Nvidia

Technology Providers

Default Header Image

NVIDIA, opgericht in 1993 door Jen-Hsun Huang, Chris Malachowsky, en Curtis Priem, is een toonaangevende producent van computer hardware. Het bedrijf heeft zijn hoofdkantoor in Santa Clara, Californië, in de Verenigde Staten. Op 22 januari 1999 kreeg NVIDIA een beursnotering aan de NASDAQ-effectenbeurs.

NVIDIA staat vooral bekend om zijn videokaarten en chipsets voor moederborden die worden gebruikt in systemen met AMD- en Intel-processors. Als je een krachtige computer bezit bedoeld voor het spelen van games of als professioneel “workstation” is de kans erg groot dat een NVIDIA chip deze snelheid mogelijk maakt.

Het bedrijf heeft vier belangrijke bedrijfsonderdelen: Data Center, Gaming, Professional Visualization, en Automotive. Data Center is de snelst groeiende activiteit en levert materiaal speciaal bestemd voor kunstmatige intelligentie (AI).

Daarnaast levert het bedrijf ook de chips voor vele andere machines, van de originele Microsoft Xbox (2001) tot aan de DGX GH200 AI Supercomputer (aangekondigd 2023).

Met een jaarlijkse omzet van $60,9 miljard in het boekjaar tot 28 januari 2024 en een marktkapitalisatie van $1903 miljard (op 22 februari 2024), blijft NVIDIA een invloedrijke speler in de wereld van computer hardware en technologische innovatie.

Bedrijfsmissie

De volledige missie van het bedrijf is te vinden in het document “Corporate social responsibility directive” te vinden op nvidia.com en luid als volgt:

De missie van NVIDIA is om hoogwaardige computers te ontwikkelen die wetenschappers, onderzoekers, kunstenaars en makers over de hele wereld gebruiken om de toekomst te creëren en levens te verbeteren. Dit komt tot uiting in twee van onze meest fundamentele toezeggingen: het integreren van sociale, ethische en milieuprincipes in alle aspecten van ons bedrijf, en waarde creëren voor al onze belanghebbenden.

We streven ernaar een omgeving te bieden waarin werknemers innovatieve producten kunnen ontwikkelen en hun levenswerk kunnen doen. Ook streven we ernaar de meest energiezuinige technologieën te bouwen en ons bedrijf te voeren met aandacht voor milieupraktijken om klimaatverandering tegen te gaan. We investeren in en dragen bij aan onze lokale gemeenschappen en over de hele wereld.

Grafische kaarten en chips

Verreweg het meest bekende product van NVIDIA zijn hun grafische kaarten, misschien gebruik je er zelf ook wel een.

Een grafische kaart of chip, ook wel bekend als een videokaart of GPU chip (Graphics Processing Unit), is een essentieel onderdeel van een computer. Het speelt vaak een cruciale rol bij het verwerken en weergeven van grafische beelden op het computerscherm. In plaats van de algemene taken die een CPU (Central Processing Unit) uitvoert, is een GPU specifiek ontworpen om een extreem grote hoeveelheid specifieke kleine taken tegelijkertijd efficiënt te verwerken.

De kaarten die NVIDIA produceert zijn verdeeld over meerdere categorieën:

Geforce: De Nvidia Geforce GTX en de nieuwere RTX serie kaarten zijn bedoeld voor consumenten gebruik en worden voornamelijk ingezet voor gaming en video streaming of editing. De nieuwe RTX kaarten ondersteunen real-time ray tracing, een techniek die GTX-kaarten niet kunnen bieden. Ray tracing maakt het mogelijk om virtuele driedimensionale belichting op hoge snelheid te berekenen en daarmee objecten als levensechte tweedimensionale video’s weer te geven.

Quadro: De chips in Quadro kaarten zijn ontworpen voor high-end workstations en worden gebruikt in grafische en wetenschappelijke toepassingen. Ze bieden geavanceerde prestaties en nauwkeurigheid voor professioneel werk.

Tegra: Het Tegra platform is niet een grafische kaart maar een system-on-a-chip (SoC) die onder andere wordt gebruikt in kleine computers, smartphones, spelconsoles en zelfs auto’s. Het combineert rekenkracht in kleine afmetingen met energiezuinigheid.

NVIDIA Grace CPU: De NVIDIA Grace CPU is speciaal ontworpen om de grootste rekenproblemen ter wereld aan te pakken. Deze CPU’s zijn essentieel voor het schalen van enorme AI-modellen met complexe deep recommender-systemen en conversational AI-toepassingen zoals ChatGPT. Ze bieden hoge prestaties, energie-efficiëntie en een grote geheugenbandbreedte. De Grace CPU’s kunnen in verschillende configuraties worden gebruikt om aan verschillende datacenterbehoeften te voldoen. Deze kaarten zijn extreem duur en bedoeld om verkocht te worden aan grote Tech bedrijven zoals Microsoft en VMWare.

