РЕШЕНО Проблема была в турбобусе от матери, который с завода включен. Мать gigabyte b550 gaming x v2. Турбобуст давал 4.4ггц процу с вольтажем 1.2-1.35 (ОЧЕНЬ МНОГО) и потреблением 90ВАТТ. Я отключил турбобуст и ручками выставил нужные мне цыфри, а именно - 4.4ггц при вольтаже 1.1в. Получил 65 в пике стресс теста (В играх это меньше 60) и потребление на уровне 50-60ВАТТ.
Всем привет, сразу спасибо за помощь тем кто поможет или приблизит к решению проблемы. Стоит у меня Ryzen 5 5600 новенький, с магазина, под башней Be Quite Pure Rock 2 (Чёрной версии, не знаю важно или нет :D). В придачу прилепил ещё один точно такой же кулер с обратной стороны башни чтобы отводило лучше, всё это дело под термопастой МХ-4 (Видюха под такой и нормально всё). Корпус DeepCool СC560, стоит 3 винта на вдув 140мм, они питаются по молексу, им кидал как и 5в, 7в так и 12в, температуры не менялись от слова совсем, поставил средние 7в чтобы не была турбина самолета. И так же стоит 1 на выдув возле самой башни. В нагрузке АИДА64 выдает все 80 КАРЛ градусов, что слишком не нормально, я понимаю что камень горячий, но не настолько же? По описанию башня отводит 150ВАТТ + стоит доп кулер, этого должно хватать хотя бы на 70 градусов, но никак не 80, если я не прав - исправьте меня, а так прилагаю скрины, может проблема легко решаемая. Так же видюха и должна быть 70 градусов, для 3070 это норма, вродь как.
Давным-давно, в далёкой-далёкой яблочной компании зародилась идея создать собственный процессор для ноутбуков. И вот, спустя годы, Apple презентовала свой десктопный процессор M1.
В этой статье мы сосредоточимся на разборе безопасности процессора M1 от Apple. Компания всегда уделяла значительное внимание информационной безопасности своих устройств, особенно мобильных. Это не значит, что iPhone или iPad нельзя взломать. Нет, можно, конечно, вопрос лишь в цене. Просто цена взлома iOS существенно выше, чем взлома устройств на других ОС.
Но за всё приходится платить. И пользователи Apple платят сполна. Невозможно установить стороннее приложение, кроме как из AppStore, невозможно пользоваться NFC, кроме как через ApplePay, невозможно скачивать сторонние оформления иконок, шрифтов, клавиатур и т. д. Да даже бесполезный в большинстве случаев авиарежим и AirDrop нельзя убрать из панели быстрого доступа. Фактически — это непроницаемый железный занавес, который опустился от Штеттина на Балтике до Триеста на Адриатике.
Пользователи из России уже второй год живут на устройствах, функционал которых был искусственно обрезан. Не работает NFC, нельзя установить (или обновить установленные) основные банковские приложения, Apple даже телеграмм цензурирует. Фактически, телефоны яблочной марки лишились крайне важного для повседневности функционала.
Всё же, вернёмся к Apple M1. Что это такое? Фактически, это существенно улучшенный вариант 5-нм мобильного чипа A14 Bionic, который установлен в линейке смартфонов iPhone 12 и на двух iPad. Его мощность позволила Купертино поставить его в ноутбуки — сначала в MacBook Air, а затем в MacBook Pro — аж в 3-х версиях.
Apple M1 — это не только центральный процессор (CPU), это система из множества чипов, которые находятся под одним колпаком. То есть, система на чипе (system on the chip, SoC). Если в обычных процессорах от Intel и AMD стоит множество универсальных ядер, то в M1, как у наследника энергоэффективных мобильных чипов, сильно фрагментированы ядра и, соответственно, решаемые ими задачи.
Apple М1 — это:
Центральный процессор CPU — главный вычислительный центр, ответственный за большинство ежедневных задач. Выполняет большинство задач компьютера и программ.
Графический процессор GPU — работа с графикой, видео, изображениями и игры, конечно же.
Блок нейронной обработки (Neural processing unit, NPU) — машинное обучение и искусственный интеллект – зона ответственности данного чипа.
Обработчик цифровых сигналов (digital signal processor, DSP) — сложные математические вычисления. Выполняет более сложные математические функции, чем центральный процессор, включая декомпрессию музыкальных файлов.
Блок обработки изображений ISP — думаю, из расшифровки понятно, зачем он нужен.
Кодировщик видео (Video encoder/decoder) — аналогично.
Блок единой памяти (Unified memory) — позволяет модулям чипа взаимодействовать максимально быстро.
Блок безопасности (Secure Enclave) — самое интересное для нас место, скоро перейдём к нему.
Децентрализация позволяет подбирать под каждую задачу отдельное ядро, не задействуя другие части чипа. Помимо внушительной мощности (M1 кладёт на лопатки всех своих синих предков) такая система позволила существенно увеличить время работы того же мака. Показатели автономности выросли на 3-4 часа экрана, очень хороший результат. Также Air стали пассивно охлаждаться — единственный их кулер был убран.
Apple M1 и устройства на нём действительно открыли новую страницу в истории микроэлектроники, можно сказать — совершили революцию. Мощные, не требующие много энергии компьютерные процессоры стали новой фишкой компании. Но давайте чуть глубже зароемся в тот компонент M1 и устройства на его основе и узреем те технологии, которые обеспечивают мощную защиту яблочным устройствам.
❯ Secure Enclave — цитадель чипа M1
Secure Enclave — не новомодное изобретение. Его встраивают в чипы Apple уже давно — с 2013 года яблочные гаджеты постепенно обзаводились этим островком безопасности. Первыми устройствами с ним были iPhone 5S и iPad Air, а уже сейчас он находится на всех без исключения гаджетах Apple. Зачем он нужен и как он работает?
