Чипы NVIDIA: полный обзор — аппаратная основа империи искусственного интеллекта

Находясь на переднем крае искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений, компания, начинавшая с графических процессоров, создает вычислительную основу для всей интеллектуальной эры с помощью своего диверсифицированного портфеля микросхем.

В сентябре 2025 года компания NVIDIA анонсировала специализированный графический процессор Rubin CPX, предназначенный для длительных контекстных рабочих нагрузок и призванный удвоить эффективность текущих операций вывода ИИ, особенно для таких приложений, как программирование и генерация видео, требующих чрезвычайно длительных контекстных окон.

Это знаменует собой очередной значительный шаг NVIDIA в области вычислений на базе искусственного интеллекта. От центров обработки данных до периферийных устройств, от игровой графики до научных вычислений — NVIDIA создала самую полную на сегодняшний день экосистему чипов.

Три столпа архитектуры: графический процессор, центральный процессор и процессор обработки данных, работающие вместе

NVIDIA трансформировалась из компании, производящей традиционные графические процессоры, в поставщика полнофункциональных вычислительных платформ. План развития центров обработки данных включает три типа чипов: центральные процессоры (CPU), графические процессоры (GPU) и процессоры обработки данных (DPU), которые называют «тремя столпами будущих вычислений».

Этот стратегический сдвиг означает, что NVIDIA больше не довольствуется лишь предоставлением графической вычислительной мощности, а стремится предоставлять комплексные аппаратные решения для всей вычислительной экосистемы. Эти три типа чипов работают вместе, обеспечивая непревзойденное ускорение вычислительных задач любого масштаба.

В 2021 году NVIDIA выпустила свой первый центральный процессор Grace, предназначенный для масштабных моделей искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Системы на базе Grace, тесно интегрированные с графическими процессорами NVIDIA, продемонстрировали производительность, в 10 раз превышающую производительность самых современных на тот момент систем NVIDIA DGX на базе процессоров x86.

Чипы искусственного интеллекта для центров обработки данных: гиганты, обрабатывающие терабайтные вычисления

Серия ИИ-чипов NVIDIA для центров обработки данных включает в себя, в первую очередь, Tesla V100, A100 и недавно выпущенный Rubin CPX. Эти чипы оптимизированы для задач ИИ и глубокого обучения и широко используются в облачных вычислениях, суперкомпьютерах, обучении моделей ИИ и сценариях логического вывода, предполагающих обработку больших объемов данных.

Tesla V100 с архитектурой Tensor Core — это графический ускоритель для центров обработки данных. A100, основанный на архитектуре NVIDIA Ampere, обеспечивает исключительную вычислительную производительность и возможности ускорения ИИ.

Архитектура Ampere, построенная на основе 54 миллиардов транзисторов, является крупнейшим из когда-либо созданных 7-нанометровых чипов и включает в себя шесть ключевых прорывных инноваций.

Технология NVLink третьего поколения удваивает пропускную способность прямого обмена данными между графическими процессорами до 600 ГБ/с, что почти в 10 раз превышает скорость PCIe четвертого поколения.

Rubin CPX, выпущенный в сентябре 2025 года, является первым чипом, созданным специально для моделей, которым необходимо одновременно обрабатывать огромные объемы данных (миллионы токенов) и выполнять логические выводы ИИ.

Он оптимизирован для производительности в длинных контекстах на уровне «миллионов токенов» и оснащен вычислительной мощностью NVFP4 в 30 петафлопс и памятью GDDR7 объемом 128 ГБ.

Игровые графические процессоры GeForce: революция от графического рендеринга до игр с искусственным интеллектом

Видеокарты серии RTX 40 оснащены новейшей технологией генерации кадров DLSS 3 AI, обеспечивающей прирост производительности в играх до 4 раз.

Набор специализированных технологий, включая Optical Flow Accelerator, Motion Vectors, Optical Flow Multi-Frame Generator и конвейер Reflex со сверхнизкой задержкой, обеспечивает геймерам исключительную производительность, позволяя достигать разрешения до 4K при 100 кадрах в секунду.

Полная трассировка лучей (или трассировка пути) расширяет возможности трассировки лучей, позволяя не только применять её к определённым поверхностям, но и создавать реалистичную трассировку лучей по всей сцене, сравнимую с реальными кадрами. Значительно улучшены поведение световых лучей и интенсивность отражения, что позволяет создавать более глубокие тёмные и более яркие светлые участки, позволяя геймерам ощутить новый уровень погружения.

Видеокарты серии 40 также оснащены кодеком NVENC 8-го поколения, обеспечивающим поддержку AV1 — будущего стандарта потокового видео. По сравнению с H.264, AV1 обеспечивает лучшее соотношение сигнал/шум, что обеспечивает превосходное качество изображения при том же разрешении и битрейте.

