পাঁচ বছরের মধ্যে এটিই প্রথমবারের মতো যে Nvidia CES-এ কোনও ভোক্তা-গ্রেড গ্রাফিক্স কার্ড প্রকাশ করেনি।
সিইও জেনসেন হুয়াং এনভিআইডিআইএ লাইভ মঞ্চের কেন্দ্রে চলে গেলেন, এখনও গত বছরের মতো একই চকচকে কুমিরের চামড়ার জ্যাকেট পরে আছেন।
গত বছর তার একক মূল ভাষণের বিপরীতে, জেনসেন হুয়াং ২০২৬ সালে অনুষ্ঠানের মাধ্যমে পরিপূর্ণ ছিলেন, ৪৮ ঘন্টার মধ্যে তিনটি অনুষ্ঠানে যোগ দিয়েছিলেন, এনভিআইডিআইএ লাইভ থেকে শুরু করে সিমেন্স ইন্ডাস্ট্রিয়াল এআই ডায়ালগ এবং লেনোভো টেকওয়ার্ল্ড সম্মেলন পর্যন্ত।
গতবার, তিনি CES-তে RTX 50 সিরিজের গ্রাফিক্স কার্ড লঞ্চ করেছিলেন, কিন্তু এবার, পদার্থবিদ্যার AI এবং রোবোটিক্স নতুন নায়ক হয়ে উঠেছে।
ভেরা রুবিন কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম চালু করা হয়েছে, এবং আপনি যত বেশি কিনবেন, তত বেশি সঞ্চয় করবেন।
সংবাদ সম্মেলনের সময়, হুয়াং, যিনি তার কৌতুকপূর্ণ আচরণের জন্য পরিচিত, মঞ্চে একটি 2.5-টন এআই সার্ভার র্যাক নিয়ে আসেন, এইভাবে অনুষ্ঠানের মূল আকর্ষণটি উপস্থাপন করেন: ভেরা রুবিন কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম, যা অন্ধকার পদার্থ আবিষ্কারকারী জ্যোতির্বিদদের নামে নামকরণ করা হয়েছে, যার একমাত্র লক্ষ্য ছিল:
পরবর্তী প্রজন্মের মডেলগুলিকে দ্রুত বাজারে আনার জন্য AI প্রশিক্ষণ ত্বরান্বিত করুন।
সাধারণত, এনভিডিয়ার একটি নিয়ম থাকে যে প্রতিটি প্রজন্মের পণ্য সর্বোচ্চ ১-২টি চিপ পরিবর্তন করবে। কিন্তু এবার, ভেরা রুবিন প্রচলিত রীতি ভেঙে একবারে ৬টি চিপ পুনরায় ডিজাইন করে পূর্ণ উৎপাদনে নিয়ে এসেছেন।
এর কারণ হল, মুরের আইনের ধীরগতির সাথে সাথে, ঐতিহ্যবাহী কর্মক্ষমতা উন্নতির পদ্ধতিগুলি আর AI মডেলগুলির 10-গুণ বার্ষিক বৃদ্ধির হারের সাথে তাল মিলিয়ে চলতে পারে না। অতএব, NVIDIA "চরম সহযোগিতামূলক নকশা" বেছে নিয়েছে – সমস্ত চিপ এবং সমগ্র প্ল্যাটফর্মের সকল স্তরে একযোগে উদ্ভাবন।
এই ৬টি চিপ হল:
১. সত্যিকারের সিপিইউ:
– ৮৮টি কাস্টম NVIDIA অলিম্পাস কোর
– NVIDIA স্পেস মাল্টিথ্রেডিং প্রযুক্তি ব্যবহার করে, যা 176টি থ্রেড সমর্থন করে
– NVLink C2C ব্যান্ডউইথ ১.৮ TB/s
– সিস্টেম মেমোরি ১.৫ টেরাবাইটের (গ্রেসের ৩ গুণ)
– LPDDR5X ব্যান্ডউইথ ১.২ টেরাবাইটের মতো/সেকেন্ড
– ২২৭ বিলিয়ন ট্রানজিস্টর
২. রুবিন জিপিইউ:
– NVFP4 অনুমান ক্ষমতা 50 PFLOPS, যা এর পূর্বসূরী ব্ল্যাকওয়েলের চেয়ে 5 গুণ বেশি।
– এতে ৩৩৬ বিলিয়ন ট্রানজিস্টর রয়েছে, যা ব্ল্যাকওয়েলের চেয়ে ১.৬ গুণ বেশি।
