Nvidia PC dünyasını dəyişə bilərmi?

Kompüterlər 10 il sonra nə qədər fərqli olacaq?

Nvidia bu sahədə köklü dəyişikliklər edə biləcəyini iddia edirsə, bunu ciddi qəbul etmək lazımdır.

Əvvəlcə şirkətin yeni elanlarına nəzər salaq, sonra isə onun kompüter dünyasını dəyişmək imkanlarını qiymətləndirək.

Bəzi nəşrlərdə Nvidia-nın prosessor istehsalına başladığı yazılır. Əslində isə şirkət artıq prosessorlar istehsal edir. Sadəcə, bu prosessorlar əsasən serverlərdə istifadə olunur.

Danışacağımız RTX Spark texnologiyasının əsasında duran həll bir il əvvəl masaüstü sistem formatında təqdim edilmişdi. İndi isə həmin texnologiya noutbuklara gətirilir.

Burada Intel və ya AMD prosessoru alıb kompüter yığdığımız kimi, Nvidia prosessorlarını ayrıca alaraq sistem qurmaqdan söhbət getmir.

Nvidia RTX Spark-ı da təkbaşına hazırlamır. Şirkət bu layihədə MediaTek ilə əməkdaşlıq edir. MediaTek prosessoru, Nvidia isə GPU-nu hazırlayır. Daha sonra bu komponentlər NVLink vasitəsilə birləşdirilərək vahid paket halına gətirilir.

Bu səbəbdən RTX Spark-ı ənənəvi mənada ayrıca prosessor kimi qiymətləndirmək düzgün olmazdı. Bu yenilik adi masaüstü kompüterlərdən istifadə qaydamıza dərhal təsir etməyəcək.

Vera Rubin və RTX Spark arasındakı fərq

Nvidia-nın təqdim etdiyi Vera Rubin həlli serverlər və məlumat mərkəzləri üçün nəzərdə tutulub. Belə sistemlərdən adətən bir ədəd alınmır, çoxsaylı qurğular birləşdirilərək böyük hesablama infrastrukturu yaradılır.

Nvidia məlumat mərkəzlərini artıq AI Factory, yəni süni intellekt fabrikləri adlandırır. Burada söhbət real fabriklərdən deyil, süni intellekt hesablamalarının aparıldığı məlumat mərkəzlərindən gedir.

Adi istifadəçilər üçün əsas yenilik isə RTX Spark-dır. Bu sistem server deyil, Windows PC təcrübəsi üçün, daha dəqiq desək, Windows-un ARM platforması üçün nəzərdə tutulub.

RTX Spark sistemlərinin texniki imkanları

Windows ARM kompüterləri artıq mövcuddur. Bu sahədə əsas rol Qualcomm-a məxsusdur. Şirkət Microsoft ilə birlikdə uzun müddət platformanın inkişafı üzərində işləyib. Bu kompüterlər uzun batareya ömrü və yaxşı performans təklif etsələr də, hələ geniş yayılmayıblar.

Nvidia-nın bazara daxil olması bu vəziyyəti dəyişə bilər. RTX Spark noutbuklarda, kompakt və enerjiyə qənaət edən masaüstü sistemlərdə, həmçinin kontent yaradılması üçün nəzərdə tutulan qurğularda istifadə ediləcək. Oyun performansı da bu sistemlərin imkanları arasındadır.

Texniki göstəricilərə nəzər saldıqda, bəzi modellərdə 6144 CUDA nüvəsi olduğu görünür. Bu rəqəm masaüstü RTX 5070 modelindəki nüvə sayı ilə oxşardır. Əlbəttə, videokartın performansını yalnız nüvələrin sayına görə müqayisə etmək düzgün deyil. Bununla belə, bu göstərici sistemin qrafik imkanları barədə ümumi təsəvvür yaradır.

