Nvidia

Матэрыял з Вікіпедыі - вольнай энцыклапедыі

Перайсці да навігацыі перайсці да пошуку
Nvidia
NVIDIA Corporation
малюнак лагатыпа
Офіс кампаніі ў горадзе Санта-Клара, штат Каліфорнія, 2018 год
Офіс кампаніі ў горадзе Санта-Клара, штат Каліфорнія , 2018 год
тып публічная кампанія
Лістынг на біржы NASDAQ : NVDA
падстава 1993
заснавальнікі Дженсен Хуанг , Крыс Малахоўскі [en] , і Кёртыса Прэм [en]
Размяшчэнне ЗША : Санта-Клара , штат Каліфорнія
галіна паўправадніковая прамысловасць
прадукцыя графічны працэсар , чыпсэт і праграмнае забеспячэнне[1]
уласны капітал
абарот
аперацыйная прыбытак
Чысты прыбытак
актывы
капіталізацыя
колькасць супрацоўнікаў
Даччыныя кампаніі Mellanox
сайт nvidia.com
лагатып ВікіСховішча Медыяфайлы на Вікісховішчы

Nvidia ( / ɛ N V ɪ г I ə / ; NVIDIA Corporation) - амерыканская тэхналагічная кампанія , распрацоўшчык графічных працэсараў і сістэм на чыпе (SoC). Распрацоўкі кампаніі атрымалі распаўсюд у індустрыі відэагульняў, сферы прафесійнай візуалізацыі, вобласці высокапрадукцыйных вылічэнняў і аўтамабільнай прамысловасці, дзе бартавыя кампутары Nvidia выкарыстоўваюцца ў якасці асновы для беспілотных аўтамабіляў.

Кампанія была заснавана ў 1993 годзе. На IV квартал 2018 г. была найбуйнейшым у свеце вытворцам PC-сумяшчальнай дыскрэтнай графікі з доляй 81,2% (статыстыка ўключае ўсе графічныя працэсары, даступныя для прамой куплі канчатковымі карыстальнікамі - GeForce , Quadro і паскаральнікі вылічэнняў на базе GPU Tesla ) [7] . Па стане на студзень 2018 года колькасць супрацоўнікаў перавышала 11,5 тысяч чалавек. Штаб-кватэра - у Санта-Клары (штат Каліфорнія ) [8] .

гісторыя

1993-1999

Заснавальнікі - Дженсен Хуанг , Крыс Малахоўскі [en] і Кёртыса Прэм [en] - прынялі рашэнне аб стварэнні кампаніі ў красавіку 1993 года пад абедам у Denny's [en] у Сан-Хасэ, штат Каліфорнія . Малахоўскі і Прэм працавалі інжынерамі ў Sun Microsystems , але былі незадаволеныя абраным кампаніяй напрамкам развіцця, Хуанг займаў адну з кіруючых пасад у кампаніі-вытворцу інтэгральных схем LSI Logic [en] . Яны верылі, што будучы прарыў у кампутарнай галіны адбудзецца дзякуючы апаратнаму паскарэнню вылічэнняў , занадта цяжкіх для працэсараў агульнага прызначэння . Выбар на карысць распрацоўкі графічных працэсараў (GPU) быў абумоўлены імклівым ростам папулярнасці відэагульняў з трохмернай графікай , які абяцаў вялікія прыбытку вытворцам відэакарт. У іх стартапе са стартавым капіталам ў 40 тысяч долараў Хуанг стаў прэзідэнтам і галоўным выканаўчым дырэктарам (CEO), Малахоўскі заняў пасаду віцэ-прэзідэнта па распрацоўцы, а Прэм - галоўнага тэхнічнага дырэктара . Назва партнёры прыдумалі толькі напярэдадні рэгістрацыі кампаніі: яно было абрана як вытворнае ад лац. invidia ( «зайздрасць»), які змяшчае спалучэнне літар nv - скарачэнне ад словазлучэння next version ( «наступная версія»), якім прадпрымальнікі пазначалі ўсю дакументацыю па новым праекце [9] [10] [11] .

Кампанія працавала ў бесфабричной мадэлі , то ёсць займалася праектаваннем і маркетынгам прадуктаў, але не валодала уласным вытворчасцю паўправадніковых пласцін і мікрасхем . Амаль год спатрэбіўся фірме, каб знайсці партнёра, які мог вырабіць мікрапрацэсар па тэхналагічным працэсе 0,5 мікрона (500 нанаметраў ) - ім стаў SGS-Thomson Microelectronics , які прадаставіў кампаніі магутнасці фабрыкі пад Грэнобль ць Францыі . У траўні 1995 г. Nvidia прадставіла сваю першую распрацоўку - мультымедыйную карту NV1 , якая аб'яднала на адной PCI -плате блок апрацоўкі 2D-графікі, паскаральнік 3D-графікі, гукавую карту і порт для гульнявога кантролера , сумяшчальнага з прыстаўкай Sega Saturn . Кампаніі супрацоўнічалі, і ў рамках дамоўленасцяў з амерыканскім падраздзяленнем Sega частка гульняў для Saturn была партавана на ПК для запуску на NV1. Версіі NV1 таксама выходзілі пад маркамі Diamond Multimedia [en] і SGS-Thomson. Выпуск NV1 каштаваў кампаніі большай частцы першага 10-мільённай раўнда інвестыцый ад Sequoia Capital , Sutter Hill Ventures [en] і Sierra Ventures, але карта мела абмежаваны поспех з-за выкарыстання квадратычным паверхняў і адпаведна прынцыповай несумяшчальнасці з які выйшаў неўзабаве API DirectX ад Microsoft , дзе у якасці асноўнага прымітыву пабудовы 3D [en] сцэн былі ўжытыя трохкутныя палігоны. Кампанія была вымушана скараціць палову супрацоўнікаў, а пасля адмовілася ад распрацоўкі NV2 для Sega Dreamcast і засяродзілася на распрацоўцы камплектуючых для ПК [10] [11] [12] [13] [14] .

NVidia Riva 128

У першай палове 1997 гады кампанія прадставіла графічны працэсар NV3, які атрымаў назву RIVA 128 (ад англ. Real-time Interactive Video and Animation accelerator, інтэрактыўны паскаральнік відэа і анімацыі ў рэальным часе). Дзякуючы падтрымцы Direct3D, высокай прадукцыйнасці і больш нізкай цане, чым у асноўнага канкурэнта ў асобе Voodoo Graphics ад 3dfx Interactive (усяго на рынку было больш за 30 кампаній, якія прапаноўвалі відэакарты з 3D-паскаральнікамі), RIVA 128 набыла вялікую папулярнасць. У сакавіку 1998 года за ёй рушыла ўслед яшчэ больш паспяховая NV4 - RIVA TNT (TwiN Texel) - першы на спажывецкім рынку паскаральнік 3D-графікі, які мог накладваць 2 тэкстуры за праход, і таксама апярэджваў канкурэнтаў дзякуючы паралельнай апрацоўцы 2D і 3D-графікі і падтрымцы True Color . Поспех RIVA 128 і RIVA TNT зацвердзіў Nvidia як аднаго з ключавых гульцоў рынка паскаральнікаў графікі (на канец 1997 г. яе дзель рынка ацэньвалася ў 24%). RIVA TNT ў 1998 годзе атрымала ўзнагароду «Выбар рэдакцыі» выдання PC Magazine , сама фірма ў 1997 і 1998 гадах стала «Найбольш паважанай паўправадніковай фаблесс-кампаніяй» па ацэнцы Асацыяцыі паўправадніковых фаблесс-кампаній (Fabless Semiconductor Association) [9] [11] [ 13] [14] .

У пачатку 1998 года планавалася першаснае размяшчэнне акцый на біржы, але пасля аб'яў аб гэтым атрымала шэраг пазоваў аб парушэнні патэнтаў на тэхналогію мультитекстурирования ад канкурэнтаў у асобе Silicon Graphics , S3 Graphics і 3dfx Interactive . Па выніках 1998 фінансавага года выручка кампаніі дасягнула 158,2 мільёна даляраў, а чысты прыбытак - 4,1 мільёна супраць 13,3 і 1,3 мільёна годам раней. У студзені 1999 года першаснае публічнае прапанову ажыццёўлена на біржы NASDAQ , на гандаль былі выстаўленыя 3,5 мільёна акцый па стартавым кошце 12 даляраў, якая да канца дня вырасла да 19,69 даляра, размяшчэнне прынесла кампаніі 42 мільёны даляраў, а яе рынкавая капіталізацыя дасягнула 626,1 мільёна [11] [15] .

У 1999 годзе выпушчаны графічны паскаральнік RIVA TNT2 (NV5) - ўдасканаленая версія RIVA TNT, з якім кампанія ўшчыльную падступіла да пазіцый 3dfx, утрымоўвалай высокае становішча на рынку дзякуючы папулярнасці Glide API у распрацоўшчыкаў гульняў. Але больш значным рэлізам года стаў GeForce 256 - першы графічны працэсар, які дзякуючы інтэграванаму блоку трансфармацыі і асвятлення геаметрыі [en] забяспечыў значны скачок прадукцыйнасці ў сістэмах са слабымі цэнтральнымі працэсарамі [16] . Паралельна кампанія ініцыявала патэнтнае разбіральніцтва ў дачыненні да кампаніі S3 Graphics аб парушэнні шэрагу патэнтаў, якое вырашылася пагадненнем аб крос-ліцэнзаванні патэнтавых партфоліё і пераходам 50 інжынераў з S3 ў Nvidia.

2000-я гады

У 2001-2002 гадах кампанія ўвязалася ў патэнтны спрэчка з кампаній 3dfx Interactive , падчас якога апошняя не вытрымала канкурэнцыі і збанкрутавала. За 70 мільёнаў даляраў Nvidia выкупіла актывы 3dfx, звязаныя з вытворчасцю графічных карт, уключаючы патэнты, гандлёвыя маркі і таварныя запасы [11] [17] .

Да пачатку 2000 гадоў большасць вытворцаў графічных паскаральнікаў выйшлі з бізнэсу, і на рынку дыскрэтных графічных паскаральнікаў сфармавалася дуополия Nvidia і ATI. Пасля няўдалага паскаральніка i740 Intel пакінуў спробы выпусціць дыскрэтнае графічнае рашэнне і засяродзіўся на ўбудаванай графіцы пад брэндам Intel Extreme Graphics [18] . Долі рынку графікі для ПК, уключаючы інтэграваную графіку, размеркаваліся наступным чынам: Nvidia - 31%, Intel - 26%, ATI - 17%, астатнія кампаніі апынуліся на перыферыі. Канкурэнцыя спрыяла паскораным тэхналагічным інавацыях у прадуктах абедзвюх кампаній, што зрабіла немагчымым з'яўленне на рынку іншага прыкметнага гульца. У 2000-2003 гадах кампанія выступала пастаўшчыком графічных чыпаў для Xbox , а пасля рашэння Microsoft знізіць сабекошт кансолі яе месца заняла ATI. У сваю чаргу, Nvidia падпісала з Sony кантракт на пастаўкі графічных працэсараў для PlayStation 3 , а затым стала пастаўшчыком дыскрэтнай графікі для настольных кампутараў Apple [17] [19] .