– তৃতীয় প্রজন্মের ট্রান্সফরমার ইঞ্জিন দিয়ে সজ্জিত, এটি ট্রান্সফরমার মডেলের চাহিদা অনুসারে গতিশীলভাবে নির্ভুলতা সামঞ্জস্য করতে পারে।
৩. ConnectX-9 নেটওয়ার্ক অ্যাডাপ্টার:
– ২০০ জি পিএএম৪ সার্ডেসের উপর ভিত্তি করে ৮০০ জিবি/সেকেন্ড ইথারনেট
– প্রোগ্রামেবল RDMA এবং ডেটা পাথ অ্যাক্সিলারেটর
– CNSA এবং FIPS দ্বারা প্রত্যয়িত
– ২৩ বিলিয়ন ট্রানজিস্টর
৪. ব্লুফিল্ড-৪ ডিপিইউ:
– পরবর্তী প্রজন্মের এআই স্টোরেজ প্ল্যাটফর্মের জন্য বিশেষভাবে তৈরি একটি এন্ড-টু-এন্ড ইঞ্জিন।
– স্মার্টএনআইসি এবং স্টোরেজ প্রসেসরের জন্য ৮০০জিবি/সেকেন্ড ডিপিইউ
– ConnectX-9 এর সাথে যুক্ত ৬৪-কোর গ্রেস সিপিইউ
– ১২৬ বিলিয়ন ট্রানজিস্টর
৫. NVLink-6 সুইচ চিপ:
– ১৮টি কম্পিউট নোড সংযুক্ত করে, ৭২টি রুবিন জিপিইউকে একক সত্তা হিসেবে সহযোগিতামূলকভাবে চালানোর জন্য সমর্থন করে।
– NVLink 6 আর্কিটেকচারের অধীনে, প্রতিটি GPU প্রতি সেকেন্ডে 3.6 TB অল-টু-অল কমিউনিকেশন ব্যান্ডউইথ অর্জন করতে পারে।
– 400G SerDes নিয়োগ করে, ইন-নেটওয়ার্ক SHARP কালেক্টিভকে সমর্থন করে, সুইচড নেটওয়ার্কের মধ্যে সমষ্টিগত যোগাযোগ কার্যক্রম সক্ষম করে।
৬. স্পেকট্রাম-৬ অপটিক্যাল ইথারনেট সুইচিং চিপ
– ৫১২টি চ্যানেল, প্রতি চ্যানেলে ২০০ জিবিপিএস, যা উচ্চ-গতির ডেটা ট্রান্সমিশন সক্ষম করে।
– সিলিকন ফোটোনিক্স প্রযুক্তি যা TSMC এর COOP প্রক্রিয়াকে একীভূত করে
– কো-প্যাকেজড অপটিক্স দিয়ে সজ্জিত
– ৩৫২ বিলিয়ন ট্রানজিস্টর
ছয়টি চিপের গভীর একীকরণের মাধ্যমে, ভেরা রুবিন NVL72 সিস্টেম পূর্ববর্তী প্রজন্মের ব্ল্যাকওয়েলের তুলনায় ব্যাপক কর্মক্ষমতা উন্নতি অর্জন করে।
NVFP4 ইনফারেন্স টাস্কে, চিপটি কম্পিউটিং শক্তির চিত্তাকর্ষক 3.6 EFLOPS অর্জন করেছে, যা পূর্ববর্তী প্রজন্মের ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচারের তুলনায় 5 গুণ উন্নতি। NVFP4 প্রশিক্ষণে, এটি 2.5 EFLOPS অর্জন করেছে, যা 3.5 গুণ কর্মক্ষমতা উন্নতির প্রতিনিধিত্ব করে।
স্টোরেজ ক্ষমতার দিক থেকে, NVL72 তে 54TB LPDDR5X মেমোরি রয়েছে, যা এর পূর্বসূরীর তুলনায় তিনগুণ বেশি। HBM (হাই ব্যান্ডউইথ মেমোরি) ক্ষমতা 20.7TB এ পৌঁছেছে, যা 1.5 গুণ বৃদ্ধি পেয়েছে। ব্যান্ডউইথ কর্মক্ষমতার দিক থেকে, HBM4 ব্যান্ডউইথ 1.6 PB/s এ পৌঁছেছে, যা 2.8 গুণ বৃদ্ধি পেয়েছে; স্কেল-আপ ব্যান্ডউইথ 260 TB/s এ পৌঁছেছে, যা 2 গুণ বৃদ্ধি পেয়েছে।
এত বিশাল কর্মক্ষমতা উন্নতি সত্ত্বেও, ট্রানজিস্টরের সংখ্যা মাত্র ১.৭ গুণ বৃদ্ধি পেয়ে ২২০ ট্রিলিয়ন হয়েছে, যা সেমিকন্ডাক্টর উৎপাদন প্রযুক্তির উদ্ভাবনী ক্ষমতা প্রদর্শন করে।
