✔GeForce RTX 5090 лучше всех видеокарт для ПК подходят для запуска ИИ-модели DeepSeek, заявила Nvidia - «Новости сети»

Nvidia позиционирует свои новые видеокарты GeForce RTX 50-й серии не только как отличные решения для игр, но и как мощные ускорители для работы с ИИ. Компания не осталась в стороне от шумихи вокруг китайской ИИ-модели DeepSeek и на днях заявила, что её новые видеокарты позволяют «запускать языковые модели DeepSeek быстрее, чем что-либо на рынке ПК». Источник изображения: Nvidia На этой неделе Nvidia пережила самое крупное однодневное падение рыночной капитализации среди американских компаний за всю историю. Многие связывают это со стремительным ростом популярности ИИ-модели R1 от китайского стартапа DeepSeek. Этот алгоритм по производительности сопоставим с OpenAI GPT-4o, но для его обучения было затрачено значительно меньше средств и использовалось менее передовое оборудование. Алгоритмы DeepSeek обучаются с использованием графических ускорителей Nvidia H800, тогда как американским разработчикам доступны более производительные H100 и H200, активно применяемые такими компаниями, как OpenAI, xAI и другими. Тем не менее успех китайского стартапа доказывает, что доступ к самым передовым ускорителям Nvidia не всегда необходим для достижения высоких результатов в сфере ИИ. Однако в своей публикации Nvidia отмечает, что её новые видеокарты GeForce RTX 50-й серии являются лучшим вариантом для запуска ИИ-моделей DeepSeek, обеспечивая максимальную производительность. Любопытно, что ранее на этой неделе AMD заявила, что её Radeon RX 7900 XT быстрее GeForce RTX 4090, но данные Nvidia это опровергают. Отметим, что другие технологические компании также стремятся извлечь выгоду из неожиданного взлёта популярности DeepSeek. Рассуждающая ИИ-модель R1 уже доступна в облаке AWS и на платформе Microsoft Azure. Параллельно с этим Microsoft и OpenAI изучают вероятность того, что DeepSeek использовала для обучения своих ИИ-моделей данные OpenAI, о чём ранее писали СМИ. Также Nvidia показала работу DeepSeek в своём пакете микросервисов NIM для простого развёртывания ИИ.