У 2006 годзе на рынку графічных паскаральнікаў адбылося 2 значных падзеі. Продаж ATI кампаніі Advanced Micro Devices за 5,4 мільярда даляраў у кастрычніку 2006 года прывяла да спынення яе супрацоўніцтва з Intel [20] . У выніку кантракты на пастаўкі інтэграванай і дыскрэтнай графікі, якія прыносілі ATI да 60-70% выручкі, перайшлі да Nvidia, а рынкавая доля AMD / ATI прыкметна скарацілася. А праз 2 тыдні кампанія першай прадставіла уніфікаваную шейдерную архітэктуру графічнага працэсара для ПК [19] . У 2007 годзе Nvidia прадставіла праграмна-апаратную архітэктуру паралельных вылічэнняў CUDA , якая спрасціла выкарыстанне графічных працэсараў для вылічэнняў агульнага прызначэння і легла ў аснову спецыялізаваных прадуктаў - фізічнага рухавічка PhysX і графічнага рухавічка для візуалізацыі метадам трасіроўкі прамянёў OptiX [21] .

2010-я гады

На фоне росту сегмента інтэграванай графікі ў канцы 2000-х - пачатку 2010-х гадоў (на 2007 год Intel кантраляваў 35% рынку графікі, Nvidia - 25%, да пачатку 2010-х доля Intel перавысіла 50% [18] [21] ) кампанія дыверсіфікавала бізнес, інвеставаўшы ў кірунку высокапрадукцыйных вылічэнняў і ўбудавальных рашэнняў для аўтамабільнай прамысловасці [22] . Поспех фірмы ў галіне паскарэння вылічэнняў, у тым ліку для нейрасецівы, прыцягнуў у гэтую вобласць іншых «тэхналагічных гігантаў» - у 2015-2016 гадах Intel выйшаў на рынак апаратнага паскарэння глыбокага навучання праз паглынанне вытворцы праграмуемых карыстачом вентыльных матрыц Altera і фаблесс-кампаній Nervana і Movidus, а Google ў траўні 2016 года выпусціў уласны тэнзарнае працэсар , аптымізаваны пад задачы пабудовы нейронавых сетак з выкарыстаннем бібліятэк TensorFlow [9] . Па выніках 2018 года продаж паскаральнікаў вылічэнняў і рашэнняў для ЦОД прынеслі кампаніі 1,93 мільярда даляраў (на 133% больш, чым у 2017 годзе, і амаль 24% абароту у 2018 годзе), а прадукты для аўтамабільнай прамысловасці - за 558 мільёнаў (каля 5 , 7%) [23] .

У сакавіку 2019 гады Nvidia анансавала выхад на рынак новага одноплатной кампутара Jetson Nano са ўбудаванай падтрымкай штучнага інтэлекту, памер якога складае ўсяго 70х45 міліметраў [24] .

2020 я гады

У сакавіку 2019 года было абвешчана аб ініцыяванні пакупкі ізраільскай кампаніі Mellanox за 6,9 млрд $, якая вырабляе камутатары і сеткавыя адаптары InfiniBand і Ethernet длядата-цэнтраў і высокапрадукцыйных вылічэнняў . Здзелка стала найбуйнейшым набыццём у гісторыі кампаніі [25] [26] і была завершана 27 красавіка 2020 года [27] [28] .

У траўні 2020 г. была паглынутая кампанія Cumulus Networks , якая спецыялізуецца на распрацоўцы праграмнага забеспячэння з адчыненым зыходным кодам для сеткавага абсталявання - напрыклад сеткавай аперацыйнай сістэмы Cumulus Linux для камутатараў без аперацыйнай сістэмы [29] .

сямейства прадуктаў

У гадавых справаздачах кампанія вылучае два сямейства прадуктаў і 4 мэтавых рынку, на якіх працуе. Асноўныя прадукты - графічныя працэсары, прадстаўленыя масавай лінейкай GeForce , прафесійнымі відэакартамі Quadro і паскаральнікамі вылічэнняў Tesla , і сістэмы на чыпе Tegra . Выпуск графічных працэсараў гістарычна з'яўляецца асноўным напрамкам бізнесу кампаніі: на пачатак 2018 года яго доля ў структуры выручкі складала каля 80% (астатняе прыходзілася на Tegra і рашэнні на яе базе). Мэтавымі рынкамі кампаніі з'яўляюцца індустрыя камп'ютэрных гульняў , сфера прафесійнай візуалізацыі, аўтамабільная прамысловасць і вобласць высокапрадукцыйных вылічэнняў . Важным фокусам для кампаніі з'яўляецца рынак штучнага інтэлекту [30] .

Спажывецкія прадукты, арыентаваныя на рынак відэагульняў, аб'яднаныя брэндам GeForce: гэта графічныя працэсары GeForce [⇨] , праграмнае забеспячэнне для аптымізацыі прадукцыйнасці GeForce Experience [⇨] і сэрвіс хмарнага гейминга GeForce NOW [⇨] . Асобна знаходзяцца гульнявыя прылады серыі SHIELD [⇨] на базе сістэмы на чыпе Tegra [⇨] . Для распрацоўшчыкаў кампанія выпускае спецыялізаваныя праграмныя бібліятэкі для стварэння графічных эфектаў і рэалістычнага акружэння ў традыцыйных гульнях і VR-праектах. На рынку прафесійнай візуалізацыі прадстаўлена графічнымі працэсарамі Quadro [⇨] і спецыялізаванымі праграмамі і кампанентамі для працы з відэа і трохмернай графікай і стварэння рэалістычнай фізікі аб'ектаў. Напрамак высокапрадукцыйных вылічэнняў ўключае паскаральнікі вылічэнняў Tesla [⇨] , пабудаваныя на іх аснове суперкамп'ютэры для працы з ІІ лінейкі DGX [⇨] і спецыялізаваныя хмарныя платформы - GPU Cloud для распрацоўкі і навучання нейрасецівы і GRID [⇨] для віртуалізацыі прадукцыйных графічных станцый. Платформа для аўтамабільнай прамысловасці аб'яднаная брэндам Drive [⇨] і ўключае бартавыя кампутары і кампутары аўтапілота, інструменты для машыннага навучання беспілотных аўтамабіляў, інфармацыйна-забаўляльныя сістэмы, прасунутыя сістэмы дапамогі кіроўцу і прылады для выкарыстання дапоўненай рэальнасці ў аўтамабілях [23] .

GeForce

Чып GeForce2 MX400

Гісторыя сямейства графічных працэсараў GeForce (назва якіх было складзена з слоў geometry ( англ. Геаметрыя) і force ( англ. Сіла) і ўтрымлівае гульню слоў за кошт сугучча з g-force ( англ. Паскарэнне вольнага падзення)) пачалася ў 1999 годзе з выхадам GeForce 256 на чыпе NV10 [31] . Кампанія пазіцыянавала яго як першы графічны працэсар - упершыню усе блокі апрацоўкі графікі былі размешчаны ў адным крышталі. Галоўным новаўвядзеннем стаў блок T & L [en] , які ўвёў апаратную падтрымку трансфармацыі вяршыняў 3D аб'ектаў (змены становішча і маштабу), адсячэнне (clipping) і асвятлення: раней гэтыя задачы выконваліся на цэнтральным працэсары [32] . У цэлым на спажывецкім рынку тэхналогія атрымала распаўсюд пазней, а ў 1999 годзе напрацоўкі былі выкарыстаны ў прафесійных відэакартах Quadro. GeForce 256 падтрымлівала OpenGL 1.3 і стала першай картай з поўнай падтрымкай Direct3D 7. У 2000 годзе кампанія выпусціла удасканалены чып NV15 на больш тонкім техпроцессе і з павялічанай на 40% прадукцыйнасцю, вялікім лікам канвеераў апрацоўкі дадзеных і палепшаным T & L, а таксама спрошчаныя NV11 і NV16 , якія працавалі на больш высокай тактавай частаце. Заснаваныя на іх карты выходзілі пад брэндам GeForce 2 . Тады ж выпушчаны графічны працэсар GeForce Go [de] з паніжаным энергаспажываннем, прызначаны для выкарыстання ў наўтбуках. У гэты час у канкурэнцыю ўступіла канадская кампанія ATI , якая прадставіла чыпы R100 і R200 і мабільны чып RV200. Рынкавы поспех Nvidia і ATI падарваў пазіцыі 3dfx Interactive , якая ў спробе перасягнуць канкурэнтаў ўклалася ў распрацоўку правальнай шматпрацэсарнай Voodoo 5 [en] 6000, што разам з дрэннымі продажамі Voodoo 4 падарвала фінансавую ўстойлівасць кампаніі і прывяло да яе банкруцтва. У выніку Nvidia набыла большую частку актываў 3dfx, і ў яе штат перайшло большасць інжынераў канкурэнта [14] [33] [34] .

В 2001 году выпущен чип NV20, в котором внедрена технология LMA (Lightspeed Memory Architecture) — большое число контроллеров памяти с уменьшенной пропускной способностью. Среди новшеств также были более быстрая память SDRAM , поддержка пиксельных и вершинных шейдеров , поддержка MSAA-сглаживания [en] и работа с Direct3D 8. На этом чипе были основаны карты линейки GeForce 3 , а также графический процессор игровой консоли Xbox от Microsoft . В начале 2002 года компания представила линейку GeForce 4 . Бюджетные карты в этой линейке были основаны на чипсетах NV17, NV18 и NV19, по сути являвшихся модификациями NV11, и имели большой коммерческий успех. Позднее фирма выпустила более мощные карты на чипе NV25 — усовершенствованной версии NV20. В ответ на разработки Nvidia компания ATI представила флагманский процессор R300, в котором благодаря удвоению числа всех вычислительных модулей добилась превосходства в производительности над GeForce 4. В конце 2002 года компания выпустила процессор NV30, который использовала в 5-м поколении GeForce — GeForce FX . Несмотря на то что Nvidia отстала от ATI в выпуске DX9-совместимого процессора, компания сравнялась с конкурентом за счёт новых технологий — поддержки шейдерной модели версии 2.0a, новых алгоритмов сглаживания и фильтрации, интерфейса PCI Express и памяти формата DDR2 [35] . Спустя несколько месяцев после NV30 вышел NV35, который получил дополнительный блок вершинных шейдеров, усовершенствованные блоки пиксельных шейдеров, более широкую шину памяти и технологию визуализации теней UltraShadow [36] . В последовавшем 2005 году представлен чип NV40 и 6-е поколение GeForce , флагманская модель которого за счёт новых технологий почти вдвое превзошла по производительности модели 5-го поколения. GeForce 6 получил поддержку DirectX 9.0c и шейдерной модели версии 3, аппаратную поддержку декодирования видео в форматах H.264 , VC-1 , WMV и MPEG-2 , а также возможность параллельного использования нескольких карт через программно-аппаратную связку SLI . Бюджетные карты GeForce 6 были основаны на чипе NV43, упрощённой и недорогой в производстве версии NV40 [14] [34] [37] .

В GeForce 8 поколения на базе чипа G80 компания значительно переработала архитектуру графического процессора, использовав в конвейерах обработки данных унифицированные шейдерные процессоры. Осенью 2006 года представлена новая архитектура Tesla [en] , особенностью которой стал отказ от отдельных блоков для вершинных и пиксельных шейдеров, которые заменили унифицированные процессоры, способные выполнять любой тип шейдеров [38] . За счёт того, что универсальные вычислительные блоки могли выполнять разнообразные типы вычислений, в чипе G80 на архитектуре Tesla удалось решить проблему неравномерного распределения ресурсов. Процессор получил поддержку DirectX 10, работал с шейдерами 4-й версии и вдвое превосходил G70 в тестах производительности. В конце 2006 года ATI была поглощена AMD и стала её графическим подразделением. Выпущенный в начале 2007 года процессор R670 был решением среднего ценового уровня и также не соперничал по производительности с собственными «флагманами». Вместе с универсальными шейдерами компания представила программно-аппаратную архитектуру CUDA , позволяющую писать программы для графических процессоров на Си-подобном языке и перенести на видеокарту тяжёлые для процессоров массивно-параллельные вычисления. В GeForce 8 и 9 компания представила аппаратную поддержку общих вычислений с точностью 32 бита, а в десятом поколении, GeForce 200 на базе GT200 — с двойной точностью 64-бита [39] . Аппаратная многопоточность позволила перенести на видеокарту расчёты физики объектов на базе физического движка PhysX . Также весной 2009 года Nvidia выпустила линейку графических карт GeForce 100 , ориентированную исключительно на OEM и основанную на дизайне GeForce 9, а осенью — ещё одну OEM-серию GeForce 300 на основе карт 200-й серии [14] [37] [40] [41] .