ইঞ্জিনিয়ারিং ডিজাইনের ক্ষেত্রেও, ভেরা রুবিন প্রযুক্তিগত অগ্রগতি এনেছিলেন।
পূর্ববর্তী সুপারকম্পিউটিং নোডগুলিতে ৪৩টি কেবলের প্রয়োজন হত, জোড়া লাগাতে ২ ঘন্টা সময় লাগত এবং ত্রুটির ঝুঁকি থাকত। এখন, ভেরা রুবিন নোডটি ০টি কেবল ব্যবহার করে, মাত্র ৬টি তরল কুলিং লাইন সহ, এবং ৫ মিনিটে জোড়া লাগানো যায়।
আরও চিত্তাকর্ষকভাবে, র্যাকের পিছনের অংশটি প্রায় ৩.২ কিলোমিটার তামার তার দিয়ে আচ্ছাদিত। ৫,০০০ তামার তার NVLink ব্যাকবোন নেটওয়ার্ক গঠন করে, যা ৪০০Gbps ট্রান্সমিশন গতি অর্জন করে। হুয়াংয়ের ভাষায়, "এটির ওজন কয়েকশ পাউন্ড হতে পারে। এই কাজটি করার জন্য আপনাকে একজন দুর্দান্ত শারীরিকভাবে সুস্থ সিইও হতে হবে।"
এআই জগতে, সময়ই অর্থ। একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যান হল যে রুবিনের ১০ ট্রিলিয়ন প্যারামিটার মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য প্যারামিটারের মাত্র ১/৪ সংখ্যার প্রয়োজন হয় এবং একটি টোকেন তৈরির খরচ ব্ল্যাকওয়েলের খরচের প্রায় ১/১০।
তদুপরি, যদিও রুবিন গ্রেস ব্ল্যাকওয়েলের দ্বিগুণ শক্তি ব্যবহার করে, তার কর্মক্ষমতা উন্নতি বিদ্যুৎ খরচ বৃদ্ধির চেয়ে অনেক বেশি, যার সামগ্রিক অনুমান কর্মক্ষমতা উন্নতি ৫ গুণ এবং প্রশিক্ষণ কর্মক্ষমতা উন্নতি ৩.৫ গুণ।
আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, রুবিন ব্ল্যাকওয়েলের তুলনায় থ্রুপুট (প্রতি ওয়াট – প্রতি ডলারে AI টোকেনের সংখ্যা) ১০ গুণ বৃদ্ধি প্রদান করে, যা ৫০ বিলিয়ন ডলারের একটি ডেটা সেন্টারের রাজস্ব সম্ভাবনা দ্বিগুণ করে।
অতীতে AI শিল্পের সবচেয়ে বড় সমস্যা ছিল অপর্যাপ্ত প্রসঙ্গিক মেমোরি। বিশেষ করে, AI কাজ করার সময় একটি "KV Cache" (কী-মান ক্যাশে) তৈরি করে, যা AI এর "কার্যকরী মেমোরি"। সমস্যা হল যে সংলাপগুলি দীর্ঘতর হওয়ার সাথে সাথে মডেলগুলি বড় হওয়ার সাথে সাথে HBM মেমোরি ক্রমশ অপর্যাপ্ত হয়ে উঠছে।
গত বছর, এনভিডিয়া মেমোরি প্রসারিত করার জন্য গ্রেস-ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচার চালু করেছিল, কিন্তু এটি এখনও অপর্যাপ্ত ছিল। ভেরা রুবিনের সমাধানে কেভি ক্যাশে বিশেষভাবে পরিচালনা করার জন্য র্যাকের মধ্যে ব্লুফিল্ড-৪ প্রসেসর স্থাপন করা জড়িত।
প্রতিটি নোডে ৪টি ব্লুফিল্ড-৪ রয়েছে, যার প্রতিটিতে ১৫০ টেরাবাইট কনটেক্সট মেমোরি রয়েছে। জিপিইউতে বরাদ্দ করা হলে, প্রতিটি জিপিইউ অতিরিক্ত ১৬ টেরাবাইট মেমোরি পায়—যদিও জিপিইউর অন্তর্নির্মিত মেমোরি মাত্র ১ টেরাবাইট। গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, ব্যান্ডউইথ ২০০ জিবিপিএসে থাকে, তাই গতির সাথে আপস করা হয় না।