Secure Enclave это фактически компьютер в компьютере, а именно — выделенная защищенная подсистема. Она обеспечивает защиту вашим самым сокровенным тайнам (нет, не фоткам в iCloud) — код-паролю и биометрической информации, которая хранится в отдельном хранилище. Естественно, Secure Enclave шифрует и обычные данные на накопитель, но не так, как для код-пароля и биометрии. Работает он чуть менее, чем постоянно. Вы его используете каждый день, но не замечаете этого. Как он работает?
Приведу простой пример. Есть у нас приложение “Госуслуги”. В нём – куча разной полезной информации для вас и, что самое главное, о вас. Поэтому при настройке приложения оно вам крайне рекомендует задать пароль для входа. Но чтобы не вводить пароль каждый раз, его можно дополнить биометрией —Touch ID/Face ID.
Её регистрация осуществляется при первом включении и настройке устройства пользователем. Датчики считывают вашу биометрию и отправляют её в Secure Enclave. В нём происходит обработка, шифровка и сохранение данных в выделенном хранилище в качестве шаблона. Он, кстати, не является чем-то постоянным и постоянно совершенствуется, каждое новое прикосновение пальца или изменение внешности лица учитывается в существующем шаблоне, развивая его.
Когда вы запускаете приложение, то оно просит вас провести аутентификацию. Touch ID/Face ID её проводит (заменяя ввод пароля), и вы получаете доступ к Госуслугам.
Именно в момент проведения аутентификации Secure Enclave включается в работу — сенсоры отправляют ему считанную биометрию в зашифрованном виде. Secure Enclave дешифровывает её и сверяет с шаблоном, который находится в выделенном хранилище. Если обнаружено сходство — вы получаете доступ к Госуслугам. Если нет — вас просят ввести пароль и заново пройти аутентификацию.
Концептуально безопасность Secure Enсlave построена на двух основных принципах.
Первый— изоляция Secure Enclave от основного процессора телефона. Это две параллельные системы, которые связаны между собой только защищенными каналами связи.
Второй — на Secure Enclave не хранится никакой информации о пользователе (он просто не имеет собственного хранилища). Эта система лишь контролирует поступление и извлечение информации, которая хранится в защищенном энергозависимом хранилище.
А вот как и с помощью чего происходит этот контроль я и предлагаю поговорить ниже. За основу взят материал про Secure Enclave, опубликованный на сайте службы поддержки Apple.
Схема Secure Enclave
Начнём с самого главного — сопроцессора процессора процессора (хе-хе). Он обеспечивает основную вычислительную мощность Secure Enclave, занимаясь управлением всех функций системы.
Его тактовая частота ниже частоты основного чипа, что позволяет блокировать атаки, которые направлены на изменение тактовой частоты процессора и его питания. Также за счёт изоляции от процессора сопроцессору нельзя повредить тем же программным обеспечением, которое может взломать центральный процессор. За счёт этих мер шанс добраться до ваших данных становится практически ничтожным.
Модуль защиты памяти. Смотрите, сам Secure Enclave работает в выделенной области DRAM-памяти (т. е. оперативке). Когда вы запускаете устройство, загрузочное ПЗУ (постоянное запоминающее устройство — энергонезависимое хранилище, как CD-диск, грубо говоря, о нём ниже) генерирует случайный кратковременный ключ защиты памяти для модуля защиты памяти, с помощью которого происходит ваша аутентификация.
Когда Secure Enclave записывает информацию в отдельный блок памяти, модуль защиты зашифровывает выделенный блок. Чтобы получить доступ к зашифрованной информации, модуль защиты должен получить необходимый тег аутентификации, и тогда модуль производит расшифровку блока. Если же тег не совпадает, МЗП передаёт Secure Enclave сообщение об ошибке и дальнейшие операции останавливаются до перезагрузки системы.
Загрузочное ПЗУ. Постоянно запоминающее устройство, где находится постоянный код, задающий аппаратный корень доверия для всего Анклава. Когда устройство включается, ПЗУ генерирует случайный кратковременный ключ, защищающий модуль защиты памяти. Также он шифрует блоки памяти, которые записывает Анклав в свою выделенную область.
Генератор истинных случайных чисел. Его задача создавать случайные криптографические ключи, которые будут использоваться при передаче данных от модуля к модулю.
Ещё одним важным элементом защиты является корневой криптографический ключ уникального идентификатора (UID). Это значение является уникальным для каждого устройства и не связано ни с какими другими ID на устройстве. Они генерируются генератором случайных чисел Secure Enclave на этапе производства, при этом процесс происходит исключительно в Анклаве. Это означает, что никто ни на каком этапе производства и продажи техники не может получить доступ к UID.
Модуль AES Secure Enclave. Это аппаратный блок, который выполняет симметричное дополнительное шифрование на основе шифра AES (один блок данных шифруется в другой посредством ключа шифрования).
Эта разработка предотвращает утечку данных на основе анализа тактовой частоты, статического и динамического анализа питания. То есть, модуль шифрует данные о базовых параметрах работы процессора в данный конкретный момент.
Ключи, используемые AES SE, не видны даже загрузочному ПЗУ Secure Enclave, хоть он и может запрашивать операции по шифровке и дешифровке данных.
Модуль AES. Ага, кроме того, что выше, существует ещё и отдельный AES модуль. Как показано на схемке ниже, он не находится в составе Secure Enclave. Он заключен между энергонезависимой изолированной флеш-памятью NAND и основной системной памятью.
В момент загрузки sepOS (операционка Secure Enclave) создаёт с помощью генератора случайных чисел случайный кратковременный ключ. AES модуль передаёт этот ключ по выделенным проводам, что ограничивает доступ к модулю одним Secure Enclave.