Чип Nvidia GeForce 6600GT
Nvidia GeForce 6600GT (производитель Gigabyte )

В 2010 году компания представила новую микроархитектуру Fermi и основанную на ней линейку карт GeForce 400 . Флагманским процессором этого поколения стал GF100, имевший огромную производительность, но очень большой и сложный в производстве. В ходе разработки младших моделей графических процессоров этого семейства пересмотрена организация потоковых мультипроцессоров, что позволило уплотнить организацию чипа, сократить его площадь и себестоимость. В чипах семейства GeForce 500 компания сохранила архитектуру Fermi, но переработала её на уровне физического дизайна [en] , использовав более медленные и энергоэффективные транзисторы в элементах процессора, не требующих высокой скорости работы, и более быстрые в критически значимых элементах. В результате при возросшей тактовой частоте карты GeForce 500 оказались заметно более энергоэффективными. Следующее поколение графических процессоров GeForce 600 было основано на новой архитектуре Kepler , было произведено по 28-нанометровому техпроцессу и включало втрое больше ядер CUDA, что обеспечило 30-процентный прирост производительности в играх. В основу следующего поколения GeForce 700 легли чипы, изначально разработанные для ускорителей вычислений Tesla, и флагманские карты этого поколения имели выдающуюся производительность, которая несколько омрачалась высокой ценой. Дальнейший прогресс графических процессоров был достигнут с переходом на архитектуру Maxwell , в которой компания переработала подсистему памяти и внедрила новые алгоритмы сжатия. Благодаря этому семейство карт GeForce 900 оказалось на треть энергоэффективнее предшественников. Поколение GeForce 10 было основано на новой микроархитектуре Pascal и выпускалось по более тонкому 16-нанометровому техпроцессу. Однако настоящим прорывом, по характеристике основателя и президента компании Дженсена Хуанга, стала новая микроархитектура Turing , анонсированная в 2018 году. В новых графических процессорах 20-й серии (GeForce RTX) компания первой в мире представила технологию аппаратного ускорения трассировки лучей в реальном времени на специализированных RT-ядрах и поддержку работы ИИ на основе тензорных ядер, что обеспечило огромный скачок в качестве работы со светом и отражениями в компьютерных играх. Как отметила компания, основанные на Turing карты семейства GeForce 20 получили прирост производительности в 40—60 % в играх, не имеющих оптимизации под новые технологии, и до 125 % в играх с поддержкой технологии Deep Learning Super Sampling в сравнении с предшествующим поколением GeForce 10 [14] [42] [43] [44] .

GeForce Experience

В 2013 году компания выпустила утилиту GeForce Experience, которая оптимизирует производительность ПК с видеокартами Nvidia в играх, проверяет актуальность установленных на устройстве драйверов, добавляет функцию записи и трансляции игрового процесса и прочие возможности для комфортного игрового процесса. GeForce Experience поддерживает графические процессоры компании начиная с GeForce 400 , выпущенного в 2010 году [45] . Утилита автоматизирует проверку и обновление драйверов, в том числе драйверов Game Ready, оптимизированных для конкретных игр, а также задаёт оптимальные настройки для наилучшей производительности в играх на основе параметров конкретного ПК. Во время игры GeForce Experience работает как оверлей, предоставляющий доступ к дополнительным инструментам [45][46] .

В их число входит инструмент записи и трансляции игрового процесса ShadowPlay, реализованная на базе аппаратного энкодера Nvidia NVENC , интегрированного в графический чип процессоров с архитектурой Kepler и выше [47] . ShadowPlay позволяет вести запись в разрешении HD, Full HD , 2K и 4K с частотой кадров 30 или 60 в секунду и битрейтом от 10 до 50 мегабит в секунду, поддерживает отображение изображения с веб-камеры в углу экрана и захват экрана и несколько режимов записи, в том числе сохранение записи до 20 уже прошедших минут игры [48] . Видео сохраняются с кодированием в H.264 в формате MP4 , также ShadowPlay поддерживает стриминг в подключённые учётные записи Twitch , Facebook и на YouTube [49] . В 2017 году ShadowPlay был дополнен технологией Highlights, которая автоматически сохраняет в формате 15-секундных видеоклипов или GIF важные игровые моменты — выполнение квеста , одновременное убийство нескольких противников, победу над сложным боссом [50] [51] .

В 2016 году в состав Nvidia Experience вошёл инструмент Ansel, созданный совместно с разработчиками игр и названный в честь американского фотографа Энселя Адамса [52] . Ansel предоставляет пользователю расширенные возможности по созданию скриншотов включая стереоизображения , 360-градусные панорамы и стереопанорамы. Ansel позволяет в любой момент времени остановить игру, перемещать и настраивать камеру для выбора ракурса, использовать хромакей , проводить пост-обработку [53] . Снимки сохраняются в формате OpenEXR с поддержкой расширенного динамического диапазона . Режим Super Resolution позволяет с помощью ИИ масштабировать изображения до разрешения 63360×35640 без сглаживания [54] . В августе 2018 года с выходом новых графических процессоров с аппаратной поддержкой трассировки лучей компания представила Ansel RTX, который рассчитывает в 30 раз большее число лучей света, чем движок игры в реальном времени и позволяет получать фотореалистичное изображение [55] [56] .

В январе 2018 года компания представила в составе GeForce Experience технологию Freestyle, которая позволяет на уровне драйвера экспериментировать с шейдерами, меняя цветовую гамму, резкость и другие параметры изображения, наподобие инстаграм -фильтров [57] . Пользователю были доступны предустановленные наборы параметров, включая комбинации для дальтоников , и 38 настроек [45] . Ещё одной экспериментальной функцией GeForce Experience является режим GameStream Co-op, который позволяет игроку временно передать управление другому пользователю или пригласить его присоединиться к кооперативному режиму. При этом игра будет запущена только на компьютере первого игрока, а второй будет получать трансляцию игрового процесса по Сети [45] .

Quadro

Nvidia Quadro FX 3000 ES

Развитие направления профессиональных графических карт Quadro для высокопроизводительных рабочих станций началось в 1999 году с выхода первого решения на базе ядра NV10, использованного в GeForce 256 [16] . Карты Quadro основаны на тех же процессорах, что и карты игровой (потребительской) линейки GeForce, но отличаются более надёжными компонентами, рассчитанными на длительную эксплуатацию при пиковых нагрузках, а драйверы Quadro имеют сотни профилей для работы в специализированных приложениях с максимальной производительностью. Например, редактор трёхмерной графики Autodesk Softimage использует физический движок PhysX для ускорения расчётов на ядрах CUDA при создании реалистичных эффектов, например, воды, огня или взрывов. Autodesk 3ds Max поддерживает отрисовку сцен на рендер-движке Nvidia iRay, который обращается напрямую к графическому процессору в обход центрального процессора, тем самым ускоряя время отрисовки на порядок. И iRay, и V-Ray от компании Chaos Group поддерживают прорисовку сцен в режиме реального времени за счёт ресурсов графического процессора. Autodesk AutoCAD в сочетании с Quadro позволяет использовать аппаратные шейдеры при построении изображений [58] . Поддержку специализированных технологий Nvidia также имеет ПО CATIA , SolidWorks , PTC Creo [en] , Solid Edge , « Компас », Revit , Civil, ArchiCAD , Autodesk Maya , Adobe Photoshop , Adobe Premiere Pro , MSC Nastran , ANSYS [59] . В Quadro реализован ряд технологий, недоступных пользователям GeForce — сглаживание до x64 (и до x128 при подключении нескольких видеокарт по технологии Nvidia SLI ), управление множественными рабочими столами с настраиваемыми границами экранов, коррекция ошибок в памяти для высокоточных вычислений и полная очистка памяти при переходе к новым задачам, точное распределение вычислительной нагрузки между несколькими графическими картами, расширенные возможности удалённого администрирования и мониторинга [60] .

nForce

Nvidia nForce4

В 2001 году Nvidia выпустила свой первый чипсет для системных плат. Первые поколения — nForce , nForce2 и nForce3 — работали только с процессорами AMD . Последующие поколения ( nForce4 , nForce 500 , nForce 600 , nForce 700 , GeForce 8000/9000 [en] и nForce 900) получили поддержку процессоров Intel . В феврале и марте 2009 года Intel и Nvidia обменялись исковыми заявлениями. Intel считала, что сделка 2004 года по кросс-лицензированию технологий больше не действует и Nvidia не может производить чипсеты с поддержкой шин DMI / QPI и, как следствие, процессоров нового поколения Nehalem . Nvidia же считала, что вторая сторона этим запретом нарушает всё ещё действующее лицензионное соглашение [61] [62] [63] . Ввиду потери рынка карт для процессоров Intel в октябре 2009 Nvidia объявила о заморозке инвестиций в разработку новых чипсетов [64] . Через год, в ноябре 2010 года компания полностью отказалась от чипсетного бизнеса. Причинами был и конфликт с Intel (суд завершился победой Nvidia в 2011 году [63] ) и то, что спрос на nForce год от года снижался, так как интегрированные графические решения перемещались из отдельных чипсетов в центральные процессоры [65] .

Tesla

Линейка ускорителей вычислений Tesla была представлена летом 2007 года, вскоре после релиза унифицированной вычислительной архитектуры CUDA, позволяющей на Си-подобном языке программирования писать код для вычислений на графическом процессоре. Первый ускоритель Tesla C870 был основан на графическом процессоре G80, уже представленном в картах GeForce 8-й серии, и основанном на унифицированной шейдерной микроархитектуре, также носящей имя Tesla [en] [66] . Также были представлены решения с 2 картами в «настольном суперкомпьютере» и 4 картами в форм-факторе блейд-сервера формата 1U. C870 поддерживала вычисления с одинарной точностью с производительностью 518 гигафлопс [67] . С переходом на новую микроархитектуру графических процессоров компания обновляла линейку ускорителей Tesla, причём в случае Fermi [68] , Pascal [69] , Volta [en] [70] и Turing ускорители Tesla становились первыми продуктами на новой архитектуре, представленными широкой публике [71] . В 2011 году компания представила технологию Maximus, позволяющую комбинировать в рамках одной рабочей станции ускорители Tesla и профессиональные графические карты Quadro для максимально эффективного распределения вычислительных ресурсов. Для этого в рамках технологии Maximus компания представила универсальный драйвер для обеих карт, оптимизированный как для решения более стандартных задач на базе Quadro, так и для специализированных вычислений на базе Tesla [72] .

Наиболее современным на октябрь 2018 года был ускоритель вычислений Tesla T4 на микроархитектуре Turing, новшеством которого стала поддержка более широкого диапазона точности, что кратно увеличило производительность в вычислениях, не предъявляющих высоких требований к точности — например, при применении обученных моделей нейросетей. В результате Nvidia удалось достичь производительности в 8,1 терафлопса в вычислениях с одинарной точностью (FP32), 65 терафлопс в смешанных вычислениях с одинарной и половинной точностью (FP16/FP32), 130 триллионов операций в режиме INT8 и 260 триллионов в режиме INT4 [71] [73] .