কিন্তু শুধু ক্ষমতাই যথেষ্ট নয়। কয়েক ডজন র্যাক এবং হাজার হাজার জিপিইউ জুড়ে বিতরণ করা "নোট"গুলিকে একটি একক মেমোরি মডিউলের মতো একসাথে কাজ করার জন্য, নেটওয়ার্কটিকে "যথেষ্ট বড়, যথেষ্ট দ্রুত এবং যথেষ্ট স্থিতিশীল" হতে হবে। এখানেই স্পেকট্রাম-এক্সের কথা আসে।
স্পেকট্রাম-এক্স হল NVIDIA-এর বিশ্বের প্রথম এন্ড-টু-এন্ড ইথারনেট নেটওয়ার্কিং প্ল্যাটফর্ম যা "বিশেষভাবে জেনারেটিভ AI-এর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে"। স্পেকট্রাম-এক্স-এর সর্বশেষ প্রজন্ম TSMC-এর COOP প্রক্রিয়া ব্যবহার করে এবং সিলিকন ফোটোনিক্স প্রযুক্তিকে একীভূত করে, যার 512টি চ্যানেল এবং 200Gbps গতি রয়েছে।
হুয়াং হিসাবটা করেই ফেলেছেন: একটি গিগাওয়াট ডেটা সেন্টারের খরচ ৫০ বিলিয়ন ডলার, আর স্পেকট্রাম-এক্স ২৫% থ্রুপুট বৃদ্ধি আনতে পারে, যা ৫ বিলিয়ন ডলার সাশ্রয়ের সমতুল্য। "আপনি বলতে পারেন এই নেটওয়ার্ক সিস্টেমটি কার্যত 'প্রতিভাধর'।"
নিরাপত্তার দিক থেকে, ভেরা রুবিন গোপনীয় কম্পিউটিং সমর্থন করে। ট্রান্সমিশন, স্টোরেজ এবং গণনার পুরো প্রক্রিয়া জুড়ে সমস্ত ডেটা এনক্রিপ্ট করা হয়, যার মধ্যে PCIe চ্যানেল, NVLink এবং CPU-GPU যোগাযোগের মতো সমস্ত বাস অন্তর্ভুক্ত।
ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলি ডেটা ফাঁসের বিষয়ে চিন্তা না করেই আত্মবিশ্বাসের সাথে তাদের মডেলগুলিকে বহিরাগত সিস্টেমে স্থাপন করতে পারে।
ডিপসিক বিশ্বকে চমকে দিয়েছে; ওপেন সোর্স এবং বুদ্ধিমান এজেন্টরা এআই-এর মূলধারা।
মূল অনুষ্ঠানের পর, বক্তৃতার শুরুতে ফিরে আসা যাক। মঞ্চে ওঠার সাথে সাথেই হুয়াং রেনজুন একটি চমকপ্রদ পরিসংখ্যান তুলে ধরেন: গত দশকে বিনিয়োগ করা প্রায় ১০ ট্রিলিয়ন ডলারের কম্পিউটিং সম্পদ সম্পূর্ণরূপে আধুনিকীকরণ করা হচ্ছে।
কিন্তু এটি কেবল একটি হার্ডওয়্যার আপগ্রেড নয়; এটি সফ্টওয়্যার প্যারাডাইমে আরও একটি পরিবর্তন। তিনি বিশেষভাবে এজেন্টিক ইন্টেলিজেন্ট মডেলগুলির কথা উল্লেখ করেছেন এবং কার্সার নামকরণ করেছেন, যা এনভিডিয়ার অভ্যন্তরীণ প্রোগ্রামগুলির পদ্ধতিকে সম্পূর্ণরূপে বদলে দিয়েছে।
ওপেন-সোর্স কমিউনিটির প্রতি তার উচ্চ প্রশংসাই পরিবেশকে সত্যিই উজ্জীবিত করেছিল। হুয়াং রেনক্সুন স্পষ্টভাবে বলেছিলেন যে গত বছর ডিপসিক ভি১-এর অগ্রগতি বিশ্বকে অবাক করে দিয়েছিল; প্রথম ওপেন-সোর্স ইনফারেন্স সিস্টেম হিসেবে, এটি সরাসরি সমগ্র শিল্প জুড়ে উন্নয়নের এক ঢেউ তুলেছিল। পিপিটি-তে, পরিচিত চীনা ডেভেলপার কিমি কে২ এবং ডিপসিক ভি৩.২ যথাক্রমে প্রথম এবং দ্বিতীয় ওপেন-সোর্স প্রকল্প হিসেবে তালিকাভুক্ত হয়েছিল।
