NVIDIA, Jensen Huang è tra le 100 persone più influenti al mondo secondo TIME

NVIDIA, Jensen Huang è tra le 100 persone più influenti al mondo secondo TIME

Il CEO di NVIDIA strappa un nuovo riconoscimento per aver reso l'azienda statunitense, un tempo semplicemente votata al gaming, una forza trainante di quella rivoluzione industriale chiamata intelligenza artificiale.

di pubblicata il , alle 08:40 nel canale Schede Video
NVIDIA
 

Il CEO di NVIDIA Jensen Huang è tra le 100 persone più influenti del 2021 secondo il TIME. Un nuovo riconoscimento per l'amministratore delegato e cofondatore dell'azienda statunitense dopo il Robert N. Noyce Award 2021. Huang è in buona compagnia nella sezione "Innovatori", insieme a Elon Musk (SpaceX, Tesla) e Vitalik Buterin (Ethereum), mentre il CEO di Apple Tim Cook è stato inserito tra i "Titani".

In un articolo che accompagna la copertina, il fondatore di DeepLearning.AI e cofondatore di Coursera Andrew Ng spiega perché Huang si è meritato un tale riconoscimento. "L'intelligenza artificiale sta trasformando il nostro mondo. Il software che consente ai computer di fare cose che un tempo richiedevano la percezione e il giudizio umani dipende in gran parte dall'hardware reso possibile da Jensen Huang".

"Nel 2003, tra un grande scetticismo, Huang ha diretto NVIDIA ad adattare i chip progettati per visualizzare la grafica sugli schermi dei computer, noti come graphics processing unit o GPU, ad eseguire altre attività di calcolo più generiche".

"I progressi ottenuti - e i chip potenti - hanno gettato le basi per ospitare reti neurali sempre più grandi, i programmi alla base di gran parte dell'intelligenza artificiale di oggi. Nel processo, ha contribuito a consentire una rivoluzione che consente ai telefoni di rispondere alle domande ad alta voce, alle fattorie di estirpare le erbacce ma non i raccolti, ai medici di prevedere le proprietà di nuovi farmaci, e altre meraviglie sono in arrivo".

Andrew Ng afferma che "la scommessa di Huang è stata ampiamente ripagata perché è tra i CEO tecnicamente più esperti del mondo. È anche un amministratore compassionevole verso i suoi dipendenti e un generoso sostenitore dell'istruzione nel campo scientifico e tecnologico. Con le tecnologie di IA ancora emergenti che creano un'insaziabile fame di potenza di calcolo, il team di Huang è ben posizionato per continuare a guidare i progressi tecnologici per i decenni a venire".

Ed è proprio quella decisione lungimirante di vedere oltre le semplici GPU come strumento per la grafica che oggi consente a NVIDIA di porsi al vertice di una rivoluzione industriale senza precedenti. In diverse interviste, ma se volete potete approfondire in questo articolo dedicato proprio alla figura di Huang, il CEO disse che la scelta di aprire le GPU al calcolo generico fu un passaggio complicato e rischioso, difficile da far digerire sia internamente che al mercato, ma senza il quale oggi Nvidia forse non sarebbe qui.

Huang non ha solo espanso la portata di NVIDIA rendendola un competitor agguerritissimo di colossi più grandi e radicati, ma al tempo stesso è riuscito a preservare il suo primo amore, il mercato del gaming, oggi nuovamente in fortissima espansione e pilastro fondamentale, seppur parallelo a un settore enterprise una volta assente, nella crescita dell'azienda.

16 Commenti
Gli autori dei commenti, e non la redazione, sono responsabili dei contenuti da loro inseriti - info
nickname8816 Settembre 2021, 09:21 #1
E' solo uno sporco ladraccio, che ruba alla fascia di utenza a cui le sue soluzioni sono principalmente ( e unicamente ) indirizzate per vendere in separata sede alle mining farms.

Pensasse piuttosto a raddoppiare gli slots di produzione sul nodo 5nm piuttosto e/o faccia cominciare la produzione di massa delle prossime VGA prima del 2022.
pengfei16 Settembre 2021, 09:44 #2
Originariamente inviato da: nickname88
E' solo uno sporco ladraccio, che ruba alla fascia di utenza a cui le sue soluzioni sono principalmente ( e unicamente ) indirizzate per vendere in separata sede alle mining farms.

Pensasse piuttosto a raddoppiare gli slots di produzione sul nodo 5nm piuttosto e/o faccia cominciare la produzione di massa delle prossime VGA prima del 2022.


