"āļĻāļķāļāļāļīāļ AI – NVIDIA āļāļ°āļāļ° Google TPU Ironwood"
Jensen Huang āļāļĩāļāļĩāđāļāļāļāļ NVIDIA āļĒāļ·āļāļĒāļąāļāļ§āđāļē ASICs āļāļēāļ Google āļŦāļĢāļ·āļ Amazon āļĒāļąāļāđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļāļĩāđāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļāļ NVIDIA āđāļāđ āđāļāļĢāļēāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāļĢāļīāļ āđ āļāļĒāļđāđāļāļĩāđ “āļāļĩāļĄāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢ” āđāļĄāđāđāļāđāđāļāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļ āļāļāļ°āđāļāļĩāļĒāļ§āļāļąāļ Google āļāđāđāļāļīāļāļāļąāļ§ TPU āļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđ Ironwood āļāļĩāđāļāđāļēāļāļēāļĒ Blackwell āļāļāļ NVIDIA āļāđāļ§āļĒāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļŦāļĒāļąāļāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļŦāļāļ·āļāļāļ§āđāļēāđāļāļāļēāļāļāđāļēāļ
NVIDIA āļĒāļąāļāļāļāļāļĢāļāļāļāļĨāļēāļ GPU āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ AI āļāđāļ§āļĒāļŠāļąāļāļŠāđāļ§āļāļāļ§āđāļē 80–90% āđāļāļĒ Jensen Huang āļĒāđāļģāļ§āđāļēāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāđāļāļĢāļĩāļĒāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļĄāđāđāļāđāļāļĒāļđāđāđāļāđāļŪāļēāļĢāđāļāđāļ§āļĢāđ āđāļāđāļāļ·āļāļāļĩāļĄāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāđāļĨāļ°āļāļāļāļāđāđāļ§āļĢāđ CUDA āļāļĩāđāļāļģāđāļŦāđ NVIDIA āļĒāļēāļāļāļ°āļāļđāļāđāļāļāļāļĩāđ āđāļĄāđ Google āđāļĨāļ° Amazon āļāļ°āļāļąāļāļāļē ASICs āđāļĨāļ° TPUs āđāļāđ Jensen āļĄāļāļāļ§āđāļēāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļāļīāļāļāļĩāđāļāļąāļāļāđāļāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĻāļąāļĒāļāļĩāļĄāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļēāļāļŠāļđāļ āļāļķāđāļāļĄāļĩāļāļĒāļđāđāđāļĄāđāļĄāļēāļāļāļąāļāđāļāđāļĨāļāļāļĩāđ
āđāļāļāļĩāļāļāđāļēāļ Google āđāļāļīāļāļāļąāļ§ TPU āļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđāļāļ·āđāļ Ironwood āļāļķāđāļāđāļĢāđāļ§āļāļ§āđāļē Trillium āļĢāļļāđāļāļāđāļāļāļāļķāļ 4 āđāļāđāļē āđāļĨāļ°āđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāđāļāļĒāļĨāļāļāļ§āđāļē 30% āļāļļāļāđāļāđāļāļāļ·āļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļāļāļīāļāđāļāđāļĄāļēāļāļāļķāļ 9,216 āļāļąāļ§āđāļāļŦāļāļķāđāļ Pod āļāļģāđāļŦāđāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļēāļ AI āļāļāļēāļāļĄāļŦāļķāļĄāļēāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ Ironwood āļĒāļąāļāļĄāļĩāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļ§āļēāļĄāļāļģ HBM3e āļāļāļēāļ 192 GB āļāđāļāļāļīāļ āđāļĨāļ°āđāļāļāļāđāļ§āļīāļāļāđāļŠāļđāļāļāļķāļ 7.4 TB/s āļāļķāđāļāļāđāļēāļāļāļāļąāļ Blackwell āļāļāļ NVIDIA āđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļŠāļđāļŠāļĩ
āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāļĩāđāļŠāļ°āļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāđāļāļāļĨāļēāļ AI āļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļ “āļāļēāļĢāļāļķāļāļŠāļāļāđāļĄāđāļāļĨ” (training) āđāļāļŠāļđāđ “āļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļāļĢāļīāļ” (inference) āļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļŠāļđāļāđāļĨāļ°āđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāđāļģ Google āļāļķāļāļ§āļēāļ Ironwood āđāļāđāļāļāļąāļ§āđāļĨāļ·āļāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļ inference āđāļāļĒāđāļāļāļēāļ° āļāļāļ°āļāļĩāđ NVIDIA āļĒāļąāļāļāļāđāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļ·āļāļŦāļĒāļļāđāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļēāļ AI āļāđāļēāļ GPU
