Jeune_padawan a dit:
Question de non-programmeur : avec toute cette puissance de calcul, la technique du brute-force ne deviendrait elle pas plus simple ?
Merci @Jeune_padawan pour le CR de la GTC 2024.
J'étais bien attablé à faire le tri dans toutes les infos que j'avais pu collecter, mais je m'y perdais un peu... Suis ancien informaticien, alors tout me parle, bien au delà de ce qu'il faudrait.
En plus, les infos continuent d'arriver.
La technique du "brute-force"... Ben, c'est bien ce qui prévalait jusqu'à maintenant, non ?
Jeune_padawan a dit:
Car un GPU est taillé pour répéter la même opération des millions de fois
.
1 GPU.... Peut-être, mais des milliers rassemblés dans une même plateforme, Blackwell par exemple, et qui travaillent ensemble, ça ouvre de nouveaux horizons.
Lu il y a quelques minutes :
"PDG de Nvidia : les nouveaux ordinateurs basés sur l’IA peuvent révolutionner la plupart des secteurs
Dans une interview accordée à CNBC, le directeur de Nvidia (NVDA) a déclaré qu'il y a 30 ans, la société avait observé que le processeur était excellent dans de nombreux domaines, mais pas dans le travail réparti entre de nombreux processeurs. Ils ont ajouté des puces Nvidia à un processeur et ont déchargé le travail que le processeur ne faisait pas bien et l'ont exécuté « incroyablement vite ; 100 fois plus rapide."
30 ans plus tard, ce souvenir donne naissance au GPU B200 qui va architecturer la plateforme Blackwell.
Et de rajouter :
"Sa technologie de puce permettrait également à l’ordinateur d’écrire son propre logiciel.
"Nous devons encore guider le logiciel", a déclaré Huang. "Nous devons créer des algorithmes pour que l'ordinateur puisse écrire des logiciels, et cet algorithme s'appelle l'apprentissage profond."
De plus, cet ordinateur peut résoudre des défis jusqu’alors non résolus dans la plupart des secteurs.
Dans les essais de médicaments, par exemple, un ordinateur n’a jamais été capable d’utiliser des informations présentées de manière à comprendre comment séquencer les gènes. Désormais, ce que fait une protéine peut être compris par ces ordinateurs, a déclaré Huang.
"Au minimum, il faut encore passer par des essais [de médicaments], mais nous pouvons réduire le temps nécessaire pour parcourir tout l’espace de recherche de médicaments, de protéines et de cibles, qui est gigantesque", a-t-il déclaré.
C’est impossible pour les humains de le faire. Nous le pouvons désormais parce que les ordinateurs dotés d’intelligence artificielle peuvent comprendre le langage de la biologie."
Pour revenir sur cette nouvelle puce B200, c'est 104 milliards de transistors par puce. Elle est gravée en 4nm, comme les derniers H100 et H200.
On est presque dans de l'histoire ancienne avec 'comment faire du neuf avec du vieux".
Mais la suite arrive... Et c'est là que l'on retrouve notre européen ASML qui vient de sortir sa nouvelle machine "EUV High NA" qui permettra de graver sous les 3nm. Une miniaturisation indispensable pour produire des puces qui intégreront encore plus de transistors, comme TSMC, 1er client d'ASML, prévoit de le faire en produisant des puces à 200 milliards de transistors à l'horizon 2030.
Ce n'est pas pour rien que NVidia s'associe avec les meilleurs : TSMC, mais aussi les rois du cloud que sont Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure et Oracle Cloud Infrastructure qui seront parmi les premiers fournisseurs de services cloud à proposer des instances alimentées par Blackwell, a déclaré Nvidia.
Huang a également annoncé plusieurs nouveaux partenariats, dont Ansys (rachetée par Synopsys), Cadence Design Systems et Synopsys, qui utiliseront la plateforme logicielle CUDA développée par NVidia pour permettre aux développeurs de logiciels de programmer les puces Nvidia.
NVidia ne laisse rien au hasard, et ça va pulser dans les années à venir !
Côté "ânes à listes" :
- John Vinh, analyste chez KeyBanc Capital Markets, a déclaré que l'événement – et les mises à jour de l'architecture Blackwell – étaient « tout simplement incroyables ».
- Susquehanna a réitéré sa notation positive, citant les avancées technologiques significatives et la dynamique de la société dans les secteurs de l'IA et de l'automobile (via l'IA).
- D'autres analystes ont également fait l'éloge de Nvidia après le discours d'ouverture, notamment l'analyste de Wedbush, Matt Bryson, qui a réitéré sa note de surperformance et son objectif de cours de 1 000 $.
L'analyste de Wells Fargo, Aaron Rakers, a augmenté son objectif de prix de 840 $ à 970 $ après l'événement, notant que l'accent accru mis sur Omniverse et les jumeaux numériques pourrait être tout aussi important.
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