ปัญญาประดิษฐ์และความเร็วในการประมวลผล ตัวกำหนดอนาคตใหม่ของอุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์

“เก็บรายละเอียดและประเด็นสำคัญ เจนเซน หวง ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ NVIDIA ที่แสดงวิสัยทัศน์ถึง ความเร็วของการประมวลผลระบบคอมพิวเตอร์ที่ผสานการทำงานของ GPU และ CPU ที่จะเป็นตัวพลิกเกมของอุตสาหกรรมไอที รองรับคลื่นการพัฒนาของปัญญาประดิษฐ์

เจนเซน หวง ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ NVIDIA กล่าวสุนทรพจน์ในงาน NVIDIA CEO Keynote ก่อนงาน COMPUTEX เทคโนโลยีที่ไทเปเมื่อต้นสัปดาห์ โดยเน้นย้ำถึงความสำคัญของความความสำคัญของ การเร่งความเร็วของการประมวลผลระบบคอมพิวเตอร์ ที่เป็นตัวแปรสำคัญของทุกกระบวนการหรือในอีโคซีสเต็มของโลกนวัตกรรม ทั้งโลกของ GenAI การลดต้นทุน และความยั่งยืน

โดย หวง ได้ให้รายละเอียดเกี่ยวกับความสำคัญของการพัฒนาเทคโนโลยีในอุตสาหกรรมต้นน้ำอย่าง เซมิคอนดักเตอร์ ซอฟต์แวร์ และระบบใหม่ๆ สิ่งเหล่านั้นถูกพัฒนาขึ้นเพื่อขับเคลื่อนศูนย์ข้อมูล โรงงาน อุปกรณ์สำหรับผู้บริโภค หุ่นยนต์ และอื่นๆ อีกมากมาย และกลายเป็นตัวช่วยขับเคลื่อนการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งใหม่

“Generative AI กำลังปรับเปลี่ยนรูปแบบอุตสาหกรรมและเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับนวัตกรรมและการเติบโต วันนี้ เราอยู่ในช่วงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของการประมวลผล” หวง กล่าวกับผู้ฟัง ในลุคที่ยังคงสวมเสื้อแจ็คเก็ตหนังสีดำอันเป็นเอกลักษณ์”

และชี้ว่า “การผสานกันระหว่างปัญญาประดิษฐ์และความเร็วในการประมวลผล กำลังกำหนดอนาคตใหม่”

เป็นการกล่าวต่อหน้าผู้บริหารเบอร์ต้นๆ ของอุตสาหกรรมไอที ทั้งผู้ประกอบการ เกมเมอร์ นักสร้างสรรคอนเทนต์ ผู้ที่ชื่นชอบปัญญาประดิษฐ์ รวมถึงสื่อมวลชนนับพันรวมมากกว่า 6,500 คน ก่อนงานแสดงเทคโนโลยีระดับโลกครั้งสำคัญอย่าง COMPUTEX ณ ศูนย์กีฬามหาวิทยาลัยแห่งชาติไต้หวัน เมืองไทเป ไต้หวัน

ความเร็วของการประมวลผลระบบคอมพิวเตอร์ ที่พลิกโลก

หนึ่งในประเด็นของหวง คือ แพลตฟอร์มของ NVIDIA ที่จะสามารถพลิกโฉมโลกความเร็วแห่งการประมวลผล กำลังอยู่ในขั้นตอนการผลิตอย่างเต็มรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็น แพลตฟอร์มที่นำมาใช้กับ AI PC, อุปกรณ์สำหรับผู้บริโภคที่ขับเคลื่อนด้วยการ์ดจอของ NVIDIA ในตระกูล RTX รวมถึงการใช้งานระดับองค์กรที่นำไปสร้างและปรับใช้งาน AI ในโรงงาน ซึ่งทั้งหมดนั้นล้วนขับเคลื่อนด้วยแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์เต็มรูปแบบของ NVIDIA

“อนาคตของการประมวลผลนั้น ถูกเร่งให้เร็วยิ่งขึ้น ด้วยนวัตกรรมของ NVIDIA ในด้าน AI และการเร่งความเร็วของการประมวลผล เรากำลังขยายขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้และขับเคลื่อนคลื่นลูกต่อไปของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี” หวงกล่าว

สร้างธรรมเนียมปฏิบัติใหม่

หวง เปิดเผยแผนงานสำหรับเซมิคอนดักเตอร์ใหม่ที่จะมาเกิดขึ้นในช่วงเวลาหนึ่งปีนับจากนี้ โดยเผยว่า กำลังจะมีนวัตกรรมอีกมากต่อคิวกันออกมา อาทิ แพลตฟอร์ม Rubin ซึ่งเปิดตัวเป็นครั้งแรก โดยจะเข้ามาสานต่อแพลตฟอร์ม Blackwell ซึ่งกำลังจะวางจำหน่ายเร็วๆ นี้

