszi számunkra, hogy a következő néhány évben nagyon gyors áttöréseket tapasztaljunk, meglepő áttöréseket az általános robotikában. Az általános robotika miért olyan fontos, míg a lánctalpas és kerekes robotok speciális környezetet igényelnek a befogadásukhoz. 3 robot van. 3 olyan robot a világon, amelyet meg tudunk készíteni, és nincs szükség zöld mezőkre. A barna mezős adaptáció tökéletes. Ha meg tudnánk építeni ezeket a csodálatos robotokat, akkor pontosan abban a világban tudnánk bevetni őket, amelyet magunknak építettünk. Ez a 3 robot egy ügynökrobot és egy ügynöki mesterséges intelligencia, mert tudod, hogy információs munkások, mindaddig, amíg el tudják fogadni az irodáinkban lévő számítógépeket, az nagyszerű lesz. A második, az önvezető autók, és ennek az az oka, hogy több mint 100 évet építettünk utakat és városokat. És akkor a 3. szám, ember vagy robot. Ha megvan a technológiánk ezek megoldására, 3. Ez lesz a világ valaha látott legnagyobb technológiai iparága. Ez az Nvidia legújabb AI szuperszámítógépe. És, és most végre Project Digits-nek hívják, és ha van rá jó név, forduljon hozzánk. Hm, ez itt a csodálatos dolog, ez egy MI szuperszámítógép. A teljes Nvidia AI-vermet futtatja. Az összes Nvidia szoftver ezen fut. A DGX felhő ezen fut. Ez valahol van, és vezeték nélküli, vagy tudja, hogy csatlakoztatva van a számítógépéhez, de akár munkaállomás is, ha úgy tetszik, és hozzáférhet, elérheti, mint egy felhő-szuperszámítógép, és az Nvidia mesterséges intelligencia működik rajta. hm, ez egy szupertitkos chipen alapul, amelyen a GB 110 néven dolgoztunk, a legkisebb Grace Blackwellen, amit gyártunk, és ez a chip, ami benne van. Már gyártásban van. Ezt a szigorúan titkos chipet, uh, a CPU-val együttműködve csináltuk, a szürke CPU az Nvidia számára készült a MediaTech-el együttműködve. Ők a világ vezető SOC-cége, és velünk dolgoztak, hogy megépítsék ezt a CPU-t, a CPU SOC-t, chipekkel és a Blackwell GPU-val való kapcsolattal, és ezt a kis apróságot. teljes gyártásban van. Várjuk, hogy ez a számítógép május környékén lesz elérhető.