ZD至顶网服务器频道 06月13日 新闻消息:Nvidia公司正准备进军大数据业务,Nvidia ANZ地区经理Mark Patane称,未来几年这将是一笔价值数十亿美元的业务。
Patane认为,GPU将会是帮助企业处理大数据分析的关键解决方案,他指出,过去两年中Nvidia一直与Facebook和Google这样的公司合作帮助他们处理数据。
“他们找到我们,因为他们意识到无法利用普通的计算机,因为这些数据实在是太庞大了。过去几年他们一直与我们合作使用GPU,”他说。
Nvidia机器学习解决方案架构负责人Jon Barker博士进一步解释说,企业越来越多地承担起需要找出如何高效地处理每天他们收集来的数据的方法,并强调每天处理的数据量高达2.5EB,而且未来三年这个数据量将翻一番。
“其中大多数数据不是表格、结构化数据;大多数是图像、音频和文本。显然不管你是试图把控社会的脉搏,了解人们对你的品牌的情感,你都要基于各种事件做交易决策,或者如果你试图开发智能机器人辅助外科医生,或者自驾卡车,这些数据都将是应用的‘燃料’,”他表示。
“问题是我们如何通过分析数据了解内容,答案就是我们需要能够看到、听到、读到数据的机器,并且能够以超出人类水平和人类步伐给出理由。”
Patane认为,除了Nvidia一直提供GPU的高等教育和研究领域之外,大数据的增长对于Nvidia拓宽在商业市场的覆盖面来说也是一个机会。
“不管你是莫纳什大学,大的电信运营商,Google,在医疗领域,还是研究员——都需要GPU,”他说。
“根本的区别是,你可以在非GPU系统上尝试和运行数据,一旦你开始启动,运行算法,你可能需要数周时间才能拿到答案。有了GPU,这个速度会大大加快,几分钟内就可以得到回复。”
不过据Patane称,使用GPU处理大数据目前还是一件比较新的事情,GPU一直被用于工程分析、视频分析、视频回放用于病毒和DNA建模。
Nvidia最近发布了DGX-1服务器,采用Tesla P100 GPU,专门帮助企业处理大数据,Barker称这将帮助企业专注于应用开发而不是数据处理上。
好文章,需要你的鼓励
今年是AI智能体的爆发年。聊天机器人正演进为能代表用户执行任务的自主智能体,企业持续投资智能体平台。调研显示,超半数高管表示其组织已在使用AI智能体,88%在智能体上投入过半AI预算的公司已从至少一个用例中获得投资回报。Gartner预测,到2026年40%的企业软件应用将包含智能体AI,2035年智能体AI可能驱动约30%的企业应用软件收入。企业开始将AI智能体视为员工,建立招聘培训体系。
NVIDIA联合多所高校开发的SpaceTools系统通过双重交互强化学习方法,让AI学会协调使用多种视觉工具进行复杂空间推理。该系统在空间理解基准测试中达到最先进性能,并在真实机器人操作中实现86%成功率,代表了AI从单一功能向工具协调专家的重要转变,为未来更智能实用的AI助手奠定基础。
谷歌的Nano Banana Pro AI模型生成的图像逼真度令人震惊,其关键在于完美模拟了手机相机的拍照特征。这些AI生成的图像具备手机拍照的典型特点:明亮平坦的曝光、较大的景深范围、略显粗糙的细节处理,甚至包含噪点。该模型还能自动添加符合情境的细节元素,如房产照片的水印等,使图像更加真实可信。这种技术进步意味着辨别AI生成内容变得更加困难。
这项研究解决了现代智能机器人面临的"行动不稳定"问题,开发出名为TACO的决策优化系统。该系统让机器人在执行任务前生成多个候选方案,然后通过伪计数估计器选择最可靠的行动,就像为机器人配备智能顾问。实验显示,真实环境中机器人成功率平均提升16%,且系统可即插即用无需重新训练,为机器人智能化发展提供了新思路。