ประกอบด้วยฟีเจอร์ใหม่ๆ ของ GPU อาทิ CPU Vera บนแพลตฟอร์มใหม่ของ Arm และระบบเครือข่ายขั้นสูง อาทิ NVLink 6, CX9 SuperNIC และสวิตช์ X1600 converged InfiniBand/Ethernet

“NVIDIA มีสิ่งที่เรียกว่า one-year rhythm หรือธรรมเนียมปฏิบัติหนึ่งปี โดยหมายถึงการออก GPU ใหม่ปีละครั้ง แทนธรรมเนียมเดิมที่ออกของใหม่ทุก 2 ปี ตั้งอยู่บนปรัชญาพื้นฐานซึ่งเป็นสิ่งที่เรียบง่ายมาก คือ สร้างศูนย์ข้อมูลทั้งหมด แยกส่วนและขายให้คุณใน one-year rhythm และผลักดันทุกอย่างให้ถึงขีดจำกัดของเทคโนโลยี” หวง อธิบาย

ทีมนักพัฒนาของ NVIDIA ใช้เครื่องมือ AI จากโปรแกรมสตาร์ทอัพ NVIDIA_Inception ซึ่งสร้างขึ้นบน NVIDIA_NIM หรือ ชุดแพลตฟอร์ม microservice ที่ทำงานบนคลาวด์ จัดการแพ็คเกจทั้งหมดสำหรับการใช้งานโมเดล Gen AI และการคำนวณที่เร่งความเร็วของ NVIDIA

ซึ่งนวัตกรรมต่างๆ เหล่านี้ เป็นส่วนสำคัญในงาน COMPUTEX ปีนี้ ที่เต็มไปด้วยการแสดงเทคโนโลยี โดยเน้นที่เครื่องมือนวัตกรรมเหล่านี้และผลกระทบที้ข้ามาพลิกโฉมอุตสาหกรรมด้วยเทคโนโลยีของ_NVIDIA

การเร่งความเร็วของประมวลผล นำไปสู่ความยั่งยืน

หวง อธิบายว่า_NVIDIA กำลังลดต้นทุนในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลอัจฉริยะ ด้วยหลักการที่ว่า การประมวลผลคอมพิวเตอร์ให้เร็วขึ้น คือการสร้างความยั่งยืน เขาเน้นย้ำ โดยอธิบายว่า การผสมผสานระหว่าง GPU และ CPU สามารถเพิ่มความเร็วได้ถึง 100 เท่าในขณะที่เพิ่มการใช้พลังงานเพียงสามเท่า ทำให้มีประสิทธิภาพต่อวัตต์มากกว่าการประมวลผลด้วย CPU เพียงอย่างเดียวถึง 25 เท่า”

“ยิ่งคุณซื้อมากเท่าไร คุณก็ยิ่งประหยัดมากขึ้นเท่านั้น” หวง กล่าว โดยเน้นย้ำถึงการประหยัดต้นทุนและพลังงานที่สำคัญของแนวทางนี้

ภาคอุตสาหกรรมจับมือ NVIDIA สร้างโรงงาน AI เพื่อขับเคลื่อนการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งใหม่

ผู้ผลิตคอมพิวเตอร์ชั้นนำ โดยเฉพาะจากไต้หวัน ซึ่งเป็นศูนย์กลางไอทีระดับโลก ได้นำ GPU และโซลูชันเครือข่ายของ NVIDIA_มาใช้ บริษัทชั้นนำ ได้แก่ ASRock Rack, ASUS, GIGABYTE, Ingrasys, Inventec, Pegatron, QCT, Supermicro, Wistron และ Wiwynn ซึ่งกำลังสร้างระบบ AI บนโครงสร้างพื้นฐาน คลาวด์ เซิร์ฟเวอร์ในองค์กร และเอดจ์

ขณะนี้ แพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์ NVIDIA_MGX รองรับ ชิปกราฟิกในชื่อสถาปัตยกรรม Blackwell แล้ว รวมถึงแพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์ GB200 NVL2 ซึ่งออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพสูงสุดในการประมวลผล อาทิ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM), กระบวนการปรับเอาต์พุตโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (retrieval-augmented generation: RAG) และการประมวลผลข้อมูล

