Nvidia: Därför är AI-acceleratorer något helt annat än vanliga grafikkort

Nvidia spelar en nyckelroll i den globala AI-vågen, men alla Nvidias kretsar är inte skapade för samma ändamål. Många förväxlar traditionella grafikkort med så kallade AI-acceleratorer, som i allt större utsträckning används i datacenter och superdatorer. Skillnaderna är avgörande – både tekniskt och ekonomiskt. Här är förklaringen till varför AI-kretsar inte bara är ”kraftigare GPU:er”.

Två typer av kretsar – två helt olika uppgifter

Enligt BGR är vanliga grafikkort, även kallade GPU:er, främst utformade för grafik, spel och visuell bearbetning. De används i datorer och arbetsstationer, där de hanterar rendering, bildbehandling och generella parallella beräkningar.

AI-acceleratorer är däremot utvecklade specifikt för artificiell intelligens. De är optimerade för att köra enorma mängder matematiska beräkningar som används för att träna och köra AI-modeller. Det handlar särskilt om matris- och tensorberäkningar, som vanliga GPU:er klarar av, men betydligt mindre effektivt.

Läs också: Nvidia passerade 4 000 miljarder dollar

Kort sagt är GPU:er mångsidiga, medan AI-acceleratorer är extremt specialiserade.

Effektivitet, strömförbrukning och pris

En av de största skillnaderna ligger i effektivitet. AI-acceleratorer kan utföra vissa beräkningar betydligt snabbare och med lägre energiförbrukning än traditionella grafikkort. Enligt BGR innebär det att företag kan träna stora språkmodeller och bildbaserad AI till en lägre kostnad på sikt, även om själva kretsen är dyr.

Det är också därför Nvidias AI-acceleratorer säljs till priser som ligger långt över vanliga grafikkort. De är inte riktade till konsumenter, utan till teknikjättar, forskningsinstitutioner och molnleverantörer som behöver maximal prestanda och stabil drift dygnet runt.

Därför är AI-acceleratorer avgörande för Nvidias framtid

BGR pekar på att AI-acceleratorer har blivit ett av Nvidias viktigaste affärsområden. Efterfrågan drivs av den explosiva tillväxten inom generativ AI, där företag tävlar om att bygga de mest avancerade modellerna.

Läs också: Apple vill köpa F1-rättigheterna

Samtidigt är AI-acceleratorer svårare för konkurrenter att kopiera, eftersom de kräver både avancerad hårdvara och specialutvecklad mjukvara. Det ger Nvidia en stark position på marknaden och förklarar varför bolaget prioriterar dessa kretsar högre än klassiska grafikkort.

För vanliga användare förändras inte mycket här och nu. Men bakom kulisserna är skillnaden mellan GPU:er och AI-acceleratorer med och definierar vem som kommer att dominera framtidens artificiella intelligens.

Kilde: BGR

Läs också: Samsung fortsätter med galna priser

Läs också: Håll inne knappen – då avslöjar WhatsApp en dold funktion du inte visste fanns