RTX Spark-ın qrafik performansının mobil RTX 5070 səviyyəsinə yaxın olduğu bildirilir. Sistem 20 nüvəli prosessora, FP4 formatında 1 petaflop süni intellekt hesablama performansına və 128 GB birləşdirilmiş yaddaşa malikdir.

Əsas üstünlük süni intellekt sahəsindədir. Sistem həm oyun oynamaq, həm də süni intellekt modellərini yerli şəkildə işlətmək üçün nəzərdə tutulub. Süni intellekt sahəsində çalışan böyük şirkətlərin əksəriyyəti artıq bu platformadan istifadə edən noutbuklarını təqdim edib.

Masaüstü sistemlər və iş stansiyaları

Bu texnologiya masaüstü sistemlər üçün tamamilə yeni deyil. Nvidia DGX Spark təxminən bir ildir bazardadır. Məsələn, MSI-ın bu platformaya əsaslanan masaüstü sistemi təxminən 4700 dollar qiymətindədir. Burada əsas məqsəd adi gündəlik işlərdən daha çox süni intellekt hesablamalarıdır.

MSI ExpertStation VS300 və DGX Station kimi iş stansiyaları da bu istiqamətin nümunələridir.

Bu qurğular adi kompüterlərin anakartlarına zahirən bənzəsə də, quruluş baxımından fərqlənirlər. Bir çox komponent sistemə inteqrasiya olunub. Bəzi modellərdə videokart çıxışı mövcuddur, digərləri isə ayrıca displeyə görüntü ötürmək üçün nəzərdə tutulmayıb.

Məsələn, belə sistemlərdən birində Blackwell Ultra GPU, 496 GB LPDDR5X yaddaş və GPU üçün 252 GB yaddaş mövcuddur. Bəzi modellər 1600 vattlıq enerji bloku ilə təchiz olunur.

RTX Spark mini-kompüterləri və noutbuklar

Adi istifadəçilərin gündəlik istifadə etdiyi kompüterlərə ən çox yaxınlaşan həll noutbuklardır.

MSI-ın RTX Spark əsasında hazırladığı mini-kompüter də maraqlı nümunədir. DGX sistemindən fərqli olaraq, bu qurğu çox kiçik ölçülərə malikdir və HDMI çıxışı sayəsində adi kompüter kimi görüntü ötürə bilir. Qiymətinin DGX sistemlərindən daha münasib olması gözlənilir.

RTX Spark ilə təchiz olunan noutbuk nümunələrindən biri MSI Prestige N16 Flip AI Plus modelidir. Bu qurğuların OLED ekran və 1000 nit parlaqlıq kimi texniki xüsusiyyətləri məlumdur. Lakin platformanın real performansı barədə hələ kifayət qədər məlumat yoxdur.

Məsələn, bu sistemlər Qualcomm Snapdragon prosessorlu Windows ARM noutbuklarından nə qədər sürətlidir? Batareya nə qədər işləyir? Ağır tapşırıqlar zamanı enerji sərfiyyatı necə dəyişir? Bu suallara cavab verən ətraflı nəticələr hələ mövcud deyil.

Mövcud məlumatlara əsasən, RTX Spark noutbuklarının Qualcomm platformalı modellər kimi nazik və yüngül qalacağı gözlənilir. Güclü süni intellekt prosessorunun olması cihazın mütləq qalın və ağır olacağı demək deyil. Bununla belə, enerji sərfiyyatı və istilik idarəetməsi ilə bağlı real nəticələr hələ məlum deyil.

Masaüstü sistemlərin təxminən 4700 dollar qiymətində olduğunu nəzərə alsaq, RTX Spark noutbuklarının da ucuz olmayacağını təxmin etmək mümkündür. Qiymətin 3000–4000 dollar aralığında olması ehtimal edilir.

Qualcomm və AMD ilə rəqabət

AMD də buna bənzər prosessorlar hazırlayıb, lakin bazarda bu platformaya əsaslanan çoxsaylı noutbuk modelləri görmək mümkün olmayıb.

