היום בסן חוזה, קליפורניה, NVIDIA פתחה את כנס טכנולוגיית ה- GTC 2025 עם פריצות דרך משמעותיות בתחום הבינה המלאכותית. הכנס, שיימשך מ-18 עד 21 במרץ 2025, יציג את החידושים האחרונים בבינה מלאכותית, מחשוב ביצועים גבוהים וטכנולוגיית גרפיקה. החל ממודלים מתקדמים לחשיבה ועד לפלטפורמות מחשוב מהדור הבא, NVIDIA מציבה את הבמה לעתיד יישומי הבינה המלאכותית.
כמו בכל שנה, מייסד ומנכ"ל החברה, ג׳נסן הואנג עלה לבמה בז'קט העור השחור שלו והציג את כל המוצרים החדשים, הן בחומרה והן בתוכנה.
תעשיית הרכב
NVIDIA ו- General Motors עובדות יחד על הדור הבא של כלי רכב, מפעלים ורובוטים מופעלי בינה מלאכותית.
חברת GM תשלב את NVIDIA Omniverse ו- Cosmos כדי לאמן מודלים לייצור מונחה בינה מלאכותית, בעוד ש-NVIDIA DRIVE AGX יפעיל את מערכות הסיוע לנהג ותכונות הבטיחות בתא הנוסעים העתידיות שלה. מערכת זו תבוסס על NVIDIA Blackwell כמו גם מערכת ההפעלה NVIDIA DriveOS.
Blackwell Ultra ביצועי בינה מלאכותית ברמה הבאה
על מנת לאפשר לארגונים ברחבי העולם להאיץ יישומי AI Reasoning, Agentic AI, Physical AI, ג'נסן חשף את Blackwell Ultra שמציג שיפור בביצועים הן בשלב האימון של מודלי הבינה המלאכותית, והן בשלב ההסקה של מודלים "חושבים", המכונה ה- Test-Time Scaling ובמסגרתו מוקצית כמות גדולה יותר של כוח מחשוב בשלב ההסקה (Inference) כדי לקבל תוצאות מדויקות יותר. פלטפורמת Blackwell Ultra, מבוססת על הארכיטקטורה Blackwell שהוצגה לפני שנה, כוללת את NVIDIA GB300 NVL72 מערכת בסקייל של Rack (ארון שרתים), לצד מערכת NVIDIA.
- HGX B300 NVL16.• פתרון GB300 NVL72 בקנה מידה של מסד – ביצועי בינה מלאכותית מהירים פי 1.5 מה-GB200 NVL72 הקודם.
- מערכת HGX B300 NVL16 מספקת היסק מהיר פי 11 על מודלי שפה גדולים.
מערכות אלה משתלבות באופן חלק עם NVIDIA Spectrum-X Ethernet ו- Quantum-X800 InfiniBand המציעות תפוקת נתונים של 800 ג'יגה-ביט לשנייה לכל GPU .
"הבינה המלאכותית עשתה זינוק אדיר Reasoning ו- Agentic AI הדורשים כמויות עצומות פי כמה וכמה של כוח מחשוב", אמר ג׳נסן הואנג, מייסד ומנכ"ל NVIDIA פיתחנו את Blackwell Ultra בדיוק עבור הרגע הזה. מדובר בפלטפורמה ורסטילית אחת שיכולה לבצע Pre-training, Post-training והיסק במודלי AI Reasoning באופן קל ויעיל".
NVIDIA Dynamo: בינה מלאכותית במהירות מלאה
כדי לשפר עוד יותר את ביצועי הבינה המלאכותית NVIDIA הציגה את Dynamo – מסגרת היסק קוד פתוח שמרחיבה שירותי בינה מלאכותית, משפרת תפוקה, ומקטינה עלויות שירות מודלים.
כל מגוון מוצרי NVIDIA Blackwell נתמכים על ידי פלטפורמת הבינה המלאכותית המלאה של NVIDIA. מסגרת העבודה הפתוחה להסקה NVIDIA Dynamo – שהוכרזה גם היום – מרחיבה שירותי בינה מלאכותית מבוססי הסקה, מספקת קפיצות בתפוקה תוך הפחתת זמני תגובה ועלויות אירוח מודלים על ידי אספקת הפתרון היעיל ביותר להרחבת חישוב בזמן בדיקה.