CUDA

Compute Unified Device Architecture (CUDA) is een technologie ontwikkeld door NVIDIA en is te vinden op vrijwel alle chips die het bedrijf maakt. CUDA stelt softwareontwikkelaars in staat om algoritmes geschreven in de programmeertaal C uit te voeren op de GPU, dit stelt ontwikkelaars in staat om code te schrijven die direct op de GPU kan worden uitgevoerd, waardoor complexe berekeningen efficiënter worden verwerkt dan met alleen de CPU. Met CUDA kunnen taken parallel worden uitgevoerd op duizenden rekenkernen in een GPU. Dit maakt het mogelijk om intensieve berekeningen, zoals wetenschappelijke simulaties, beeldverwerking en machine learning, te versnellen.


Innovatie

Nvidia, a name synonymous with cutting-edge graphics processing units (GPUs), has played a pivotal role in the recent wave of artificial intelligence (AI) innovations. The company’s influence spans multiple facets of AI, from powering high-performance computing to democratizing AI research and applications.

Revolutionizing AI with GPUs

Traditionally known for their use in gaming, Nvidia’s GPUs have become the backbone of AI research and development. The parallel processing capabilities of GPUs make them ideal for the heavy computational tasks required by AI algorithms, particularly deep learning. Nvidia’s GPUs, such as the Tesla and Titan series, have dramatically accelerated the training of neural networks, reducing the time required from weeks or months to mere days or even hours.

CUDA and Deep Learning Frameworks

Nvidia’s CUDA (Compute Unified Device Architecture) platform has been instrumental in this transformation. CUDA provides a parallel computing architecture that developers can leverage to harness the full power of GPUs. It has become the standard for deep learning frameworks, including TensorFlow, PyTorch, and Caffe. By optimizing these frameworks for CUDA, Nvidia has ensured that AI researchers and developers can achieve maximum performance.

Data Centers and Cloud AI

Nvidia’s contributions are not limited to individual researchers or small-scale projects. The company’s data center GPUs, such as the A100 Tensor Core GPU, are designed to handle the enormous workloads of AI training and inference at scale. These GPUs are the engine behind many cloud-based AI services provided by tech giants like Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, and Microsoft Azure. This widespread availability of powerful AI infrastructure in the cloud has democratized access to AI, enabling startups and smaller enterprises to innovate without the need for significant upfront hardware investments.

AI Supercomputing

In 2020, Nvidia unveiled the DGX A100, an AI supercomputer that integrates multiple A100 GPUs. This system is designed for the most demanding AI workloads and serves as a vital tool for leading research institutions and enterprises pushing the boundaries of AI. The DGX A100 has set new benchmarks in AI performance, enabling breakthroughs in fields such as natural language processing, autonomous systems, and biomedical research.

Omniverse and AI Research

Nvidia’s Omniverse platform represents another leap forward in AI innovation. Omniverse is a collaborative platform that leverages AI to enable real-time simulation and 3D design across various industries. It harnesses the power of Nvidia’s GPUs and AI algorithms to facilitate complex simulations, digital twins, and virtual worlds, thereby transforming workflows in industries ranging from entertainment to manufacturing.

Strategic Acquisitions and Partnerships

Nvidia’s strategic acquisitions, such as the purchase of Mellanox Technologies and ARM, have further solidified its position in the AI landscape. These acquisitions have expanded Nvidia’s capabilities in high-performance computing and semiconductor technology, respectively. Additionally, partnerships with leading AI organizations and participation in AI consortiums ensure that Nvidia remains at the forefront of AI innovation.

Het concept van ‘Cloud Everywhere’ omarmt het idee van naadloze toegang tot cloud-resources ongeacht de locatie of het apparaat van de gebruiker. NVIDIA heeft deze visie omgezet in werkelijkheid door geavanceerde technologieën te ontwikkelen die de grenzen van traditionele cloud-computing verleggen.

Een van de meest opvallende prestaties van NVIDIA is de introductie van hun geavanceerde GPU-technologie in de cloud. Door krachtige grafische verwerkingseenheden (GPU’s) beschikbaar te maken via cloud-infrastructuur, hebben ze de deur geopend naar ongekende mogelijkheden op het gebied van grafisch intensieve taken, zoals machine learning, data-analyse en gaming. Bedrijven kunnen nu profiteren van de immense rekenkracht van NVIDIA GPU’s zonder te investeren in dure hardware of zich zorgen te maken over onderhoud en upgrades.

Daarnaast heeft NVIDIA de lat hoger gelegd met betrekking tot de beschikbaarheid en betrouwbaarheid van cloud-services. Door gebruik te maken van geavanceerde netwerktechnologieën en strategische partnerschappen, heeft NVIDIA een infrastructuur gecreëerd die garant staat voor maximale uptime en optimale prestaties, ongeacht de locatie van de gebruiker.

Een van de meest opvallende innovaties van NVIDIA is de ontwikkeling van energiezuinige GPU’s (Graphics Processing Units) en datacenters. Door geavanceerde architectuur en geoptimaliseerde processen te combineren, heeft NVIDIA GPU’s gemaakt die buitengewone prestaties leveren met een minimaal energieverbruik. Dit resulteert niet alleen in lagere energiekosten voor bedrijven, maar vermindert ook de ecologische voetafdruk van datacenters, wat een cruciale stap is in de richting van duurzame IT-infrastructuur.