Qualcomm platformalı sistemlərin əsas çatışmazlıqlarından biri istifadəçilərin Windows ARM-a keçməsi üçün kifayət qədər güclü səbəbin olmaması idi. Nvidia isə həm böyük brend, həm də süni intellekt sahəsində aparıcı şirkət kimi bu platformaya əlavə maraq gətirə bilər.

Nvidia-nın bazara daxil olması istehsalçıların daha çox məhsul təqdim etməsinə də səbəb olub. İlk modellərin əsasən yüksək səviyyəli və bahalı cihazlar olduğu görünür. Şirkət bildirir ki, gələcəkdə 16 GB yaddaşlı modellər də təqdim ediləcək. Beləliklə, daha münasib seçimlərin yaranması mümkündür.

Bununla yanaşı, 128 GB yaddaşlı modellər arasında da fərqlər ola bilər. Məsələn, LPDDR5X yaddaşın sürəti müxtəlif konfiqurasiyalarda dəyişə bilər. Buna görə də məhsul seçərkən yalnız yaddaş həcminə deyil, digər texniki göstəricilərə də diqqət yetirmək lazımdır.

RTX Spark kimlər üçün faydalıdır?

RTX Spark əsasında kompüter almağın üstünlükləri nələrdir? Süni intellekt xidmətlərindən istifadə etmək əvəzinə niyə öz kompüterimizi alaq?

Xərc və investisiya

RTX Spark sistemlərinin qiymətinin təxminən 4000 dollar olacağını fərz edək. Digər tərəfdən, bulud əsaslı süni intellekt xidmətlərinin illik xərcləri də az deyil. Bəzi istifadəçilər üçün bulud xidmətlərinə uzun müddət ödəniş etmək əvəzinə öz sisteminə sahib olmaq iqtisadi baxımdan sərfəli ola bilər.

Əlbəttə, bu seçim istifadəçinin ehtiyaclarından asılıdır. Bulud xidmətlərində xərclər tədricən ödənilir, kompüter alarkən isə məbləğ əvvəlcədən ödənilməlidir.

Məxfilik və təhlükəsizlik

Bəzi istifadəçilər üçün məxfilik öz kompüterində süni intellekt işlətmək üçün ciddi səbəbdir.

Məsələn, şirkət məlumatları ilə işləyən, məxfi kodları süni intellekt vasitəsilə təhlil edən və ya hazırladığı kodun özündə qalmasını istəyən istifadəçilər məlumatlarının xarici xidmətlərə göndərilməsini istəməyə bilərlər.

Belə hallarda modeli yerli şəkildə işlətmək üstünlükdür. Bulud xidmətlərində məlumatlar emal üçün başqa sistemlərə ötürülür, yerli işləmə isə bu asılılığı azalda bilər.

Modellər və hesablama gücü

Bulud xidmətlərindən istifadə etdikdə, adətən, müəyyən platformanın təqdim etdiyi modellər və imkanlarla məhdudlaşırsınız. Müxtəlif modelləri sınamaq üçün bir neçə xidmətə abunə olmaq lazım gələ bilər ki, bu da əlavə xərc yaradır.

Modeli yerli şəkildə işlətmək imkanı olduqda isə uyğun modelləri kompüterə quraşdırmaq və donanımın imkanları daxilində istifadə etmək mümkündür.

Bununla belə, yerli süni intellekt sistemlərini işlətmək sadəcə adi proqram quraşdırmaq qədər asan deyil. Model seçimi, quraşdırma və konfiqurasiya kimi texniki məsələləri başa düşmək lazımdır. Modelləri əlavə məlumatlarla öyrətmək və ya incə tənzimləmək də mümkündür.

İnternet bağlantısından asılılıq

Bulud əsaslı süni intellekt xidmətlərində modellər xidmət təminatçısının serverlərində işləyir. Buna görə də internet bağlantısı lazımdır. İnternet kəsildikdə xidmətə çıxış da itirilə bilər.

