Zwei neue Anwendungen für die Datenzentren von NVIDIA

NVIDIA (WKN:918422) meldete am 10. August für das zweite Quartal des Steuerjahres 2018 unglaubliche Ergebnisse. Die Umsätze des Grafikchip-Spezialisten stiegen um 56 %, der Gewinn pro Aktie erhöhte sich um 124 % und der bereinigte Gewinn pro Aktie stieg um 91 %.

Während der Telefonkonferenz gab das Unternehmen weitere interessante Neuigkeiten bekannt. CEO Jensen Huang und CFO Colette Kress sprachen über zwei neue Anwendungen für die Datencenterplattform des Unternehmens, die jetzt schon sehr schnell wächst.

Zwei neue Anwendungen

Kress sagte während der Telefonkonferenz: „In Zukunft sehen wir Video-Transcoding und Inferencing als Anwendungen, die sehr gut für unsere GPUs [Graphics Processing Units] passen.“ Huang gab uns zu dem Thema noch mehr Informationen:

Bei der Zahl der Anwendungen, wo GPUs wertvoll sind, angefangen mit dem Training der künstlichen Intelligenz bis hin zu hochleistungsfähigen Computern und virtuellen PCs, kommen immer neue Anwendungen wie Inferencing und Transcoding in Frage.

Diese neue Anwendung kommt jetzt online … sie wird wahrscheinlich das Internet im Sturm erobern … wir sprechen von Live-Videos. Die Verbraucher, die Live-Videos auf ihren Smartphones aufnehmen und sie mit ihren Freunden teilen … es wird Hunderte von Millionen davon geben. Jedes dieser Videos wird codiert werden müssen, um in verschiedenen Formaten geteilt werden zu können … dafür braucht man künstliche Intelligenz, damit diese Videos einem großen Publikum zugänglich werden.

Video-Transcoding bedeutet, dass man komprimierten oder codierten Content nimmt, auf das neue Format anpasst und dann noch einmal komprimiert. Das Transcoding ermöglicht es, Videos mit einem großen Publikum zu teilen.

Anstatt nur Fotos der täglichen Mahlzeiten zu teilen, wird die Welt wohl schon bald Videos dieser besagten Mahlzeiten zu sehen bekommen. Die Investoren von NVIDIA können sich damit trösten, dass das Unternehmen von diesem Trend profitieren wird.

Inferencing ist der zweite Schritt in dem zweistufigen Prozess des Deep Learning, einer Unterabteilung der künstlichen Intelligenz. Dabei wird versucht, menschliche Gedankenprozesse nachzustellen. Die GPUs von NVIDIA werden in Schritt 1, dem Training, bereits eingesetzt. Dabei werden die sogenannten neuralen Netzwerke des Computers trainiert, wie sie denken sollen und welche Schlussfolgerungen sie ziehen dürfen.

Beim Inferencing braucht man Maschinen, die das, was sie im Training gelernt haben, auf neue Datensätze anwenden. „Diese neuralen Netzwerke schlussfolgern sehr viele verschiedene Dinge, klassifizieren, machen Vorhersagen und verarbeiten alle möglichen Dinge, ob es sich um Fotos, Stimmaufnahmen, Videos, Suchanfragen oder was auch immer handelt“, sagte Huang während der Telefonkonferenz zum ersten Quartal.

Während derselben Telefonkonferenz fasste er die Sache wie folgt zusammen:

Wir machen 0 % unseres Geschäftes mit Inferencing und 100 % mit CPUs … es gibt 10 Millionen CPUs auf der Welt in der Cloud und heute stellen viele Anfragen und suchen nach Daten und Ähnlichem. Künftig wird angenommen, dass die große Mehrheit der Cloudanfragen Inferenzanfragen sein werden, bei denen die künstliche Intelligenz notwendig ist.

Google ist im Bereich Datenzentren ein Wettbewerber, auf den man achten sollte. Im Mai enthüllte das Unternehmen die zweite Generation der TPUs (Tensor Processing Unit), die Algorithmen für das Deep Learning unterstützen. Bei der ersten Generation war nur Inferencing möglich, wohingegen sich die zweite Generation auch um das Training kümmern kann. Abgesehen davon, dass das Unternehmen diese Chips für interne Zwecke verwendet, plant Google auch, sie über die Google-Cloud anderen Nutzern zugänglich zu machen – wie auch die GPUs von NVIDIA.

Diese Entwicklung könnte dafür sorgen, dass NVIDIA weniger Geschäft von Google bekommt. Zu diesem Zeitpunkt ist das Risiko aber noch begrenzt. Google hat keine Pläne angekündigt, seine TPUs kommerziell verfügbar zu machen.

Schnelles Wachstum bei künstlicher Intelligenz

Im letzten Quartal, dem Q2 des Steuerjahres 2018, stiegen die Umsätze der Sparte Datenzentren um 175 % im Jahresvergleich auf 416 Millionen US-Dollar. Dieses schnelle Wachstum wird von der starken Nachfrage nach GPUs für Deep Learning, der Stärke von NVIDIA bei hochleistungsfähigen Computer und grafischer Visualisierung angetrieben.

In nur einem Jahr stieg der Anteil der Gesamtumsätze der Sparte Datenzentren von 10,3 % auf 18,7 %. Diese Plattform ist auf einem guten Weg, ein immer größerer Teil des Geschäftes zu werden. Die zwei neuen Anwendungen Deep Learning Inferencing und Video-Transcoding sind praktisch das Sahnehäubchen. (Möchtest du ein Video davon sehen?)