По итогам 2018 года Tesla были самыми популярными ускорителями в области высокопроизводительных вычислений и использовались в 127 суперкомпьютерах, входящих в Top500 — рейтинг самых мощных устройств этого класса[74] . Для сравнения, в рейтинге 2015 года присутствовало 66 устройств, использовавших ускорители Tesla, 26 устройств с Intel Xeon Phi на базе процессоров общего назначения и 3 суперкомпьютера с AMD FirePro [75] . На ускорителях вычислений Tesla были основаны два самых мощных на 2018 год суперкомпьютера мира — Summit в Национальной лаборатории Окриджа и Sierra в Ливерморской национальной лаборатории Министерства энергетики США[74] . Также вычисления на ускорителях Tesla были внедрены в суперкомпьютере Tsubame [en] Токийского технологического института (29-е место на конец 2008 года) [76] ; суперкомпьютере Tiānhé-1A , спроектированном китайским Оборонным научно-техническим университетом НОАК (1-е место на октябрь 2010 года) [77] ; суперкомпьютере Titan , установленном в Национальной лаборатории Окриджа Министерства энергетики США (1-е место на ноябрь 2012 года); суперкомпьютере Cray CS-Storm (10-е место в 2014 году); суперкомпьютере Piz Daint , размещённом в Швейцарском национальном суперкомпьютерном центре (3-е место на ноябрь 2017 года) [78] . Среди российских суперкомпьютеров, использующих вычисления на графических процессорах общего назначения на базе ускорителей Nvidia Tesla — « Ломоносов », установленный в Московском государственном университете , и «Лобачевский», расположенный в Нижегородском государственном университете [79] [80] . Также по ситуации на 2018 год Nvidia Tesla были в основе 22 из 25 наиболее энергоэффективных суперкомпьютеров рейтинга GREEN500[74] .

GRID

Nvidia занялась разработкой платформы удалённой обработки данных в середине 2000 годов, и в мае 2012 года представила свои разработки в этом направлении — платформу VGX для виртуализации рабочих мест с производительностью полноценной рабочей станции и GeForce GRID — технологическую платформу для запуска игр в облаке [81] [82] . VGX была основана на 3 компонентах — блейд-серверах на базе графических процессоров Nvidia, собственном гипервизоре Nvidia, который интегрировался в коммерческие гипервизоры и обеспечивал виртуализацию графического процессора и систему распределения ресурсов между пользователями [83] . Впоследствии компания представила аппаратные решения для VGX — графические карты для виртуализации большого числа рабочих мест VGX K1 и решение для одновременного запуска 2 рабочих мест для работы со сложной графикой и обработки 3D-задач в приложениях Adobe , Autodesk и SolidWorks — VGX K2 [84] [85] . В марте 2013 года компания представила готовое решение для дизайнеров, архитекторов, проектировщиков и инженеров GRID VCA (Visual Computing Appliance, букв. англ. оборудование для визуальных вычислений ), включающее сервер в форм-факторе 4U, клиентское ПО и гипервизор [86] [87] . В конце 2013 года сервера GRID были внедрены в Amazon Web Services [88] [89] . Представленное в том же году серверное решение для облачного гейминга работало по схожему принципу, предоставляя пользователям фиксированный объём вычислительной мощности для стабильной производительности системы в современных играх. Для снижения сетевой задержки реализовано сжатие видео на собственных серверах и оптимизированы драйверы как для серверного, так и клиентского оборудования [90] [91] . Потребителями решений Nvidia для операторов игровых сервисов были многие игровые сервисы — Gaikai , Playcast , Ubitus, CiiNow, G-cluster [en] , LiquidSky [en] и Playkey. Собственные решения компания использовала в собственном облачном сервисе для владельцев игровых устройств линейки Shield — GeForce GRID (впоследствии — GeForce NOW) [92] [93] .

GeForce NOW

GeForce NOW образца 2018 года — третья по счёту итерация сервиса облачных игр (потоковая трансляция ПК-игр из облака), разработку которого фирма вела с начала 2010-х годов [94] . В 2012 году компания выпустила серверное решение GeForce GRID, которое позволяло запускать игры на высокопроизводительном оборудовании компании и стримить игровой процесс на устройство пользователя. Первым партнёром Nvidia, внедрившим GeForce GRID в своих серверах, стал сервис цифровой дистрибуции Gaikai , впоследствии выкупленный Sony [95] . Бета-тестирование собственного облачного сервиса, предназначенного для пользователей устройств линейки Shield, компания начала осенью 2013 года [96] . Как отмечало издание о технологиях The Verge , уже тогда GRID (как сервис потоковой трансляции игр) значительно превосходил альтернативы в лице Gaikai и OnLive [97] . На протяжении всего времени тестирования Grid оставался бесплатным для пользователей, а на апрель 2015 года библиотека сервиса включала 47 ПК-игр, главным образом класса AAA [98] . По окончании многомесячного тестирования осенью 2015 года компания перезапустила сервис потоковой трансляции игр под брендом GeForce NOW с платной подпиской на игры встроенного каталога и возможностью приобретения других игр через сервис цифровой дистрибуции [99] [100] . География работы GeForce NOW на момент перезапуска включала Европу (в том числе, западную часть России ), Северную Америку и Японию [101] . GeForce NOW неоднократно получал высокие оценки в игровой прессе, а главная претензия к нему сводилась к недоступности вне экосистемы Shield. В 2017 году компания начала тестирование GeForce NOW по модели службы аренды вычислительных ресурсов для запуска игр, доступной на любых устройствах, включая ПК под управлением OS X и Microsoft Windows (при этом пользователи Shield вновь получили бесплатный доступ к сервису). В 2017 году началось тестирование нового GeForce NOW на Mac, в январе 2018 года бета-версия сервиса стала доступна владельцам ПК на Windows [102] . Благодаря использованию графических ускорителей Tesla P40 с 24,5 гигабайтами VRAM в серверной части сервис смог обеспечить производительность в графики эквивалентную использованию GeForce GTX 1080 на устройстве пользователя с разрешением до 2560×1600 [103] . В новом GeForce NOW пользователи потеряли доступ к каталогу игр по подписке, но получили возможность запускать на виртуальном компьютере любые игры из сервисов цифровой дистрибуции Steam , Uplay или Battle.net [104] [105] .

DGX

Новый рынок для компании открылся в 2009 году, когда сразу несколько исследовательских групп обнаружили, что графические процессоры гораздо эффективнее для задач, связанных с глубоким обучением нейросетей. Профессор Стэнфордского университета Эндрю Ын тогда отмечал, что основанные на GPU решения могут быть в 100 раз эффективнее, чем решения на базе центральных процессоров с архитектурой x86 [106] .

Первый суперкомпьютер для решения задач по глубокому обучения ИИ DGX-1 компания представила на конференции GTC в апреле 2016 года одновременно с анонсом ускорителя вычислений Tesla P100. В первой версии DGX-1 было установлено 8 карт P100 с совокупной производительностью 170 терафлопс. Его конфигурация включала 2 линии 10-гигабитного Ethernet и 4 InfiniBand с шиной EDR и скоростью около 100 гигабит в секунду. DGX-1 стал первым комплексным решением для глубокого обучения и поставлялся с пакетом специализированного ПО, в том числе платформой Deep Learning GPU Training System (DIGITS) и библиотекой CUDA Deep Neural Network library (cuDNN). В продажу компьютер поступил в июне 2016 года по цене 129 тысяч долларов [107] . Спустя год вместе с анонсом ускорителей Tesla V100 на новой архитектуре Volta компания представила обновлённый DGX-1 с 8 картами V100, а также DGX Studio с 4 картами V100 и меньшим объёмом оперативной памяти. Обновлённый DGX-1, поступивший в продажу по цене 149 тысяч долларов, имел производительность в 960 терафлопс при выполнении задач глубокого обучения, DGX Station с производительностью 490 терафлопс получил цену в 69 тысяч [108] [109] .

Принципиального прорыва в производительности до 2 петафлопс компания добилась в DGX-2, продемонстрированном на GTC в марте 2018 года. В новом компьютере были использованы 16 ускорителей вычислений Tesla V100, объединённых новым интерфейсом NVSwitch с пропускной способностью 2,4 терабайта в секунду — по характеристике Дженсена Хуанга, этой скорости было бы достаточно для одновременной трансляции 1440 фильмов. В совокупности в новинке было 82 тысячи ядер CUDA, более 100 тысяч ядер Tensor и 512 гигабайт памяти с высокой пропускной способностью стандарта HBM 2. На презентации компания отметила, что смогла достичь в 10 раз большей производительности, чем в DGX-1, и в 500 раз большей, чем в собственных решениях 5-летней давности. В продажу DGX-2 поступил по цене в 399 тысяч долларов [110] [111] .

Tegra

Разработкой систем-на-чипе (SoC), предназначенных для использования в мобильных устройствах, компания занялась после приобретения в 2003 года компании-разработчика дискретной графики для КПК MediaQ. Её наработки были использованы для создания линейки чипов GoForce , которые нашли применение в устройствах Motorola и других производителей. В 2006—2007 годах фирма также приобрела софтверную графическую компанию Hybrid Graphics [en] и фаблес-компанию PortalPlayer [en] , в прошлом — поставщика систем-на-чипе для Apple iPod . Накопленный опыт и приобретённые технологии были использованы в новой линейке чипов Tegra , которые объединяли процессор общего назначения с архитектурой ARM и собственный энергоэффективный графический процессор. В первом поколении своих SoC, представленном в 2008 году, компания выпустила две серии чипов — Tegra APX 2500 для смартфонов и модели 600 и 650 , призванные составить Intel Atom конкуренцию в нише мобильных интернет-устройствах (то есть КПК, ориентированных на веб-сёрфинг и развлечения) и смартбуках [112] . Tegra первого поколения нашли применение в медиаплеерах Zune HD от Microsoft и Samsung YP-M1 а первым смартфоном на платформе стал Microsoft KIN [113] [114] . Однако широкого применения первое поколение Tegra не получило: сказалась ставка на смартбуки и продвинутые КПК, которые не нашли массового рынка [115] .

Чипы Tegra 2 (T20) and Tegra 3 (T30)

Намного более успешной оказалась система-на-чипе Tegra 2 , представленная в 2011 года [116] . Производительная Tegra 2 с поддержкой 3D-графики получила применение во многих 10-дюймовых планшетов и смартфонах Acer , Asus , Motorola , LG , Toshiba и других производителей и оставалась актуальной даже спустя несколько лет [117] . Успех второго поколения SoС повторила Tegra 3 , получившая более мощный графический ускоритель и дополнительное процессорное ядро для простых вычислений. Tegra 3 устанавливался в Google Nexus 7 , планшеты Lenovo , Asus и Acer, смартфоны HTC и LG, а также ноутбуки-трансформеры под управлением операционной системы Windows RTMicrosoft Surface и Lenovo IdeaPad Yoga 11. В 2013 году компания представила Tegra 4 , на основе которого разработала собственные игровые консоли, выходившие под брендом Shield [118] . Однако постепенно компания утратила интерес к конкурентному массовому рынку потребительских устройств и переориентировалась на области, где высокая производительность Tegra была востребована — игровые консоли и автомобильный рынок [119] . В 2012 году NVIDIA договорилась с Audi об использовании Tegra в панелях управления и развлекательных системах автомобилей, а в 2013 году — начала сотрудничество с Tesla и Lamborghini [10] [120] .

Долгий производственный цикл автопроизводителей оказался удобен для Nvidia, которая нашла в автомобилях применение как для новых разработок, так и для более старых Tegra 2 и Tegra 3 [121] . Представленная в 2014 году система-на-чипе Tegra K1 изначально позиционировалась как платформа для бортовых компьютеров и систем беспилотных автомобилей , а следующее поколение Tegra X1 вообще не предназначалось для применения в мобильной электронике [122] [123] .