Этот модуль выполняет роль таможни, которая запаковывает и распаковывает ключи для Secure Enclave. Он обладает ключами для расшифровки данных Secure Enclave, но при этом он никогда не предоставляет этот ключ какому бы то ни было программному обеспечению. Его работа, опять же, представлена на схеме.
Акселератор открытого ключа (PKA) — это ещё один аппаратный блок, но уже внутри Secure Enclave, который выполняет криптографические операции. В отличие от модуля AES выше его шифрование — асимметрично.
Также как и AES, он защищает информацию от отслеживания по тактовым частотам процессора. Ключи шифрования видны только РКА и никому более, по аналогии, опять же, с AES.
Чтобы было более понятно различие этих двух систем, разберём разницу между симметричным (AES) и асимметричным (PKA) шифрованием. Более подробно прочитайте в этой статье на Хабре.
Симметричное шифрование в своей работе всегда использует один-единственный ключ, который известен и отправителю, и получателю. Он расшифровывает и шифрует информацию во всех сценариях работы.
Принцип простой как дверь, что даёт ему два плюса — он быстро работает и его создание не является чем-то сложным. Минус также лежит на поверхности — если ключ будет скомпрометирован, то вся информация будет известна обладателю ключа.
Асимметричное шифрование использует другой, более сложный принцип. Отправитель кодирует сообщение при помощи открытого ключа, который был заранее известен от получателя. Закодированное таким образом сообщение принимает адресат, но какую-то информацию он может получить, используя закрытый ключ шифрования, известный только ему.
Самый главный плюс этой системы — максимальная защищенность. Жертвуя временем, мы получаем крайне тяжелую для взлома структуру передачи информации.
В Secure Enclave используется оба этих принципах в схожих по своей сути задачах, но в разных модулях. Причина дублирования, в целом, очевидна — если ключ от модуля AES в Secure Enclave будет скомпрометирован, то им не получится воспользоваться для дальнейшего продвижения через модуль РКА.
Переходим к последним модулям Secure Enclave — шина I2C, защищенное энергонезависимое хранилище и защищенный нейронный модуль, который не представлен на схемах Анклава, так как его, с недавних пор, там тупо нет.
Шина I2C обеспечивает физическое соединение Secure Enclave с защищенным энергозависимым хранилищем с помощью двухканального соединения. Один провод отвечает за передачу данных, другой – за управление этим процессом. Само хранилище представляет собой, грубо говоря, CD-диск, на котором записана определенная информация.
Что там за информация? Там записаны корни всех ключей шифрования данных пользователей, UID, биометрия, данные Apple Pay и самое главное — значение код-пароля. Кроме того, там находится счетчик попыток входа и количество этих самых доступных попыток. По истечению этих попыток (допустим, 10 попыток на айфоне) происходит либо блокировка устройства, либо уничтожение всех данных, которые были защищены код-паролем пользователя.
То есть, в этом хранилище находятся ваши личные данные, а также ключи, которые позволяют расшифровать данные на вашем накопителе, и именно это хранилище и защищает Secure Enclave.
Защищенный нейронный модуль. Он интегрирован в Neural Engine, но связан только с Secure Enclave. На смартфонах и планшетах с Face ID модуль преобразует двумерные изображения и карты глубины лица в математические данные. А они уже по этапу отправляются через Анклав в защищенное хранилище.
После того, как мы познакомились со всеми частями Secure Enclave, я предлагаю чуть ближе рассмотреть процесс поступления и извлечения информации из защищенного хранилища. К сожалению, на сайте Apple я так и не нашёл последовательную цепочку поступления информации в защищенное энергонезависимое хранилище. Поэтому нижеследующие описание этого процесса является лишь моей догадкой, построенной на некоторых фрагментах статьи службы поддержки и здравом смысле.
Поступление информации:
В момент регистрации Face ID/Touch ID датчики сканируют вашу биометрию и направляют её в зашифрованном виде в Secure Enclave.
Прежде чем попасть в Анклав, данные проходят через AES-модуль, который их шифрует.
Зашифрованная вне Secure Enclave биометрия проходит уже через внутреннюю симметричную шифровку аналогичного AES-модуля.
Происходит финальный этап шифрования — асимметричным способом через акселератор открытого ключа.
Наконец, идёт запись шаблона биометрии на защищенное энергонезависимое хранилище.
Извлечение информации, а вернее — сверка шаблона:
В момент прохождения аутентификации Face ID/Touch ID датчики сканируют вашу биометрию и направляют её в зашифрованном виде в Secure Enclave.
Прежде чем попасть в Анклав, данные проходят через AES-модуль, который их шифрует.
Зашифрованная вне Secure Enclave биометрия проходит уже через внутреннюю симметричную шифровку аналогичного AES-модуля. И вот здесь момент, в котором я не уверен, — либо полученная биометрия сверяется сопроцессором Secure Enclave с шаблоном между AES модулем и РКА, либо она сверяется между РКА и защищенным хранилищем. Я больше склоняюсь ко второй версии.
Защищенное хранилище по запросу РКА отправляет шаблон для сверки.
Если совпадения были найдены, то аутентификация считается пройденной, а полученные данные стирается за ненадобностью (кроме случаев, когда они улучшают существующий шаблон).
Шифровка обычной информации на накопитель:
T2 – это один из родителей M1 — по крайне мере, в сфере аппаратной безопасности.
Мы нажимаем на кнопочку «Сохранить» сохраняя нашу красивую презентацию.
Файл с презентацией отправляется в AES модуль вне Secure Enclave и проходит через симметричное шифрование.
Для шифровки данных используется ключ из защищенного хранилища.
Ваша презентация в зашифрованном виде записана на накопитель.