NVIDIA Dynamo היא תוכנת שירות להסקת בינה מלאכותית חדשה שתוכננה למקסם את ייצור הכנסות מטוקנים עבור מפעלי בינה מלאכותית המפעילים מודלי הסקה. היא מתזמנת ומאיצה תקשורת הסקה בין אלפי מעבדי GPU ומשתמשת בשירות מפוצל להפרדת שלבי העיבוד והייצור של מודלי שפה גדולים על מעבדי GPU שונים. זה מאפשר לכל שלב להיות ממוטב באופן עצמאי לצרכיו הספציפיים ומבטיח ניצול מרבי של משאבי ה- GPU.
רשתות בינה מלאכותית מהדור הבא
מתגי הרשת NVIDIA Spectrum-X ו-NVIDIA Quantum-X המבוססים על פוטוניקת סיליקון, המאפשרים להרחיב מפעלי בינה מלאכותית ולחבר מיליוני כרטיסי GPU באתרים שונים תוך הפחתת צריכת האנרגיה ועלויות התפעול.
מתגים חדשניים אלה מציעים ביצועים פורצי דרך עבור תשתיות מחשוב מתקדמות. הם מסוגלים להעביר נתונים במהירות של 1.6 טרה-ביט בשנייה בכל יציאה, מה שמאפשר זרימת מידע מהירה ויעילה במיוחד.
היתרון המשמעותי של מתגים אלו הוא החיסכון באנרגיה. מתגים אלה צורכים פי 3.5 פחות חשמל בהשוואה לדורות הקודמים, מה שמוביל לחיסכון בעלויות התפעול ולהפחתת פליטת הפחמן של מרכזי נתונים. בנוסף, המתגים החדשים מציעים עמידות מוגברת פי 10, כלומר הם מסוגלים להתמודד טוב יותר עם תקלות ועומסים, ולהבטיח זמינות גבוהה יותר של המערכת.
טכנולוגיה זו מיועדת במיוחד ל"מפעלי בינה מלאכותית" – מתקנים המוקדשים לפיתוח ואימון מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית. מפעלים אלה דורשים עוצמת מחשוב אדירה וקישוריות מהירה במיוחד, והמתגים החדשים מספקים את הביצועים הנדרשים תוך שיפור היעילות והאמינות.
על ידי מיזוג מעגלים אלקטרוניים ותקשורת אופטית בקנה מידה נרחב NVIDIA בנתה מערכת רשת יעילה יותר מבחינת צריכת חשמל ועמידה יותר. השותפים שלהם במאמץ זה כוללים את TSMC, Browave, Coherent, Corning, Fabrinet, Foxconn, Lumentum, SENKO, SPIL, Sumitomo Electric Industries, ו-TFC Communication.
שבבי Silicon Photonics פותחו בישראל ויאפשרו להקים מחשבי על עם מיליוני GPUs.
מחשבי-על אישיים לבינה מלאכותית לכולם
NVIDIA מביאה מחשוב-על לבינה מלאכותית למפתחים בודדים עם מחשבי-העל האישיים DGX החדשים שלה. מופעלים על ידי פלטפורמת .Grace Blackwell מכונות אלה מאפשרות למפתחים, חוקרים וסטודנטים ליצור אבטיפוס, לכוונן ולהריץ מודלים גדולים על שולחן העבודה שלהם. הם יכולים גם לעבור בצורה חלקה ל DGX Cloud או לכל ענן/מרכז נתונים מואץ.
- DGX Spark מחשב-העל הקטן בעולם לבינה מלאכותית, מושלם לחוקרים, מדעני נתונים ומפתחי רובוטיקה.
- Station DGX מחשב עוצמתי לבינה מלאכותית לשולחן העבודה עם 784 GB זיכרון קוהרנטי, המספק ביצועים ברמת מרכז נתונים.
Llama Nemotron בינה מלאכותית חכמה יותר
ג'נסן הציג את משפחת Llama Nemotron, סדרה חדשה של מודלים פתוחים לבינה מלאכותית המיועדים לחשיבה מתקדמת. מודלים אלה תוכננו לסייע לעסקים ומפתחים לבנות סוכני בינה מלאכותית חכמים יותר. NVIDIA שיפרה אותם באמצעות אימון מתקדם כדי לשפר משמעותית פתרון בעיות מתמטיות מרובות שלבים, קידוד, חשיבה וקבלת החלטות, המגביר את הדיוק ב-עד 20% ומשפר את מהירות ההיסק פי 5 בהשוואה למודלים מובילים אחרים.
Llama Nemotron Reasoning Models, משפחה של מודלי בינה מלאכותית פתוחים עם יכולות "חשיבה" (Reasoning) מתקדמות, פותחו בישראל.
