Jensen Huang souligne les limites inévitables de la technologie des semi-conducteurs

Jensen Huang , mieux connu en tant que PDG de NVIDIA , et sa femme ont récemment fait don de 50 millions de dollars à l ‘ Oregon State University . Ce montant est destiné à financer un complexe innovant, qui comprend notamment le supercalculateur NVIDIA. Interrogé à ce sujet sur le protocole , Jensen a exposé son point de vue sur l’avenir et comment la technologie cesserait de progresser sans l’aide de l’intelligence artificielle .

Don de 50 millions de dollars

50 millions de dollars , ce n’est pas un montant facilement acceptable. Aux yeux de Jensen, l’IA est comme une machine à remonter le temps. Les charges de travail qui prenaient des jours à terminer affichent désormais des résultats en heures. Les prévisions météorologiques sont un excellent exemple de la façon dont l’IA peut aider à prédire l’avenir. Notre intelligence est incroyable, bien qu’inférieure à l’IA moderne. Les scientifiques ont besoin de cette technologie plus que n’importe lequel d’entre nous. Un exemple est le service médical. Avec des maladies telles que le cancer en augmentation, le monde dans son ensemble bénéficiera de l’introduction de l’IA dans des domaines aussi importants. Malheureusement, la plupart des universités n’ont pas assez de budget pour financer de tels projets. C’est là que le don de Jensen et de sa femme entre en scène.

« [Nous] devons mettre cette technologie entre les mains des scientifiques afin qu’ils puissent l’appliquer aux problèmes les plus importants et les plus urgents. »

~ Jensen Huang au protocole

Cet argument n’est pas limité à plusieurs champs. La physique exige une corrélation entre la relativité et la théorie quantique. L’informatique aura besoin d’un changement fondamental dans la façon dont nous concevons notre silicium si nous voulons faire face aux demandes de traitement sans cesse croissantes. Le monde de l’astronomie exige que nous révolutionnions l’optique et les techniques d’imagerie pour capturer des objets situés à des millions d’années-lumière. Bref, ce sont ces sauts technologiques qui ont conduit l’humanité au progrès.

« La science fondamentale et la raison [de notre don] est que les gens voient un avenir différent »

~ Jensen Huang via le protocole

Fin de la loi de Moore ?

Jensen dit que l’industrie des semi-conducteurs est à ses limites. Il y a une limite physique à combien nous pouvons rétrécir les transistors. La mise à l’échelle au-delà de la taille d’un atome est un processus fastidieux, compte tenu de l’effet tunnel quantique. Cela est dû à la position originale de Jensen sur l’autonomisation des scientifiques. Si nous avons accès à un matériel suffisamment puissant, modéliser l’intérieur d’un microprocesseur moderne n’est pas une tâche difficile.

L’augmentation de l’efficacité des puces fait également partie de la future feuille de route de NVIDIA. Le protocole souligne que les centres de données consomment déjà une quantité importante d’électricité dans le monde. De plus, la loi de Moore approche de sa limite, cependant, des entreprises comme Intel font de leur mieux pour la conserver. En termes de définition, la loi de Moore ne demande qu’à augmenter le nombre de transistors. Cependant, si nous ajoutons les performances à l’équation, la loi de Moore peut toujours s’appliquer si nous utilisons des technologies d’empilement ( AMD V-Cache ), des adaptateurs plus petits (< 3 nm) et l’intelligence artificielle (DLSS) .

Nous pourrions nous cacher la tête dans le sable, mais nous devons faire face au fait que nous devons faire autre chose. »

~ Jensen Huang via le protocole

Conclusion

Jensen a travaillé sans relâche pour étendre les offres d’IA de NVIDIA. Même les GPU de bureau ont reçu le même traitement avec l’ajout du Deep Learning Super Sampling (DLSS). Cela montre que l’intelligence artificielle est un élément important de la stratégie commerciale de NVIDIA.

(Tous les crédits vont au protocole pour nous fournir les informations nécessaires)