❯ Аппаратное отключение микрофона
Ещё одна интересная аппаратная функция защиты безопасности, про которую мне хотелось рассказать, это аппаратное отключение микрофона при закрытие крышки ноутбука. Оно защищает вас от прослушки, даже если каким-то образом был взломан сам Макбук или Айпад. Впервые функция была реализована на Макбуках с поддержкой сопроцессора Apple T2 (чип безопасности для интеловских маков). Сейчас она применяется на всех современных макбуках и айпадах компании.
Схема реализации
Для работы этой схемы применяются датчики крышки ноутбука, которые фиксируют физическое закрытие крышки (в частности, через датчик угла наклона шарнира). Параметры, заданные в них на производстве, невозможно перепрограммировать или изменить любым другим способом.
После закрытия крышки или чехла проходит буквально 0,5 секунд и система отключает каналы передачи данных между микрофоном и ЦП, либо отключает один из каналов ввода микрофона, которые обеспечивают его работу. То есть, просто-напросто технически отключая микрофон от системы. Опять же, если ваше устройство было взломано — прослушать вас при закрытой книжке будет технически невозможно, так как физического контакта между микрофоном и системой нет.
❯ Резюмируя
Ну как-то так. В основе аппаратной безопасности чипа Apple M1 лежит Secure Enclave. Несмотря на кажущуюся сложность чипа, принцип его работы довольно… Понятен? Зашифрованная информация поступает в Анклав, проходит через ещё два уровня шифровки и записывается в защищенное хранилище. Для хранилища всех остальных данных применяется один уровень шифровки. Если уж совсем упрощать.
Разбирая каждый модуль отдельно, можно просто сдохнуть от количества различных терминов. Но если рассматривать общий принцип защиты информации в Secure Enclave, то можно понять, что Apple ничего сверхсложного не выдумывала.
Аппаратное отключение микрофона является пусть и небольшим, но важным штрихом ко всей картине аппаратной безопасности систем на чипе Apple M1.
Мамка Supermicro H11SSL-I второй ревизии для процессоров Epyc 7001-7002. 32000 с доставкой через СДЭК на Алике.
Памяти будет восемь планок по 16 гигов, чтобы все каналы задействовать( на первой ревизии процессоров плохо работает, когда мало каналов работает) Итого 192 гига.
Корпус на озоне купил E-Atx, за 5500, мне без разницы какой. Главное мамка влезает, в него даже двухпроцессорные влезут.
Процессор пока стоит Epyc 7401(не точно, можно по коду посмотреть), его на пробу взял, так на проверку, он у того же продавца был за 5-6000, не помню точно.
Epyc 7401 если я не путаю, как затычку взял, пока новый не куплю.
В планах взять Epyc 7642 или 7702p(2 в конце это вторая ревизия, на этой мамке это максимум), на первом 96 потоков, на втором 128. На озоне кстати дешевле чем на Али, почему то, но доставка тоже долго из Китая.
1/2
Блок возьму с основного компа, там на 750 gold, какой то стоит, видяха quadro p1000, в игры редко играю. Quadro мало по питанию ест, а крутит во вьюпорте веселее, у меня поликов 40 млн. спокойно вращает. Ссд и винты тоже со старого возьму, ссд для работы, винты для моделей и проектов, там терабайта 3-4.
Комп будет использоваться для рендера, 3ds max + Corona, эту серию процессоров выбрал, потому что интересно, и можно масштабировать. Для остального комп тоже пойдёт))) Можно поставить мамку на два процессора, если нужно будет, но думаю мне хватит, да и геморроя больше. Мать серверная - работать должна долго, памяти много, ещё у процессоров Epyc очень большой кэш второго уровня, до 250 мб доходит, но и тепловыделение будет 250 ватт.
Кулер ещё не приехал, такой 250 ватт снимает, пока хватит
Такая вот сборочка будет, как кулер приедет до собираю. Чуть не забыл ещё кабель на питание нужно поставить, я уже купил, он +8 pin увеличивает на два, там 24+8+4 питание, можно сжечь мамку, на Авито такую продают, там один элемент сгорел на мамке, но чел видимо не хочет дальше разбираться и продаёт, кстати по цене как рабочую.
Nvidia - одна из ключевых компаний мира прямо сейчас. Существует популярное мнение, что они просто везунчики, которые всегда оказываются с нужным продуктом в нужное время. Однако, если историю развития этой компании, то станет отчетливо видно, что эти ребята умеют мастерски конкурировать, делают полезные выводы из провалов и отлично "ловят волны". Сегодня разберемся, как им это удается.
Главный секрет Nvidia в том, что её основатель ходит с стильной кожанке. Спасибо за внимание. Ладно, шучу, сейчас во всем разберемся.
Nvidia обогнала по стоимости Saudi Aramco, и теперь выше детища Дженсена Хуанга лишь Microsoft да Apple. Microsoft за последние годы ИИ-бума влезли в очень плотную зависимость от чипов Nvidia, из-за чего сейчас экстренно пилят собственную замену. Apple же слез с чипов Nvidia в 2010-х, но, уверен, у Nvidia неплохие шансы пободаться и с этим гигантом.
Возможно, кто-то спросит "Аффтар, почему ты так уверено назвал Nvidia главной компанией нашего будущего?". Отвечу: "Потому что Nvidia продает те самые пресловутые лопаты современным золотоискателям. А это самая надежная и устойчивая бизнес-стратегия независимо от эпохи и контекста".
Ладно, к делу. Изучая материалы про Nvidia, я регулярно сталкивался со следующим лейтмотивом:
"Да просто чуваки каждый раз оказывались вовремя с востребованным продуктом. Они просто крайне везучие".
Так вот, если компания умудряется несколько раз подряд оказаться с востребованным продуктом (причем, самым популярным на рынке, или одним из самых) в нужные моменты времени, то это означает, что у компании офигеть какая мощная стратегия, а СЕО - крутой визионер.
