Как NVIDIA захватила мир: от видеоигр до искусственного интеллекта

Видеокарты создавались для игр. Но сегодня те же технологии помогают обучать нейросети, запускать искусственный интеллект и строить огромные дата-центры. Mr.FreeNET https://t.me/mrfreenetbot Поддержка: Boosty: https://boosty.to/vaulttec13 DonationAlerts https://www.donationalerts.com/r/vaul... Донат Boosty: https://boosty.to/vaulttec13/donate ВК https://vk.ru/VaultTec_13 Как NVIDIA прошла путь от небольшой компании, едва не потерпевшей крах, до одного из ключевых игроков мировой технологической индустрии? В этом выпуске Смотритель открывает довоенные архивы и разбирается, как производитель графических чипов изменил само понятие видеокарты. Внутри выпуска: — почему первый продукт NVIDIA едва не погубил компанию; — как GeForce изменила рынок компьютерной графики; — почему CUDA стала одним из главных преимуществ NVIDIA; — как видеокарты оказались в центре революции искусственного интеллекта; — зачем игровым GPU нужны RT Cores, Tensor Cores и DLSS; — почему высокий FPS не всегда означает лучшую производительность; — зачем для локальных нейросетей столько видеопамяти; — как игровые видеокарты превратились в инструмент для работы с ИИ; — почему NVIDIA выпускает не только чипы, но и целые вычислительные системы; — действительно ли компания предала геймеров ради корпоративных клиентов; — и за что мы на самом деле платим, покупая современную видеокарту. Когда-то главным показателем видеокарты была скорость в играх. Сегодня важны архитектура, память, программная поддержка, алгоритмы и возможности искусственного интеллекта. Но что важнее: мощность самого железа или технологии, которые производитель позволяет на нём использовать? Жители Убежища, пришло время разобраться, как NVIDIA научилась продавать не просто видеокарты, а целую платформу вычислений. И прежде чем покупать будущее, стоит понять, за что именно вам предлагают заплатить сегодня. Поддержите канал подпиской, лайком и комментарием — это помогает Смотрителю продолжать разбирать довоенные архивы. 00:00 – Вступление: путь Nvidia от графики к ИИ 01:00 – Первые провалы и кризис: NV1 и NV2 02:40 – Введение термина GPU и платформа CUDA 03:25 – Конкуренция с 3dfx и ATI, покупка 3dfx 04:30 – Платформа CUDA и экосистема разработки 07:10 – GPU в глубоком обучении: AlexNet и начало рынка ускорителей 09:20 – DLSS: как ИИ изменил графику и продажу производительности 12:10 – RTX Voice и расширение возможностей GPU 13:35 – Различия между поколениями GeForce и роль программных функций 16:00 – Закон Мура, энергоэффективность и новые способы повышения производительности 18:05 – RTX 4090: память, ИИ и локальные вычисления #NVIDIA #Видеокарты #ИскусственныйИнтеллект