Снимки сохраняются в формате OpenEXR с поддержкой расширенного динамического диапазона. Режим Super Resolution позволяет с помощью ИИ масштабировать изображения до разрешения 63360×35640 без сглаживания[64]. В августе 2018 года с выходом новых графических процессоров с аппаратной поддержкой трассировки лучей компания представила Ansel RTX, который рассчитывает в 30 раз большее число лучей света, чем движок игры в реальном времени и позволяет получать фотореалистичное изображение[65][66].

о компании Nvidia

На пике пузыря Cisco была самой дорогой компанией США с капитализацией 560 млрд долларов. Но, по состоянию на середину июня 2024 года, капитализация Cisco составляет всего 185 млрд, и выше пиковых уровней 2000 года акции больше ни разу не поднимались. Одновременно компания постепенно расширяет линейку своих устройств, обращаясь к перспективным отраслям рынка.

Успех RIVA 128 и RIVA TNT утвердил Nvidia как одного из ключевых игроков рынка ускорителей графики (на конец 1997 года её доля рынка оценивалась в 24 %). RIVA TNT в 1998 году получила награду «Выбор редакции» издания PC Magazine, сама фирма в 1997 и 1998 годах стала https://boriscooper.org/ «Наиболее уважаемой полупроводниковой фаблесс-компанией» по оценке Ассоциации полупроводниковых фаблесс-компаний (Fabless Semiconductor Association)[12][14][16][17]. Намного более успешной оказалась система-на-чипе Tegra 2, представленная в 2011 года[126].

Принципиального прорыва в вычислительной мощности компания достигла в июне 2018 года в компьютере Jetson Xavier, основанном на следующем поколении чипов Tegra. Система с производительностью 30 терафлопс при энергопотреблении втрое меньше, чем у лампы накаливания, была представлена как первый в мире компьютер для интеллектуальных роботов. На плате Jetson Xavier разместились 8-ядерный процессор ARM для выполнения общих вычислений, графический процессор с тензорными ядрами, предназначенный для задач, связанных с глубоким обучением, и специализированные блоки для обработки видео[171]. Jetson Xavier был представлен в составе платформы Isaac, также включающей набор API и инструментов разработки для подключения к 3D-камерам и датчикам Isaac SDK, библиотеку ускорителей ИИ Isaac IMX и виртуальную среду для обучения и тестирования ИИ Isaac Sim[172][173].

Главные Изобретения Nvidia

В последующие годы компания стала пионером в области графических процессоров (GPU), предлагая технологии многоядерной и параллельной обработки вычислений, которых не было в обычных процессорах. Корпорация фокусируется на графических процессорах, но производит и другие устройства. Она выпустила уже несколько поколений линеек графических процессоров и ускорителей вычислений для корпоративных клиентов на разной архитектуре, последней из которых стала Blackwell. Именно унифицированная архитектура, созданная Nvidia, позволяет применять GPU не только для создания графики, но и для решения других задач, связанных с вычислениями, например, в науке. Основной источник доходов компании — направление графических процессоров, которое в совокупности принесло в 2018 г.

о компании Nvidia

(рост на 40 % в сравнении с 2017 годом), включая 1,93 миллиарда доходов от решений для ЦОД (Tesla, Grid, DGX, рост на 133 % в сравнении с 2017) и 934 миллиона долларов, которые принесло направление профессиональной визуализации (рост 12 % в сравнении с 2017). По итогам 2018 финансового года выручка компании составила 9,714 миллиарда долларов, операционная прибыль — three,21 млрд, чистая прибыль — three,047 млрд долл.; в сравнении с 2017 финансовым годом выручка выросла на forty one %, операционная прибыль — на sixty six %, чистая прибыль — на 83 %. Решения на базе систем на чипе Tegra принесли компании 1,53 миллиарда (на 86 % больше, чем годом ранее), в которых 558 миллионов составили доходы от установки информационно-развлекательных систем для автомобилей, бортовых компьютеров Drive PX и разработки для самоуправляемых автомобилей[26]. В 1999 году выпущен графический ускоритель RIVA TNT2 (NV5) — усовершенствованная версия RIVA TNT, с которым компания вплотную подступила к позициям 3dfx, удерживавшей высокое положение на рынке благодаря популярности Glide API у разработчиков игр. Но более значимым релизом года стал GeForce 256 — первый графический процессор, который благодаря интегрированному блоку трансформации и освещения геометрии[англ.] обеспечил значительный скачок производительности в системах со слабыми центральными процессорами[19]. Параллельно компания инициировала патентное разбирательство в отношении компании S3 Graphics о нарушении ряда патентов, которое разрешилось соглашением о кросс-лицензировании патентных портфолио и переходом 50 инженеров из S3 в Nvidia.

