NVIDIA - איך חברת כרטיסי מסך הפכה למלכת ה-AI

כשמדברים על בינה מלאכותית מודרנית, אי אפשר להתעלם מ-NVIDIA. החברה ששולטת בשוק כרטיסי המסך הפכה למעצמה בעולם ה-AI - ולא במקרה: היא בנתה את האקוסיסטם החזק ביותר בתעשייה.

מהיכן הכול התחיל?

NVIDIA נוסדה ב-1993 כחברה שייצרה כרטיסי גרפיקה למשחקי מחשב. ה-GPU (Graphics Processing Unit) שפיתחה תוכנן לרנדר תמונות במהירות - אבל הסתבר שאותה יכולת מקבילית (Parallel Processing) שמשמשת לפיקסלים, מתאימה גם לחישובים מתמטיים מסיביים - במיוחד למידת מכונה.

ה-DNA של NVIDIA: החומרה + התוכנה

NVIDIA לא מוכרת רק שבבים. היא מוכרת מערכת שלמה:

• GPU חזקים (A100, H100, ועוד)
• CUDA - פלטפורמת תכנות שמאפשרת לממש אלגוריתמים על ה-GPU בקלות
• cuDNN, TensorRT - ספריות אופטימיזציה למודלים
• תמיכה מלאה ב-PyTorch, TensorFlow, JAX - כל מי שעובד ב-AI כבר משתמש בכלים שלהם

כל הרכיבים האלה יוצרים אקוסיסטם סגור ויעיל ביותר.

ה-H100 - המפלצת החדשה

כיום ה-GPU המוביל של NVIDIA לאימון AI הוא ה-H100 Tensor Core. יכולות שלו:

• 60 טרליון פעולות לשנייה (במדד FP8)
• זיכרון מהיר במיוחד (HBM3)
• תמיכה בטכנולוגיות Transformer Acceleration - במיוחד ל-LLMs

שרת עם 8× H100 יכול לעלות יותר ממיליון דולר, אבל הוא גם מסוגל לאמן מודלים עצומים בימים במקום בשבועות.

המונופול והביקורת

NVIDIA שולטת כיום ביותר מ-90% משוק מאיצי ה-AI. יש מי שטוען שהעדר תחרות מזיק, אבל לא ניתן להתכחש לכך שהאקוסיסטם שלהם - הכלים, התיעוד, התמיכה - עדיין המשוכלל ביותר.

מתחרים עולים - אבל לאט

• AMD - עם סדרת MI300, אבל האקוסיסטם חלש יותר.
• Intel - מנסה עם Gaudi, אך עדיין בהתחלה.
• AWS Trainium / Inferentia - מאיצים של אמזון, אבל רק בתוך הענן שלהם.
• Google TPU - חזק לאימון, אך גם הוא סגור לארגון.

בכל זאת, NVIDIA עדיין הסטנדרט דה-פקטו.

למה זה חשוב לך כמפתח?

אם אתה עובד ב-AI - סביר להניח שאתה כותב קוד שרץ על GPU של NVIDIA. גם אם אתה לא יודע זאת - PyTorch מתרגם את הפקודות שלך דרך CUDA, והמודל שלך רץ על כרטיס כזה או אחר של NVIDIA, בענן או בשרת ייעודי.

סיכום

NVIDIA לא סתם מובילה את ה-AI - היא קבעה את הכללים. בזכות ה-GPU הכללי שפיתחה, הפכה למשחקנית מרכזית בעולם שבו כל חישוב משנה. וכרגע, קשה מאוד לדמיין AI בלי NVIDIA.

---

בפוסט הבא נלמד על הכלי שעשה את ההבדל - CUDA, פלטפורמת התכנות שהפכה את ה-GPU לנגיש לכל מפתח.