Les cartes graphiques étaient le début
Nvidia a commencé à développer des puces accélératrices graphiques pour PC en 1993 en tant que société de semi-conducteurs. Les fondateurs ont reconnu que la génération de graphiques 3D dans les jeux vidéo – un marché en croissance rapide à l’époque – imposait des demandes très répétitives et intensives en calcul aux processeurs des PC. Mais ces calculs peuvent être effectués en parallèle plus rapidement par une puce spéciale que par le CPU. Cette idée a conduit au développement des premières cartes graphiques Nvidia GeForce.
Même après 30 ans, Nvidia reste le plus grand fournisseur mondial de cartes graphiques dédiées avec ses cartes graphiques de jeu, dont la série GeForce. Au fil des années, les capacités de traitement parallèle des unités de traitement graphique (GPU) de Nvidia ont également été utilisées à d’autres fins, telles que : B. pour résoudre des problèmes nécessitant une arithmétique matricielle similaire à la modélisation graphique 3D.
En 2006, Nvidia a introduit une nouvelle architecture GPU, CUDA, qui pouvait être programmée directement en C pour accélérer et simplifier le traitement mathématique. Il s’agit encore aujourd’hui d’un moteur important dans le développement de puces et d’applications encore plus puissantes.
IA, crypto mining et métaverse
L’un des principaux moteurs de la demande de puces Nvidia ces dernières années a été l’IA, plus particulièrement la nécessité d’effectuer des milliards de calculs répétitifs pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique (ML). Certains de ces modèles sont vraiment énormes : le GPT-4 d’OpenAI aurait plus de 1 000 milliards de paramètres. Nvidia a pris en charge OpenAI dès le début et a même construit un module informatique spécial basé sur ses processeurs H100 pour accélérer la formation des grands modèles de langage (LLM) développés par l’entreprise.
Une autre demande inattendue pour les puces de l’entreprise concerne le minage de cryptomonnaies, où les calculs peuvent être effectués plus rapidement et de manière plus économe en énergie sur un processeur graphique que sur un CPU. La demande de GPU pour l’extraction de crypto-monnaie a conduit à une pénurie de cartes graphiques pendant des années, transformant les fabricants de GPU comme Nvidia en une sorte de vendeur de pelles pendant la ruée vers l’or en Californie.
Bien que les premières puces de Nvidia aient été utilisées pour améliorer les performances graphiques, l’industrie manufacturière s’intéresse également à de meilleures simulations 3D. Au-delà des bibliothèques de rendu et de code de base d’OpenGL et OpenCL, Nvidia a développé une plateforme logicielle appelée Omniverse. De plus, pratiquement aucun fournisseur de logiciels de divertissement ne peut aujourd’hui se passer des solutions de Nvidia. Même que Casino777 Casino Suisse peuvent bénéficier d’une puissance de calcul supplémentaire grâce aux puces puissantes.
C’est ainsi que Nvidia veut rester au sommet
Nvidia est actif sur de nombreux fronts. Côté matériel, l’entreprise continue de vendre des processeurs graphiques pour PC et certaines consoles de jeux, fournit des accélérateurs informatiques aux fabricants de serveurs, d’hyperscalers et de supercalculateurs et produit des puces pour les voitures autonomes.
La société est également active dans le secteur des services et exploite sa propre infrastructure cloud pour les sociétés pharmaceutiques, l’industrie manufacturière et autres. En tant que fournisseur de logiciels, Nvidia développe des bibliothèques de codes génériques que tout le monde peut utiliser pour accélérer les calculs sur le matériel Nvidia. Des outils spécifiques tels que le package cuLitho pour optimiser la phase de lithographie dans la fabrication de semi-conducteurs sont également populaires.
Cependant, l’intérêt pour les derniers outils d’IA tels que ChatGPT (développé sur du matériel Nvidia) a conduit à une nouvelle vague de demande pour le matériel Nvidia. Nvidia en a profité pour développer de nouveaux logiciels pour aider les entreprises à créer et à former des LLM sur lesquels est basée l’IA générative.
Ces derniers mois, la société s’est également associée à des fournisseurs de logiciels tels qu’Adobe, Snowflake, ServiceNow, Hugging Face et VMware pour garantir que les éléments d’IA de leurs logiciels d’entreprise sont optimisés pour les puces. Cela devrait encore consolider le succès futur de Nvidia.