รวมถึงผู้ผลิตชิปประมวลผลอย่าง AMD และ Intel กำลังสนับสนุนสถาปัตยกรรม MGX ด้วยแผนที่จะส่งมอบการออกแบบโมดูลการประมวลผลหลัก CPU ของตนเองเป็นครั้งแรก ซึ่งนั่นหมายถึงผู้ผลิตระบบเซิร์ฟเวอร์รายใดก็ตาม สามารถใช้การออกแบบเหล่านี้อ้างอิงเพื่อประหยัดเวลาในการพัฒนา

สร้างเครือข่ายอนาคตหน้าด้วย Spectrum-X

ในด้านเครือข่าย หวง ได้เปิดเผยแผนการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ Spectrum-X ประจำปี เพื่อตอบสนองความต้องการเครือข่ายอีเทอร์เน็ตประสิทธิภาพสูงสำหรับ AI ที่เพิ่มมากขึ้น

นั่นคือ NVIDIA_Spectrum-X ซึ่งเป็นโครงข่ายอีเทอร์เน็ตตัวแรกที่สร้างขึ้นสำหรับ AI สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายได้มากกว่าโครงข่ายอีเทอร์เน็ตแบบเดิมถึง 1.6 เท่า ช่วยเร่งการประมวลผล วิเคราะห์ และดำเนินการเวิร์กโหลด AI และช่วยเร่งการพัฒนาและใช้งานโซลูชัน AI

ซึ่ง CoreWeave, GMO Internet Group, Lambda, Scaleway, STPX Global และ Yotta ถือเป็นผู้ให้บริการคลาวด์ AI รายแรกๆ ที่นำ Spectrum-X มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายขั้นสูงสุดให้กับโครงสร้างพื้นฐาน AI ของตน

NVIDIA_NIM จะเปลี่ยนแปลงผู้คนนับล้านให้กลายเป็นนักพัฒนา Gen AI

ด้วย NVIDIA_NIM นักพัฒนากว่า 28 ล้านคนทั่วโลกสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI เจนเนอเรทีฟได้อย่างง่ายดาย โดย NIM ซึ่งเป็นไมโครเซอร์วิสที่ให้แบบจำลอง เป็นคอนเทนเนอร์ที่ปรับให้เหมาะสม สามารถนำไปใช้งานบนคลาวด์ ศูนย์ข้อมูล หรือเวิร์กสเตชันได้

NIM ยังช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถเพิ่มการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานให้สูงสุดได้ ตัวอย่างเช่น การรัน Meta Llama 3-8B ใน NIM จะสร้างโทเค็น AI เจนเนอเรทีฟได้มากขึ้นถึง 3 เท่าบนโครงสร้างพื้นฐานที่เร่งความเร็วได้เมื่อเทียบกับการไม่ใช้ NIM

พันธมิตรด้านเทคโนโลยีเกือบ 200 ราย รวมถึง Cadence, Cloudera, Cohesity, DataStax, NetApp, Scale AI และ Synopsys กำลังบูรณาการ NIM เข้ากับแพลตฟอร์มของตนเพื่อเร่งการใช้งาน GenAI สำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ เช่น Copilots  และอื่นๆ

ประสบการณ์ AI บนเครื่องคอมพิวเตอร์พีซี

กราฟิกการ์ด RTX AI PC ของ_NVIDIA ซึ่งขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี RTX พร้อมที่จะปฏิวัติประสบการณ์ของผู้บริโภคด้วยแล็ปท็อป AI RTX มากกว่า 200 เครื่องและแอปและเกมที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากกว่า 500 รายการ

ชุดเครื่องมือ AI RTX และไมโครเซอร์วิส NIM สำหรับเครื่องพีซี พร้อมใช้งานใหม่สำหรับแพลตฟอร์ม NVIDIA ACE ที่ช่วยทำภาพกราฟิกมนุษย์ให้สมจริงมากขึ้น เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของ_NVIDIA ต่อการเข้าถึง AI นอกจากนี้ ยังมีการประกาศเปิดตัว Project G-Assist ซึ่งเป็นการสาธิตเทคโนโลยีผู้ช่วย AI ที่ขับเคลื่อนด้วย RTX สำหรับเกมและแอปบนพีซี

Microsoft และ NVIDIA_กำลังร่วมมือกันเพื่อช่วยให้นักพัฒนานำความสามารถ Gen AI ใหม่ๆ มาสู่วินโดวส์ ด้วยการเข้าถึง API ได้อย่างง่ายดายไปยังการประมวลผลภาษาขนาดเล็ก (Small Language Modell: SLM) ที่เร่งความเร็วด้วย กราฟิกการ์ด RTX ซึ่งเปิดใช้งานความสามารถกระบวนการปรับเอาต์พุตโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (RAG) ที่ทำงานบนอุปกรณ์เป็นส่วนหนึ่งของการทำงานของวินโดวส์ Copilot