āļāļĒāđāļēāļāđāļĢāļāđāļāļēāļĄ āļāļ§āļēāļĄāļāđāļēāļāļēāļĒāļāļāļ NVIDIA āļāļ·āļāļĢāļēāļāļēāļāļīāļāļāļĩāđāļŠāļđāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļŦāļēāļāļ§āļēāļĄāļĢāđāļāļāļāļĩāđāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļēāļāļĢāļēāļĒāļāļąāļāļ§āļĨ āļāļāļ°āļāļĩāđ Google āđāļāđāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ “vertical stack” āļāļ§āļāļāļļāļĄāļāļąāđāļāļŪāļēāļĢāđāļāđāļ§āļĢāđāđāļĨāļ°āļāļĨāļēāļ§āļāđ āļāļģāđāļŦāđāļĨāļđāļāļāđāļēāđāļāđāļāļēāļāđāļāđāļŠāļ°āļāļ§āļāđāļāđāļāđāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļāļāļēāļĢāļāļđāļāļāļēāļ āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāļĩāđāļāļķāļāđāļĄāđāđāļāđāđāļāđāđāļĢāļ·āđāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ āđāļāđāļĒāļąāļāđāļāđāļāđāļĢāļ·āđāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļāļāļāļĨāļēāļāđāļāļāļāļēāļāļāļāđāļ§āļĒ
āļŠāļĢāļļāļāđāļāđāļāļŦāļąāļ§āļāđāļ
NVIDIA āļĒāļ·āļāļĒāļąāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļāļ·āļāļāļ§āđāļēāđāļāļāļĨāļēāļ AI
āļāļĩāļĄāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāđāļĨāļ°āļāļāļāļāđāđāļ§āļĢāđ CUDA āđāļāđāļāļāļļāļāđāļāđāļāļŦāļĨāļąāļ
āļāļĢāļāļāļāļĨāļēāļ GPU AI āļāļ§āđāļē 80–90%
Google āđāļāļīāļāļāļąāļ§ TPU Ironwood āļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđ
āđāļĢāđāļ§āļāļ§āđāļē Trillium 4 āđāļāđāļē āđāļĨāļ°āđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāđāļāļĒāļĨāļ 30%
āļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļāļāļīāļāđāļāđāļāļķāļ 9,216 āļāļąāļ§āđāļāļŦāļāļķāđāļ Pod
āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļ§āļēāļĄāļāļģ HBM3e 192 GB āđāļĨāļ°āđāļāļāļāđāļ§āļīāļāļāđ 7.4 TB/s
āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāļāļēāļ Training āđāļāļŠāļđāđ Inference
Google āđāļāđāļāļāļīāļāđāļāļāļēāļ°āļāļēāļ inference
NVIDIA āđāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļ·āļāļŦāļĒāļļāđāļāđāļĨāļ°āļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļēāļ AI
āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļĨāļ°āļāļģāđāļāļ·āļāļāđāļāļāļĨāļēāļāļāļīāļ AI
āļĢāļēāļāļēāļāļīāļ NVIDIA āļŠāļđāļāđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļąāļāļŦāļēāļāļ§āļēāļĄāļĢāđāļāļāļāļĩāđāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļąāļāļ§āļĨ
Google āđāļāđāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ vertical stack āļāļēāļāļāļģāđāļāļŠāļđāđāļāļēāļĢāļāļđāļāļāļēāļ
āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļĢāļļāļāđāļĢāļāļāļēāļāļāļģāđāļŦāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāđāļāļāļĨāļāļāļļāļāļĄāļŦāļēāļĻāļēāļĨāđāļĨāļ°āđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļāļāļģāđāļĢ
https://wccftech.com/nvidia-jensen-huang-explains-why-asics-wont-do-much-to-the-firm-ai-dominance/