Поэтому, в этом материале я хочу не просто рассказать историю развития компании и основные этапы её развития. Но также понять, как Дженсену и ко. удавалось делать настолько верные и точные стратегические ставки. А еще, по ходу дела расскажу, что же за продукцию такую производит эта Nvidia, что на неё всегда есть устойчивый спрос в самых разных индустриях и сегментах рынка.
Disclaimer. История Nvidia - это большой и яркий путь с россыпью крутых бизнес-решений. Так что, я поделю материал на две части. Сегодня расскажу, как из небольшого перспективного "стартапа из кафешки" Nvidia превратилась в важнейшего производителя железа для современной технологических отраслей. А во второй части (coming soon) мы разберемся, как Nvidia из просто крупной и важного игрока превратилась в главную компанию будущего, которая (очень возможно), скоро станет самой дорогой корпорацией в истории.
Этап первый. Как жизнь Nvidia чуть не закончилась после первого же выпущенного чипа
Думаю, многие из вас слышали историю, как Дженсен Хуанг, Крис Малаховски и Кертис Прэм сели за столик в дешевой кафешке в Сан-Хосе и стали думать, какая технология станет the next big thing в этом мире. Еще ходит байка, что эта забегаловка была в таком суровом районе, что в её стенах зияли дырки от гангстерских пуль.
Последний факт, наверно, должен был символизировать стартаперский дух начинания, но на самом деле все трое фаундеров на тот момент уже были состоявшимися взрослыми спецами. Например, наш главный герой трудился руководителем направления в LSI Logic - довольно крупном производителе интегральных схем, а два других партнера инженерили в Sun Microsystems (эту компанию позже поглотит Oracle). В общем, ребята были весьма матерыми профи, а не какими-то оборванцами, бросившими колледж ради стартапа в гараже.
Приятели сходились во мнении, что компьютерная отрасль только набирает обороты, и что в самое ближайшее время машины будут использоваться для все более широкого спектра вычислительных задач. А значит, центральным процессорам (CPU) явно понадобится помощь. Эта помощь называется аппаратное ускорение вычисления.
В двух словах. CPU - это такой "мозг компьютера". Он обрабатывает сигналы и распределяет вычислительные команды. А теперь представьте, что вам на работе подкинули 10-20 задач одновременно. Что случится с вашим мозгом? Правильно, он "перегреется" и вы поймаете мощный приступ прокрастинации (=зависнете). То же самое и с центральным процессором компьютера, который должен выполнять все больше и больше задач одновременно.
Так вот, элементы аппаратного ускорения - это такие вспомогательные мини-мозги, призванные разгрузить основной мыслительный центр.
Без этих штук мы едва бы смогли параллельно запустить на ноутбуке несколько вкладок браузера, эксель, фотошоп, Телегу, и игру в отдельном окошке.
Кстати, на счет игр. Дженсен, Крис и Кертис не сомневались, что за аппаратным ускорением будущее. Оставалось лишь выбрать направление внутри этого тренда. Решили, что это будет гейминг. Если конкретнее, то их особенно привлекала бурно развивающаяся 3D-графика для этого самого гейминга. Продвинутый графон - это штука энергозатратная, вычислительные мощности она жрет как конь. Так что, друзья решили софкусироваться на графических процессорах (GPU).
В 1995 г. Nvidia выпустила свой первый продукт - мультимедийную видеокарту NV1.
Вот так она выглядела.
NV1 отличалась от аналогов тем, что на одной плате размещалось сразу несколько модулей - блок обработи 2D-графики, ускоритель 3D-графики, звуковая карта и порт для игрового геймпада приставки Sega Saturn. Кстати, в рамках этой карты Nvidia сотрудничала с Sega, что позволило портировать некоторые популярные эксклюзивы для этой консоли на ПК.
Нужно отметить, что Nvidia - это fabless (=fabricless) company, т.е. компания без своего производства. По сути, это просто конструкторское бюро. Очень большое и крутое конструкторское бюро! Они всего лишь (ну, если сравнивать с полноценной сборкой) придумывают и разрабатывают свои технологии и продукты, а непосредственной изготовкой занимаются подрядчики по контракту. Например, первый чип NV1 для Nvidia производила компания SGS Thomson-Microelectronics на своем заводе во Франции. Сейчас, конечно, у Nvidia есть кое-какие собственные производственные мощности, но львиная доля производства все равно происходит на стороне - например, с помощью тайваньских компаний.
В итоге NV1 стал прорывом и принес компании известность... хотелось бы мне написать. Но нет, он провалился! Да-да, история третьей по стоимости компании в мире началась с провала.
Дело в том, что NV1 был больше всего заточен на игровую консоль Sega. А в те годы происходит бум ПК-гейминга. Большинство ПК же работает на операционной системе Microsoft. NV1 вышел в мае 1995, а уже в сентября Microsoft представил свой API под названием DirectX.
Если упрощенно, DirectX - это специальный модуль, позволяющий разработчикам задействовать все мощности железа без написания специального кода под каждый элемент комплектующих.
Помните, большинство игрух на ПК в конце 1990-х и начале 2000-х требовали вместе с установкой самой игры поставить DirectX?
Так вот, принцип ускорения графики у чипсета NV1 принципиально расходился с таковым у DirectX. Следовательно, первый продукт Nvidia оказался принипицально несовместим с подавляющим большинством игр, которые геймеры ставили на ПК!
А учитывая, что в создание NV1 стартап бахнул почти все первые привлеченные инвестиции (первый раунд был 10 миллионов долларов - довольно серьезная сумма по тем временам), это был epic fail. Хуангу даже пришлось сократить половину сотрудников, которых к тому моменту уже успели нанять... Был момент, когда у Nvidia хватало денег всего лишь на один месяц зарплат. Тогда родился негласный девиз компании: "У нас есть всего лишь 30 дней, чтобы продолжать делать бизнес".
Так что, да, в начале своего пути сооснователи получили довольно мощный апперкот от жестоких реалий рыночной экономики.