হুয়াং বিশ্বাস করেন যে যদিও ওপেন-সোর্স মডেলগুলি বর্তমানে সবচেয়ে উন্নত মডেলগুলির থেকে প্রায় ছয় মাস পিছিয়ে থাকতে পারে, তবুও প্রতি ছয় মাসে একটি নতুন মডেল আবির্ভূত হবে।
পুনরাবৃত্তির এই দ্রুত গতি এমন একটি বিষয় যা স্টার্টআপ, জায়ান্ট এবং গবেষকরা সকলেই এনভিডিয়া সহ তাড়াহুড়ো করতে আগ্রহী।
তাই এবার তারা কেবল বেলচা বিক্রি করে গ্রাফিক্স কার্ড প্রচার করেনি; এনভিডিয়া বহু বিলিয়ন ডলারের ডিজিএক্স ক্লাউড সুপার কম্পিউটার তৈরি করেছে এবং লা প্রোটিনা (প্রোটিন সংশ্লেষণ) এবং ওপেনফোল্ড 3 এর মতো অত্যাধুনিক মডেল তৈরি করেছে।
▲ NVIDIA-এর ওপেন-সোর্স মডেল ইকোসিস্টেম বায়োমেডিসিন, ফিজিক্যাল এআই, ইন্টেলিজেন্ট এজেন্ট মডেল, রোবোটিক্স এবং অটোনোমাস ড্রাইভিং সহ অন্যান্য বিষয়গুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে।
NVIDIA-এর নেমোট্রন মডেল পরিবারের একাধিক ওপেন-সোর্স মডেলও উপস্থাপনার একটি আকর্ষণ ছিল। এর মধ্যে রয়েছে ওপেন-সোর্স মডেল যা স্পিচ, মাল্টিমোডাল, রিট্রিভাল জেনারেশন এনহ্যান্সমেন্ট এবং সিকিউরিটি সহ অন্যান্য বিষয়গুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। হুয়াং রেনক্সুন আরও উল্লেখ করেছেন যে নেমোট্রন ওপেন-সোর্স মডেলগুলি একাধিক বেঞ্চমার্ক তালিকায় দুর্দান্তভাবে কাজ করে এবং বিপুল সংখ্যক উদ্যোগ এটি গ্রহণ করছে।
পদার্থবিদ্যার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কী? একযোগে কয়েক ডজন মডেল প্রকাশিত হয়েছে।
যদি বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি "ডিজিটাল জগতের" সমস্যাগুলি সমাধান করে থাকে, তাহলে এনভিডিয়ার পরবর্তী উচ্চাকাঙ্ক্ষা স্পষ্টতই "ভৌত জগত" জয় করা। জেনসেন হুয়াং উল্লেখ করেছেন যে পদার্থবিদ্যার নিয়মগুলি বুঝতে এবং বাস্তবে টিকে থাকার জন্য AI-এর জন্য ডেটা অত্যন্ত দুর্লভ।
ওপেন-সোর্স ইন্টেলিজেন্ট এজেন্ট মডেল নেমোট্রন ছাড়াও, তিনি ভৌত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) তৈরির জন্য "তিনটি কম্পিউটারের" একটি মূল স্থাপত্য প্রস্তাব করেছিলেন।
- প্রশিক্ষণ কম্পিউটার, যা আমরা বিভিন্ন প্রশিক্ষণ-গ্রেড গ্রাফিক্স কার্ড দিয়ে তৈরি কম্পিউটার হিসাবে জানি, যেমন ছবিতে উল্লিখিত GB300 আর্কিটেকচার।
- ইনফারেন্স কম্পিউটার, "মস্তিষ্ক" যা একটি রোবট বা গাড়ির প্রান্তে চলে, রিয়েল-টাইম সম্পাদনের জন্য দায়ী।