Jensen Huang āļāļĩāļāļĩāđāļāļāļāļ NVIDIA āļĒāļ·āļāļĒāļąāļāļ§āđāļē ASICs āļāļēāļ Google āļŦāļĢāļ·āļ Amazon āļĒāļąāļāđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļāļĩāđāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļāļ NVIDIA āđāļāđ āđāļāļĢāļēāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāļĢāļīāļ āđ āļāļĒāļđāđāļāļĩāđ “āļāļĩāļĄāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢ” āđāļĄāđāđāļāđāđāļāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļ āļāļāļ°āđāļāļĩāļĒāļ§āļāļąāļ Google āļāđāđāļāļīāļāļāļąāļ§ TPU āļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđ Ironwood āļāļĩāđāļāđāļēāļāļēāļĒ Blackwell āļāļāļ NVIDIA āļāđāļ§āļĒāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļŦāļĒāļąāļāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļŦāļāļ·āļāļāļ§āđāļēāđāļāļāļēāļāļāđāļēāļ
NVIDIA āļĒāļąāļāļāļāļāļĢāļāļāļāļĨāļēāļ GPU āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ AI āļāđāļ§āļĒāļŠāļąāļāļŠāđāļ§āļāļāļ§āđāļē 80–90% āđāļāļĒ Jensen Huang āļĒāđāļģāļ§āđāļēāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāđāļāļĢāļĩāļĒāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļĄāđāđāļāđāļāļĒāļđāđāđāļāđāļŪāļēāļĢāđāļāđāļ§āļĢāđ āđāļāđāļāļ·āļāļāļĩāļĄāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāđāļĨāļ°āļāļāļāļāđāđāļ§āļĢāđ CUDA āļāļĩāđāļāļģāđāļŦāđ NVIDIA āļĒāļēāļāļāļ°āļāļđāļāđāļāļāļāļĩāđ āđāļĄāđ Google āđāļĨāļ° Amazon āļāļ°āļāļąāļāļāļē ASICs āđāļĨāļ° TPUs āđāļāđ Jensen āļĄāļāļāļ§āđāļēāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļāļīāļāļāļĩāđāļāļąāļāļāđāļāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĻāļąāļĒāļāļĩāļĄāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļēāļāļŠāļđāļ āļāļķāđāļāļĄāļĩāļāļĒāļđāđāđāļĄāđāļĄāļēāļāļāļąāļāđāļāđāļĨāļāļāļĩāđ
āđāļāļāļĩāļāļāđāļēāļ Google āđāļāļīāļāļāļąāļ§ TPU āļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđāļāļ·āđāļ Ironwood āļāļķāđāļāđāļĢāđāļ§āļāļ§āđāļē Trillium āļĢāļļāđāļāļāđāļāļāļāļķāļ 4 āđāļāđāļē āđāļĨāļ°āđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāđāļāļĒāļĨāļāļāļ§āđāļē 30% āļāļļāļāđāļāđāļāļāļ·āļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļāļāļīāļāđāļāđāļĄāļēāļāļāļķāļ 9,216 āļāļąāļ§āđāļāļŦāļāļķāđāļ Pod āļāļģāđāļŦāđāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļēāļ AI āļāļāļēāļāļĄāļŦāļķāļĄāļēāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ Ironwood āļĒāļąāļāļĄāļĩāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļ§āļēāļĄāļāļģ HBM3e āļāļāļēāļ 192 GB āļāđāļāļāļīāļ āđāļĨāļ°āđāļāļāļāđāļ§āļīāļāļāđāļŠāļđāļāļāļķāļ 7.4 TB/s āļāļķāđāļāļāđāļēāļāļāļāļąāļ Blackwell āļāļāļ NVIDIA āđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļŠāļđāļŠāļĩ
āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāļĩāđāļŠāļ°āļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāđāļāļāļĨāļēāļ AI āļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļ “āļāļēāļĢāļāļķāļāļŠāļāļāđāļĄāđāļāļĨ” (training) āđāļāļŠāļđāđ “āļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļāļĢāļīāļ” (inference) āļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļŠāļđāļāđāļĨāļ°āđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāđāļģ Google āļāļķāļāļ§āļēāļ Ironwood āđāļāđāļāļāļąāļ§āđāļĨāļ·āļāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļ inference āđāļāļĒāđāļāļāļēāļ° āļāļāļ°āļāļĩāđ NVIDIA āļĒāļąāļāļāļāđāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļ·āļāļŦāļĒāļļāđāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļēāļ AI āļāđāļēāļ GPU