Daarnaast heeft NVIDIA een leidende rol gespeeld in het bevorderen van energie-efficiënte AI (Artificial Intelligence) -technologieën. Door innovatieve benaderingen zoals geavanceerde deep learning-algoritmen en hardware-acceleratie te gebruiken, kunnen NVIDIA’s AI-oplossingen complexe taken uitvoeren met aanzienlijk lagere energievereisten dan traditionele methoden. Dit opent de deur naar een breed scala aan toepassingen, variërend van autonome voertuigen tot medische diagnostiek, waarbij AI wordt ingezet om efficiënter en milieuvriendelijker te werken.

Een van de belangrijkste aspecten van Nvidia’s innovatie in quantum computing is de ontwikkeling van geavanceerde quantum computing-architecturen die gebruikmaken van de unieke eigenschappen van quantummechanica om berekeningen uit te voeren op een schaal die voorheen ondenkbaar was. Door zijn expertise in parallelle verwerking en geoptimaliseerde algoritmen toe te passen, streeft Nvidia ernaar om de prestaties en betrouwbaarheid van quantumcomputers aanzienlijk te verbeteren.

Een ander opmerkelijk aspect van Nvidia’s inzet voor quantum computing is de integratie van zijn bestaande GPU-technologieën in hybride quantum-classieke systemen. Deze benadering stelt gebruikers in staat om profijt te trekken van zowel de brute rekenkracht van quantumprocessors als de schaalbaarheid en programmeerbaarheid van klassieke GPU’s. Hierdoor kunnen onderzoekers en ontwikkelaars complexe problemen aanpakken met een combinatie van quantum- en klassieke berekeningen, wat resulteert in snellere en nauwkeurigere oplossingen.

Naast hardware-innovaties investeert Nvidia ook aanzienlijk in de ontwikkeling van software-ecosystemen en tools die zijn afgestemd op quantum computing. Door krachtige programmeerinterfaces en simulators aan te bieden, streeft Nvidia ernaar om de adoptie van quantum computing te versnellen en de ontwikkeling van quantumalgoritmen te stimuleren.


Casestudies

Lees hieronder enkele case studies van Nvidia:

Meer case studies zijn hier te vinden op Nvidia’s officiele website.


Communities

Bij deze communities kan je terecht om vragen te stellen of andere informatie te vinden over het bedrijf Nvidia en hun producten:


  • Crack the Case With ‘Tell Me Why’ and ‘As Dusk Falls’ on GeForce NOW
    by GeForce NOW Community on juni 20, 2024 at 1:00 pm

    Sit back and settle in for some epic storytelling. Tell Me Why and As Dusk Falls — award-winning, narrative-driven games from Xbox Studios — add to the 1,900+ games in the GeForce NOW library, ready to stream from the cloud.  Members can find more adventures with four new titles available this week. Experience a Metallica Read Article

  • Decoding How NVIDIA AI Workbench Powers App Development
    by Jesse Clayton on juni 19, 2024 at 1:00 pm

    NVIDIA AI Workbench simplifies AI developer workflows by helping users build their own RAG projects, customize models and more.

  • Light Bulb Moment: NVIDIA CEO Sees Bright Future for AI-Powered Electric Grid
    by Rick Merritt on juni 18, 2024 at 11:40 pm

    The electric grid and the utilities managing it have an important role to play in the next industrial revolution that’s being driven by AI and accelerated computing, said NVIDIA founder and CEO Jensen Huang Tuesday at the annual meeting of the Edison Electric Institute (EEI), an association of U.S. and international utilities. “The future of Read Article

  • Seamless in Seattle: NVIDIA Research Showcases Advancements in Visual Generative AI at CVPR
    by Isha Salian on juni 17, 2024 at 1:00 pm

    NVIDIA researchers are at the forefront of the rapidly advancing field of visual generative AI, developing new techniques to create and interpret images, videos and 3D environments. More than 50 of these projects will be showcased at the Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) conference, taking place June 17-21 in Seattle. Two of the papers Read Article

  • NVIDIA Research Wins CVPR Autonomous Grand Challenge for End-to-End Driving
    by Danny Shapiro on juni 17, 2024 at 1:00 pm

    Making moves to accelerate self-driving car development, NVIDIA was today named an Autonomous Grand Challenge winner at the Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) conference, running this week in Seattle. Building on last year’s win in 3D Occupancy Prediction, NVIDIA Research topped the leaderboard this year in the End-to-End Driving at Scale category with its Read Article

  • NVIDIA Advances Physical AI at CVPR With Largest Indoor Synthetic Dataset
    by Akhil Docca on juni 17, 2024 at 1:00 pm

    NVIDIA contributed the largest ever indoor synthetic dataset to the Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) conference’s annual AI City Challenge — helping researchers and developers advance the development of solutions for smart cities and industrial automation. The challenge, garnering over 700 teams from nearly 50 countries, tasks participants to develop AI models to enhance Read […]

To top