Magari chi le usa per il machine learning pensa la stessa cosa su chi le prende per i giochini tempo fa un insider mi raccontava che pure a stanford quando c'era carenza e le vendite erano contingentate dovevano essere gli studenti a procurarle, perchè non c'era modo di acquistarle in blocco
nickname8816 Settembre 2021, 09:49 #3
Originariamente inviato da: pengfei
Magari chi le usa per il machine learning pensa la stessa cosa su chi le prende per i giochini tempo fa un insider mi raccontava che pure a stanford quando c'era carenza e le vendite erano contingentate dovevano essere gli studenti a procurarle, perchè non c'era modo di acquistarle in blocco

Tratto da wikipedia :

GeForce è il marchio adottato dalla NVIDIA Corporation per le proprie serie di GPU, largamente usate nella produzione di schede video per PC. [B]Queste serie sono specializzate nei [COLOR="Red"]videogiochi [/COLOR]e nelle applicazioni multimediali, e quindi specifiche per un uso [COLOR="Red"]casalingo[/COLOR]. [/B]


Degli studenti di Stanford e del machine learning non me ne frega una beneamata cippa e ancora meno di quello che pensano. GEFORCE è la linea per i videogiocatori ! ( vediamo se lo capisci o se è troppo difficile )

Gli altri possono anche pensare quello che vogliono, ma se si chiama GeForce non nasce per loro.
pengfei16 Settembre 2021, 10:12 #4
Originariamente inviato da: nickname88
Tratto da wikipedia :



Degli studenti di Stanford e del machine learning non me ne frega una beneamata cippa e ancora meno di quello che pensano. GEFORCE è la linea per i videogiocatori ! ( vediamo se lo capisci o se è troppo difficile )

Gli altri possono anche pensare quello che vogliono, ma se si chiama GeForce non nasce per loro.


Le librerie per il machine learning sono disponibili pure sulle GeForce e le pagano come le paghi tu, così come per il mining (almeno quelle non limitate via driver), non è che se esce un nuovo SUV ti mettono in coda agli ordini se dichiari che in realtà ti serve solo per girare in città e non fai fuori strada, aspetti il tuo turno, paghi e poi ci fai quello che ti pare
nickname8816 Settembre 2021, 10:28 #5
Originariamente inviato da: pengfei
Le librerie per il machine learning sono disponibili pure sulle GeForce e le pagano come le paghi tu, così come per il mining

Ma chissenefrega !

Se è per questo in passato si comperavano le geforce per poi flashargli su il bios delle Quadro e quindi ? Non voleva mica dire che le GeForce erano analoghe o dovessero esserlo alle Quadro.
Che discorsi sono ?

non è che se esce un nuovo SUV ti mettono in coda agli ordini se dichiari che in realtà ti serve solo per girare in città e non fai fuori strada, aspetti il tuo turno, paghi e poi ci fai quello che ti pare
Se esce il nuovo SUV puoi farci quello che vuoi a patto che le condizioni di vendita siano aperte e uguali a tutti.

Invece Nvidia vende le sue schede ai miners in separata sede e con possibilità di preorder, senza che il videogiocatore possa competere per l'acquisto. In pratica è una discriminazione e per giunta alla fascia di riferimento.
CrapaDiLegno16 Settembre 2021, 10:31 #6
Originariamente inviato da: nickname88
Tratto da wikipedia :

GeForce è il marchio adottato dalla NVIDIA Corporation per le proprie serie di GPU, largamente usate nella produzione di schede video per PC. Queste serie sono specializzate nei videogiochi e nelle applicazioni multimediali, e quindi specifiche per un uso casalingo.


Degli studenti di Stanford e del machine learning non me ne frega una beneamata cippa e ancora meno di quello che pensano. GEFORCE è la linea per i videogiocatori ! ( vediamo se lo capisci o se è troppo difficile )

Gli altri possono anche pensare quello che vogliono, ma se si chiama GeForce non nasce per loro.


A parte la presunzione di dire "non me ne frega una beneamata cippa" e "Gli altri possono anche pensare quello che vogliono, ma se si chiama GeForce non nasce per loro" perché c'è una frase in Wikipedia che descrive cosa è (stata) la linea GeForce, ma secondo il tuo "altissimo" livello culturale, la strategia di produzione e vendita di una azienda si deve basare su una definizione in Wikipedia il cui non rispetto ti mette in carica di scrivere tutte queste baggianate?
Quanti anni hai che non pensi ad altro che alla tua misera GPU mentre il mondo si sta evolvendo verso robe molto più complesse e importanti? E che il suddetto giornale ti illustra?
Troppo difficile capire l'argomento?

Le GeForce si usano da anni anche per fare altro che generare pixel in movimento. Sono capaci di GPGPU e per tale motivo possono essere usate ANCHE per svolgere calcoli di tipo General Purpose (sai, quel GP che precede GPU).
Se non hai capito questa cosa, non la conoscevi o non sei in grado di comprenderla per limitatezza tua, non stare a trovare delle frasi in Wikipedia che cercano di dare ragione a una visione ristretta della realtà che non comprendi appieno.
Gyammy8516 Settembre 2021, 10:37 #7
Originariamente inviato da: pengfei
Magari chi le usa per il machine learning pensa la stessa cosa su chi le prende per i giochini tempo fa un insider mi raccontava che pure a stanford quando c'era carenza e le vendite erano contingentate dovevano essere gli studenti a procurarle, perchè non c'era modo di acquistarle in blocco


Si ma non raccontiamoci favole, i soldi e il successo li ha fatti influenzando il mercato gaming e vendendo la roba gaming negli ultimi dieci anni, ma ci ricordiamo pascal vs vega che appena si parlava di teraflops partivano le risate, "eh ma a noi il numeretto non interessa vogliamo gli fps"? sta storia dell'ia è molto più recente delle "gpu gaming che possono fare altro", non è stato lui sicuro a pensarci per primo dato che per molte gen le geforce in calcolo erano scarse rispetto alle radeon
nickname8816 Settembre 2021, 10:49 #8
Originariamente inviato da: CrapaDiLegno

Non ti piace wikipedia ?

