Jensen Huang destaca as inevitáveis ​​limitações da tecnologia de semicondutores

Jensen Huang , mais conhecido como CEO da NVIDIA , e sua esposa recentemente doaram US$ 50 milhões para a Oregon State University . Este montante destina-se a financiar um complexo inovador, que inclui o supercomputador NVIDIA. Quando perguntado sobre isso no protocolo , Jensen expôs suas visões sobre o futuro e como a tecnologia deixaria de avançar sem a ajuda da inteligência artificial .

Doação de US$ 50 milhões

$ 50 milhões não é uma quantia que pode ser facilmente aceita. Aos olhos de Jensen, a IA é como uma máquina do tempo. Cargas de trabalho que levavam dias para serem concluídas agora mostram resultados em horas. A previsão do tempo é um excelente exemplo de como a IA pode ajudar a prever o futuro. Nossa inteligência é incrível, embora inferior à IA moderna. Os cientistas precisam dessa tecnologia mais do que qualquer um de nós. Um exemplo é o departamento médico. Com doenças como o câncer em ascensão, o mundo como um todo se beneficiará se a IA for introduzida em áreas tão importantes. Infelizmente, a maioria das universidades não tem orçamento suficiente para financiar tais projetos. É aqui que entra em foco a doação do Jensen e da sua esposa.

“[Precisamos] colocar essa tecnologia nas mãos dos cientistas para que possam aplicá-la aos problemas mais importantes e urgentes”.

~Jensen Huang para o protocolo

Este argumento não está limitado a vários campos. A física requer uma correlação entre a relatividade e a teoria quântica. A ciência da computação precisará de uma mudança fundamental na forma como projetamos nosso silício se quisermos acompanhar as crescentes demandas de processamento. O mundo da astronomia exige que revolucionemos a ótica e as técnicas de imagem para capturar objetos que estão a milhões de anos-luz de distância. Em suma, foram esses saltos tecnológicos que levaram a humanidade ao progresso.

“Ciência básica e a razão [da nossa doação] é que as pessoas veem um futuro diferente”

~Jensen Huang via protocolo

Fim da Lei de Moore?

Jensen diz que a indústria de semicondutores está no limite. Há um limite físico para o quanto podemos encolher os transistores. Escalar além do tamanho de um átomo é um processo tedioso, dado o tunelamento quântico. Isso se deve à postura original de Jensen em capacitar cientistas. Se tivermos acesso a um hardware suficientemente poderoso, modelar o interior de um microprocessador moderno não é uma tarefa difícil.

Aumentar a eficiência do chip também faz parte do futuro roteiro da NVIDIA. O protocolo destaca que os data centers já consomem uma quantidade significativa de energia elétrica no mundo. Além disso, a lei de Moore está se aproximando de seu limite, no entanto, empresas como a Intel estão fazendo o possível para mantê-la. Em termos de definição, a lei de Moore exige apenas o aumento do número de transistores. No entanto, se adicionarmos desempenho à equação, a lei de Moore ainda pode ser válida se usarmos tecnologias de empilhamento ( AMD V-Cache ), adaptadores menores (< 3nm) e inteligência artificial (DLSS) .

Poderíamos enterrar nossas cabeças na areia, mas temos que encarar o fato de que temos que fazer outra coisa.”

~Jensen Huang via protocolo

Conclusão

Jensen tem trabalhado dia e noite para expandir as ofertas de IA da NVIDIA. Até as GPUs de desktop receberam o mesmo tratamento com a adição do Deep Learning Super Sampling (DLSS). Isso mostra que a inteligência artificial é uma parte importante da estratégia de negócios da NVIDIA.

(Todos os créditos vão para o protocolo para nos fornecer as informações necessárias)