В январе 2025 года NVIDIA выпустила обновление DLSS 4.0 для видеокарт серии RTX 40, использующее более продвинутую модель ИИ, которая не только повышает производительность и сокращает задержки, но и значительно снижает потребление видеопамяти.

Профессиональные визуальные вычисления: мощь архитектур Ampere и Ada

Архитектура NVIDIA Ampere основана на возможностях RTX, значительно повышая производительность при рендеринге, графике, искусственном интеллекте и вычислительных нагрузках.

Ядро RT второго поколения обеспечивает вдвое большую производительность по сравнению с предыдущим поколением и может одновременно выполнять трассировку лучей с шейдингом или шумоподавлением. Это значительно ускоряет такие рабочие нагрузки, как фотореалистичный рендеринг для киноконтента и создание виртуальных прототипов для проектирования продуктов.

Ядро Tensor Core третьего поколения с новой точностью Tensor Float 32 (TF32) обеспечивает в 5 раз большую производительность обучения по сравнению с предыдущим поколением, ускоряя обучение моделей искусственного интеллекта и науки о данных без необходимости внесения изменений в код.

Видеокарта NVIDIA RTX 2000 Ada Generation делает передовую архитектуру Ada Lovelace доступной ещё большему числу профессионалов. Благодаря 16 ГБ памяти GDDR6, она предоставляет специалистам по анализу данных, инженерам и творческим специалистам значительный объём памяти для обработки больших наборов данных, рендеринга, анализа данных и моделирования.

Периферийные и встраиваемые системы: интеллект на базе платформ Jetson и Drive

Серия NVIDIA Jetson — это вычислительная платформа на базе искусственного интеллекта для встраиваемых систем и периферийных вычислений, объединяющая высокопроизводительные графические процессоры и ускорители глубокого обучения. Они используются в приложениях, требующих локальной обработки данных с помощью искусственного интеллекта, таких как интеллектуальная видеоаналитика, системы автономного транспорта, промышленная автоматизация и умные города.

Серия Drive — это вычислительная платформа на базе искусственного интеллекта, специально разработанная для систем автономного вождения и интеллектуальных транспортных средств. Она объединяет графические процессоры, устройства обработки изображений и сенсорные процессоры. Эта платформа используется для восприятия, принятия решений и управления в автономных транспортных средствах, поддерживая внедрение современных систем помощи водителю (ADAS) и технологий автономного вождения.

NVIDIA анонсировала свой процессор для автономных транспортных средств на базе искусственного интеллекта DRIVE Atlan следующего поколения с прогнозируемой производительностью 1000 TOPS — примерно в четыре раза больше производительности процессора Orin предыдущего поколения — и превышает общую вычислительную мощность большинства автономных такси L5.

Взгляд на будущее: стратегия разработки ИИ-чипов NVIDIA

Столкнувшись с острой рыночной конкуренцией, NVIDIA укрепляет своё лидерство, предпринимая ряд стратегических шагов. В сентябре 2025 года NVIDIA потратила более 900 миллионов долларов на привлечение генерального директора стартапа Enfabrica, занимающегося разработкой оборудования для искусственного интеллекта, Рочана Санкара и его команды, а также на приобретение лицензионных прав на технологии компании.

Основная технология Enfabrica заключается в создании специализированного сетевого чипа, способного объединять до 100 000 вычислительных чипов ИИ на высокой скорости, что позволяет крупным кластерам чипов работать согласованно, как один сверхбольшой компьютер.

Такая архитектура позволяет значительно сократить задержку передачи данных и время простоя чипа, вызванное недостаточной пропускной способностью сети, одновременно обеспечивая более высокую вычислительную эффективность.

Технологические гиганты также разрабатывают собственные чипы. OpenAI сотрудничает с американским производителем чипов Broadcom, чтобы в следующем году выпустить собственный чип для искусственного интеллекта, стремясь снизить зависимость от NVIDIA.

Google, Amazon и Meta также вкладывают значительные средства в разработку собственных специализированных чипов ИИ.

По данным China Merchants Securities, рост собственной разработки ИИ-чипов свидетельствует о переходе отрасли инфраструктуры ИИ от модели «ограничения поставок одного графического процессора» к «диверсифицированным решениям на основе индивидуальных чипов».

Поскольку сценарии применения ИИ продолжают расширяться, портфолио чипов NVIDIA также непрерывно развивается.

От инвестиций Microsoft в центр обработки данных в Висконсине на сумму 4 млрд долларов до будущих серверных стоек высокой плотности, способных вместить 72 графических процессора в каждом корпусе, оборудование NVIDIA лежит в основе построения глобальной инфраструктуры ИИ.

Войны чипов далеки от завершения: поле битвы просто расширилось с персональных компьютеров на всю экосистему интеллектуальных вычислений. Благодаря разнообразному портфолио чипов и дальновидному стратегическому планированию NVIDIA занимает прочные позиции в этом конфликте.

Он не только обеспечивает вычислительную мощность для ИИ, но и постоянно переопределяет границы того, какой может быть вычислительная мощность.