Drive

Drive PX первой версии

На Consumer Electronics Show в январе 2015 года вместе с анонсом системы-на-чипе Tegra X1 фирма представила собственное комплексное решение для автомобильной промышленности — компьютер для приборной панели Drive CX на базе чипа X1, инструментарий для разработки интерфейсов приборной панели Drive Studio и бортовой для автопилотов Drive PX, в котором использовались сразу 2 SoC X1 [124] . В отличие от ADAS (Advanced driver assistance system, рус. передовая система помощи водителю ), представленных на рынке на тот момент, Drive PX был ориентирован на использование в автомобилях, начиная со средней ценовой категории [125] . С первой версии Drive PX поддерживал работу сразу 12 отдельных HD-камер, информация которых обрабатывалась искусственной нейронной сетью , и распознавал другие транспортные средства, пешеходов, дорожные знаки и другую информацию [126] . На конференции GPU Technology Conference весной 2015 года представители NVIDIA рассказали о процессе обучения ИИ Drive PX и отметили, что на основе опыта множества смоделированных аварий научили его избегать преград и учитывать все возможные препятствия [127] [128] .

Drive PX первой версии имел производительность расчётов в 2,3 терафлопс, а в представленном на CES 2016 компьютере Drive PX 2 этот показатель удалось довести этот показатель до 8 терафлопс. Этой производительности уже было достаточно для автоматического пилотирования автомобиля на основе данных 12 камер, радара , лидара и других датчиков [129] . Обновлённый Drive PX 2 научился выводить подробную информацию об окружении автомобиля на экран в реальном времени, а при подключении к интернету — дополнять их сведениями о дорожной обстановке, состоянии дорожного полотна и других факторах [130] . На GPU Conference в апреле 2016 года NVIDIA были представлены демо-автомобили Audi , Volvo и BMW , оснащённые Drive CX и Drive PX [131] . В январе 2017 года на CES 2017 NVIDIA и Audi объявили о планах к 2020 году выпустить серийный автомобиль с ИИ (предположительно, Audi Q7 ). Также компания-разработчик представила собственный беспилотный автомобиль BB8, названный в честь астромеханического дроида из вселенной « Звёздных войн », и применяемый для апробирования технологий автономного вождения [132] [133] .

В феврале 2017 года состоялась тестовая гонка чемпионата беспилотных электрокаров Roborace, в котором команды представлены технологически идентичными болидами с различными управляющими программными платформами. Обе машины тестового заезда, DevBot 1 и DevBot 2, работали на базе Drive PX 2 [134] . Осенью 2017 года на конференции GPU Conference в Мюнхене компания представила прототип автономного почтового фургона, разработанный ZF Friedrichshafen AG совместно с Deutsche Post DHL , а представители российской технологической компании «Яндекс» рассказали о собственном самоуправляемом автомобиле на базе Toyota Prius V [en] и Drive PX 2 [135] [136] . Кроме того, на конференции Дженсен Хуанг представил расширенную версию Drive PX — Drive PX Pegasus, разработанное совместно с 25 другими технологическими компаниями и автопроизводителями и при производительности в 320 терафлопс позволяющее создать беспилотный автомобиль 5-го уровня автономности (не требующий участия человека в управлении) [137] [138] . Также вплоть до августа 2018 года компьютеры линейки Drive PX использовались в электрокарах Tesla [139] [140] .

В марте 2018 года после смертельного ДТП, в ходе которого самоуправляемый автомобиль Uber сбил велосипедистку, ошибочно посчитав её незначительным препятствием, которое не требует реакции, фирма объявила о прекращении тестирования собственных беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования [141] [142] . Спустя неделю на собственной технологической конференции компания представила облачную платформу Drive Pegasus, предназначенную для тестирования алгоритмов автопилота в смоделированных условиях. Система основана на двух компонентах. Первый — сервер на базе графических процессоров Nvidia, на котором запущена среда симуляции Drive Sim, создающая потоки данных для камер, радара, лидара и других датчиков машины и фотореалистичное тестовое окружение. Второй — бортовой компьютер Drive Pegasus для запуска ИИ-автопилота. Эта связка позволяет моделировать любые ситуации на дороге, включая маловероятные сценарии и экстремальные погодные условия и проводить миллионы тестов в день без риска для других участников дорожного движения [143] [144] [145] .

SHIELD

В начале 2013 года на Consumer Electronics Show фирма анонсировала собственную игровую консоль под кодовым названием Project Shield. К поступлению устройства в продажу слово Project в названии было опущено [146] . SHIELD получил формат геймпада с откидным 5-дюймовым сенсорным экраном, работал под управлением операционной системы Android , позволял загружать игры из магазина Google Play , собственного магазина цифрового контента TegraZone, а также поддерживал технологию GameStream — потоковую трансляцию игр с ПК, оснащённого графическим процессором GeForce на микроархитектуре Kepler. Помимо игры на собственном экране SHIELD позволял выводить изображение по HDMI на монитор или экран телевизора, что делало его устройством с самой большой библиотекой игр и самыми широкими игровыми возможностями на рынке [147] . В список игр, получивших поддержку контроллера SHIELD, вошли около 2 десятков названий, включая AAA-проекты , такие как Bioshock Infinite , Need for Speed: Most Wanted , Call of Duty: Black Ops 2 , Team Fortress 2 , Grand Theft Auto: Vice City и ARMA Tactics [148] [149] .

Планшет Shield Tablet

В 2014 году компания представила Shield Tablet, выполненный в форм-факторе традиционного планшета с беспроводным контроллером и ставший одним из наиболее производительных Android-устройств на рынке [150] . Помимо GameStream устройство получило поддержку облачного игрового сервиса Grid для потоковой трансляции ПК-игр из облака Nvidia (впоследствии переименованного в GeForce Now), а также было оптимизировано для графического движка Unreal Engine [151] . На момент релиза SHIELD Tablet оказался сравнительно дорогим устройством, а из-за проблем с перегревом аккумулятора компании пришлось заменить пользователям часть устройств. В 2015 году компания выпустила обновлённую модель с исправленными «детскими болезнями» под индексом K1, которая при идентичной предшественнику конфигурации имела значительно меньшую цену в розничной продаже [152] [153] .

Shield Android TV, версия 2017 года

Кроме того, в 2015 году фирма выпустила игровое устройство в формате потокового медиаплеера (телевизионной приставки), получившее название SHIELD Android TV или просто SHIELD (оригинальный SHIELD 2013 года был переименован в SHIELD Portable). Новый SHIELD стал первым устройством на базе процессора Tegra X1, работал на базе Android TV , поддерживал GameStream и Grid (GeForce Now) и вывод видео в разрешении Ultra HD (4K) . Помимо контента Android TV устройство получило поддержку стриминговых сервисов Netflix , Hulu Plus , YouTube , Amazon Instant Video и Sling TV [en] , российских Okko, Megogo.net , Amediateka , Rutube и многих других, а также поддержку стриминга с Android-устройств Google Cast [en] [154] [155] . В обновлении 2017 года SHIELD получил на 40 % более компактный корпус, поддержку новых стриминговых сервисов, полную интеграцию с голосовым помощником Google Assistant и поддержку системы умного дома на платформе Samsung SmartThings [en] в режиме хаба, через который организовано подключение и взаимодействие устройств и датчиков [156] [157] .

Jetson

В марте 2014 года компания представила свой первый специализированный компьютер для встраиваемых систем Jetson TK1 на базе процессора Tegra K1, предназначенный для использования в автономных дронах, умных камерах, роботах и других интеллектуальных устройствах. Несмотря на скромные размеры, Jetson TK1 с производительностью в 326 гигафлопс был сравним по мощности с традиционными рабочими станциями, что позволило позиционировать новинку и последующие версии Jetson как «первые мобильные суперкомпьютеры» [158] . В Jetson TX1 на базе системы-на-чипе Tegra X1 производительность выросла до 1 терафлопс, а размер самого устройства удалось сократить до размера пластиковой карты [159] . В Jetson TX2 на основе обновлённого процессора Tegra X2 NVIDIA удалось удвоить производительность при сохранении прежнего уровня энергопотребления [160] . Принципиального прорыва в вычислительной мощности компания достигла в июне 2018 года в компьютере Jetson Xavier, основанном на следующем поколении чипов Tegra. Система с производительностью 30 терафлопс при энергопотреблении втрое меньше, чем у лампы накаливания , была представлена как первый в мире компьютер для интеллектуальных роботов. На плате Jetson Xavier разместились 8-ядерный процессор ARM для выполнения общих вычислений, графический процессор с тензорными ядрами, предназначенный для задач, связанных с глубоким обучением, и специализированные блоки для обработки видео [161] . Jetson Xavier был представлен в составе платформы Isaac, также включающей набор API и инструментов разработки для подключения к 3D-камерам и датчикам Isaac SDK, библиотеку ускорителей ИИ Isaac IMX и виртуальную среду для обучения и тестирования ИИ Isaac Sim [162] [163] .

Инициативы

GPU Technology Conference

С 2009 года компания проводит ежегодные конференции GPU Technology Conference (GTC), первая из которых прошла в Сан-Хосе в конце сентября — начале октября 2009 года. За десятилетие география мероприятия значительно расширилась: в 2018 году помимо GTC в Кремниевой долине и Вашингтоне региональные конференции прошли в Тайване , Японии , Европе , Израиле и Китае [164] . Если первоначально главной темой GTC были развитие и использование графических процессоров для ускорения вычислений, то с середины 2010-х годов фокус сместился на развитие машинного обучения и применение ИИ [165] [166] .

GPU Ventures Program

В 2009 году фирма учредила инвестиционную программу GPU Ventures Program для вложений в стартапы , работающие над методами применения графических процессоров для общих вычислений . В рамках программы компания планировала предоставлять инвестиции от 0,5 до 5 миллионов долларов перспективным проектам, связанным с обработкой видео, НИОКР , финансами и другими направлениями применения собственных технологий [167] . По состоянию на 2018 год в портфель GPU Ventures Program входили в числе прочих система облачной аналитики для розничной торговли Abeja, разработчик технологий для самоуправляемых автомобилей Optimus Ride, разработчик ИИ для голосовых помощников Soundhound, метеорологический стартап TempoQuest, разработчик технологий компьютерного зрения для здравоохранения Zebra Medical и компания Datalogue, разрабатывающая алгоритмы data mining [168] .

Deep Learning Institute

В 2015 году с целью преодолеть дефицит специалистов в области обработки данных и глубокого обучения компания анонсировала собственную образовательную программу — Институт глубокого обучения (Deep Learning Institute, DLI) [169] . Первые образовательные сессии прошли в рамках GTC, а в 2016 году совместно с платформами массового онлайн-образования Coursera и Udacity выпустила онлайн-курсы по глубокому обучению и ИИ. В DLI проходили подготовку разработчики из компаний Adobe , Alibaba и SAP , также курсы проходили на площадках крупных исследовательских и образовательных институтов — Национальных институтов здравоохранения США , Национального института науки и технологий США [en] , Супервычислительного центра Барселоны [en] , Сингапурского политехнического института [en] и Индийского технологического института Бомбея [en] [170] [171] . Программы обучения в DLI построены вокруг прикладных направлений применения технологий компании в самоуправляемых автомобилях, здравоохранении, робототехнике, финансах, а практические занятия ведут специалисты Nvidia и компаний-партнёров и сотрудники университетов [172] [173] [174] .