āļāļĒāđāļēāļāđāļĢāļāđāļāļēāļĄ āļāļ§āļēāļĄāļāđāļēāļāļēāļĒāļāļāļ NVIDIA āļāļ·āļāļĢāļēāļāļēāļāļīāļāļāļĩāđāļŠāļđāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļŦāļēāļāļ§āļēāļĄāļĢāđāļāļāļāļĩāđāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļēāļāļĢāļēāļĒāļāļąāļāļ§āļĨ āļāļāļ°āļāļĩāđ Google āđāļāđāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ “vertical stack” āļāļ§āļāļāļļāļĄāļāļąāđāļāļŪāļēāļĢāđāļāđāļ§āļĢāđāđāļĨāļ°āļāļĨāļēāļ§āļāđ āļāļģāđāļŦāđāļĨāļđāļāļāđāļēāđāļāđāļāļēāļāđāļāđāļŠāļ°āļāļ§āļāđāļāđāļāđāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļāļāļēāļĢāļāļđāļāļāļēāļ āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāļĩāđāļāļķāļāđāļĄāđāđāļāđāđāļāđāđāļĢāļ·āđāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ āđāļāđāļĒāļąāļāđāļāđāļāđāļĢāļ·āđāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļāļāļāļĨāļēāļāđāļāļāļāļēāļāļāļāđāļ§āļĒ
āļŠāļĢāļļāļāđāļāđāļāļŦāļąāļ§āļāđāļ
NVIDIA āļĒāļ·āļāļĒāļąāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļāļ·āļāļāļ§āđāļēāđāļāļāļĨāļēāļ AI
āļāļĩāļĄāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāđāļĨāļ°āļāļāļāļāđāđāļ§āļĢāđ CUDA āđāļāđāļāļāļļāļāđāļāđāļāļŦāļĨāļąāļ
āļāļĢāļāļāļāļĨāļēāļ GPU AI āļāļ§āđāļē 80–90%
Google āđāļāļīāļāļāļąāļ§ TPU Ironwood āļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđ
āđāļĢāđāļ§āļāļ§āđāļē Trillium 4 āđāļāđāļē āđāļĨāļ°āđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāđāļāļĒāļĨāļ 30%
āļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļāļāļīāļāđāļāđāļāļķāļ 9,216 āļāļąāļ§āđāļāļŦāļāļķāđāļ Pod
āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļ§āļēāļĄāļāļģ HBM3e 192 GB āđāļĨāļ°āđāļāļāļāđāļ§āļīāļāļāđ 7.4 TB/s
āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāļāļēāļ Training āđāļāļŠāļđāđ Inference
Google āđāļāđāļāļāļīāļāđāļāļāļēāļ°āļāļēāļ inference
NVIDIA āđāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļ·āļāļŦāļĒāļļāđāļāđāļĨāļ°āļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļēāļ AI
āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļĨāļ°āļāļģāđāļāļ·āļāļāđāļāļāļĨāļēāļāļāļīāļ AI
āļĢāļēāļāļēāļāļīāļ NVIDIA āļŠāļđāļāđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļąāļāļŦāļēāļāļ§āļēāļĄāļĢāđāļāļāļāļĩāđāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļąāļāļ§āļĨ
Google āđāļāđāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ vertical stack āļāļēāļāļāļģāđāļāļŠāļđāđāļāļēāļĢāļāļđāļāļāļēāļ
āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļĢāļļāļāđāļĢāļāļāļēāļāļāļģāđāļŦāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāđāļāļāļĨāļāļāļļāļāļĄāļŦāļēāļĻāļēāļĨāđāļĨāļ°āđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļāļāļģāđāļĢ
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ðĨïļ "āļĻāļķāļāļāļīāļ AI – NVIDIA āļāļ°āļāļ° Google TPU Ironwood"