ผู้นำในอุตสาหกรรมนำเทคโนโลยีหุ่นยนต์ NVIDIA มาใช้

NVIDIA_เป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงระบบดิจิทัลในอุตสาหกรรมที่มีมูลค่า 50 ล้านล้านดอลลาร์ โดยภาคส่วนต่างๆ หันมาใช้ระบบอัตโนมัติและดิจิทัลทวิน ซึ่งเป็นแบบจำลองเสมือนจริงที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน_NVIDIA เปิดโอกาสให้เข้าถึง NIM ผ่านโปรแกรมสำหรับนักพัฒนาเพื่อส่งเสริมนวัตกรรม AI

ขณะที่ ผู้ผลิตในไต้หวันกำลังเปลี่ยนโฉมโรงงานของตนโดยใช้เทคโนโลยีของ_NVIDIA โดย หวง นำเสนอการใช้ NVIDIA_Omniverse, Isaac และ Metropolis ของ Foxconn เพื่อสร้างดิจิทัลทวิน โดยผสมผสานการฝึกฝนคอมพิวเตอร์ และระบบให้สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อข้อมูลภาพด้วย AI และเครื่องมือพัฒนาหุ่นยนต์เข้าด้วยกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านหุ่นยนต์

“คลื่นลูกต่อไปของ AI คือ AI ทางกายภาพ (Physical AI) เป็นปัญญาประดิษฐ์ ที่เข้าใจกฎของฟิสิกส์ AI ที่สามารถทำงานท่ามกลางพวกเราได้” หวง กล่าว โดยเน้นย้ำถึงความสำคัญของหุ่นยนต์และ AI ในการพัฒนาในอนาคต

แพลตฟอร์ม NVIDIA_Isaac มอบชุดเครื่องมือที่แข็งแกร่งสำหรับนักพัฒนาเพื่อสร้างหุ่นยนต์ AI รวมถึง AMR แขนกลในอุตสาหกรรม และหุ่นยนต์มนุษย์ ซึ่งขับเคลื่อนด้วยแบบจำลอง AI ที่ขับเคลื่อนโดยซูเปอร์คอมพิวเตอร์ อย่าง Jetson Orin และ Thor

“หุ่นยนต์และ AI ทางกายภาพ เกิดขึ้นจริงแล้ว นี่ไม่ใช่นิยายวิทยาศาสตร์ และมีการใช้กันทั่วไต้หวัน มันน่าตื่นเต้นมากจริงๆ” หวงกล่าวเสริม

ขณะที่บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านอิเล็กทรอนิกส์ระดับโลกกำลังผสานรวมหุ่นยนต์อัตโนมัติของ_NVIDIA เข้ากับโรงงานของตน โดยใช้ประโยชน์จากการจำลองใน NVIDIA_Omniverse หรือแพลตฟอร์มการออกแบบ 3D ที่เร่งความเร็วที่เชื่อมต่อและปรับปรุงการทำงานสร้างสรรค์แบบ 3D เพื่อทดสอบและตรวจสอบคลื่นลูกใหม่ของ AI สำหรับโลกกายภาพ ซึ่งรวมถึงหุ่นยนต์ที่เขียนโปรแกรมไว้ล่วงหน้ามากกว่า 5 ล้านตัวทั่วโลก

“โรงงานทั้งหมดจะเป็นหุ่นยนต์ โรงงานจะควบคุมหุ่นยนต์ และหุ่นยนต์เหล่านั้นจะสร้างผลิตภัณฑ์ที่เป็นหุ่นยนต์” หวงอธิบาย

หวง เน้นย้ำถึงบทบาทของ NVIDIA_Isaac หรือ ชุดของแอปพลิเคชันที่ NVIDIA_สร้างสำหรับอัลกอริทึมหุ่นยนต์ ในการเพิ่มประสิทธิภาพของโรงงานและคลังสินค้า โดยผู้นำระดับโลกอย่าง BYD Electronics, Siemens, Teradyne Robotics และ Intrinsic นำไลบรารีขั้นสูงและโมเดล AI มาใช้

NVIDIA_AI Enterprise บนแพลตฟอร์ม IGX หรือการประมวลผล AI ที่เอดจ์ ร่วมกับพันธมิตร เช่น ADLINK, Advantech และ ONYX นำเสนอโซลูชัน AI ขั้นสูงที่ตรงตามมาตรฐานการกำกับดูแลที่เข้มงวด ซึ่งจำเป็นสำหรับเทคโนโลยีทางการแพทย์และอุตสาหกรรมอื่นๆ

NVIDIA_CEO Jensen Huang Keynote at COMPUTEX 2024