Model yerli şəkildə işlədikdə isə bu asılılıq aradan qalxır. Model və tələb olunan resurslar əvvəlcədən kompüterdə olduğu halda, süni intellektdən internet bağlantısı olmadan da istifadə etmək mümkündür.

RTX Spark-ın noutbuklarda istifadəsi bu imkanı daha da genişləndirir. Süni intellekt hesablamalarını evdə, işdə və ya səfər zamanı həyata keçirmək mümkün ola bilər.

Kontekst pəncərəsi

Nvidia RTX Spark üçün 1 milyon tokenlik kontekst pəncərəsi imkanını vurğulayır.

Tokenləri təxmini olaraq mətnin hissələri kimi düşünmək olar. Kontekst pəncərəsi süni intellekt modelinin bir tapşırıq daxilində nəzərə ala bildiyi məlumatın həcmini göstərir.

Məsələn, böyük bir sənədi, kitabı və ya iş materiallarını modelə təqdim etdikdə, model həmin məlumatları təhlil edərək cavablar hazırlaya bilər.

1 milyon token böyük həcmdə məlumatla işləmək üçün əhəmiyyətli göstəricidir. Bir çox ödənişli süni intellekt xidmətlərində də buna yaxın kontekst pəncərələri mövcuddur, baxmayaraq ki, daha böyük imkanlar təqdim edən modellər də var.

Birləşdirilmiş yaddaşın üstünlüyü

RTX Spark-ın 128 GB birləşdirilmiş yaddaşı əsas üstünlüklərindən biridir.

Məsələn, yüksək səviyyəli videokartlardan biri olan RTX 5090 belə 32 GB videoyaddaşa malikdir. Bu, böyük süni intellekt modelləri ilə işləyərkən məhdudiyyət yarada bilər. Daha çox videoyaddaşa ehtiyac olduqda bir neçə videokartdan istifadə etmək lazım gələ bilər. Bu isə xərci, enerji sərfiyyatını və sistemin fiziki ölçülərini artırır.

Yaddaş sistemə inteqrasiya olunduqda daha böyük həcmdə yaddaşı vahid platformada birləşdirmək mümkün olur. Buna görə də RTX Spark-ın üstünlüyü yalnız qiymətlə bağlı deyil. Böyük yaddaş həcmi bəzi istifadəçilər üçün daha vacib amil ola bilər.

İstifadə azadlığı

Süni intellekt xidmətlərindən istifadə edərkən bəzən platformaların qaydaları ilə qarşılaşmaq mümkündür. Müxtəlif xidmətlərin öz qaydaları və təhlükəsizlik siyasətləri var.

Modeli yerli şəkildə işlətmək istifadəçiyə daha çox nəzarət imkanı verir. Bununla belə, bu, hüquqi və təhlükəsizlik məsuliyyətlərinin aradan qalxması demək deyil.

Windows ARM və proqram təminatı

Windows ARM platformasının inkişafında proqram təminatı mühüm rol oynayır. Adobe də daxil olmaqla, bir sıra şirkətlər proqramlarını bu platformaya uyğunlaşdırmaq istiqamətində iş aparır.

Adobe proqramlarının ARM platformasında daha sürətli işləyəcəyi bildirilir. Digər yaradıcı proqramların istehsalçıları da bu istiqamətə maraq göstərirlər.

Əvvəllər Qualcomm bu platformanın inkişafı üçün böyük işlər görsə də, proqram təminatı dəstəyi və istifadəçilərin marağı baxımından çətinliklər mövcud idi. Nvidia-nın bazara daxil olması proqram təminatı istehsalçılarının diqqətini daha çox cəlb edə bilər.

Şirkət öz donanımı üçün optimallaşdırılmış proqram təminatının hazırlanmasına kömək edir. Bununla belə, bəzi optimallaşdırmalar Nvidia-nın donanımına xüsusi ola bilər.

