Ce înseamnă NVIDIA (în AI)
NVIDIA este o companie americană fondată în 1993 de Jensen Huang, Chris Malachowsky și Curtis Priem. A devenit cunoscută prin plăcile grafice pentru jocuri, iar în ultimul deceniu s-a transformat în cel mai important furnizor de hardware pentru inteligența artificială.
Antrenarea și rularea modelelor AI înseamnă înmulțiri uriașe de matrici, adică exact tipul de calcule paralele la care excelează GPU-urile. Cererea pentru cipurile NVIDIA din centrele de date a făcut ca, în 2024-2025, compania să devină una dintre cele mai valoroase companii listate din lume.
Cum funcționează
Avantajul NVIDIA nu vine doar din cipuri, ci și din software. Platforma CUDA, lansată în 2007, permite programatorilor să folosească GPU-ul pentru calcule generale, nu doar pentru grafică. Bibliotecile construite peste ea (de exemplu cuDNN pentru rețele neuronale) sunt folosite de PyTorch, TensorFlow și aproape toate uneltele AI, ceea ce face greu de înlocuit hardware-ul NVIDIA.
Momentul de cotitură a fost 2012, când rețeaua AlexNet, antrenată pe două plăci grafice NVIDIA de gaming, a câștigat detașat o competiție de recunoaștere a imaginilor și a pornit valul deep learning. Astăzi, NVIDIA vinde acceleratoare pentru centre de date, sisteme complete de servere, rețelistică și software, iar exportul cipurilor sale cele mai avansate către China este restricționat de guvernul SUA.
Pe înțelesul tuturor
Dacă AI-ul de azi ar fi o goană după aur, NVIDIA ar fi firma care vinde lopețile, iar lopețile ei sunt singurele care se potrivesc cu majoritatea hărților.
Exemplu
Un laborator de cercetare dintr-o universitate din România primește finanțare pentru un server de AI. Alege plăci NVIDIA pentru că modelele și bibliotecile pe care le folosesc cercetătorii (PyTorch, CUDA) sunt optimizate pentru ele, deși există și alternative de la AMD sau Intel.
De reținut
- GPU-urile NVIDIA sunt hardware-ul dominant pentru antrenarea AI.
- CUDA, ecosistemul software, este un avantaj la fel de important ca cipurile.
- Concurenții includ AMD, Intel și cipurile proprii ale marilor companii, precum TPU-urile Google.
Nu confunda
- GPU vs. NVIDIA: GPU este tipul de procesor; NVIDIA este cel mai cunoscut producător, dar nu singurul.
Termeni înrudiți
- GPU (pentru AI): Procesorul plăcii video, cu mii de nuclee care fac calcule în paralel; a devenit motorul principal al antrenării și rulării modelelor AI.
- CUDA: Platforma NVIDIA care permite programelor să folosească plăcile video pentru calcule generale, inclusiv antrenarea și rularea modelelor AI.
- Putere de calcul (compute): Cantitatea de calcule pe care o poate face hardware-ul; în AI, una dintre resursele de bază, alături de date și algoritmi.
- TPU: Cip creat de Google special pentru calculele rețelelor neuronale, folosit în centrele sale de date și oferit prin Google Cloud.
- Deep learning (învățare profundă): Tip de machine learning bazat pe rețele neuronale cu multe straturi; stă în spatele chatboților, traducerilor și recunoașterii imaginilor.
- DeepSeek: Companie chineză de AI ale cărei modele cu ponderi deschise, mai ales DeepSeek-R1 din 2025, au surprins prin performanță și eficiență.