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NVIDIA [1]

NVIDIA ist die führende Plattform zur Beschleunigung von KI und den anspruchsvollsten Supercomputing-Anwendungen der Welt. NVIDIA DGX Systeme sind die weltweit leistungsstärksten Tools für KI-Training. Sie vereinen bis zu 16 GPUs, um Petaflops an Trainingsleistung zu liefern. Mit der extremen I/O-Leistung von Mellanox InfiniBand-Netzwerken können DGX-Systeme schnell zu NVIDIA SuperPODs der Supercomputer-Klasse skalieren.

Im Jahr 2019 stellte der DGX-2 Weltrekorde bei MLPerf auf, einem neuen Satz von Industrie-Benchmarks, der entwickelt wurde, um die Deep-Learning-Leistung zu testen. NVIDIA-GPUs beschleunigen den US-amerikanischen Summit-Supercomputer, den schnellsten der Welt, sowie die schnellsten Systeme in Europa und Japan. Mehr als 130 Supercomputer auf der TOP500-Liste werden von NVIDIA angetrieben, darunter fünf der Top 10.

Nach mehr als einem Jahrzehnt Arbeit haben wir den weltweit ersten Echtzeit-Raytracing-GPU entwickelt. Sie kombiniert zwei neue bahnbrechende Technologien: einen Raytracing-Beschleuniger und einen Tensor-Core-Prozessor für tiefes Lernen.
Der Raytracing-Beschleuniger findet die Schnittpunkte von Milliarden von Lichtstrahlen und den von ihnen beleuchteten Objekten. Während ein komplexes Shader-Programm die Oberflächenausleuchtung durch den Strahl berechnet, wird ein Teil des Lichts absorbiert, reflektiert oder auf andere Oberflächen in der Nähe gebrochen. Dieser Raytracing-Prozess iteriert, um ein fotorealistisches Bild zu erzeugen.

Selbst mit den leistungsstärksten GPUs ist der Rechenaufwand zu groß, um die Bilder schnell genug, geschweige denn schön zu rendern. KI kam zur Rettung. Mit modernsten Deep-Learning-Methoden haben wir einer KI beigebracht den Rest des Bildes aus den wenigen gerenderten gerenderten Pixeln vorherzusagen. Das KI-Modell läuft auf superschnellen Tensor Core Prozessoren.
Durch die Kombination von programmierbarem Shading, Ray Raytracing und künstlicher Intelligenz haben wir haben wir die Computergrafik neu erfunden. Wir nennen diese neue Grafikarchitektur NVIDIA RTX.

Führende Unternehmen wie Pixar, ILM, Sony, Weta Digital, Epic, Adobe, Autodesk, Dassault, EA, Activision Blizzard, Microsoft, Ubisoft, und viele mehr haben beschleunigtes Raytracing hinzugefügt. NVIDIA RTX ist ein Volltreffer. Wir haben den besten Grund für ein Grafik-Upgrade seit der Erfindung Erfindung der GPU geschaffen. Wir schätzen, dass bis Ende Januar etwa 15 Prozent unserer Prozent unserer installierten Basis ein Upgrade auf auf RTX aufgerüstet haben. Wir erwarten, dass dies eine der erfolgreichsten erfolgreichsten GeForce-Generationen sein wird. Außerdem haben wir den GeForce-Markt Markt in diesem Jahr auf drei wichtige Arten erweitert: RTX Max-Q Gaming-Laptops, RTX Studio Kreativ-Workstations und GeForce NOW Cloud-Gaming.

Mit Max-Q haben wir eine neue Gaming-Geräte Gerätekategorie geschaffen: dünne und leichte Gaming-PCs. Gamer wollen eine leistungsstarke GPU, aber in einem eleganten Laptop-Design. GeForce RTX mit Max-Q Technologie durchbricht die Energie-Effizienz-Barriere durchbrochen, um den den großen Nachholbedarf bei Gaming-Laptops Laptops. Es gibt mehr als 125 Modelle von Turing-Architektur-betriebenen Laptops heute ausgeliefert.

NVIDIA RTX demokratisiert das Rendering in Filmqualität für alle Kreativen und Designer. Fotorealistisches Rendering ist nicht mehr nur die Domäne professioneller Studios mit großen Serverfarmen. Vierzig Kreativ- und Designanwendungen sind jetzt RTX-beschleunigt, darunter Dimension, Substance Alchemist und Premiere Pro von Adobe sowie V-Ray von der Chaos Group, Arnold von Autodesk und Cycles von Blender.

Und in Zusammenarbeit mit den führenden PC-Herstellern Dell, HP und Lenovo haben wir eine ganze Reihe von NVIDIA RTX-betriebenen Workstations und Laptops für Privatanwender und professionelle Anwender entwickelt, auf denen diese neuen Design- und Kreativtools laufen. Mehr als 60 Modelle von RTX Studio-Notebooks sind jetzt verfügbar.