Llama Nemotron זמין כשירותי מיקרו NVIDIA NIM בגדלים ננו, סופר ואולטרה המותאמים לצרכי פריסה שונים. שמות גדולים כמו Accenture, Amdocs, Atlassian, Box, Cadence, CrowdStrike, Deloitte, IQVIA, Microsoft, SAP ו- ServiceNow כבר עובדים עם NVIDIA כדי להביא מודלים אלה לחיים.
Isaac GROOT N1: רובוטים הומנואידים חכמים יותר
ג'נסן גם חשף את Isaac GROOT N1, מודל היסוד הפתוח והמותאם אישית הראשון מסוגו לחשיבה ומיומנויות הומנואידיות. הוא כולל מסגרות סימולציה מתקדמות ותוכניות אב כדי להאיץ פיתוח רובוטים.
GROOT N1 בנוי על ארכיטקטורת מערכת כפולה, בהשראת קוגניציה אנושית:
- מערכת 1 – מודל חשיבה מהיר, בדומה לרפלקסים אנושיים.
- מערכת 2 – קבלת החלטות איטית ומכוונת לחשיבה מורכבת.
GROOT N1 יכול בקלות להכליל במשימות נפוצות כגון תפיסה, הזזת חפצים עם זרוע אחת או שתי זרועות והעברת פריטים מזרוע אחת לשנייה או לבצע משימות מרובות שלבים הדורשות הקשר ארוך ושילובים של מיומנויות כלליות. יכולות אלו ניתנות ליישום במגוון שימושים כגון טיפול בחומרים, אריזה ובדיקה.
מפתחים וחוקרים יכולים לבצע אימון-המשך ל-GROOT N1 עם נתונים אמיתיים או סינתטיים עבור הרובוט ההומנואידי או המשימה הספציפית שלהם.
בהרצאתו בכנס GTC, ג'נסן הואנג הדגים כיצד הרובוט ההומנואידי של 1X מבצע באופן אוטונומי משימות סידור ביתיות באמצעות מדיניות מאומנת שנבנתה על בסיס GROOT N1. היכולות האוטונומיות של הרובוט הן תוצאה של שיתוף פעולה באימון בינה מלאכותית בין 1X ו-NVIDIA.
הוא גם הכריז על שיתוף פעולה עם Google DeepMind ו-Disney Research לפיתוח Newton, מנוע פיזיקה בקוד פתוח המאפשר לרובוטים ללמוד כיצד לטפל במשימות מורכבות בדיוק רב יותר.
בנוי על מסגרת NVIDIA Warp , Newton יהיה ממוטב ללמידת רובוטים ותואם למסגרות סימולציה כמו MuJoCo של Google DeepMind ו-NVIDIA Isaac™ Lab. בנוסף, שלוש החברות מתכננות לאפשר ל-Newton להשתמש במנוע הפיזיקה של דיסני.
Google DeepMind ו-NVIDIA משתפות פעולה בפיתוח MuJoCo-Warp, שצפוי להאיץ עומסי עבודה בלמידת מכונה ברובוטיקה ביותר מפי 70 ויהיה זמין למפתחים דרך ספריית הקוד הפתוח MJX של Google DeepMind, וכן דרך Newton.
Disney Research תהיה בין הראשונות להשתמש ב-Newton כדי לקדם את פלטפורמת הדמויות הרובוטיות שלה המפעילה רובוטי בידור מהדור הבא, כגון רובוטי ה-BDX בהשראת מלחמת הכוכבים שהצטרף לג'נסן על הבמה במהלך הרצאתו בכנס.
בתחום הבריאות
NVIDIAו GE HealthCare חוברות יחד כדי לקדם הדמיה אוטונומית. הן מתמקדות בטכנולוגיות רנטגן ואולטרסאונד, באמצעות NVIDIA Isaac לבריאות – פלטפורמת סימולציה למכשירים רפואיים המאפשרת לבדוק מערכות הדמיה של בינה מלאכותית בסביבה וירטואלית לפני פריסה בעולם האמיתי.
ההכרזות ב GTC 2025 מאשרות את תפקידה של NVIDIA בעיצוב עתיד הבינה המלאכותית. עם התקדמויות המקיפות בינה מלאכותית, רובוטיקה, בריאות ורשתות, החברה ממשיכה לדחוף את גבולות האפשרי. הכנס נמשך עד 21 במרץ וכולל מושבים טכניים, סדנאות והדגמות המדגישים את החידושים האחרונים של NVIDIA.