Nvidia Inception Program

В июне 2016 года компания представила программу поддержки стартапов, работающих в области искусственного интеллекта и обработки данных — Nvidia Inception Program. Участники программы получают ранний доступ к программному и аппаратному обеспечению, помощь сертифицированных специалистов и инженеров компании, обучение в DLI и инвестиции в рамках GPU Ventures Program [175] . Уже к 2017 году в программе участвовало свыше 1300 компаний, на 2018 год число участников программы достигло 2800. В рамках ежегодной конференции GTC компания выбирает несколько победителей программы, продемонстрировавших выдающиеся достижения в своих областях. В 2017 году лауреатами премии стали разработчик системы диагностики боли в груди Genetesis, система борьбы с вредоносным ПО Deep Instinct [en] и авторы технологии анализа крови на основе нейронных сетей Athelas, в 2018 году — проект Subtle Medical с технологией ускорения МРТ и ПЭТ на основе нейронных сетей, система автоматизации розничной торговли AiFi и логистический стартап Kinema Systems [176] [177] .

Кампанія

Штаб-кватэра

Комплекс зданий компании, включая «Индевор». Apple Park виден на дальнем плане. 2017 год

Штаб-квартира компании расположена в городе Санта-Клара в одноимённом округе штата Калифорния . Первое здание комплекса, названное «Индевор» ( англ. Endeavor в честь последнего космического челнока НАСА , было возведено в 2010—2017 годах по проекту архитектурного бюро Gensler [en] . Помещения внутри «Индевора» носят названия, отсылающие к научной фантастике — «Альтаир IV» (планета из фильма « Запретная планета »), « Скаро » (планета из научно-фантастического сериала «Доктор Кто »), « Скайнет » (искусственный интеллект из серии фильмов « Терминатор »), «Вогсфера» (родная планета расы вогонов из произведений Дугласа Адамса ), Хотт (планета из вселенной « Звёздных войн »), « Мордор » (регион Средиземья , владения Саурона из легендариума Джона Толкиена ), « Метрополис » (отсылка к одноимённому немому фантастическому кинофильму Фрица Ланга ) [10] .

На 2018 год компания вела строительство второго здания под названием «Вояджер» ( англ. Voyager ), которое служит отсылкой к одноимённым космическим аппаратам и программе исследования дальних планет Солнечной системы . Примечательно, что первые буквы названий зданий новой штаб-квартиры, латинские En и V также складываются в Nv — первые буквы названия самой компании. Площадь «Индэвора» составляет 500 тысяч фут² (около 46,5 тысяч м²), проектная площадь «Вояджера» — 750 тысяч фут² (около 69,6 тысячи м²). «Индэвор» вмещает более 2000 сотрудников компании, всего в Санта-Кларе работает 5000 сотрудников, а общий штат компании составляет 11,5 тысяч человек [10] [178] [179] .

Кіраўніцтва

По состоянию на февраль 2018 года руководящие посты в компании занимали [8] :

фінансавыя паказчыкі

По итогам 2018 финансового года выручка компании составила 9,714 миллиарда долларов, операционная прибыль — 3,21 млрд, чистая прибыль — 3,047 млрд. В сравнении с 2017 финансовым годом выручка выросла на 41 %, операционная прибыль — на 66 %, чистая прибыль — на 83 %. Основной источник доходов компании — направление графических процессоров, которое в совокупности принесло 8,14 миллиарда (рост на 40 % в сравнении с 2017 годом), включая 1,93 миллиарда доходов от решений для ЦОД (Tesla, Grid, DGX, рост на 133 % в сравнении с 2017) и 934 миллиона долларов, которые принесло направление профессиональной визуализации (рост 12 % в сравнении с 2017). Решения на базе систем на чипе Tegra принесли компании 1,53 миллиарда (на 86 % больше, чем годом ранее), в которых 558 миллионов составили доходы от установки информационно-развлекательных систем для автомобилей, бортовых компьютеров Drive PX и разработки для самоуправляемых автомобилей [23] .

акцыянеры

Информация об акционерах приведена по состоянию на март 2019 года.

На 2018 год компанией было выпущено 945 миллионов обыкновенных акций , имеющих 1 голос. С 1999 года компания 4 раза проводила дробление акций : в 2000, 2001 и 2006 году бумаги дробились в соотношении 2 к 1, в 2007 году «сплит» был проведён в соотношении 3 к 2 [180] [181] .

Компании принадлежат 35,9 % её акций, 61,4 % находятся в обращении на бирже NASDAQ . Крупнейшими держателями акций являются Fidelity Management & Research Co. (7,94 %), The Vanguard Group (7,14 %), BlackRock Fund Advisors (4,46 %), SSgA Funds Management (3,87 %), основатель компании Дженсен Хуанг (3,6 %), T. Rowe Price Associates, Inc. (1,81 %), JPMorgan Investment Management, Inc. (1,3 %), Geode Capital Management (1,29 %) и Jennison Associates [en] (1,16 %) [181] .

Впервые после IPO в 1999 году фирма выплатила дивиденды в 2006 году, следующая выплата последовала в 2012 году, с ноября 2012 года выплаты дивидендов держателям акций проходят ежеквартально [180] .

У Расеі

С начала 2000-х годов фирма начала проявлять интерес к российскому рынку графических процессоров, на котором занимала положение безусловного лидера. В 2003 году в Москве начал работу офис Nvidia, в зону ответственности которого попали страны Европы, Ближнего Востока и Африки . Через российский офис фирма занималась подбором местных программистов и сотрудничество с разработчиками для оптимизации как выпущенных, так и находящихся в разработке игр. Также на базе российского офиса была открыта лаборатория для тестирования игр, программного обеспечения для профессиональной визуализации и других приложений, использующих вычислительные мощности графического процессора. На 2014 год московская лаборатория была одним из 4 крупнейших дата-центров фирмы, и на её долю приходилось до 70 % всех тестируемых компанией игр. Инженеры офиса принимают участие во многих глобальных проектах компании, фокусируясь на разработке и развитии программной составляющей решений для игрового и профессионально рынка, включая рынок ИИ. С 2011 года российский офис располагается в бизнес-центре «Двинцев» на улице Двинцев в Москве [182] [183] [184] .

крытыка

В феврале 2003 года разгорелся спор между Futuremark и Nvidia из-за теста видеокарты на производительность — Futuremark обвинила NVidia в подстройке драйверов видеокарты специально, чтобы увеличить показатели производительности в тесте [185] . На протяжении нескольких месяцев Futuremark не признавала результаты своих тестов с последней версией драйвера Nvidia [186] . Наконец, публично пообещав на своём официальном сайте опубликовать новую версию теста, которая блокирует эти механизмы подстройки и обвинив NVidia в преднамеренной обфускации кода драйверов Detonator FX, Futuremark днём позже отозвала своё заявление, объяснив его личной ошибкой разработчика. Как отмечала пресса, это позволило Futuremark избежать судебных исков о защите деловой репутации [187] .

В 2012 году Линус Торвальдс обрушился с жёсткой критикой в адрес Nvidia из-за плохого сотрудничества с разработчиками Linux . На своей встрече со студентами Университета Аалто в Финляндии он нецензурно высказался о компании Nvidia, и назвал её худшей из компаний, с которыми приходится сталкиваться сообществу Linux [188] .

В 2014 году руководитель по связям с общественностью Роберт Халлкок компании AMD обвинил Nvidia в борьбе с конкурентами при помощи библиотеки разработки GameWorks [en] . По его словам, GameWorks искусственно мешает разработчикам оптимизировать код игр под аппаратное обеспечение конкурирующих производителей видеокарт [189] .

В 2015 году компанию уличили в сокрытии реальных характеристик своего флагманского устройства GeForce GTX 970. Независимые исследователи установили, что графический процессор имеет не 64 блока ROP, как было заявлено самим производителем, но всего 56. Так же они указали, что видеопамять устройства работает по схеме 3,5+0,5 Гбайт, в которой часть памяти GDDR5 работает на заведомо меньшей скорости, чем её основной блок, а кэш второго уровня урезан с 2 Мбайт до 1,75 Мбайта [186] .

В феврале 2019 года AMD выступила с критикой новой проприетарной технологии интеллектуального сглаживания Nvidia Deep Learning Super-Sampling (DLSS). Представители AMD считают, что открытые стандарты SMAA и TAA хорошо работают на ускорителях разных вендоров и при этом лишены недостатков DLSS [190] .

