30 Jahre Nvidia: GPU-Revolutionäre und Technik-Innovatoren
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Sie zogen aus, um Games hübscher zu machen und gehören mittlerweile zu den wichtigsten Unternehmen im Bereich der KI. Die Geschichte von Nvidia!
2010 folgte unter anderem die Vorstellung der Optimus-Technologie für Notebooks, mit deren Hilfe Grafikchips selbstständig die Balance aus Akkulaufzeit und Leistung fanden. Ferner schloss Nvidia einen Vertrag mit Audi, die künftig Nvidia-Grafikchips für Entertainment-Einrichtungen und andere Zwecke nützen würden. 2011 schloss Nvidia einen sechsjährigen Lizenzvertrag mit Intel für 1,5 Milliarden US-Dollar ab. Im selben Jahr veröffentlichte man die Mobilprozessorreihe Tegra 2 - als erste Dual-Core-Chipserie auf dem Markt. Nvidia veröffentlichte in dieser Zeit nahezu jährlich neue Tegra-Ableger, und so erschienen bereits 2012 auf Tegra 2 basierende Endgeräte. 2013 kündigte Nvidia Tegra 4 an.
In den darauffolgenden Jahren stellte sich Nvidia im Gaming-Bereich breiter auf. 2014 etwa stellte man für das angesprochene Nvidia Shield ein entsprechendes Tablet vor. Mit der GeForce-GTX-Serie ging die GPU-Leistung und-Funktionalität einen weiteren Schritt nach vorn. Zuletzt gehörte natürlich der Sprung auf die RTX-Generation samt Raytracing noch zu den erwähnenswerten Punkten. Ebenso wie der Fakt, dass Nvidia als eines der wenigen Unternehmen Erfolg mit dem Streaming von Videospielen hat.
Die 2020 an den Start gegangene Cloud-Gaming-Plattform GeForce Now ist gerade für Spielerinnen und Spieler ohne leistungsstarken Heim-PC mehr als nur eine Alternative.
Die Zukunft liegt in der KI
Für die Zukunft entscheidender als die Weiterentwicklung der GPU-Systeme waren dieser Zeit aber die Fortschritte in den Bereichen der Künstlichen Intelligenz und des Deep Learnings. Besonders Geschäftsführer Jen-Hsun Huang setzte sich schon sehr früh für Investitionen in diesen Bereichen ein.
Quelle: Nvidia
Nvidia-Carter-Roboter auf Basis des Jetson-Chipsatzes
2009 sorgten Nvidia-GPUs für einen sogenannten "Big Bang" im Deep Learning, als nämlich Google Brain auf Basis von Nvidia-Hardware eigenständig lernfähige neurale Netzwerke erzeugte. Wie sich herausstellte, waren die GPUs auch hervorragend dazu geeignet, KI-Aufgaben zu bewältigen.
Huang kommentierte den Big Bang wie folgt: "Unsere Arbeit dort führte uns zu Forschern auf der ganzen Welt, und eines Tages fand Deep Learning uns und wir fanden Deep Learning. Die Kombination aus diesem Algorithmus und diesem Prozessor, den wir entwickelten, beschleunigte diesen Algorithmus von Monaten auf Tage und machte es möglich, dass dieser Ansatz überhaupt realisierbar war."
Die Folge dieses Durchbruchs war der zunehmende Fokus auf diesen Bereich. So gehört Nvidia bis heute mit dem 2015 gestarteten Nvidia Drive zu den führenden Herstellern im Bereich des autonomen Fahrens.
Auch stellte man 2016 die DGX-1 Supercomputer-Serie vor. Das Besondere: Die Geräte finden in einem einzigen Gehäuse Platz. Die später veröffentlichten Nvidia Jetson-Module der TX2-Serie besaßen ein ähnliches Konzept: hohe Geschwindigkeit und Effizienz in einem Gerät.
Wenig verwunderlich besitzt auch Nvidia bereits seine eigene Metaverse-Plattform: Das Nvidia Omniverse gibt Nutzern eine Vielzahl an Optionen an die Hand, um komplexe Vorgänge zu visualisieren und zu simulieren. Nvidias Projekte, Plattformen und Initiativen in diesem Bereich allerdings in ihrer Gänze aufzuführen, würde den Rahmen dieses Artikels sprengen.
So viel sollte aber klar sein: Die Zeiten, in denen Nvidia GPUs entwickelte, um "nur" Computer- und Videospiele anzukurbeln, sind lange vorbei.
Nvidia gehört längst in die oberste Riege der weltweit agierenden Tech-Unternehmen. Die Nvidia-Aktie liegt inzwischen jenseits der 250 Euro (umgerechnet ca. 270 US-Dollar) das Stück. Hättet ihr also zum Börsenstart 100 Aktien für 1.200 US-Dollar gekauft, würdet ihr dafür heute etwa 25.000 Euro (beziehungsweise 27.000 Dollar) zurückbekommen. So einen Unterschied können wenige Jahrzehnte machen!
