Nvidia ຕ້ອງການ Groq ຫຼັງຈາກທີ່ທັງຫມົດ ການຊົມເຊີຍຈາກສູນປະຊຸມ San Jose, ບ່ອນທີ່ຄວາມຢາກ AI ທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈໃນກອງປະຊຸມປະຈໍາປີຂອງ Nvidia ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມຕ້ອງການທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນສໍາລັບຄອມພິວເຕີ້ທີ່ກ້າວຫນ້າ. ທ່າມກາງຫຸ່ນຍົນມະນຸດແລະຄັອກເທນທີ່ມີຫົວຂໍ້, ຂ່າວທີ່ສໍາຄັນແມ່ນແຜນການຂອງ Nvidia ທີ່ຈະປະສົມປະສານເຕັກໂນໂລຢີຂອງ Groq ເຂົ້າໃນລະບົບ GPU ຂອງມັນ. ການເຄື່ອນໄຫວນີ້ແມ່ນເປັນການຍອມຮັບທີ່ສໍາຄັນ: GPUs Nvidia ມາດຕະຖານຢ່າງດຽວແມ່ນບໍ່ເຫມາະສົມສະເຫມີສໍາລັບວຽກງານ AI inference ທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ: ການເຂົ້າລະຫັດ, ກົງກັນຂ້າມກັບຄໍາຄິດເຫັນທີ່ປະຕິເສດກ່ອນຫນ້ານີ້ກ່ຽວກັບການເລີ່ມຕົ້ນຊິບ AI.
ການສະແດງຜົນຂອງກອງປະຊຸມ AI ຂອງ Nvidia ພະລັງງານຢູ່ໃນກອງປະຊຸມ GTC ຂອງ Nvidia ແມ່ນໄຟຟ້າ. ຫຸ່ນຍົນມະນຸດມີປະຕິກິລິຍາກັບຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ, ສະຫນອງການຕີດ້ວຍມື ແລະການສະແດງ AI ທີ່ເປັນຕົວຕົນ. ຄວາມອຸທິດຕົນຂອງແຟນແມ່ນຈະແຈ້ງ, ດ້ວຍສິນຄ້າທີ່ມີໃບໜ້າຂອງ CEO Jensen Huang ຂາຍຢ່າງໄວວາ. ເຫດການດັ່ງກ່າວໄດ້ຜ່ານກອງປະຊຸມສຸດຍອດເຕັກໂນໂລຢີທົ່ວໄປ. ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຄລາວ Nebius ໄດ້ຍົກຕົວຢ່າງຫົວຂໍ້ດັ່ງກ່າວ, ເປັນເຈົ້າພາບແຖບທີ່ມີຄັອກເທນທີ່ມີຮູບແບບຂອງເຊີບເວີເຊັ່ນ "GPU Spritz." ມັນແມ່ນການສະເຫຼີມສະຫຼອງການມາຮອດຂອງ AI ໃນກະແສຫຼັກ.
ການຖອດລະຫັດການປະກາດ Nvidia-Groq ທີ່ສຸດ, ກອງປະຊຸມໄດ້ເປີດເຜີຍການພົວພັນຄູ່ຮ່ວມມືຍຸດທະສາດ. Nvidia ປະກາດວ່າມັນຈະລວມເອົາເຕັກໂນໂລຢີ LPU ຂອງ Groq (ຫນ່ວຍປະມວນຜົນພາສາ) ເຂົ້າໄປໃນລະບົບ GPU ຂອງຕົນເອງ. ການລວມຕົວນີ້ແນໃສ່ສະເພາະວຽກງານການອ້າງອີງ AI ພິເສດ. Inference ແມ່ນໃນເວລາທີ່ຮູບແບບ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມສ້າງຄໍາຕອບ, ຂະບວນການຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມໄວສູງແລະປະສິດທິພາບ.