Benissimo, allora vai sul sito Nvidia e vedrai che le GeForce sono sotto la sezione "GIOCHI E INTRATTENIMENTO" e non sotto mining & Machine learning.

Le GeForce si usano da anni anche per fare altro che generare pixel in movimento. Sono capaci di GPGPU e per tale motivo possono essere usate ANCHE per svolgere calcoli di tipo General Purpose (sai, quel GP che precede GPU).
Se non hai capito questa cosa, non la conoscevi o non sei in grado di comprenderla per limitatezza tua, non stare a trovare delle frasi in Wikipedia che cercano di dare ragione a una visione ristretta della realtà che non comprendi appieno.
Anche le automobili o le moto possono essere usate come generatori, prendi una Ferrari a trazione posteriore solleva da terra l'asse posteriore e collegare una cinghia ad una o entrambe le ruote e piazzare un sasso sul pedale dell'acceleratore.

Da quì a dire però che le Ferrari siano realizzate per questo ce ne passa, a meno che non vi sia uno scarso QI.
CrapaDiLegno16 Settembre 2021, 10:54 #9
Originariamente inviato da: Gyammy85
Si ma non raccontiamoci favole, i soldi e il successo li ha fatti influenzando il mercato gaming e vendendo la roba gaming negli ultimi dieci anni, ma ci ricordiamo pascal vs vega che appena si parlava di teraflops partivano le risate, "eh ma a noi il numeretto non interessa vogliamo gli fps"? sta storia dell'ia è molto più recente delle "gpu gaming che possono fare altro", non è stato lui sicuro a pensarci per primo dato che per molte gen le geforce in calcolo erano scarse rispetto alle radeon


Ma di che parli?
Parli dei numeri scritti sulla carta o delle prestazioni reali?
Perché le GeForce non solo non hanno mai avuto nulla da invidiare alle Radeon, ma sono anche state dotate (diversamente dalle Radeon) del supporto per poterci fare altro oltre che i "giochini".
manco le versioni professionali delle schede AMD hanno avuto questo privilegio, figuriamoci le schedine nate e vendute sottocosto per far girare i "giochini".
Quindi a parte gli inutili bench con le Radeon non potevi fare molto di più, mentre le GeForce hanno avuto un uso molto più diffuso nel mercato e oggi se ne vedono i risultati con decine di programmi ottimizzati per queste schede.
E GPGPU a parte, nato con il G80 e CUDA nel 2006 mentre AMD ancora cercava di far funzionare la VLIW ereditata da ATI, il DL e l'AI (soggetto di questa news) è un discorso completamente a parte in cui AMD non ha ancora capito l'importanza dopo 4 anni che Jensen ci ha investito pesantemente, con i risultati che vediamo (se vuoi vederli, se punti gli occhi solo sulla tua scrivania inutile parlare).

Però puoi continuare a cercare di elogiare AMD in qualche altro modo, vedrai che ti sentirai meglio nonostante qui si parli di "rivoluzione " e "capacità di prevedere il futuro", roba che AMD in questo campo ha ancora gli occhi chiusi.
CrapaDiLegno16 Settembre 2021, 10:59 #10
Originariamente inviato da: nickname88
Non ti piace wikipedia ?

Benissimo, allora vai sul sito Nvidia e vedrai che le GeForce sono sotto la sezione "GIOCHI E INTRATTENIMENTO" e non sotto mining & Machine learning.

Anche le automobili o le moto possono essere usate come generatori, prendi una Ferrari a trazione posteriore solleva da terra l'asse posteriore e collegare una cinghia ad una o entrambe le ruote e piazzare un sasso sul pedale dell'acceleratore.

Da quì a dire però che le Ferrari siano realizzate per questo ce ne passa, a meno che non vi sia uno scarso QI.


Ti è sfuggito che i motori per fare raytracing in campo professionale sono ottimizzati ANCHE per le GeForce.
Sarà per questo che le vecchie Titan andavano a ruba.

Però puoi continuare anche tu a cercare definizioni e appellativi nei vari siti ignorando quello che è la realtà dei fatti mostrando le capacità cognitive di una ameba.
Te lo dico per l'ultima volta: le GeForce hanno cominciato a fare GPGPU nel lontano 2006 e sono sempre andate migliorando aumentando i campi di applicazione. E non è un caso che esistano le librerie CUDA anche per le GeForce e non solo per le Quadro/Tesla.

Devi effettuare il login per poter commentare
Se non sei ancora registrato, puoi farlo attraverso questo form.
Se sei già registrato e loggato nel sito, puoi inserire il tuo commento.
Si tenga presente quanto letto nel regolamento, nel rispetto del "quieto vivere".

La discussione è consultabile anche qui, sul forum.
 
^