GeForce NOW, unser Cloud-Gaming-Service, ist aus der Beta-Phase heraus. Hunderte von Millionen weiterer Gamer können nun eine virtuelle GeForce-Grafikkarte zu ihrem Gerät hinzufügen. Die Reichweite von GeForce NOW ist global über NVIDIAs Rechenzentren in Nordamerika und Europa und über Partner wie Taiwan Mobile, Russlands Rostelcom, Koreas LG U+ und Japans SoftBank. In der ersten Woche der Plattform haben sich mehr als 2 Millionen Gamer bei GeForce NOW angemeldet.

 

NVIDIA KI

KI ist die stärkste technologische Kraft unserer unserer Zeit und der Motor für unser Rechenzentrums Rechenzentrumsgeschäft. KI ist eine lernende Software, die Fähigkeiten zu automatisieren, die Intelligenz erfordern: die die Fähigkeit, wahrzunehmen, zu denken und zu planen.

KI-Software lernt durch die Verarbeitung großer Mengen von zuvor gesammelten Daten, um eine eine komplexe Hierarchie von Mustern zu finden, die vorhersagen kann, was zu tun ist, wenn eine ähnliche Situation auftritt. KI kann neue Fähigkeiten lernen durch Beispiele, durch Versuch und Irrtum oder durch Adaption von Fähigkeiten von ähnlichen Aufgaben. KI-Computer müssen unglaublich schnell sein, um aus einer großen Menge Datenmengen zu lernen und komplexere Fähigkeiten auszuführen.
Die Entwicklung schneller Computer ist die Aufgabe von NVIDIA ins Spiel.
NVIDIA baut die Computing-Plattform für das das Zeitalter der KI. Wir haben eine gigantische Wette abgeschlossen, haben den Computing-Stack neu konzipiert und und haben eine ganz neue Art von Computer erfunden. Es kombiniert unsere neue GPU mit Tensor Core Verarbeitung, NVLink Hochgeschwindigkeits Interconnects, cuDNN-Bibliotheken für tiefes Lernen, Magnum IO für verteilte Computing und Hochgeschwindigkeitsdatenübertragung, HGX Multi-GPU-Serverkarten, NVIDIA DGX Computersysteme, die NGC-Registrierung von voroptimierten Beschleunigungsbibliotheken, die TensorRT-Graph-Compiler für neuronale Netzwerke, und der Triton Inference Server für den Einsatz Modelle in Hyperscale-Rechenzentren einzusetzen. Wir haben zehntausende von Entwicklungsjahre investiert, um AI-Computing voranzutreiben.

Die KI-Architektur von NVIDIA ist ideal für Training als auch für die Inferenz und ist überall verfügbar von der Cloud bis zum PC. Sie skaliert von einem winzigen Zwei-Watt-NVIDIA-Jetson Computer bis hin zum schnellsten Supercomputer der der Welt. Die Leistung, Vielseitigkeit, breite Zugänglichkeit und das konsequente Tempo des Fortschritt sind die Säulen unseres Erfolgs.

Eines Tages werden Billionen von vernetzten Geräten ihre Umgebung wahrnehmen. Wir werden diesen Geräten einfach sagen, was wir brauchen. Jüngste Errungenschaften machen diese Zukunft eher früher als später möglich. Forscher haben Fortschritte bei der Sprach Spracherkennung, natürlichem Sprach Sprachverständnis, Empfehlungssystemen und natürlicher Sprachsynthese – die wesentlichen Elemente, um eine Unterhaltung mit einer KI zu führen.

Milliarden von Menschen stellen jeden Tag Hunderte von Anfragen jeden Tag. Die KI-Modelle, die jeweils Milliarden von Operationen verarbeiten, müssen müssen in einem Bruchteil einer Sekunde antworten. Inferenz ist eine enorme Rechenleistung eine enorme Rechenherausforderung – in Hyperscale und Verarbeitung komplexer Algorithmen in Lichtgeschwindigkeit Geschwindigkeit.

NVIDIA zeichnet sich bei dieser Arbeit aus. Inferenz ist eine große Chance für uns. Inferenz ist der am schnellsten wachsende Teil unseres Rechenzentrumsgeschäfts, das selbst unser am schnellsten wachstumsstärkste Segment ist. Nach Jahren der Entwicklung haben wir NVIDIA TensorRT 7 angekündigt, das Bild-, Sprach- und Sprachmodelle kompilieren und optimieren kann. Bild-, Sprach- und Sprachmodelle kompilieren und optimieren kann. Entwickler können jetzt KI-Modelle auf NVIDIA-GPUs trainieren und anschließend für den Einsatz auf NVIDIA GPUs optimieren. Entwickeln auf NVIDIA-Ausführung auf NVIDIA

KI begann in der Cloud. Die nächste große Gelegenheit wird am Rande sein, wo die Action ist. IoT-Sensoren verbunden mit KI Computern verbunden sind, werden Einzelhandelsgeschäfte automatisieren, Lagerhäuser, Fabriken, Farmen, Straßen, Autobahnen, Flughäfen und U-Bahnen automatisieren. KI kann den Verkehr orchestrieren, regulieren und Energie sparen, Kassiervorgänge beschleunigen oder eine Flotte von Gabelstaplern in einem Lagerhaus.

