Выступление NVIDIA на конференции Hot Chips 2025 было посвящено не столько новым чипам, сколько кардинальной смене акцентов в разработке графических процессоров. Компания представила архитектуру Blackwell как целостную платформу, где машинное обучение не просто дополняет рендеринг, а становится его неотъемлемой частью. NVIDIA продемонстрировала, как архитектура масштабируется от огромных карт для дата-центров до компактных ноутбучных GPU, и объяснила, почему такой подход имеет решающее значение.
Теперь основной фокус сместился с традиционного растрового рендеринга на «нейронные» методы, такие как шумоподавление и генерация кадров. Эти технологии позволяют воссоздавать или улучшать пиксели с гораздо меньшими затратами вычислительных ресурсов. Чтобы поддержать этот переход, NVIDIA активно внедряет вычисления с точностью FP4, что помогает уменьшить объём данных и требования к вычислительной мощности. Кроме того, компания усовершенствовала планировщик, добавив функции, такие как переупорядочивание выполнения шейдеров и оптимизацию работы с целыми числами, чтобы потоковые мультипроцессоры всегда были заняты. Также был показан специальный ИИ-процессор, встроенный в чип, который координирует данные и приоритеты, не позволяя графическим шейдерам и ядрам для инференса мешать друг другу
Помимо самих моделей, не менее важную роль играет техническая реализация. Архитектура Blackwell получила поддержку памяти GDDR7, которая обеспечивает большую пропускную способность при меньшем напряжении. Это выгодно как для традиционных задач рендеринга, так и для крупных тензорных вычислений. NVIDIA рассказала о технологиях, которые сокращают время ожидания первого токена в смешанных нагрузках, позволяя интерактивным агентам и графике удовлетворять разные требования к задержкам.
Компания продвигает концепцию «гонки до простоя», где система использует интеллектуальную интерполяцию или выборочный инференс вместо полного рендеринга, чтобы сэкономить энергию. Наконец, технологии, заимствованные из мира дата-центров, например Universal MIG, позволяют разделить один GPU на множество мелких виртуальных GPU. Это повышает утилизацию для менее требовательных клиентов и обеспечивает значительный прирост эффективности по сравнению с простым разделением времени.
Общий посыл был ясен: Blackwell — это не просто наращивание терафлопс. Это переосмысление планирования и глубокое слияние машинного обучения с графикой, чтобы сделать высокоэффективный рендеринг в реальном времени практической реальностью. Нейронный рендеринг — это будущее графики, и NVIDIA намерена ускорить каждый этап этого процесса.