- অমনিভার্স এবং কসমস সহ সিমুলেশন কম্পিউটারগুলি এআই-এর জন্য একটি ভার্চুয়াল প্রশিক্ষণ পরিবেশ প্রদান করে, যা এটিকে একটি সিমুলেশনে শারীরিক প্রতিক্রিয়া শেখার সুযোগ দেয়।
▲ কসমস সিস্টেম প্রচুর পরিমাণে ভৌত জগতের AI প্রশিক্ষণ পরিবেশ তৈরি করতে পারে।
এই স্থাপত্যের উপর ভিত্তি করে, জেনসেন হুয়াং আনুষ্ঠানিকভাবে আলপামায়ো প্রকাশ করেন, যা দর্শকদের অবাক করে এবং চিন্তাভাবনা এবং যুক্তি ক্ষমতা সম্পন্ন বিশ্বের প্রথম স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং মডেল হয়ে ওঠে।
ঐতিহ্যবাহী স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং সিস্টেমের বিপরীতে, আলপামায়ো একটি সম্পূর্ণ প্রশিক্ষিত সিস্টেম। এর সাফল্য স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের "লম্বা লেজের সমস্যা" সমাধানের মধ্যে নিহিত। জটিল রাস্তার পরিস্থিতির মুখোমুখি হয়ে, আলপামায়ো আর কঠোরভাবে কোড কার্যকর করে না, বরং একজন মানুষের চালকের মতো যুক্তিসঙ্গতভাবে কাজ করতে পারে।
"এটি আপনাকে বলে দেয় যে পরবর্তীতে কী করতে হবে এবং কেন এটি এই সিদ্ধান্ত নেয়।" প্রদর্শনীতে, গাড়িটি অসাধারণভাবে স্বাভাবিকভাবে চলেছিল, অত্যন্ত জটিল পরিস্থিতিগুলিকে মৌলিক সাধারণ জ্ঞানে ভেঙে ফেলেছিল।
প্রদর্শনের বাইরে, এই সমস্ত কিছুই কেবল তাত্ত্বিক নয়। জেনসেন হুয়াং ঘোষণা করেছেন যে আলপামায়ো প্রযুক্তি স্ট্যাক সহ সজ্জিত মার্সিডিজ-বেঞ্জ সিএলএ আনুষ্ঠানিকভাবে এই বছরের প্রথম প্রান্তিকে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে চালু হবে, তারপরে ইউরোপীয় এবং এশিয়ান বাজারে এটি চালু হবে।
NVIDIA-এর অনন্য "ডুয়াল সেফটি স্ট্যাক" ডিজাইনের জন্য NCAP এই গাড়িটিকে বিশ্বের সবচেয়ে নিরাপদ হিসেবে স্বীকৃতি দিয়েছে। যখন এন্ড-টু-এন্ড AI মডেলটি রাস্তার অবস্থার উপর আস্থার অভাব বোধ করে, তখন সিস্টেমটি তাৎক্ষণিকভাবে একটি ঐতিহ্যবাহী, আরও নির্ভরযোগ্য সুরক্ষা সুরক্ষা মোডে ফিরে যায় যাতে পরম নিরাপত্তা নিশ্চিত করা যায়।
সংবাদ সম্মেলনে, হুয়াং বিশেষভাবে এনভিডিয়ার রোবোটিক্স কৌশলও প্রদর্শন করেন।
▲নয়টি শীর্ষ AI এবং সম্পর্কিত হার্ডওয়্যার নির্মাতাদের মধ্যে প্রতিযোগিতা, যাদের সকলেই তাদের পণ্য লাইন প্রসারিত করছে, বিশেষ করে রোবোটিক্স বাজারের একটি অংশের জন্য প্রতিযোগিতা করছে। হাইলাইট করা সেলগুলি গত বছর থেকে চালু হওয়া নতুন পণ্যগুলির প্রতিনিধিত্ব করে।
সমস্ত রোবট জেটসন মিনি কম্পিউটার দিয়ে সজ্জিত থাকবে এবং অমনিভার্স প্ল্যাটফর্মের আইজ্যাক সিমুলেটরে প্রশিক্ষিত হবে। এনভিআইডিআইএ এই প্রযুক্তিটি সিনোপসিস, ক্যাডেন্স এবং সিমেন্সের মতো শিল্প ব্যবস্থায়ও একীভূত করছে।