Jensen Huang āļāļĩāļāļĩāđāļāļāļāļ NVIDIA āļĒāļ·āļāļĒāļąāļāļ§āđāļē ASICs āļāļēāļ Google āļŦāļĢāļ·āļ Amazon āļĒāļąāļāđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļāļĩāđāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļāļ NVIDIA āđāļāđ āđāļāļĢāļēāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāļĢāļīāļ āđ āļāļĒāļđāđāļāļĩāđ “āļāļĩāļĄāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢ” āđāļĄāđāđāļāđāđāļāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļ āļāļāļ°āđāļāļĩāļĒāļ§āļāļąāļ Google āļāđāđāļāļīāļāļāļąāļ§ TPU āļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđ Ironwood āļāļĩāđāļāđāļēāļāļēāļĒ Blackwell āļāļāļ NVIDIA āļāđāļ§āļĒāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļŦāļĒāļąāļāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļŦāļāļ·āļāļāļ§āđāļēāđāļāļāļēāļāļāđāļēāļ
NVIDIA āļĒāļąāļāļāļāļāļĢāļāļāļāļĨāļēāļ GPU āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ AI āļāđāļ§āļĒāļŠāļąāļāļŠāđāļ§āļāļāļ§āđāļē 80–90% āđāļāļĒ Jensen Huang āļĒāđāļģāļ§āđāļēāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāđāļāļĢāļĩāļĒāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļĄāđāđāļāđāļāļĒāļđāđāđāļāđāļŪāļēāļĢāđāļāđāļ§āļĢāđ āđāļāđāļāļ·āļāļāļĩāļĄāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāđāļĨāļ°āļāļāļāļāđāđāļ§āļĢāđ CUDA āļāļĩāđāļāļģāđāļŦāđ NVIDIA āļĒāļēāļāļāļ°āļāļđāļāđāļāļāļāļĩāđ āđāļĄāđ Google āđāļĨāļ° Amazon āļāļ°āļāļąāļāļāļē ASICs āđāļĨāļ° TPUs āđāļāđ Jensen āļĄāļāļāļ§āđāļēāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļāļīāļāļāļĩāđāļāļąāļāļāđāļāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĻāļąāļĒāļāļĩāļĄāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļēāļāļŠāļđāļ āļāļķāđāļāļĄāļĩāļāļĒāļđāđāđāļĄāđāļĄāļēāļāļāļąāļāđāļāđāļĨāļāļāļĩāđ
āđāļāļāļĩāļāļāđāļēāļ Google āđāļāļīāļāļāļąāļ§ TPU āļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđāļāļ·āđāļ Ironwood āļāļķāđāļāđāļĢāđāļ§āļāļ§āđāļē Trillium āļĢāļļāđāļāļāđāļāļāļāļķāļ 4 āđāļāđāļē āđāļĨāļ°āđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāđāļāļĒāļĨāļāļāļ§āđāļē 30% āļāļļāļāđāļāđāļāļāļ·āļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļāļāļīāļāđāļāđāļĄāļēāļāļāļķāļ 9,216 āļāļąāļ§āđāļāļŦāļāļķāđāļ Pod āļāļģāđāļŦāđāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļēāļ AI āļāļāļēāļāļĄāļŦāļķāļĄāļēāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ Ironwood āļĒāļąāļāļĄāļĩāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļ§āļēāļĄāļāļģ HBM3e āļāļāļēāļ 192 GB āļāđāļāļāļīāļ āđāļĨāļ°āđāļāļāļāđāļ§āļīāļāļāđāļŠāļđāļāļāļķāļ 7.4 TB/s āļāļķāđāļāļāđāļēāļāļāļāļąāļ Blackwell āļāļāļ NVIDIA āđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļŠāļđāļŠāļĩ
āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāļĩāđāļŠāļ°āļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāđāļāļāļĨāļēāļ AI āļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļ “āļāļēāļĢāļāļķāļāļŠāļāļāđāļĄāđāļāļĨ” (training) āđāļāļŠāļđāđ “āļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļāļĢāļīāļ” (inference) āļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļŠāļđāļāđāļĨāļ°āđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāđāļģ Google āļāļķāļāļ§āļēāļ Ironwood āđāļāđāļāļāļąāļ§āđāļĨāļ·āļāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļ inference āđāļāļĒāđāļāļāļēāļ° āļāļāļ°āļāļĩāđ NVIDIA āļĒāļąāļāļāļāđāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļ·āļāļŦāļĒāļļāđāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļēāļ AI āļāđāļēāļ GPU