Oyun performansı

Nvidia RTX Spark sistemlərinin oyun oynaya bildiyini də vurğulayır. Qrafik performansının mobil RTX 5070 səviyyəsinə yaxın olması bu baxımdan əhəmiyyətlidir.

Lakin oyun oynamaq bu sistemlərin əsas məqsədi deyil. Əgər əsas ehtiyacınız oyunlardırsa, daha ucuz və oyun üçün xüsusi hazırlanmış noutbuk almaq daha məntiqli ola bilər.

RTX Spark əsasən süni intellekt hesablamaları üçün nəzərdə tutulub. Bununla belə, güclü GPU sayəsində Nvidia-nın Ray Tracing və DLSS kimi texnologiyalarını da dəstəkləyə bilər.

RTX 6000 seriyası və DLSS 4.5

Nvidia-nın təqdimatında RTX 6000 seriyası ilə bağlı məlumat verilmədi. Halbuki bu seriyanın təqdim olunacağı gözlənilirdi. SUPER modelləri haqqında da yeni məlumat yoxdur.

RTX 6000 seriyasının nə vaxt təqdim ediləcəyi məlum deyil. Bu il ərzində ən azı bir elan verilə bilər, lakin məhsulların nə vaxt satışa çıxacağı barədə dəqiq fikir söyləmək mümkün deyil.

DLSS 4.5 isə ayrıca diqqətəlayiq yenilikdir. Bu texnologiya görüntünün miqyaslandırılması keyfiyyətini yaxşılaşdırır. Ultra və Ultra Performance rejimlərində həm FPS göstəricisini artırmaq, həm də ciddi görüntü keyfiyyəti itkisinin qarşısını almaq mümkündür.

Dynamic Frame Generation texnologiyası da yenilənib və kadr generasiyası 6X səviyyəsinə çatıb.

DLSS görüntünü daha aşağı təsvir ölçüsündən daha yüksək təsvir ölçüsünə yüksəldə bildiyi üçün sistemin üzərinə düşən yükü azaldır. Bu da Ray Tracing kimi qrafik texnologiyalarından istifadə etməyi asanlaşdıra bilər.

DLSS texnologiyasının digər üstünlüyü ondan ibarətdir ki, dəstəklənən versiyalar RTX 20 seriyasından etibarən müxtəlif videokartlarda istifadə oluna bilir.

Nvidia PC dünyasını dəyişə bilərmi?

Nvidia-nın yeni elanları yalnız mövcud məhsullarla məhdudlaşmır. Şirkət gələcəkdə kompüterlərin quruluşunu dəyişmək niyyətində olduğunu bildirir və bu istiqamətdə yol xəritəsi təqdim edir.

İndiyə qədər əsasən serverlərdə istifadə olunan texnologiyalar tədricən adi kompüterlərə də gətirilə bilər. Nvidia hər il yeni nəsil sistemlər təqdim etməyi planlaşdırır. Hazırda Blackwell arxitekturası ilə başlayan bu istiqamətdə Vera Rubin kimi yeni texnologiyaların da gələcəkdə rol oynaması gözlənilir.

Fərq ondadır ki, bu texnologiyalar gələcəkdə yalnız videokart şəklində deyil, sistem-çip formatında da təqdim edilə bilər. Nvidia-nın məqsədi qarşıdakı 10 il ərzində klassik PC arxitekturasını dəyişməkdir.

Belə dəyişiklikləri qiymətləndirmək üçün əvvəllər buna bənzər keçidlərin baş verib-vermədiyinə və Nvidia-nın öz tarixində hansı yeniliklərə imza atdığına baxmaq lazımdır.

Apple nümunəsi

Belə dəyişikliklərin baş verdiyi ən yaxşı nümunələrdən biri Apple-dır.

