R555 Game Ready Driver, Studio Driver và RTX Enterprise Driver vừa được ra mắt, với phiên bản 555.85 cho anh em cập nhật.
Còn với các nhà phát triển ứng dụng, nền tảng WebNN cho phép các lập trình viên viết các tính năng và ứng dụng AI, chạy mô hình AI trên nền web cũng sẽ có thể tăng tốc xử lý bằng card RTX thông qua DirectML. PyTorch cũng sẽ hỗ trợ backend vận hành runtime DirectML, tức là với GPU RTX, những dàn máy tính Windows sẽ có thể huấn luyện những mô hình AI phức tạp.
Hiện tại, Nvidia và Microsoft đang hợp tác để tối ưu tốc độ xử lý machine learning trên những GPU RTX, từ laptop đến máy bàn.
Tính ra, Nvidia chính là đơn vị đầu tiên khởi đầu xu hướng AI tiêu dùng trên máy tính cá nhân, với tính năng đến giờ vẫn có ích và được đánh giá cao, là DLSS, ra mắt từ 6 năm trước cùng sự ra mắt của thế hệ card đồ họa RTX 20 series, kiến trúc GPU Turing.
Ngay bây giờ chưa có chip máy tính nào đáp ứng yêu cầu của Microsoft, để đạt chuẩn Copilot+ PC
Đó là yêu cầu sức mạnh xử lý số thực dấu phẩy động của cụm nhân NPU trên mỗi con chip vi xử lý bên trong mỗi hệ thống máy tính cá nhân phải đạt ngưỡng 40 TOPS (trillion operations per second) mà Microsoft vừa đưa ra trong sự kiện rạng sáng nay theo…
Và thậm chí hồi đầu tháng này, sau khi có thông tin từ Microsoft đưa ra con số 45 TOPS là con số phù hợp cho một hệ thống AI PC, Nvidia còn lên tiếng bác bỏ ý tưởng này. Theo họ, con số từ 10 đến 45 TOPS trên những chip xử lý của Intel, AMD, Apple và Qualcomm cũng chỉ đủ chạy những “tính năng AI cơ bản”. Những ví dụ mà Nvidia đưa ra, bao gồm chỉnh ảnh, tạo sinh hình ảnh, nâng độ phân giải hình ảnh và hỗ trợ lập trình nâng cao thông qua AI, tất cả chúng đều chỉ làm được ở mức độ căn bản, gọi là có sản phẩm đầu ra, chứ chưa chắc đủ chất lượng phục vụ người dùng hàng ngày.
Đương nhiên là tại sự kiện hồi đầu tháng 5, Nvidia đem RTX 4090 với 1321 AI TOPS ra so sánh với những con chip xử lý giá chỉ bằng một phần lẻ. Nhưng để công bằng thì Tensor thế hệ 3 trên RTX 3060 cũng tạo ra được sức mạnh 102 TOPS rồi.