Впрочем, Nvidia сделала правильные выводы. С пор они редко промахивались с трендами рынка, особенно в сегменте ПК.
Интересный факт. Первые годы у Nvidia не было названия. В рабочих переписках компания называла свои первые продукты "NV" - Next Version. Ну типа, новая версия этих ваших видеокарт. Когда компания развилась до такого масштаба, что без названия уже было сложно, основатели решили открыть словарь и найти что-то прикольное из похожего на NV. В итоге остановились на слове "'invidia"', что на латыни значит... "зависть". Да-да, тот самый дух неуёмной конкурентной борьбы, который позже проявился в схватках с 3dfx, ATI, AMD и другими крутыми компаниями.
Этап второй. Первый большой успех и победа над Voodoo
Есть такой миф, что Nvidia придумала видеокарты. На самом деле, это не так. Первый графический видеоадаптеры с поддержкой 3D-графики еще в бородатом 1982 году запилила IBM. Чуть позже многие другие компании выпустили свои версии. Однако первые версии были очень дорогими и не слишком производительными. В общем, узкоспециализированная история для избранных.
Действительно массовые, доступные, универсальные и широкосовместимые 3D-видеокарты появились во второй половине девяностых. Первый образец выпустила та же IBM в 1995 г., был еще чипсет S3 ViRGE от компании S3 Graphics (сейчас принадлежит тайваньской HTC). Еще было сразу несколько популярных моделей от компании Matrox, да и японцы из Yamaha тоже что-то делали... В общем, хотя океан еще не был алым, он уже стремительно краснел.
В 1996 г. на рынок выбрасывается сразу несколько успешных моделей, но настоящий прорыв происходит, когда компания 3dfx выпускает свой 3D-ускоритель под названием Voodoo Graphics.
3dfx специализировалась на графике для игровых автоматов, и их чип выдавал скорость и качество рендера, близкое к автоматам. Тогда это была вершина крутости. К тому же, их карты хорошо совмещались с ПК-играми.
Справа - графон в Quake 1 на чипсете Voodoo, слева - без оного. Как говорится, почувствуйте разницу.
Короче говоря, это был очень крутой 3D-ускоритель, который быстро завоевал популярность. Сначала среди производителей видеокарт, а позже и среди геймдев-компаний, которые целенаправленно начали оптимизировать графон своих проектов под него.
В 1998 г. 3dfx выпустила чипсет Voodoo2, который был еще производительнее первой версии. И вот с этой штукой Nvidia пришлось конкурировать. Скажу сразу, Nvidia выиграла, а позже вообще выкупила 3dfx, интегрировав к себе их наработки. Как же им это удалось?
Если вычленять самую суть, то более массовый и простой продукт победил более продвинутый. В общем, классика. Voodoo2 показывал исключительную производительность и качество текстур, к которым не могли приблизиться конкуренты. Однако Nvidia выпустил свой новый продукт - NV4, также известный как Riva TNT. Дело в том, что поверх набора ускорителей Voodoo2 нужно было отдельно прикрутить внешнюю видеокарту. А Riva TNT имела изначально встроенную видеокарту внутри своего набора (т.е. предлагала готовое решение под ключ). К тому же, Riva TNT была банально дешевле ("дешевые карты Nvidia" сейчас звучит как плохой анекдот, но тогда реально было так). Так что, Nvidia начал активно отжирать бюджетный и средний сегменты, которые благодаря растущей доступности 3D-игр росли быстрее всего.
Тем не менее, Nvidia и 3dfx активно конкурировали следующие 2-3 года. Но Дженсен Хуанг победил. Во-первых, пока у 3dfx каждый следующий чипсеть был масштабным мегапроектом, Nvidia намеренно минимизировал цикл разработки, научившись быстро выкатывать новые версии на рынок. Это позволяло еще быстрее отжимать бюджетный и средний сегмент. К тому же, Nvidia изначально заложила в конструкцию своих продуктов систему проверки чипов на брак, за счет чего у них была ниже доля неисправной продукции.
Закончилось все тем, что в 2002 г. 3dfx проиграла Дженсену Хуангу патентный спор, что окончательно добило некогда мощного игрока. В итоге Nvidia выкупила своего закадычного конкурента за 70 миллионов долларов. Первый громкий триумф.
В 1999 г. компания выпустила один из своих главных продуктов - GeForce 256, который Nvidia с гордостью называла "первым графическим процессором". На самом деле, это было не совсем так. Хотя GeForce 256 умел создавать более сложные и реалистичные трехмерные объекты за счет наложения структур, был способен обрабатывать солидный объем графических примитивов (примитивы - это простейшие объекты, из которых на экране складывается изображение), и вообще очень резво работал с графикой, он точно не был первым графическим процессором. Более того, он был даже не самым мощным в свое время. Однако, он точно выдавал оптимальную "цену-качество", а еще Nvidia весьма талантливо его пиарила (в хорошем смысле этого слова).
GeForce 256. Как говорится, найдите 10 отличий с фото NV1 выше. Но на самом деле, разница примерно как между Nokia 3310 и пятым (ну ладно, четвертым) Айфоном.
К тому моменту Nvidia уже стала крупным поставщиком графических ускорителей и видеокарт. Её выручка была в районе 200 миллионов в год, капитализация достигала 700 млн долл., а в 1999 г. компания провела IPO на NASDAQ, окончательно перестав быть стартапом.
Этап третий. Новая конкуренция на зрелом рынке
В начале 2000-х на рынке графических процессоров уже миновал этап бешеной конкуренции между кучей стартапов. Сформировались три явных лидера - Nvidia, Intel и ATI. У Nvidia и Intel было примерно по 30% рынка, у ATI - чуть меньше. Однако в 1998 г. Intel выпустил неудачный внешний ускоритель i740, так что, через некоторое время решил забить на рынок дискретных (т.е. внешних) видеокарт, состредоточившись на внутренней графике, а также других направлениях, коих у этого диверсифицированного гиганта было предостаточно.