Гл. Таксама

нататкі

  1. National Software Reference Library
  2. 2020 NVidia corporation annual review — 2020.
  3. 1 2 3 https://s22.q4cdn.com/364334381/files/doc_financials/2020/ar/2020-nvidia-annualreport-content-r25-web-144dpi-combined.pdf
  4. Nvidia Annual Report 2020 10-K
  5. NVIDIA (NVDA) Stock Key Data
  6. Nvidia Annual Report 2020 10-K
  7. Jon Peddie Research releases its Q4, 2018 add-in board report . Jon Peddie Research (5 марта 2019). Дата звароту: 12 Сакавіка 2019.
  8. 1 2 Annual Report (Form 10-K) (pdf). NVIDIA. Дата звароту: 18 снежня 2018.
  9. 1 2 3 Aaron Tilley. The New Intel: How NVIDIA Went From Powering Video Games To Revolutionizing Artificial Intelligence . Forbes (30 ноября 2016). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  10. 1 2 3 4 5 Andrew Nusca. This Man Is Leading an AI Revolution in Silicon Valley—And He's Just Getting Started . Fortune (16 ноября 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  11. 1 2 3 4 5 NVIDIA // International Directory of Company Histories. - St. James Press, 2003. — Т. 54.
  12. Elisa Williams. Crying wolf . Forbes (15 апреля 2002). Дата обращения: 20 июля 2018.
  13. 1 2 История NVIDIA в видеокартах: 13 лет успеха (недоступная ссылка) . Tom's Hardware. Дата обращения: 18 декабря 2018. Архивировано 31 декабря 2018 года.
  14. 1 2 3 4 5 6 Michael Justin Allen Sexton. The History Of NVIDIA GPUs . Tom's Hardware (6 мая 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  15. Dean Takahashi. Shares of NVIDIA Surge 64% After Initial Public Offering . The Wall Street Journal (25 января 1999). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  16. 1 2 История развития видеокарт для настольных ПК. Часть 2: Зарождение и первые шаги 3D-ускорителей . Compbegin.ru (10 апреля 2014). Дата звароту: 19 снежня 2018.
  17. 1 2 Michael Kanellos. Nvidia buys out 3dfx graphics chip business . Cnet (11 апреля 2002). Дата звароту 20 снежня 2018.
  18. 1 2 Muhammad Kashif Azeem, Rohit Jagini, Mandela Kiran, Kaushal Shrestha. Social Implications of Graphics Processing Units . Worchester Polytechnic Institute (1 мая 2007). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  19. 1 2 Graham Singer. History of the Modern Graphics Processor, Part 3 . Techspot (10 апреля 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  20. Andrew Wheeler. AMD Battles Intel and NVIDIA for CPU and GPU Dominance . Engineering.com (23 августа 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  21. 1 2 Graham Singer. History of the Modern Graphics Processor, Part 4 . Techspot (16 апреля 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  22. Joel Hruska. Charting 9 Years of GPU Market Shifts Between Intel, AMD, and Nvidia . ExtremeTech (5 сентября 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  23. 1 2 3 2018 NVIDIA Corporation Annual Review . NVIDIA. Дата звароту: 18 снежня 2018.
  24. Nvidia выпустила мощный компьютер за 99 $ размером с кредитку .
  25. Владимир Бахур . Nvidia в пику Intel поглотила единственного в мире производителя решений InfiniBand (рус.) , CNews (12 марта 2019). Дата обращения 12 марта 2019.
  26. Александр Демидов . Игры в облаках: зачем Nvidia покупает производителя сетевых устройств за $6,9 млрд (рус.) , Forbes (14 марта 2019). Дата обращения 19 мая 2020.
  27. Nvidia завершила $7 млрд сделку по приобретению Mellanox (рус.) , CNews (27 апреля 2020). Дата обращения 19 мая 2020.
  28. Tyler Clifford. Nvidia completes 'homerun deal' after closing $7 billion acquisition of Mellanox . CNBC (27 апреля 2020).
  29. NVIDIA усилила свои позиции на серверном направлении покупкой Cumulus Networks (рус.) , ServerNews.ru (5 мая 2020). Дата обращения 19 мая 2020.
  30. Beth McKenna. How NVIDIA Makes Most of Its Money -- and Why the Mix Is Changing Rapidly . The Motley Fool (16 июля 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  31. Графические процессоры Nvidia: история в картинках . Tom's Hardware (28 февраля 2010). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  32. Кирилл Вишняков. Технология T&L (Трансформация и Освещение) . 3D News (30 января 2002). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  33. Егор Морозов. История видеокарт на стыке тысячелетий — банкротство 3dfx и начало противостояния ATI и Nvidia . iGuides (23 августа 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  34. 1 2 Егор Морозов. История видеокарт начала нулевых: ATI vs Nvidia . iGuides (28 августа 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  35. Ashu Rege. An Introduction to Modern GPU Architecture . NVIDIA. Дата звароту: 18 снежня 2018.
  36. Алексей Барковой, Андрей Воробьёв. NVIDIA GeForce FX 5900 Ultra 256MB . Ixbt.com (13 мая 2003). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  37. 1 2 Егор Морозов. История видеокарт середины нулевых . iGuides (4 сентября 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  38. NVIDIA GeForce 8800 GTX – первый GPU с унифицированной архитектурой рендеринга . ITC.ua [uk] (21 ноября 2006). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  39. Секреты невозможных вычислений на GPU . Habr (8 октября 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  40. Егор Морозов. История дискретных видеокарт от середины нулевых до решений на архитектуре Fermi и GCN . iGuides (8 сентября 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  41. Parm Mann. NVIDIA kicks off GeForce 300-series range with GeForce 310 . Hexus (27 ноября 2009). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  42. Валерий Косихин. Двигатель истории. Обзор видеокарты GeForce RTX 2080 Ti: часть 1 . 3D News (14 сентября 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  43. Chris Angelini. Nvidia Shares RTX 2080 Test Results: 35 - 125% Faster Than GTX 1080 . Tom's Hardware (22 августа 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  44. NVIDIA GeForce RTX 2080 на 40-50% быстрее GTX 1080 . Global EasyCOM Internet Digest (23 августа 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  45. 1 2 3 4 Как сделать жизнь геймера легче . IGN (7 ноября 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  46. Jeffrey L. Wilson. 8 Nvidia GeForce Experience Tips for PC Gaming Excellence . PC Review (7 марта 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  47. Лучшие программы для записи геймплея . Playground (17 ноября 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  48. Майкл Браун. Графические процессоры для ноутбуков GeForce 800M: выше производительность, меньше энергопотребление . Dgl.ru (10 апреля 2014). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  49. Юрий Пятковский. Как работает технология NVIDIA ShadowPlay . Root Nation (4 июня 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  50. NVIDIA ShadowPlay Highlights покажет лучшие игровые моменты . Мир Nvidia (3 марта 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  51. Lewis Painter. How to use Nvidia ShadowPlay Highlights . Tech Advisor (8 ноября 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  52. Nvidia представила технологию Ansel RTX . Overclockers.ua (25 августа 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  53. Nvidia Ansel — продвинутый инструмент для создания и обработки скриншотов в играх . Ixbt.com (8 мая 2016). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  54. Complete Nvidia Ansel guide: All the games and graphics cards that support it . Finder (27 апреля 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  55. Paul Lilly. Nvidia is bringing ray tracing to GeForce Experience with improved Ansel support . PC Gamer (22 августа 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  56. Koh Wanzi. NVIDIA's Ansel RTX adds ray tracing and more powerful game capture tools . Hardware Zone (23 августа 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  57. Особые настройки NVIDIA позволяли видеть сквозь дым. Сейчас эту функцию отключили . Cybersport.ru (6 марта 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  58. Илья Гавриченков. Профессиональные видеокарты NVIDIA Quadro – невероятное ускорение, продвинутая визуализация // Рациональное управление предприятием. — 2010. — № 4 . — С. 84—87 .
  59. Александр Осинев. Программы под NVIDIA Quadro — не игрушка для профессионалов // CADmaster. — 2011. — № 1 . — С. 114—119 .
  60. Дмитрий Чехлов. Преимущества профессиональной графики NVIDIA Quadro при работе с САПР приложениями . isicad. (5 сентября 2016). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  61. Nvidia подала в суд на Intel . Лента.ру (27 марта 2009). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  62. Brooke Crothers. Intel vs. Nvidia: The tech behind the legal case . Cnet (16 июля 2009). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  63. 1 2 Ryan Smith. Intel Settles With NVIDIA: More Money, Fewer Problems, No x86 . Anandtech (10 января 2011). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  64. Adrian Kingsley-Hughes. End of the line for NVIDIA chipsets, and that's official . ZDnet (7 октября 2009). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  65. NVIDIA больше не будет выпускать чипсеты (недоступная ссылка) . ixbt.com (18 ноября 2010). Дата обращения: 18 декабря 2018. Архивировано 20 декабря 2018 года.
  66. NVIDIA Tesla: GPU computing gets its own brand - Page 1 . Beyond3D (20 июня 2007). Дата звароту 20 снежня 2018.
  67. NVIDIA на пути к суперкомпьютерам. Анонс GPGPU Tesla C870, S870 и D870 (недоступная ссылка) . Ixbt.com (21 июня 2007). Дата обращения: 18 декабря 2018. Архивировано 20 декабря 2018 года.
  68. Фото дня: графический акселератор NVIDIA Tesla на архитектуре Fermi (недоступная ссылка) . Ixbt.com (2 октября 2009). Дата обращения: 18 декабря 2018. Архивировано 21 декабря 2018 года.
  69. Mark Walton. Nvidia unveils first Pascal graphics card, the monstrous Tesla P100 . Ars Technica (4 июня 2016). Дата звароту 20 снежня 2018.
  70. Rob Thubron. Nvidia unveils its first Volta GPU, the Tesla V100 . Techspot (11 мая 2017). Дата звароту 20 снежня 2018.
  71. 1 2 Greg Synek. Nvidia Tesla T4 GPU accelerates AI inferences without becoming power-hungry . Techspot (13 сентября 2018). Дата звароту 20 снежня 2018.
  72. Ryan Smith. NVIDIA's Maximus Technology: Quadro + Tesla, Launching Today . AnandTech (14 ноября 2011). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  73. Константин Ходаковский. Что принесёт на рынок новая архитектура NVIDIA Turing? 3D News (14 августа 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  74. 1 2 3 Суперкомпьютеры, ускоренные графическими процессорами NVIDIA, поднимаются на новые высоты в рейтинге TOP500 . Инвест-форсайт (13 ноября 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  75. Антон Тестов. Более ста суперкомпьютеров из Top 500 используют ускорители вычислений . 3D News (19 ноября 2015). Дата звароту 20 снежня 2018.
  76. Ionut Arghire. First NVIDIA Tesla-Based Supercomputer in TOP500 . Softpedia News (18 ноября 2008). Дата звароту 20 снежня 2018.
  77. Prita Ganapati. China Beats US for the World's Fastest Supercomputer Title . Wired (28 октября 2010). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  78. Питер Сойер. Первая десятка самых быстрых суперкомпьютеров в мире . Computerworld (15 ноября 2017). Дата звароту 20 снежня 2018.
  79. NVIDIA ускоряет суперкомпьютер «Ломоносов» . Мир nVIDIA (16 июня 2011). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  80. Андрей Васильков. Новый рейтинг TOP500 суперкомпьютеров . Компьютерра (18 ноября 2014). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  81. Видеокарта? Не слышал! (недаступная спасылка). Nomobile.ru (16 мая 2012). Дата обращения: 18 декабря 2018. Архивировано 20 декабря 2018 года.
  82. NVIDIA представила облачные GPU-технологии VGX и GeForce GRID . ferra.ru (16 мая 2012). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  83. Павел Шубский. Новая платформа NVIDIA для корпораций и создания сети «облачных» компьютеров . Игромания (16 мая 2012). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  84. Сергей Грицачук. Серверные решения 2013 . IT-weekly (6 июня 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  85. Алексей Алтухов. Nvidia представляет графические карты для работы в облачных сервисах . OSzone.net (19 октября 2012). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  86. NVIDIA GRID VCA обеспечивает удалённое GPU-ускорение . Компьютерное обозрение (22 марта 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  87. Виктория Рогаль. Nvidia анонсировала графический сервер VCA для профессионалов за $25 тыс. . IT Expert (25 марта 2013). Дата звароту 20 снежня 2018.
  88. Илья Гавириченков. Аналитики: NVIDIA должна избавиться от Tegra . 3D News (11 ноября 2013). Дата звароту 20 снежня 2018.
