Nvidia 창립자이자 CEO인 Jensen Huang은 로스앤젤레스에서 열린 SIGGRAPH 컨퍼런스에서 기조 연설을 통해 회사가 2018년에 미래를 재정의하고 업계의 지속적인 발전을 촉진할 중요한 비즈니스 결정을 내렸다고 말했습니다.
IT House는 연설에서 Huang Jenxun이 5년 전 AI 이미지, 즉 RTX 및 DLSS 기술을 처리하기 위해 광선 추적 및 지능형 렌더링을 사용하기로 결정했던 결정적인 순간을 회상했다는 점에 주목했습니다. "우리는 래스터화가 한계에 도달했다는 것을 알고 있습니다."라고 그는 3D 장면을 렌더링하는 데 전통적이고 널리 사용되는 방법이라고 말했습니다. "2018년은 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘을 재창조해야 하는 결정적인 순간입니다. AI로 컴퓨터 그래픽을 재정의하는 동시에 AI에서 GPU의 사용도 재정의하고 있습니다."
레이 트레이싱과 DLSS는 여전히 소비자 GPU 및 게임에 채택되는 과정에 있지만 해당 아키텍처는 성장하는 기계 학습 개발 커뮤니티에 완벽하게 맞습니다. 더 크고 복잡한 생성 모델을 훈련하려면 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 필요한 작업을 확장 가능하게 수행하도록 처음부터 설계된 H100과 같은 시스템은 이 리소스를 제공할 수 있습니다. 어느 정도 AI 개발은 컴퓨팅 리소스의 가용성에 의해서만 제한된다고 말할 수 있습니다
Huang Renxun은 이것이 단지 시작일 뿐이며 새로운 모델은 단지 교육용이 아니라 수백만, 심지어 수십억 명의 사용자가 실시간으로 정기적으로 실행해야 한다고 주장합니다. 그는 미래에는 대규모 언어 모델이 거의 모든 분야에서 선두에 설 것이며 인간은 새로운 프로그래밍 언어가 될 것이라고 말했다. Huang은 시각 효과부터 빠르게 디지털화되는 제조, 공장 설계 및 중공업에 이르기까지 모든 분야가 어느 정도 자연어 인터페이스를 채택할 것이라고 추측합니다. "공장 전체가 소프트웨어로 정의되고 로봇이 될 것이며, 그들이 만드는 자동차도 로봇이 될 것입니다."라고 그는 말했습니다. "그래서 로봇을 만드는 것은 로봇입니다."
Huang Renxun은 AI가 직면한 과제와 규제 문제에 대해서는 언급하지 않았습니다위 내용은 Jen-Hsun Huang: 5년 전 우리는 AI에 대한 기대가 컸습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!