В итоге в сегменте внешних графических модулей образовалась дуополия - Nvidia против ATI. Тут-то Дженсен Хуанг и попал в свою любимую среду ультраконкуренции. В 2000 г. ATI как раз выпустила свой самый жирный продукт, название которого вы наверняка слышали - это чипсет Radeon (сейчас это флагман компании AMD, но об этом позже).
В общем, две компании начали бодаться за самые жирные сегменты и контракты.
Сначала Nvidia стала поставщиком чипов для консоли Xbox, которую только-только начинал развивать Microsoft. Однако в дальнейшем Microsoft ушел к конкурентам из ATI. Дженсен Хуанг подумал "А чем я хуже?", и пошел к Sony с их PlayStation. Вдобавок, Nvidia стала эксклюзивным поставщиком внешних видеокарт для компов Apple. Кстати, в рамках партнерства с Sony Хуанг поступил очень мудро - Nvidia не просто продавала свои чипы, но и помогала Sony разрабатывать собственную графику для PlayStation 3 и PSP. Конечно, в перспективе Sony мог полностью перейти на свои решения, но глава Nvidia понимал, что рано или поздно это случится в любом случае (так и случилось). Так что, лучше поучаствовать в процессе, выжав из сотрудничества максимум хотя бы до создания японцами своего GPU.
Параллельно, Nvidia начала себя вести как настоящая взрослая корпорация. Она начала скупать перспективные компании и стартапы, диверсифицируя технологическую и продуктовую базу. В частности, прикупили:
Exluna - разработчика оборудования для 3D-рендеров в кино.
MediaQ - производителя чипов, которые оптимизируют работу дисплеев и аккумуляторов мобильных телефонов и прочих "беспроводных устройств".
iReady - разработчика чипов, которые "разгружали мозги" сетевого адаптера (это штука внутри компьютера, с помощью которой он ловит сеть или вайфай).
А еще, что любопытно, в 2005 г. хитрая Nvidia купила некую тайваньскую компанию ULI Electronics (сейчас она называется чуть по-другому), которая была важным поставщиком компонентов для главного конкурента - ATI. Этот удар Хуанга был крайне чувствительным для конкурента.
Второй удар по себе нанесла сама ATI. Компания продалась диверсифицированному производителю микропроцессоров AMD. В итоге ATI стала "графическим юнитом" в составе AMD, при этом лишившись большинства контрактов со своим основным потребителем - Intel (ведь AMD - это уже прямой конкурент Intel, а не какой-то там поставщик графических чипов). Угадайте, кому после этого достались безхозные контракты от Intel?
В итоге получилась очень характерная ситуация. С одной стороны, огромный процессорный холдинг купил главного конкурента Nvidia (а также, соответственно, их главный продукт - чип Radeon). С другой стороны, сама Nvidia активно диверсифицировалась, скупала компании в смежных сегментах и готовилась играть по-крупному. Все это предзнаменовало главное противостояние в сегменте графики, рендеров, процессоров и всего что с этим связано - Nvidia vs AMD ("зеленые" против "красных").
Классическое противостояние, которое идет уже почти 20 лет. Иногда еще сюда добавляют Intel, но Intel - это все же прямой конкурент для AMD. Для Nvidia Intel и конкурент, и партнер и покупатель одновременно.
Кстати, есть версия, что AMD сначала хотели купить Nvidia, но Дженсен Хуанг их послал. Этот хитрый CEO что-то знал уже тогда.
Этап четвертый. Первые ростки в направлении ИИ
Середина 2000-х. Nvidia - уже совсем серьезная корпорация, зарабатывающая по 200-300 миллионов баксов за квартал.
В 2007 г. компания выпускает свой, возможно, самый важный продукт. Очень вероятно, что именно он открыл ей путь к нынешним триллионам. Он назывался CUDA (Compute Unified Device Architecture). CUDA - это GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units). И здесь я остановлюсь подробнее.
Дженсен Хуанг понимал, что одними ускорениями графона и рендерами сыт не будешь. Так что, Nvidia выпустил, скажем так, адаптер (ну или прееходник), который позволял задействовать мощности большинства своих графическиих чипов для обработки математических вычислений, алгоритмов и прочих веселых штук, которыми занимаются разработчики самых продвинутых технологий.
Проще говоря, с помощью CUDA разрабы смогли делать запросы на упрощенных диалектах языков C, С++ и Fortran, которые обрабатывались прямо на мощностях чипов Nvidia. Позже прикрутили еще Python, MATLAB и другие популярные языки.
Отдельно выделю крайне удачное решение добавить язык Fortran. С одной стороны, этот язык сложно назвать самым популярным для разработки (видели хоть один войтивайтишный курс про Фортран?). С другой стороны, он считается "высоким языком", на котором программисты-ученые любят вести научные изыскания. В том числе, именно Fortran стал одним из ключевых языков для ранних наработок в области искусственного интеллекта и машинного обучения (есть версия, что это вообще первый язык для ИИ).
Таким образом, помимо очевидного стимулирования спроса на чипы, успешный выпуск CUDA, вероятно, стал фундаментом (или хотя бы первым кирпичиком) для лидерства компания в вычислительных мощностях для искусственного интеллекта.
Интересный факт. В 2012 г. прошел ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge - крупный конкурс, где разработчики соревновались, чья технология круче всех распознает разные картинки. Лучший результат показала нейронная модель AlexNet, которая обучалась через мощности графических чипов Nvidia с помощью CUDA. Тогда окончательно стало ясно, что графические чипы в целом и Nvidia в частности ой как пошумят по мере развития ИИ. Кстати, одним из создателей AlexNet был Илья Сутцкевер, который теперь нам известен как сооснователь OpenAI и один из самых важных людей в мире современных технологий.