  89. Geoff Gaisor. Nvidia's GRID VCA is an end-to-end GPU virtualization system . The Tech Report (19 марта 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  90. Andrew Cunningam. But can it stream Crysis? Nvidia's new cloud gaming server explained . Ars Technica (1 декабря 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  91. Jeremy Laird. How game streaming will change the way you play forever . Techradar (26 мая 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  92. Обзор рынка облачных сервисов игр . Habr (14 октября 2016). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  93. Андрей Шиллинг. NVIDIA представила сервис стриминга игр GRID . Hardware Luxx (13 ноября 2014). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  94. Adi Robertson. Nvidia rolling out cloud gaming for its Shield tablet and console . The Verge (13 ноября 2014). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  95. Sean Hollister. Nvidia announces GeForce Grid: cloud gaming direct from a GPU, with games by Gaikai . The Verge (15 мая 2012). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  96. Nicole Lee. NVIDIA GRID cloud gaming service now in open beta for Shield owners in Northern California . Engadget (12 апреля 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  97. Sean Hollister. Nvidia could give Shield the power of a gaming PC with Grid streaming technology . The Verge (2 декабря 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  98. Лейнар Хайруллин. Обзор NVIDIA Grid. Будущее игровой индустрии с NVIDIA Shield Tablet и Shield Portable . Мегаобзор (23 апреля 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  99. Russel Holly. Nvidia makes GRID official as GeForce Now, starting at $7.99/month . Androidcentral (30 сентября 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  100. Dean Takashi. Nvidia finally launches GeForce Now cloud gaming for Shield set-top console . VentureBeat (30 сентября 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  101. Dave James. Nvidia GeForce NOW review: can this impressive game streamer break into the mainstream? T3 (5 октября 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  102. Влад Бабаев. Nvidia начала принимать заявки на тестирование облачного игрового сервиса GeForce Now . DTF (9 января 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  103. Brad Chacos. Nvidia's GeForce Now cloud gaming service feels like playing on a high-end gaming PC . PC World (22 февраля 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  104. Константин Ходаковский. NVIDIA GeForce Now принесёт облачные игры на ПК и Mac . 3DNews (7 января 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  105. Lewis Painter. GeForce Now: What is it and how can I use it to play PC games? Tech Advisor (13 июля 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  106. From not working to neural networking . Economist (25 июня 2016). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  107. NVIDIA DGX-1 — суперкомпьютер для глубокого обучения с производительностью 170 TFLOPS . Ixbt.com (6 апреля 2016). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  108. NVIDIA Volta: представлен самый большой и дорогой графический процессор в мире . Chip (15 мая 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  109. Суперкомпьютеры NVIDIA DGX-1 и DGX Station с ускорителями Tesla V100 оцениваются в 149 000 и 69 000 долларов соответственно . Ixbt.com (12 мая 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  110. Сервер для задач глубокого обучения NVIDIA DGX-2 построен на GPU Tesla V100 . Ixbt.com (28 марта 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  111. Chris Wiltz. The NVIDIA DGX-2 Is the World's Largest GPU, and It's Made for AI (недоступная ссылка) . Design News (29 марта 2018). Дата обращения: 18 декабря 2018. Архивировано 20 декабря 2018 года.
  112. Александр Выбойщик. Tegra 2: история появления, возможности и положение на рынке . ferra.ru (2 июля 2010). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  113. Daniel Eran Digler. How AMD and NVIDIA lost the mobile GPU chip business to Apple — with help from Samsung and Google . AppleInsider (23 января 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  114. Agam Shah. Microsoft's Kin Are the First Tegra Smartphones . PC World (12 апреля 2010). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  115. NVIDIA Rolls out "Tegra" Chips . Techtree.com (2 июня 2008). Дата обращения: 18 декабря 2018. Архивировано 4 июня 2008 года.
  116. Ashish Koshy. NVIDIA's Tegra 2 Processor with 3D to Launch Soon . Tech2 (24 января 2011). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  117. John Herrman. What Is NVIDIA's Tegra 2? Gizmodo (1 мая 2011). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  118. Юрий Пятиковский. Процессоры ARM: производители и модели . ITC.ua [uk] (11 июня 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  119. Константин Ходаковский. NVIDIA сместила акценты с мобильного рынка на автомобили и игровой рынок . 3D News (23 мая 2014). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  120. Peter Clarke. Audi selects Tegra processor for infotainment and dashboard . EE Times (17 января 2012). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  121. Lawrence Latif. NVIDIA says Tegra 2 and Tegra 3 will be available for 10 years (недоступная ссылка) . The Inquirer (22 марта 2013). Дата обращения: 18 декабря 2018. Архивировано 21 декабря 2018 года.
  122. Melissa Aparicio. NVIDIA wants to steer its Tegra K1 into driverless cars . PC World (27 мая 2014). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  123. Agam Shah. NVIDIA's Tegra X1 aims to make driverless cars more reliable . Computerworld (4 января 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  124. Филипп Контсаренко. Обзор автомобильных интерфейсов: Как меняется индустрия под влиянием трендов . VC.ru (17 февраля 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  125. Анатолий Будко. NVIDIA показала свой новый «мобильный суперчип» . habr (5 января 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  126. Антон Поздняков. CES 2015. NVIDIA Tegra X1 — терафлопс в кармане . Keddr.com (5 января 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  127. Анатолий Будко. NVIDIA показала платформу для беспилотных автомобилей и самый мощный GPU в мире . habr (18 марта 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  128. Андрей Васильков. NVIDIA представила систему автопилота и суперкомпьютер в миниатюре . Компьютерра (19 марта 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  129. Антон Спиридонов, Ксения Шестакова. Сумасшедшие автомобили первой техновыставки года . [email protected] (7 января 2016). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  130. Дмитрий Бевза. Буря в пустыне: самое интересное на CES 2016 . Газета.ru (12 января 2016). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  131. Искусственный интеллект, сильный и не очень . Nano News Net (18 апреля 2016). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  132. Виталий Мосеев. Как на CES 2017 продвигали Интернет вещей: обзор выставки . iot.ru (10 января 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  133. Тарас Мищенко. NVIDIA показала на CES автономный автомобиль BB8 с суперкомпьютером Xavier . ITC.ua [uk] (5 января 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  134. Максим Агаджанов. Первая гонка робомобилей закончилась аварией . habr (20 февраля 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  135. Дмитрий Волков. Глубинная революция . Computerworld Россия (18 октября 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  136. Алексей Грамматчиков. Почтальон доставит запчасть трактору. Оба роботы . Эксперт Online (13 ноября 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  137. Дмитрий Бевза. Что было в Вегасе: гаджеты и сервисы, которыми мы скоро будем пользоваться . Forbes (15 января 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  138. Вадим Буряк. NVIDIA Volta и другие анонсы NVIDIA для ИИ — GTC 2017 . Hi-tech Expert (11 мая 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  139. David Cardinal. Tesla Dumps NVIDIA, Goes It Alone on AI Hardware . ExtremeTech (3 августа 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  140. Mike Brown. Tesla Autopilot Version 9 Is Coming Soon: What to Know . Inverse (2 сентября 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  141. Автопилот Uber сбил велосипедиста из-за команды игнорировать препятствия . Lenta.ru (8 мая 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  142. Ханна Уильямс. Смертельная авария с робомобилем заставил Nvidia переключиться на имитационное моделирование . Computerworld (9 апреля 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  143. DRIVE Constellation — облачная система для обучения и тестирования автономных автомобилей . Ixbt (28 марта 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  144. Devindra Hardawar. NVIDIA aims to make self-driving safer with virtual simulations . Engadget (27 марта 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  145. NVIDIA debuts new Drive Constellation simulated self-driving test system. Nvidia debuts new Drive Constellation simulated self-driving test system . TechCrunch (2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  146. Константин Ходаковский. Project Shield: основанная на «чистом Android» портативная консоль от NVIDIA . 3D News (7 января 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  147. Alex Roth, Matt Swider. Hands on: NVIDIA Shield review . Techradar (15 мая 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  148. Обзор портативной консоли NVIDIA Shield . Fastestpc.ru (1 августа 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  149. Eric Franklin. NVIDIA Shield review: A great gaming portable awaiting truly great games . Cnet (28 октября 2013). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  150. Rik Henderson. NVIDIA Shield Tablet K1 vs Shield Tablet (2014): What's the difference? Pocket-lint (17 ноября 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  151. Rik Henderson. NVIDIA Shield Tablet review: The Android gaming powerhouse . Pocket-lint (4 ноября 2014). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  152. Rik Henderson. NVIDIA Shield Tablet K1 review: The cost-effective gaming tablet . Pocket-lint (17 ноября 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  153. Олег Илюхин. Гаджеты за неделю: от «умных» электроскутеров до мегафона-полиглота . Hi-tech Вести (22 ноября 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  154. Will Greenwald, Eugene Kim. NVIDIA Shield Android TV (2015) . PC Mag (28 мая 2015). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  155. NVIDIA Shield TV: обзор и тест медиаплеера для геймеров (недоступная ссылка) . Tom's Hardware (26 апреля 2016). Дата обращения: 18 декабря 2018. Архивировано 15 декабря 2018 года.
  156. Nick Pino. NVIDIA Shield (2017) review. NVIDIA Shield is the perfect addition to your audiovisual arsenal . Techradar (6 июля 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  157. Dave James. NVIDIA Shield review – the ultimate living room companion for your GeForce GPU . PC Gamer. Дата звароту: 18 снежня 2018.
  158. Константин Ходаковский. NVIDIA представила набор разработчиков Jetson TK1 — «первый мобильный суперкомпьютер» . 3D News (26 марта 2014). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  159. Сергей Карасёв. NVIDIA Jetson TX1: платформа для «умных» дронов и роботов . 3D News (11 ноября 2015). Дата обращения: 20 июля 2018.
  160. Представлен модуль NVIDIA Jetson TX2 . Ixbt.com (9 марта 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  161. Roland Moore-Colyer. NVIDIA's Jetson Xavier claims to be 'world's first' computer for robotics (недоступная ссылка) . the Inquirer (4 июня 2018). Дата обращения: 18 декабря 2018. Архивировано 20 декабря 2018 года.
  162. Владимир Бахур. NVIDIA представила системы роботизации на базе Jetson Xavier и ПО Isaac . Cnews (5 июня 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  163. Екатерина Симикян. NVIDIA представила универсальный ИИ-чип для автономных роботов . Rusbase (4 июня 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  164. GPU Technology Conference . NVIDIA. Дата звароту: 18 снежня 2018.
  165. Алексей Берилло. Отчёт о конференции GPU Technology Conference 2009, организованной компанией NVIDIA . Ixbt.com (30 октября 2009). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  166. Paul Teich. Long-term Trend Or Passing Fad: Tech Events Shift Focus To AI . Forbes (5 марта 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  167. Mark Hachman. NVIDIA Sets Up Investment Fund for Startups . ExtremeTech (13 мая 2009). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  168. Joe Clark. NVIDIA GPU Ventures invests in six AI startups . Computer Business Review (26 апреля 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  169. Светлана Рагимова. Искусственный интеллект пригодится в любой индустрии, в которой уже используются инструменты Big data . Коммерсантъ (31 мая 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  170. Srishti Deoras. NVIDIA's Deep Learning Institute sets an aim to train 100,000 developers in deep learning and AI . Analytics India Magazine (22 мая 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  171. NVIDIA обучит глубокому обучению 100 000 разработчиков в 2017 году . Overclockers (10 мая 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  172. Lee Bell. NVIDIA To Train 100,000 Developers In 'Deep Learning' AI To Bolster Healthcare Research . Forbes (11 мая 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  173. Larry Dignan. NVIDIA aims to train 100,000 developers in deep learning, AI technologies . ZDNet (9 мая 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  174. Larry Dignan. NVIDIA expands partnership, courses for Deep Learning Institute . ZDNet (31 октября 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  175. Татьяна Короткова. NVIDIA запускает программу поддержки стартапов в области искусственного интеллекта . Cnews (20 июня 2016). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  176. Dean Takashi. 6 AI startups win $1.5 million in prizes at NVIDIA Inception event . VentureBeat (10 мая 2017). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  177. Dean Takahashi. NVIDIA's Inception AI contest awards $1 million to 3 top startups . VentureBeat (27 марта 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  178. Matt Burns. This is the first look at NVIDIA's wild new 750,000 sq ft building . TechCrunch. Дата звароту: 18 снежня 2018.
  179. Antonio Pacheco. Gensler's NVIDIA headquarters opens, with a super-roof that lets the outside in . The Architects Newspaper (30 апреля 2018). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  180. 1 2 If You Had Invested In NVIDIA Right After Its IPO . Investopedia (23 ноября 2018). Дата звароту: 12 Сакавіка 2019.
  181. 1 2 NVIDIA Corporation (NVDA) . MarketScreener by 4-traders. Дата звароту: 12 Сакавіка 2019.
  182. Алексей Берилло. Экскурсия по новому офису NVIDIA в Москве . Ixbt.com (30 января 2012). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  183. Андрей Воробьёв. Репортаж о новом офисе NVIDIA в Москве: цели и задачи . Ixbt.com (10 марта 2005). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  184. Сергей Иванютин. Где работают создатели процессоров Nvidia . Look at Me (20 марта 2014). Дата звароту: 18 снежня 2018.
  185. Futuremark confirms nVidia is cheating in benchmark (англ.) (недаступная спасылка). Geek.com (23 May 2003). Дата обращения: 26 апреля 2020. Архивировано 22 ноября 2019 года.
  186. 1 2 Теория заговора. Как разные версии драйверов влияют на производительность видеокарт NVIDIA . www.ferra.ru. Дата звароту: 26 красавіка 2020.
  187. Tony Smith 3 Jun 2003 at 10:54. FutureMark: Nvidia didn't cheat (англ.) . www.theregister.co.uk. Дата звароту: 26 красавіка 2020.
  188. Основатель Linux послал NVidia «на три буквы» . CNews.ru. Дата звароту: 26 красавіка 2020.
  189. Watch Dogs «против» AMD (англ.) . gameguru.ru. Дата звароту: 26 красавіка 2020.
  190. AMD выступила с критикой технологии Nvidia DLSS . Overclockers.ua. Дата обращения: 27 апреля 2020.

спасылкі

  • nvidia.com(англ.) — официальный сайт Nvidia