▲ জেনসেন হুয়াং বোস্টন ডায়নামিক্স এবং অ্যাজিলিটি সহ কোম্পানিগুলির মানবিক রোবট এবং চতুষ্পদ রোবটগুলিকে "মঞ্চে আসার" জন্য আমন্ত্রণ জানিয়েছিলেন। তিনি জোর দিয়েছিলেন যে বৃহত্তম রোবট আসলে কারখানা নিজেই।
একেবারে শুরু থেকে, NVIDIA-এর দৃষ্টিভঙ্গি হল ভবিষ্যতের চিপ ডিজাইন, সিস্টেম ডিজাইন এবং ফ্যাক্টরি সিমুলেশন সবকিছুই NVIDIA-এর ফিজিক্যাল এআই দ্বারা ত্বরান্বিত হবে। লঞ্চ ইভেন্টে, ডিজনি রোবটগুলি আবারও একটি চমকপ্রদ উপস্থিতি দেখিয়েছিল, যা জেনসেন হুয়াংকে এই আরাধ্য রোবটগুলি সম্পর্কে মজা করে মন্তব্য করতে প্ররোচিত করেছিল:
"আপনার কম্পিউটারে নকশা করা হবে, কম্পিউটারে তৈরি করা হবে, এমনকি মহাকর্ষের মুখোমুখি হওয়ার আগে কম্পিউটারে পরীক্ষা ও যাচাই করা হবে।"
যদি আপনাকে না বলা হয় যে এটি হুয়াং রেনক্সুন, তাহলে আপনি পুরো মূল বক্তৃতাটিকে কোনও মডেল প্রস্তুতকারকের পণ্য লঞ্চ ইভেন্ট ভেবে ভুল করতে পারেন।
আজকের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বাবল তত্ত্বের ব্যাপক পরিবেশে, মুরের আইনের ধীরগতির পাশাপাশি, জেনসেন হুয়াংকে দেখাতে হবে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রতি সকলের আস্থা বাড়াতে আসলে কী করতে পারে।
কম্পিউটিং শক্তির তৃষ্ণা মেটাতে নতুন এআই সুপারকম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম ভেরা রুবিনের শক্তিশালী কর্মক্ষমতা প্রদর্শনের পাশাপাশি, তিনি অ্যাপ্লিকেশন এবং সফ্টওয়্যারে আগের চেয়ে আরও বেশি প্রচেষ্টা করেছেন, এআই যে স্বজ্ঞাত পরিবর্তনগুলি আনবে তা আমাদের দেখানোর চেষ্টা করছেন।
তদুপরি, হুয়াং রেনক্সুন যেমন বলেছিলেন, অতীতে তারা ভার্চুয়াল জগতের জন্য চিপ তৈরি করেছিল, এবং এখন তারা ব্যক্তিগতভাবেও সেগুলি প্রদর্শন করছে, স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং এবং হিউম্যানয়েড রোবট দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা ভৌত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর তাদের মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করছে এবং বাস্তব ভৌত জগতে প্রবেশ করছে যেখানে শিল্প প্রতিযোগিতা আরও তীব্র।
সর্বোপরি, যুদ্ধ শুরু হলেই অস্ত্র বিক্রি অব্যাহত থাকতে পারে।
মো চংইউ, ঝাং জিহাও এবং ইয়াও টং দ্বারা
#iFanr-এর অফিসিয়াল WeChat অ্যাকাউন্ট অনুসরণ করতে আপনাকে স্বাগতম: iFanr (WeChat ID: ifanr), যেখানে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আরও উত্তেজনাপূর্ণ কন্টেন্ট আপনার কাছে উপস্থাপন করা হবে।