ເປັນຫຍັງເທັກໂນໂລຍີຂອງ Groq ຈຶ່ງສຳຄັນ ເຄື່ອງຈັກ inference LPU ຂອງ Groq ແມ່ນສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ແຕກຕ່າງຈາກ GPU ແບບດັ້ງເດີມ. ມັນຖືກອອກແບບມາສໍາລັບການປະຕິບັດທີ່ກໍານົດແລະເວລາ latency ຕ່ໍາສຸດໃນການແລ່ນຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs). ສໍາລັບວຽກງານຕ່າງໆເຊັ່ນການສ້າງລະຫັດໃນເວລາຈິງແລະການພັດທະນາການຊ່ວຍເຫຼືອ AI, ຄຸນລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສໍາຄັນ. GPUs ມາດຕະຖານສາມາດມີປະສິດທິພາບຫນ້ອຍ, ເຮັດໃຫ້ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສູງຂຶ້ນແລະການຕອບສະຫນອງຊ້າລົງ. ການຮັບຮອງເອົາ Nvidia ຢືນຢັນຄວາມຕ້ອງການຂອງຕະຫຼາດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ມັນສົ່ງສັນຍານວ່າລະບົບທີ່ຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ, ການລວມເອົາປະເພດໂປເຊດເຊີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແມ່ນອະນາຄົດຂອງ AI ທີ່ສັບສົນ.
ການຍອມຮັບຢ່າງຈະແຈ້ງໃນຍຸດທະສາດຂອງ Nvidia ການຮ່ວມມືນີ້ແມ່ນເປັນການຍອມຮັບຢ່າງເຄັ່ງຄັດແຕ່ສໍາຄັນຈາກຜູ້ນໍາອຸດສາຫະກໍາ. ມັນຢືນຢັນວ່າເຖິງແມ່ນວ່າ GPUs ທີ່ມີປະສິດທິພາບຂອງ Nvidia ຍັງມີຊ່ອງຫວ່າງທາງສະຖາປັດຕະຍະກໍາສໍາລັບວຽກງານທີ່ແນ່ນອນ. ໂດຍຕ້ອງການເພີ່ມເທກໂນໂລຍີ inferencing ພິເສດຂອງ Groq, Nvidia ຍອມຮັບວ່າຮາດແວຈຸດປະສົງທົ່ວໄປຂອງມັນບໍ່ແມ່ນການແກ້ໄຂທີ່ສົມບູນແບບ, ຂະຫນາດດຽວ. ນີ້ແມ່ນຈຸດສໍາຄັນໃນການພັດທະນາຮາດແວ AI.
ກົງກັນຂ້າມກັບການຢືນກ່ອນຫນ້າຂອງ Huang ການເຄື່ອນໄຫວດັ່ງກ່າວແມ່ນເປັນທີ່ສັງເກດໂດຍສະເພາະແມ່ນໃຫ້ຄຳເຫັນຂອງ CEO Jensen Huang ໃນເດືອນມັງກອນ. ກ່ອນຫນ້ານີ້ລາວໄດ້ຫຼຸດລົງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຊິບ inference ພິເສດ, ແນະນໍາ GPUs ແມ່ນພຽງພໍ. pivot ຍຸດທະສາດທີ່ໄວນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງວິວັດທະນາການຂອງພູມສັນຖານ AI ຢ່າງໄວວາ. ຄວາມຕ້ອງການຂອງຕະຫຼາດສໍາລັບປະສິດທິພາບແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍປະສິດທິພາບແມ່ນກໍາລັງຂັບລົດຍັກໃຫຍ່ທີ່ຈະປັບຕົວແລະຮ່ວມມື. ມັນເນັ້ນຫນັກວ່າການປະດິດສ້າງໃນຮາດແວ AI ແມ່ນມີການແຂ່ງຂັນຢ່າງຮຸນແຮງ. ການເລີ່ມຕົ້ນເຊັ່ນ Groq ຢ່າງແທ້ຈິງສາມາດກໍານົດແລະແກ້ໄຂບັນຫາ niche ກ່ອນຫນ້າຂະຫນາດໃຫຍ່ກວ່າ.
ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດສໍາລັບອະນາຄົດຂອງ AI Computing ຂໍ້ຕົກລົງຂອງ Nvidia-Groq ແມ່ນເປັນທ່າອ່ຽງຂອງແນວໂນ້ມອຸດສາຫະກໍາ. ພວກເຮົາກໍາລັງກ້າວໄປໄກກວ່າຍຸກຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາຊິບດຽວ, ເດັ່ນສໍາລັບວຽກງານ AI ທັງຫມົດ. ອະນາຄົດແມ່ນຢູ່ໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ແພລະຕະຟອມຫຼາຍຊິບ. ລະບົບຈະໃຊ້ຮາດແວທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບແຕ່ລະໄລຍະສະເພາະຂອງ AI workflow - ການຝຶກອົບຮົມທຽບກັບ inference. ຜົນກະທົບທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບນັກພັດທະນາແລະບໍລິສັດປະກອບມີ:
ຜົນຮັບປະສິດທິພາບ: ແອັບພລິເຄຊັ່ນ AI ທີ່ໄວກວ່າ, ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂດຍສະເພາະການບໍລິການໃນເວລາຈິງ. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ: ການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານສໍາລັບການແລ່ນ AI ໃນລະດັບຂະຫນາດໂດຍໃຊ້ຊິບທີ່ເຫມາະສົມກັບວຽກ. ການປ່ຽນແປງທາງສະຖາປັດຕະຍະກຳ: ຄວາມຕ້ອງການໃນການອອກແບບຊອບແວ ແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານສຳລັບສະພາບແວດລ້ອມຄອມພິວເຕີທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ການແຂ່ງຂັນຕະຫຼາດ: ໂອກາດເພີ່ມຂຶ້ນສໍາລັບ chipmakers ພິເສດ, ສົ່ງເສີມການປະດິດສ້າງຫຼາຍຂຶ້ນ.
ທ່າອ່ຽງນີ້ສະທ້ອນເຖິງການປ່ຽນແປງໃນຂະແໜງເຕັກໂນໂລຊີອື່ນໆ, ບ່ອນທີ່ຄວາມຊ່ຽວຊານຊະນະ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ໃນເຕັກໂນໂລຢີມືຖື, ບໍລິສັດຕ່າງໆຊຸກຍູ້ຂອບເຂດຮາດແວສໍາລັບລັກສະນະສະເພາະ, ຄ້າຍຄືກັບວິທີທີ່ເກືອບ creaseless foldable ຂອງ Oppo ບໍ່ໄດ້ເປີດຕົວໃນເອີຣົບຫຼັງຈາກທັງຫມົດ, ເນັ້ນໃສ່ຕະຫຼາດຍຸດທະສາດແລະທາງເລືອກຮາດແວ.
ສະຫຼຸບ: ບົດໃຫມ່ສໍາລັບ AI Hardware ການຍອມຮັບຂອງ Nvidia ຂອງເຕັກໂນໂລຢີ Groq ເປັນບົດໃຫມ່. ມັນພິສູດວ່າການຮ່ວມມືແລະຄວາມຊ່ຽວຊານແມ່ນກຸນແຈເພື່ອເອົາຊະນະອຸປະສັກຕໍ່ໄປໃນຄອມພິວເຕີ້ AI. ການສະແຫວງຫາການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນນໍາໄປສູ່ລະບົບປະສົມທີ່ອ່ອນໂຍນແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ສຳລັບທຸລະກິດທີ່ນຳໃຊ້ AI, ການຮັບຮູ້ກ່ຽວກັບວິວັດການດ້ານຮາດແວເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສຳຄັນຕໍ່ການຮັກສາການແຂ່ງຂັນ.ຂອບ. ທາງເລືອກພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ຖືກຕ້ອງມີຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ຄວາມສາມາດແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ຕ້ອງການຖອດລະຫັດການປ່ຽນແປງທາງດ້ານເທກໂນໂລຍີຍຸດທະສາດຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະຜົນກະທົບທາງທຸລະກິດຂອງເຂົາເຈົ້າບໍ? ສຳຫຼວດການວິເຄາະເລິກເຊິ່ງຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບຕະຫຼາດອຸປະກອນທີ່ສາມາດພັບໄດ້ ແລະທ່າອ່ຽງອື່ນໆທີ່ Seemless. ຢູ່ກ່ອນເສັ້ນໂຄ້ງ—ຄວາມເຂົ້າໃຈອັນຕໍ່ໄປຂອງເຈົ້າກຳລັງລໍຖ້າຢູ່.
