Jensen Huang destaca las limitaciones inevitables de la tecnología de semiconductores

Jensen Huang , mejor conocido como el CEO de NVIDIA , y su esposa donaron recientemente $ 50 millones a la Universidad Estatal de Oregón . Esta cantidad está destinada a financiar un complejo innovador, que incluye la supercomputadora NVIDIA. Cuando se le preguntó sobre el protocolo , Jensen expuso sus puntos de vista sobre el futuro y cómo la tecnología dejaría de avanzar sin la ayuda de la inteligencia artificial .

donación de $50 millones

$ 50 millones no es una cantidad que pueda aceptarse fácilmente. A los ojos de Jensen, la IA es como una máquina del tiempo. Las cargas de trabajo que tardaron días en completarse ahora muestran resultados en horas. El pronóstico del tiempo es un excelente ejemplo de cómo la IA puede ayudar a predecir el futuro. Nuestra inteligencia es increíble, aunque inferior a la IA moderna. Los científicos necesitan esta tecnología más que cualquiera de nosotros. Un ejemplo es el departamento médico. Con enfermedades como el cáncer en aumento, el mundo en su conjunto se beneficiará si la IA se introduce en áreas tan importantes. Desafortunadamente, la mayoría de las universidades no tienen suficiente presupuesto para financiar este tipo de proyectos. Aquí es donde se enfoca la donación de Jensen y su esposa.

«[Necesitamos] poner esta tecnología en manos de los científicos para que puedan aplicarla a los problemas más importantes y urgentes».

~Jensen Huang al protocolo

Este argumento no se limita a varios campos. La física requiere una correlación entre la relatividad y la teoría cuántica. La informática necesitará un cambio fundamental en la forma en que diseñamos nuestro silicio si queremos mantenernos al día con las demandas de procesamiento cada vez mayores. El mundo de la astronomía exige que revolucionemos la óptica y las técnicas de imagen para capturar objetos que se encuentran a millones de años luz de distancia. En resumen, fueron estos saltos tecnológicos los que llevaron a la humanidad al progreso.

«La ciencia básica y la razón [de nuestra donación] es que la gente ve un futuro diferente»

~Jensen Huang vía protocolo

¿Fin de la Ley de Moore?

Jensen dice que la industria de los semiconductores está al límite. Hay un límite físico de cuánto podemos encoger los transistores. Escalar más allá del tamaño de un átomo es un proceso tedioso, dada la tunelización cuántica. Esto se debe a la postura original de Jensen sobre el empoderamiento de los científicos. Si tenemos acceso a un hardware lo suficientemente potente, modelar el interior de un microprocesador moderno no es una tarea difícil.

El aumento de la eficiencia de los chips también forma parte de la futura hoja de ruta de NVIDIA. El protocolo destaca que los centros de datos ya consumen una cantidad significativa de electricidad en el mundo. Además, la ley de Moore se está acercando a su límite, sin embargo, empresas como Intel están haciendo todo lo posible para mantenerla. En términos de definición, la ley de Moore solo requiere aumentar el número de transistores. Sin embargo, si agregamos rendimiento a la ecuación, la ley de Moore aún puede cumplirse si usamos tecnologías de apilamiento ( AMD V-Cache ), adaptadores más pequeños (< 3 nm) e inteligencia artificial (DLSS) .

Podríamos enterrar la cabeza en la arena, pero tenemos que enfrentar el hecho de que tenemos que hacer otra cosa».

~Jensen Huang vía protocolo

Conclusión

Jensen ha estado trabajando día y noche para expandir las ofertas de IA de NVIDIA. Incluso las GPU de escritorio han recibido el mismo tratamiento con la incorporación de Deep Learning Super Sampling (DLSS). Esto demuestra que la inteligencia artificial es una parte importante de la estrategia comercial de NVIDIA.

(Todos los créditos van al protocolo para brindarnos la información necesaria)