Apple əvvəlcə PowerPC arxitekturasından istifadə edirdi. 2003-cü ildə PowerPC G5 təqdim olundu, daha sonra isə şirkət Intel prosessorlarına keçmək qərarı verdi. 2005-ci ildən etibarən Apple kompüterlərində Intel prosessorlarından istifadə etməyə başladı.

Sonrakı illərdə Apple mobil cihazlar üçün öz prosessorlarını hazırlamağa başladı. ARM əsaslı prosessorların inkişafında mühüm rol oynadı və mobil cihazlarda 64 bit arxitekturaya keçidi həyata keçirən ilk şirkətlərdən biri oldu.

2020-ci ildə Apple yenidən böyük dəyişiklik elan etdi: Intel prosessorlarından imtina edərək öz M1 çiplərinə keçəcəyini bildirdi. Hazırda şirkət M seriyasının yeni nəsilləri ilə bu istiqamətdə inkişafını davam etdirir.

Bu keçidlər ümumilikdə uğurlu oldu. Əvvəlki proqramlarla uyğunluğu qorumaq üçün müəyyən müddət emulyasiya texnologiyalarından istifadə edildi, lakin zaman keçdikcə bu ehtiyac azaldı.

Apple-ın əsas üstünlüyü ondan ibarətdir ki, şirkət öz ekosisteminə nəzarət edir. Donanım dəyişdikdə proqram təminatının da yeni arxitekturaya uyğunlaşdırılmasını təmin edə bilir.

Telefon bazarında da oxşar dəyişiklik baş verib. Vaxtilə Nokia mobil telefon bazarında lider idi, lakin sonradan toxunma ekranlı smartfonlar geniş yayıldı. Düyməli telefonlar əvvəlki mövqelərini itirdi, iPhone və digər smartfonlar isə bazarın əsas hissəsinə çevrildi.

Bu nümunələr göstərir ki, uzun müddət mövcud olmuş texnologiyalar belə böyük dəyişikliklərlə əvəz oluna bilər.

PC dünyasında Intel-in rolu

Hazırda fərdi kompüter dünyası böyük ölçüdə Intel-in müəyyən etdiyi standartlar üzərində qurulub.

Əvvəllər IBM PC standartı mövcud idi. Digər istehsalçılar IBM PC ilə uyğun kompüterlər hazırlamağa başladılar. Bu sistemlər açıq arxitekturaya malik olduğundan istifadəçilər müxtəlif komponentləri seçərək kompüterlərini yığa bilirdilər.

Zaman keçdikcə IBM bazar payını itirdi və IBM PC anlayışı ümumi PC standartına çevrildi.

Bu gün AMD prosessorlu kompüter yığsanız belə, yenə də Intel-in formalaşdırdığı texnologiya ekosisteminin daxilində qalırsınız. Çünki x86 arxitekturası, ATX standartı, PCI və PCI Express kimi texnologiyalar, eləcə də USB standartlarının inkişafında Intel-in böyük təsiri olub.

Kompüter korpusundakı enerji və sıfırlama düymələri, LED indikatorları, onların bağlantı prinsipləri, həmçinin UEFI və BIOS kimi texnologiyalar da bu ekosistemin bir hissəsidir.

Beləliklə, AMD prosessoru seçmək kompüteri Intel-in formalaşdırdığı standartlardan tamamilə kənara çıxarmır.

Nvidia öz kompüter arxitekturasını yarada bilərmi?

Nvidia gələcəkdə adi istifadəçilərin ala biləcəyi masaüstü kompüterlər hazırlasa, vəziyyət dəyişə bilər. Hazırda şirkətin mini-kompüterləri və peşəkar iş stansiyaları mövcuddur. Gələcəkdə daha ənənəvi masaüstü sistemlərin də təqdim edilməsi mümkündür.

Belə kompüterlərdə ARM əsaslı prosessorlardan istifadə olunarsa, x86 arxitekturasından asılılıq azalacaq. Anakartın quruluşu və komponentlərin inteqrasiyası da ənənəvi kompüterlərdən fərqlənə bilər.

