NVIDIA CEO जेन्सेन हुआंग का भविष्य के लिए विज़न

NVIDIA: कंप्यूटिंग का पुनरविष्कार00:00:28

जेन्सेन हुआंग NVIDIA के CEO हैं, एक ऐसी कंपनी जिसने कंप्यूटिंग के काम करने के तरीके में एक मूलभूत बदलाव किया है, जिससे AI और रोबोटिक्स में संभावनाओं का एक बड़ा विस्फोट हुआ है। NVIDIA के चिप्स और सॉफ्टवेयर AI, रोबोटिक्स, गेमिंग, सेल्फ-ड्राइविंग कारों और मेडिकल रिसर्च में सबसे फ्यूचरिस्टिक तकनीक को शक्ति प्रदान करते हैं।

इंटरव्यू का एजेंडा00:03:18

साक्षात्कार तीन मुख्य क्षेत्रों पर केंद्रित होगा: हम यहां कैसे पहुंचे (कंप्यूटिंग में मूलभूत बदलाव); अभी क्या हो रहा है (वर्तमान तकनीकी दुनिया); और भविष्य के लिए विज़न क्या है।

GPU का उदय: गेमिंग से लेकर परे00:03:42

1990 के दशक में, NVIDIA ने आधुनिक GPU का आविष्कार किया ताकि गेम डेवलपर्स के लिए अधिक यथार्थवादी ग्राफिक्स बनाया जा सके। GPU ने समानांतर प्रोसेसिंग की अनुमति दी, जो CPU के अनुक्रमिक प्रोसेसिंग से अलग थी। इससे वीडियो गेम में एक बड़ी सफलता मिली और NVIDIA का विकास हुआ। हुआंग ने GPU को एक 'टाइम मशीन' कहा क्योंकि यह वैज्ञानिकों को अपने जीवनकाल में अपना काम करने में सक्षम बनाता है।

CUDA: AI क्रांति को सक्षम करना00:08:29

NVIDIA ने CUDA नामक एक प्लेटफॉर्म विकसित किया, जिसने प्रोग्रामर्स को GPU का उपयोग करके परिचित प्रोग्रामिंग भाषाओं (जैसे C) में समानांतर प्रोसेसिंग करने की अनुमति दी। यह 2012 में AlexNet जैसी शुरुआती AI सफलताओं के लिए महत्वपूर्ण था, जिसने इमेज रिकग्निशन में क्रांति ला दी और गहन लर्निंग के लिए NVIDIA GPU के उपयोग को वैध कर दिया। यह AlexNet द्वारा AI में लाई गई क्षमताओं में बड़ी छलांग थी जिसने NVIDIA को पूरे कंप्यूटिंग स्टैक को फिर से डिज़ाइन करने के लिए प्रेरित किया।

AI में NVIDIA का विश्वास और निवेश00:16:12

हुआंग AI के भविष्य में NASCAR, CUDA और GPU की स्केलेबिलिटी में दृढ़ विश्वास व्यक्त करते हैं। उन्होंने बताया कि NVIDIA ने AI में अरबों डॉलर का निवेश कैसे किया, इससे पहले कि यह व्यापक रूप से सफल हो गया, क्योंकि उनके मुख्य विश्वास अपरिवर्तित रहे। उनका मानना है कि गहन सीखने वाले नेटवर्क डेटा से लगभग किसी भी चीज़ को सीख सकते हैं, जिससे अनुप्रयोगों का एक विशाल ब्रह्मांड खुल रहा है। अंततः, ये नवाचार कंप्यूटर उद्योग को पूरी तरह से नया आकार देंगे।

AI का भविष्य: एप्लिकेशन और रोबोटिक्स00:23:07

अगले 10 वर्षों में AI के अनुप्रयोग विज्ञान पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा, जिसमें AI डिजिटल बायोलॉजी, जलवायु प्रौद्योगिकी, कृषि, रोबोटिक्स और परिवहन जैसे विभिन्न क्षेत्रों में लागू होगा। हुआंग का मानना है कि सब कुछ रोबोटिक होगा, और NVIDIA Omniverse और Cosmos जैसे वर्चुअल दुनिया में रोबोटों को प्रशिक्षित करने के लिए उपकरण बना रहा है। ये प्लेटफॉर्म रोबोटों को यथार्थवादी, भौतिकी-आधारित सिमुलेशन में अनुभव से सीखने की अनुमति देते हैं, जिससे तेजी से विकास होता है।

