Há 26 anos, nós decidimos transformar a computação gráfica.
Impulsionados pelo crescimento do mercado de games e sua necessidade constante por melhores gráficos em 3D, transformamos a GPU em um cérebro de computador na incrível interseção entre realidade virtual, computação de alto desempenho e inteligência artificial.
A computação da GPU NVIDIA se tornou a ferramenta essencial dos Da Vincis e Einsteins do nosso tempo. Para eles, construímos o equivalente a uma máquina do tempo.
Nossa invenção da GPU, em 1999, tornou possível o sombreamento programável em tempo real, oferecendo aos artistas possibilidades infinitas de expressão.
Em 2018, a introdução da arquitetura Turing e da tecnologia de ray tracing NVIDIA RTX™ realizou outra visão dos cientistas da computação e abriu caminho para novos níveis de arte e realismo em gráficos em tempo real.
Nós lideramos o campo da computação visual por décadas.
A Quadro® RTX, baseada na Arquitetura Turing, oferece gráficos fotorrealistas que os criadores não esperavam por mais 5 a 10 anos.
As GPUs Quadro RTX agora podem acelerar a renderização fotorrealista para grandes setores que antes só usavam farms de servidores de CPU: filmes, animações, arquitetura, design de produtos e outros.
A NVIDIA reinventou a computação gráfica, novamente.
A GeForce® RTX redefiniu o que é possível nos games. O ray tracing em tempo real e o processamento de gráficos neurais se unem para criar imagens de encher os olhos e entregar um nível de fotorrealismo inédito em games para PC.
A RTX está trazendo uma nova dimensão visual para games de última geração, como Call of Duty Modern Warfare, Control e Watch Dogs: Legion.
Além disso, abriu possibilidades totalmente novas para games como Minecraft, o game mais vendido do mundo, no qual os gamers moldam seu visual em tempo real.
Em 2006, a criação do nosso modelo de programação CUDA e da nossa plataforma de GPU Tesla® revelou recursos de processamento paralelo das GPUs para a computação de uso geral. Nascia uma nova e poderosa abordagem à computação.
Agora, os caminhos da computação de alto desempenho e da inovação em AI estão convergindo.
Dos maiores supercomputadores do mundo aos amplos data centers que alimentam o cloud, esse novo modelo de computação está ajudando a responder a perguntas complexas, descobrir novas ciências e trazer recursos incríveis para nossos dispositivos móveis.
Agora, as maiores indústrias do mundo nas áreas de transporte, saúde, logística, manufatura, robótica, cidades inteligentes e varejo, estão usando a computação acelerada para levar a AI ao edge.
A computação acelerada é o caminho em direção ao computadores mais poderosos do mundo. Mais de 600 aplicações são compatíveis com a CUDA hoje, incluindo as 15 melhores em computação de alto desempenho (HPC - High Performance Computing).
A NVIDIA impulsiona o Summit dos EUA, o supercomputador mais rápido do mundo, além dos sistemas mais rápidos da Europa e do Japão. Mais de 130 supercomputadores da lista TOP500 são acelerados pela NVIDIA, incluindo cinco dos 10 melhores.
Em 2012, a AlexNet acelerada por GPU inaugurou a era do reconhecimento de imagem sobre-humano. Desde então, usamos deep learning para ensinar a AI como observar e identificar imagens e sons, entender sua condição e inferir o que virá a seguir.
Com os avanços mais atuais na compreensão da linguagem natural, a AI está aprendendo o código do conhecimento humano. Os computadores podem ter diálogos naturais, ler e resumir para nós, além de colaborar mais naturalmente conosco.
A criação de aplicações incríveis de AI começa com o treinamento de redes neurais. A NVIDIA DGX-2 é a ferramenta mais poderosa do mundo para treinamento em AI, unindo 16 GPUs para fornecer 2 petaflops de desempenho de treinamento.
Com o extremo desempenho de I/O da rede Mellanox InfiniBand, os sistemas DGX-2 podem rapidamente dimensionar para os SuperPODs NVIDIA DGX de nível de supercomputadores.
Em 2019, o DGX-2 bateu recordes mundiais no MLPerf, um novo conjunto de benchmarks do setor projetado para testar o desempenho de deep learning.
As aplicações treinadas de AI são implantadas em data centers no cloud de grande escala e altamente complexos que atendem serviços de voz, vídeo, imagem e recomendação a bilhões de usuários.
Para serem úteis ao nosso cotidiano, eles devem trabalhar incrivelmente rápido, uma demanda que está aumentando exponencialmente com o surgimento da AI conversacional.
O software NVIDIA TensorRT™ e a GPU T4 convergem para otimizar, validar e acelerar as redes neurais mais exigentes do mundo.
A AI está saindo do cloud e mergulhando no edge, onde os oceanos de dados são gerados pelos maiores setores do mundo. Nas fábricas. Nas lojas. Nas ruas da cidade. Em unidades de pronto atendimento.
A plataforma NVIDIA EGX coloca o desempenho da AI mais próximo dos dados para conduzir decisões em tempo real quando e onde elas são mais necessárias.
Os avanços da AI não vêm mais apenas de laboratórios científicos e provedores de cloud em hiperescala.
Carros autônomos, equipamentos agrícolas automatizados e robôs de fábrica autônomos passaram rapidamente da ideia para a realidade. E é só o começo.
A quarta revolução industrial já começou.
Os automóveis autônomos revolucionarão o setor de transporte de US$ 10 trilhões.
A NVIDIA DRIVE é uma plataforma aberta e permite que pesquisadores e programadores desenvolvam ou adaptem novos algoritmos para automóveis específicos.
Para treinar a rede, é necessário coletar e alimentar dados de todo o mundo em um supercomputador NVIDIA DGX.
A simulação expande o conjunto de treinamentos e aborda cenários perigosos que não podem ser capturados na estrada. O modelo treinado é implantado em um supercomputador no carro, para recursos como detecção de pedestres e monitoramento de motoristas.
O NVIDIA Jetson™ AGX Xavier fornece o poder computacional com eficiência energética necessário para sistemas integrados, como robôs, drones e cidades inteligentes. O novo Jetson Nano™ permitirá milhões de sistemas de AI pequenos e de baixa potência para aplicações integradas de IoT.
Do Xavier ao Nano, todos os computadores de AI da NVIDIA são executados no mesmo pacote de softwares de AI CUDA-X.