Edge-Computing im Unternehmensnetzwerk ist die nächste große Herausforderung in der Informatik. Die Nvidia EGX edge AI-Plattform wird alle wichtigen Prozessorarchitekturen unterstützen, einschließlich Arm. Nvidia erkannte den Bedarf an energieeffizienten Spitzenrechnern und machte Arm zu einem Kernstück seiner Plattformen für beschleunigtes Rechnen und KI in vertikalen Märkten. Diese Plattformen kombinieren typischerweise eine GPU mit einer Multi-Core-CPU auf Arm-Basis in eingebetteten Modulen wie Jetson.
Der GPU-Anbieter kombiniert maßgeschneiderte Versionen dieser Module mit Entwicklerkits, die speziell auf Sektoren wie Gesundheitswesen (Clara), Robotik (Isaac), autonome Fahrzeuge (Drive) und andere ausgerichtet sind. Sie bieten eine reichhaltige Palette, die Software-Partner und SoC-Anbieter nutzen können, um KI in Unternehmen zu etablieren. Und die Möglichkeiten werden noch vielfältiger, wenn Nvidia, wie in der Ankündigung seiner Übernahme erklärte, seine IP über Arm zur Verfügung stellen will.
Windows-PCs und Chromebooks von verschiedenen Anbietern basieren bereits auf Arm-Prozessoren, weitere Endverbraucher-Plattformen sind in Vorbereitung. Dies beflügelt Ideen über die Zukunft der persönlichen Computersysteme. Nvidia kann auf eine lange Geschichte zurückblicken, was die Unterstützung von PCs aller Formen und Größen mit seinen GPUs betrifft, einschließlich Arm-basierter Systeme. Laut einer kürzlich durchgeführten Umfrage verwenden mehr als 70 Prozent der Gaming-PCs eine Nvidia-GPU.
Die Zukunft birgt Chancen für KI-beschleunigte Personal Systems, die reich an Grafik und Konnektivität sind, so leistungsstark wie heutige PCs aber energieeffizienter. Ein Nvidia-Referenzdesign, das derzeit im Gesundheitssektor eingesetzt wird, ist ein Beispiel für die Fähigkeiten, die das Arm-Ökosystem in Märkten wie dem der persönlichen Computersysteme nutzen kann.
Neue Plattformen werden durch fortschrittliche Technologien wie das Arm-Portfolio von Prozessor-IP ermöglicht, das Nvidia mit einer Fülle von Tools unterstützt. Das CUDA-Toolkit für Arm bringt die GPU-beschleunigten Rechen- und KI-Funktionen von Nvidia in das Ökosystem von Arm ein. Über CUDA erhalten Entwickler Zugang zu TensorRT für tiefgehende Inferenz, DeepStream für Videoanalysen und mehr.
Nvidia bietet eine vollständige Suite von visuellen Nsight-Entwicklertools, die Arm-basierte SoCs und Server mit Profiler, Debuggern und mehr unterstützen. Alle Tools, SDKs und Plattformen sind über die Nvidia-Entwickler-Website zugänglich.
In einem Video erläutert Nvidia-CEO Jensen Huang das Potenzial der geplanten Übernahme von Arm rekapituliert die Neuigkeiten der GTC.