āļāļĒāđāļēāļāđāļĢāļāđāļāļēāļĄ āļāļ§āļēāļĄāļāđāļēāļāļēāļĒāļāļāļ NVIDIA āļāļ·āļāļĢāļēāļāļēāļāļīāļāļāļĩāđāļŠāļđāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļŦāļēāļāļ§āļēāļĄāļĢāđāļāļāļāļĩāđāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļēāļāļĢāļēāļĒāļāļąāļāļ§āļĨ āļāļāļ°āļāļĩāđ Google āđāļāđāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ “vertical stack” āļāļ§āļāļāļļāļĄāļāļąāđāļāļŪāļēāļĢāđāļāđāļ§āļĢāđāđāļĨāļ°āļāļĨāļēāļ§āļāđ āļāļģāđāļŦāđāļĨāļđāļāļāđāļēāđāļāđāļāļēāļāđāļāđāļŠāļ°āļāļ§āļāđāļāđāļāđāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļāļāļēāļĢāļāļđāļāļāļēāļ āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāļĩāđāļāļķāļāđāļĄāđāđāļāđāđāļāđāđāļĢāļ·āđāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ āđāļāđāļĒāļąāļāđāļāđāļāđāļĢāļ·āđāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļāļāļāļĨāļēāļāđāļāļāļāļēāļāļāļāđāļ§āļĒ
ð āļŠāļĢāļļāļāđāļāđāļāļŦāļąāļ§āļāđāļ
â
NVIDIA āļĒāļ·āļāļĒāļąāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļāļ·āļāļāļ§āđāļēāđāļāļāļĨāļēāļ AI
âĄïļ āļāļĩāļĄāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāđāļĨāļ°āļāļāļāļāđāđāļ§āļĢāđ CUDA āđāļāđāļāļāļļāļāđāļāđāļāļŦāļĨāļąāļ
âĄïļ āļāļĢāļāļāļāļĨāļēāļ GPU AI āļāļ§āđāļē 80–90%
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Google āđāļāļīāļāļāļąāļ§ TPU Ironwood āļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđ
âĄïļ āđāļĢāđāļ§āļāļ§āđāļē Trillium 4 āđāļāđāļē āđāļĨāļ°āđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāđāļāļĒāļĨāļ 30%
âĄïļ āļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļāļāļīāļāđāļāđāļāļķāļ 9,216 āļāļąāļ§āđāļāļŦāļāļķāđāļ Pod
âĄïļ āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļ§āļēāļĄāļāļģ HBM3e 192 GB āđāļĨāļ°āđāļāļāļāđāļ§āļīāļāļāđ 7.4 TB/s
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āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāļāļēāļ Training āđāļāļŠāļđāđ Inference
âĄïļ Google āđāļāđāļāļāļīāļāđāļāļāļēāļ°āļāļēāļ inference
âĄïļ NVIDIA āđāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļ·āļāļŦāļĒāļļāđāļāđāļĨāļ°āļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļēāļ AI
âžïļ āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļĨāļ°āļāļģāđāļāļ·āļāļāđāļāļāļĨāļēāļāļāļīāļ AI
â āļĢāļēāļāļēāļāļīāļ NVIDIA āļŠāļđāļāđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļąāļāļŦāļēāļāļ§āļēāļĄāļĢāđāļāļāļāļĩāđāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļąāļāļ§āļĨ
â Google āđāļāđāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ vertical stack āļāļēāļāļāļģāđāļāļŠāļđāđāļāļēāļĢāļāļđāļāļāļēāļ
â āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļĢāļļāļāđāļĢāļāļāļēāļāļāļģāđāļŦāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāđāļāļāļĨāļāļāļļāļāļĄāļŦāļēāļĻāļēāļĨāđāļĨāļ°āđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļāļāļģāđāļĢ
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