Решаем Самые Сложные Задачи В Мире

В 2015 году компания выпустила обновлённую модель с исправленными «детскими болезнями» под индексом K1, которая при идентичной предшественнику конфигурации имела значительно меньшую цену в розничной продаже[162][163]. По итогам 2018 года Tesla были самыми популярными ускорителями в области высокопроизводительных вычислений и использовались в 127 суперкомпьютерах, входящих в Top500 — рейтинг самых мощных устройств этого класса[84]. Для сравнения, в рейтинге 2015 года присутствовало 66 устройств, использовавших ускорители Tesla, 26 устройств с Intel Xeon Phi на базе процессоров общего назначения и 3 суперкомпьютера с AMD FirePro[85].

В мае 1995 года Nvidia представила свою первую разработку — мультимедийную карту NV1, которая объединила на одной PCI-плате блок обработки 2D-графики, ускоритель 3D-графики, звуковую карту и порт для игрового контроллера, совместимого с приставкой Sega Saturn. Компании сотрудничали, и в рамках договорённостей с американским подразделением Sega часть игр для Saturn была портирована на ПК для запуска на NV1. Компания была вынуждена сократить половину сотрудников, а впоследствии отказалась от разработки NV2 для Sega Dreamcast и сосредоточилась на разработке комплектующих для ПК[13][14][15][16][17]. Но все-таки одно из конкурентных преимуществ Nvidia — программная платформа CUDA, позволяющая клиентам использовать видеокарту GPU для повышения производительности параллельных вычислений.

Технология DLSS — это настоящая революция в графике на основе ИИ, повышающая производительность в разы. Полагаясь на новые тензорные ядра четвертого поколения и ускоритель оптического потока в графических процессорах GeForce RTX 40, технология DLSS three использует искусственный интеллект для создания дополнительных кадров и повышения качества изображения. В феврале 2024 года стало известно, что компания создаст подразделение, которое будет изготавливать такие чипы на заказ. Кроме того, Nvidia представила новые продукты для AI PC (компьютеров с искусственным интеллектом), которые позволяют выполнять задачи искусственного интеллекта прямо на устройстве.

Предприятия По Всему Миру Ускоряют Переход К Генеративному Ии

В этом десятилетии в Nvidia задумались о развитии направления высокопроизводительных вычислений для разных сфер. В январе 2011 года компания также урегулировала патентный спор и подписала соглашение о перекрестном лицензировании на сумму $1,5 млрд с IBM, которое положило конец продолжающимся судебным разбирательствам между компаниями. Johnson & Johnson MedTech, Medtronic, Rockwell Automation, SETI Institute и другие компании разрабатывают системы NVIDIA IGX, чтобы ускорить работу ИИ на периферийных устройствах в приложениях для медицинских, промышленных и научных вычислений. Переходите на современные технологии ИИ на видеокартах NVIDIA GeForce RTX™ и повысьте производительность в играх, творчестве и разработке. В 2014 году руководитель по связям с общественностью Роберт Халлкок компании AMD обвинил Nvidia в борьбе с конкурентами при помощи библиотеки разработки GameWorks[англ.].

Спустя несколько месяцев после NV30 вышел NV35, который получил дополнительный блок вершинных шейдеров, усовершенствованные блоки пиксельных шейдеров, более широкую шину памяти и технологию визуализации теней UltraShadow[46]. В последовавшем 2005 году представлен чип NV40 и 6-е поколение GeForce, флагманская модель которого за счёт новых технологий почти вдвое превзошла по производительности модели 5-го поколения. GeForce 6 получил поддержку DirectX 9.0c и шейдерной модели версии 3, аппаратную поддержку декодирования видео в форматах H.264, VC-1, WMV и MPEG-2, а также возможность параллельного использования нескольких карт через программно-аппаратную связку SLI. Бюджетные карты GeForce 6 были основаны на чипе NV43, упрощённой и недорогой в производстве версии NV40[17][44][47].

о компании Nvidia

Например, редактор трёхмерной графики Autodesk Softimage использует физический движок PhysX для ускорения расчётов на ядрах CUDA при создании реалистичных эффектов, например, воды, огня или взрывов. Autodesk 3ds Max поддерживает отрисовку сцен на рендер-движке Nvidia iRay, который обращается напрямую к графическому процессору в обход центрального процессора, тем самым ускоряя время отрисовки на порядок. И iRay, и V-Ray от компании Chaos Group поддерживают прорисовку сцен в режиме реального времени за счёт ресурсов графического процессора. Autodesk AutoCAD в сочетании с Quadro позволяет использовать аппаратные шейдеры при построении изображений[68]. Поддержку специализированных технологий Nvidia также имеет ПО CATIA, SolidWorks, PTC Creo[англ.], Solid Edge, «Компас», Revit, Civil, ArchiCAD, Autodesk Maya, Adobe Photoshop, Adobe Premiere Pro, MSC Nastran, ANSYS[69].