AI की चुनौतियाँ और सुरक्षा00:32:19

AI के साथ जुड़ी चुनौतियों में पूर्वाग्रह, विषाक्तता, मतिभ्रम (झूठी जानकारी पैदा करना) और प्रतिरूपण शामिल हैं। NVIDIA सुरक्षा प्रणालियों का निर्माण करके और गहरे शोध के माध्यम से AI सुरक्षा सुनिश्चित करने पर जोर देता है। इसमें यह सुनिश्चित करना शामिल है कि AI ठीक से काम करे, लोगों को नुकसान न पहुंचाए, और विफलता के खिलाफ सुरक्षा के लिए अनावश्यक प्रणालियाँ हों।

ऊर्जा दक्षता और कंप्यूटिंग की सीमाएँ00:35:10

प्रमुख वैज्ञानिक और तकनीकी सीमा ऊर्जा दक्षता है। NVIDIA ने AI कंप्यूटिंग के लिए ऊर्जा दक्षता को नाटकीय रूप से बढ़ाया है (8 वर्षों में 10,000 गुना)। यह निरंतर नवाचार AI प्रणालियों को अधिक बुद्धिमान बनने और अधिक कंप्यूटेशन का उपयोग करने के लिए आवश्यक है।

NVIDIA की भविष्य की दांव00:44:18

NVIDIA की नवीनतम दांवों में Omniverse और Cosmos का संलयन शामिल है, जो रोबोटिक्स और भौतिक प्रणालियों के लिए एक नया विश्व पीढ़ी प्रणाली बनाता है। कंपनी मानव रोबोटिक्स, डिजिटल बायोलॉजी (अणुओं और कोशिकाओं की भाषा को समझना और मानव का एक डिजिटल जुड़वां बनाना) और जलवायु विज्ञान में काम कर रही है (मौसम की भविष्यवाणी और क्षेत्रीय जलवायु को समझना)। NVIDIA का लक्ष्य एक 'टाइम मशीन' बनाना है जो इन क्षेत्रों में भविष्य को देखने और बेहतर बनाने में सक्षम हो।

AI के साथ भविष्य के लिए तैयारी00:47:36

हुआंग लोगों को AI के साथ बातचीत करना सीखने और यह विचार करने की सलाह देते हैं कि AI उनके काम को कैसे बेहतर बना सकता है। वे इस बात पर जोर देते हैं कि AI सीखने और ज्ञान के लिए बाधाओं को कम करता है, व्यक्तिगत ट्यूटर के रूप में कार्य करता है, और व्यक्तियों को 'सुपरह्यूमन' बनने के लिए सशक्त बनाता है। वह सभी को तुरंत एक AI ट्यूटर प्राप्त करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं।

NVIDIA का उत्पाद विकास और प्रभाव00:52:26

हुआंग GeForce ग्राफिक्स कार्ड और DGX AI सुपरकंप्यूटर दिखाते हैं। नवीनतम GeForce कार्ड AI का उपयोग करता है ताकि छवि गुणवत्ता को बेहतर बनाने के लिए 8 मिलियन पिक्सेल में से केवल 500,000 की गणना की जा सके। DGX का एक छोटा संस्करण, जो मूलतः AI शोधकर्ताओं के लिए $250,000 था, अब छात्रों और हर जगह इंजीनियरों के लिए $3,000 में उपलब्ध है, जिससे AI की पहुंच बढ़ गई है। NVIDIA का लक्ष्य एक ऐसी कंपनी बनना है जिसका दुनिया पर एक असाधारण प्रभाव पड़ा है, विशेष रूप से गेमिंग, डिजिटल बायोलॉजी, सामग्री विज्ञान और रोबोटिक्स के माध्यम से।