A
nvidia bevezette a következő generációs AI számítástechnikai stratégiáját a gtc 2025 , a Blackwell ultra és a Vera Rubin Ai chips-t, miközben hangsúlyozza a Blackwell ultra-t. AI. href=”https://nvidianews.nvidia.com/news/oracle-and-nvidia-collaborate-to-help-enterprises-accelerate-agentic-i-inference”> Enterprise AI partnerségek az Oracle, a GE Healthcare és a Yum! A márkák, jelezve az AI-alapú automatizálás integrálására irányuló lendületet az iparágakban. Ezek az előrelépések jelzik Nvidia átmenetét az AI képzésről a nagyszabású, valós idejű AI telepítésre. AI
Az NVIDIA AI stratégiájának lényege az AI érvelése, amely a hagyományos generációs modelleken túlmutat. A szokásos AI rendszerekkel ellentétben, amelyek a mintafelismerésen alapuló válaszokat generálnak, az AI modellek által az AI modellek többlépcsős döntéshozatalának, a kontextus tudatosságának és az autonómia javításának érdekében tervezték. Ezeket optimalizálják a mély kontextusos megértést igénylő alkalmazásokhoz, például az AI ügynökök, a vállalati automatizálás és az ipari AI megoldások. href=”https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announdes-major-reease-of-cosmos-world-foundation-models-d-physical-ai-data-tools”> kozmosz világ alapvető modelljei (WFM) , amelyek lehetővé teszik a valós-world AI szimulációkat és a szintetikus képzési adatokat, különösen a robotmodelleket, és a robotokat, és a robotikus modelleket, és az automatikus képzési adatokat, különösen a robotmodelleket és az automatikus képzési adatokat, és az AMARTIKA-t, amely lehetővé teszi a valós-World AI szimulációkat, és a szintetikus képzési adatokat, különösen Rendszerek. A GPU várhatóan 2025 második felében szállít, és ez a GPU 20 Petaflop AI teljesítményt és 288 GB HBM3E memóriát kínál, lehetővé téve a nagyobb modellek számára, hogy particionálás nélkül futhassanak. Támogatja az FP4 pontosságát is, lehetővé téve az AI érvelési feladatok hatékonyabb feldolgozását. A következtetési munkaterhelések. Míg az NVIDIA a teljesítmény javítását igényli, a korábbi problémák azt sugallják, hogy a chipgyártási korlátok befolyásolhatják a rendelkezésre állást és a méretezést. induló vállalkozások. A GB10 Blackwell Superchip által üzemeltetett DGX Spark célja az AI számítástechnika demokratizálása. Ezt a gépet nagy teljesítményű AI következtetési munkaterhelésekhez igazítják az egészségügyi, pénzügyi és automatizálás területén. href=”https://nvidianews.nvidia.com/news/oracle-and-nvidia-collaborate-to-help-enterprises-accelerate-Agentic-i-inference”> partnerség az Oracle Cloud-val , lehetővé téve a vállalkozások számára az AI-beállítások méretarányának telepítését. Együttműködés a GE Healthcare-vel és a Yum-tal! Bejelentették a márkákat is, amelyek bemutatják az AI növekvő hatását az orvosi diagnosztikára és az automatizált kiskereskedelmi műveletekre. A kulcsszó során Nvidia hangsúlyozta az AI gyárak fogalmát-az AI érveléshez és következtetéshez optimalizált nagyméretű adatközpontok. Az AI infrastruktúra költségei, a chip elérhetősége és a verseny az AMD és a Google.