Молодые Илья Сутцкевер и Алекс Крижевский, а также уже солидный Джеффри Хинтон (один из самых видных ученых в области deep learning) работают над AlexNet.
Этап пятый. Новые вызовы и работа с рисками
В конце 2000-х Nvidia продолжила усиленную диверсификацию. В частности, был куплен Ageia - разработчик движка PhysX, который позволяет моделировать и разрабатывать симуляции физических явлений. PhysX - крайне важная штука для гейминга, которую активно используют Unreal Engine, Unity и другие игровые движки. Он стал весьма важным продуктом для компании.
Однако, к началу 2010-х перед Nvidia встал серьезный вызов - стремительно набирал обороты сегмент интегрированной (внутренней) графики. Это означало, что диверсифицированный крупняк вроде Intel, Sony, Microsoft, Apple и прочих становились гораздо более самостоятельными в плане работе с графическими задачами. Если в 2007 г. Intel контролировал 30% рынка графики, то к началу 2010-х - уже более половины, и продолжал усиливать свои позиции за счет поглощения целой россыпи мелких производителей.
Позиции основного бизнеса Nvidia (дискретных, т.е. "встраиваемых", решений для графики) оказались под серьезной угрозой. К тому же, в 2008 г. Nvidia выпустила большую партию чипов с дефектами, которые отгрузили Apple, Dell, HP и другим крупным ребятам. В итоге Nvidia получила серьезный репутационный ущерб, а еще пришлось раскошелиться на компенсации.
Нужно было что-то менять. В первую очередь - еще активнее диверсифицироваться, чтобы сделать бизнес-модель прочной и устойчивой.
Действовать решили по всем фронтам:
Радикально усилили чипы и прочие вычислительные продукты для игр на ПК и консоли.
Активно пошли в мобильный сегмент. Еще в 2007 г. Nvidia купила разработчика системных чипов PortalPlayer. В 2010-х на основе технологий PortalPlayer была выпущена серия процессоров (не GPU, а полноценных CPU) для мобильных устройств под названием Tegra (их еще называют "кристаллы"). Правда, на мой взгляд, Nvidia слегка промахнулась с операционной системой, ведь большинство Tegra применялось в смарфтонах и планшетах на Windows. Впрочем, это сейчас мы видим, что мобильные потуги Microsoft оказались провалом, а в начале 2010-х это была весьма перспективная история с неплохой долей рынка. Так что, бизнес Nvidia неплохо на этом вырос. Даже CEO Microsoft Сатья Наделла недавно признавался, что сворачивание мобильного бизнеса Microsoft было главной стратегической ошибкой компании.
Nvidia даже отважилась на нетипичный для себя эксперимент - выпустила собственную портативную игровую консоль Nvidia Shield Portable:
Заряженная тем самым процессором Tegra. Работала на ОС Windows.
Вообще, консоль Shield - это крайне нетипичный продукт для Nvidia. Компания всегда отличалась высокой прагматичностью при выборе конфигурации продуктов и оценке будущего спроса, всегда стараясь сделать относительно доступный продукт, который найдет отклик у массовой аудитории. Но тут получилось с точностью до наоборот. Shield стоила дороже аналогов, а игр для неё было крайне мало (хотя Nvidia даже запилила собственную платформу для разработки). Так что, хотя эксперты и игровые издания хвалили консоль за весьма недурную графику и производительность, особой популярности продукт не сыскал. Что ж, видимо, если умеешь производить чипы и процессоры, то не стоит лезть в истории про платформы и пользовательские девайсы.
Еще Nvidia начал активничать в сегменте автомобильной электроники. В том числе, в области начинки для беспилотного управления.
Но про это я расскажу во второй части. Как и про конкуренцию с AMD, качели из-за криптомайнинга, партнерства с китайцами и, собственно, путь к триллионной капитализации за счет лидерства в ИИ в последние годы. Там много интересных историй. А на сегодня хватит.
Если эта статья круто зайдет, то я быстрее сяду за вторую часть. Так что, если вам понравилось, то можете подкинуть мне дополнительной мотивации в виде плюсов, комментов и репостов статьи друзьям.
Если вам заходит такой контент, то подпишитесь на мои тг-каналы. Мне будет приятно, а вы найдете там еще больше подобного:
На своем основном канале Дизраптор я простым человечьим языком разбираю инновации, технологические продукты и знаковые компании (а еще анонсирую все свои статьи, чтобы вы ничего не пропустили).
А на втором канале под названием Фичизм более точечно пишу про новые фичи и функции продвинутых компаний и сервисов.
Сижу недоумеваю, как так? Слишком шумел у брата ноут, который ему дал в пользование. Ему норм, но так быть не должно. Заглянут в диспетчер, а там проц во всю молотит, даже на steam. Захожу в ЦП и вижу это - вместо 6\12, у компа осталось 6\6. Куда делись 6 логических потоков непонятно. В msconfig нет ограничений на проц. Брат говорит, что ничего не шаманил. Оно само? Ещё что странно, в биосе сам по себе установился пароль администратора. Т.е. загрузится с флешки теперь нельзя и конфиг Биоса глянуть тоже. Обновлять Биос боязно, хз на что пароль повлиял. Сбросил Винду, все так же 6\6. Всё гугление про ядра и потоки приводит в msconfig, но там все в порядке. Ноут HP Omen 17 10750h 2070. У кого-то есть идеи?
Инсайдер negativeonehero сообщил что Qualcomm тестирует новый мобильный флагманский процессор, согласно информации Snapdragon 8 Gen 4 сможет разгоняться до 4.3 ГГц при энергопотреблении 10 Вт.
На данный момент такой показатель предлагает только чип Apple A17 Pro. Более высокие настройки будут ограничены возможностями систем охлаждения.