Программы обучения в DLI построены вокруг прикладных направлений применения технологий компании в самоуправляемых автомобилях, здравоохранении, робототехнике, финансах, а практические занятия ведут специалисты Nvidia и компаний-партнёров и сотрудники университетов[184][185][186]. На IV квартал 2018 года была крупнейшим в мире производителем PC-совместимой дискретной графики с долей eighty one,2 % (статистика включает все графические процессоры, доступные для прямой покупки конечными пользователями — GeForce, Quadro и ускорители вычислений на базе GPU Tesla)[9]. В июне 2024 года Nvidia стала крупнейшей компанией в мире по рыночной капитализации (3,34 трлн долларов)[10]. Пережив непростые времена, в 1998 году Nvidia переехала в Кремниевую Долину и выпустила чип-ускоритель RIVA TNT, способный работать с двумя текселями одновременно.

Спустя год вместе с анонсом ускорителей Tesla V100 на новой архитектуре Volta компания представила обновлённый DGX-1 с 8 картами V100, а также DGX Studio с four картами V100 и меньшим объёмом оперативной памяти. Обновлённый DGX-1, поступивший в продажу по цене 149 тысяч долларов, имел производительность в 960 терафлопс при выполнении задач глубокого обучения, DGX Station с производительностью 490 терафлопс получил цену в sixty Adobe и Nvidia обзор nine тысяч[118][119]. По итогам 2018 года продажа ускорителей вычислений и решений для ЦОД принесли компании 1,ninety three миллиарда долларов (на 133 % больше, чем в 2017 году, и почти 24 % оборота в 2018 году), а продукты для автомобильной промышленности — 558 миллионов (около 5,7 %)[26].

о компании Nvidia

В 2017 году компания начала тестирование GeForce NOW по модели службы аренды вычислительных ресурсов для запуска игр, доступной на любых устройствах, включая ПК под управлением OS X и Microsoft Windows (при этом пользователи Shield вновь получили бесплатный доступ к сервису). В 2017 году началось тестирование нового GeForce NOW на Mac, в январе 2018 года бета-версия сервиса стала доступна владельцам ПК на Windows[112]. Благодаря использованию графических ускорителей Tesla P40 с 24,5 гигабайтами VRAM в серверной части сервис смог обеспечить производительность в графики эквивалентную использованию GeForce GTX 1080 на устройстве пользователя с разрешением до 2560×1600[113]. В новом GeForce NOW пользователи потеряли доступ к каталогу игр по подписке, но получили возможность запускать на виртуальном компьютере любые игры из сервисов цифровой дистрибуции Steam, Uplay или Battle.net[114][115]. Развитие направления профессиональных графических карт Quadro для высокопроизводительных рабочих станций началось в 1999 году с выхода первого решения на базе ядра NV10, использованного в GeForce 256[19].

В марте 2014 года компания представила свой первый специализированный компьютер для встраиваемых систем Jetson[англ.] TK1 на базе процессора Tegra K1, предназначенный для использования в автономных дронах, умных камерах, роботах и других интеллектуальных устройствах. Несмотря на скромные размеры, Jetson TK1 с производительностью в 326 гигафлопс был сравним по мощности с традиционными рабочими станциями, что позволило позиционировать новинку и последующие версии Jetson как «первые мобильные суперкомпьютеры»[168]. В Jetson TX1 на базе системы-на-чипе Tegra X1 производительность выросла до 1 терафлопс, а размер самого устройства удалось сократить до размера пластиковой карты[169]. В Jetson TX2 на основе обновлённого процессора Tegra X2 NVIDIA удалось удвоить производительность при сохранении прежнего уровня энергопотребления[170].

  • В 2010 году компания представила новую микроархитектуру Fermi и основанную на ней линейку карт GeForce four hundred.
  • В начале 1998 года планировалось первичное размещение акций на бирже, но после объявлений об этом получила ряд исков о нарушении патентов на технологию мультитекстурирования от конкурентов в лице Silicon Graphics, S3 Graphics и 3dfx Interactive.
  • В начале следующего десятилетия Nvidia решила проблему с неисправными продуктами и заключила многомиллиардную сделку с Intel.
  • Согласно недавнему отчету CB Insights, компания охватывает 95% рынка чипов для систем ИИ.

Возможности этого устройства опережали уже существующие аналоги — на одной плате был размещен графический 3D-ускоритель, игровой порт и звуковая карта. Эта корпорация сыграла важную роль в развитии технологий искусственного интеллекта, метавселенных, беспилотного транспорта и видеоигр. За более чем 30 лет своего существования Nvidia успела превратиться из едва не обанкротившегося стартапа в IT-гиганта, оставившего многих конкурентов далеко позади. В 2015 году с целью преодолеть дефицит специалистов в области обработки данных и глубокого обучения компания анонсировала собственную образовательную программу — Институт глубокого обучения (Deep Learning Institute, DLI)[181]. Первые образовательные сессии прошли в рамках GTC, а в 2016 году совместно с платформами массового онлайн-образования Coursera и Udacity выпустила онлайн-курсы по глубокому обучению и ИИ.