Die Verarbeitung von KI am Rande wird benötigt, um die Kosten für das Streaming kontinuierlicher Sensordaten zu begrenzen, sensible Informationen zu schützen oder sofort auf die Umgebung zu reagieren. Im Laufe des Jahres haben wir die NVIDIA EGX Intelligent Edge Computing Plattform angekündigt. A KI-Plattform, EGX ist hochsicher, hat einen hohen hat einen hohen Durchsatz, führt Cloud-native Anwendungen und kann als verteilte Flotte eingesetzt und und als verteilte Flotte verwaltet werden.

Mit EGX, bringen wir KI in die größten Industrien der Welt. Branchen. Walmart, BMW, NTT East, Procter & Gamble, und Samsung Electronics sind unter den ersten Anwendern von EGX.

5G wird die Edge-KI auf Touren bringen. Der Betrieb von der gleichen EGX-Plattform und mit dem NVIDIA Aerial 5G GPU-beschleunigte Software Radio können Telekommunikationsdienstleister Telekommunikationsdienstleister 5G-Dienste auf jedem Standard OEM-Server bereitstellen. Und Unternehmen können hochzuverlässige und sichere KI-Dienste an Orten Orten anbieten, wo Wi-Fi nicht verfügbar ist. Ericsson ist NVIDIAs Entwicklungspartner für den Aufbau einer industrietaugliche Lösung für 5G zu entwickeln.

 

Mellanox

Rechenzentrumstechnologien sind zentral für unsere Computing-Plattform. Im Jahr 2019 haben wir den Kauf von Mellanox Technologies, dem weltweit führenden Anbieter von Netzwerk Technologien für Hochleistungsrechenzentren. NVIDIA KI in autonomen Fahrzeugen und Robotik. Jede Maschine, die sich bewegt, wird irgendwann über eines Tages über autonome Fähigkeiten verfügen, von Fahrzeugen und Baumaschinen bis hin zu Gabelstaplern und Rollstühlen. Wir haben die NVIDIA DRIVE AV-Plattform entwickelt, um jedes Unternehmen in die Lage versetzt, autonome Autos zu bauen. DRIVE ist eine offene Plattform, die eine durchgängige AV-Entwicklungs Infrastruktur, funktionale Sicherheit, einen autonomen AV-Computer und eine Anwendung für selbstfahrende Auto-Anwendung. Unsere Plattform wird weltweit von Hunderten von etablierten Unternehmen und Startups eingesetzt, die autonome Autos, Shuttles, Taxis, LKWs sowie Liefer- und Logistikroboter bauen.

Im Laufe des Jahres haben wir unsere erste Lkw-Partnerschaft mit der Volvo-Gruppe, einem der der weltweit größten Lkw- und Baufahrzeug und Baufahrzeugherstellern. Volvo nutzt die DRIVE Plattform von Anfang bis Ende – vom Rechenzentrum Rechenzentrumsservern zur Entwicklung, Validierung und Simulierung und Simulation ihrer selbstfahrenden Lkw-Anwendung bis Einsatz einer Flotte von Lkw, die von DRIVE-Computern. Außerdem haben wir Orin angekündigt, unseren Robotik-Prozessor der zweiten Generation. Orin’s Kombination aus CPU, GPU, Tensor Core und Computer-Vision-Verarbeitung bietet die 10-fache Leistung unseres aktuellen Xavier SoC. Zukünftige selbstfahrende Fahrzeuge werden verlangen erweiterte Fahrfunktionen, verbesserte Sicherheit durch Software- und Hardware-Redundanz Redundanz und schnellere Reaktionszeiten. Der Leistungs- und Sicherheitssprung der Orin Architektur wird dies möglich machen. Autonome Fahrzeuge sind nur eine der der Möglichkeiten. In der Zukunft werden Lagerhäuser und Fertigungsstraßen Flotten von Orin-angetriebenen Robotern, die eng und eng mit Menschen zusammenarbeiten, um Dinge zu bewegen, zu Dinge herzustellen.

[1] Übersetzt aus dem Geschäftsbericht 2019 von NVIDIA

Kurzfazit der Fundamentalanalyse – 19.01.2019

Finanzielle Stabilität ✅
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