PCI Express, USB və digər geniş yayılmış interfeyslər uyğunluğun qorunması üçün istifadə oluna bilər. Bununla belə, prosessor, yaddaş və digər əsas komponentlər sistem-çip daxilində birləşdirildikdə kompüterin quruluşu xeyli dəyişə bilər. İstifadəçi ənənəvi kompüterlərdə olduğu kimi bütün komponentləri ayrıca seçməyə bilər.

Bu dəyişikliklər nəticəsində Intel-in hazırkı kompüter arxitekturasındakı rolu azala bilər. Bu, şirkətin tamamilə aradan çıxacağı demək deyil, lakin kompüter bazarında fərqli texnologiyaların payı arta bilər.

Jensen Huang kompüterlərin qarşıdakı 10 ildə bugünkü sistemlərdən çox fərqli olacağını deyərkən məhz belə dəyişiklikləri nəzərdə tutur.

Anakart standartları necə dəyişib?

İllər ərzində kompüterlərin əsas quruluşunda çox şey dəyişsə də, bəzi prinsiplər eyni qalıb.

Müasir anakartlarda operativ yaddaş yuvaları, enerji bağlantıları, fan konnektorları, sıfırlama və enerji düymələrinin bağlantıları, eləcə də genişləndirmə yuvaları mövcuddur. 2000-ci illərin əvvəllərindəki anakartlarda da oxşar quruluş var idi.

Yaddaş texnologiyaları DDR2-dən DDR3-ə, DDR4-ə və DDR5-ə qədər inkişaf edib. Əvvəlki PCI yuvaları PCI Express ilə əvəz olunub, AGP öz yerini PCI Express-ə verib, ISA kimi köhnə standartlar isə artıq istifadə edilmir. USB bağlantıları da sürət və imkanlar baxımından inkişaf edib.

Bununla belə, anakartın əsas quruluş prinsipləri uzun müddət qorunub. Məhz buna görə kompüter dünyasında dəyişiklik etmək sadəcə daha güclü prosessor istehsal etməkdən ibarət deyil. Bütün ekosistemin yenidən qurulması tələb olunur.

Nvidia əvvəllər belə dəyişikliklər edibmi?

Nvidia-nın keçmişinə nəzər saldıqda, şirkətin bazarı dəyişdirən texnologiyalar təqdim etdiyini görmək mümkündür.

1990-cı illərdə 3dfx oyun qrafikası sahəsində liderlərdən biri idi. Onun Voodoo və Voodoo 2 kimi məhsulları həmin dövr üçün çox əhəmiyyətli idi.

O zaman bəzi sistemlərdə üçölçülü qrafikanı sürətləndirmək üçün ayrıca 3D sürətləndirici kartdan istifadə edilirdi. Bu kartlar adi videokartla birlikdə işləyirdi.

Nvidia isə Riva 128 kimi məhsullarla üçölçülü qrafika imkanlarını birbaşa videokartda birləşdirməyə yönəldi. Bu yanaşma ayrıca 3D sürətləndirici kartdan istifadə ehtiyacını azalda bilərdi.

3dfx də bazardakı dəyişikliklərə uyğunlaşmağa çalışdı, lakin Nvidia-nın inkişaf tempi qarşısında əvvəlki mövqeyini qoruya bilmədi. Nəticədə Nvidia 3dfx-i satın aldı. Bu gün Nvidia texnologiyaları arasında rast gəlinən SLI texnologiyasının kökləri də 3dfx-ə gedib çıxır.

Nvidia ilə ATI, daha sonra isə AMD arasında uzun müddət rəqabət davam etdi. Bu inkişafda mühüm dönüş nöqtələrindən biri GeForce 256 oldu. Nvidia bu məhsulla qrafik hesablamalarının daha böyük hissəsini GPU üzərinə götürərək müasir GPU anlayışının inkişafına mühüm töhfə verdi.

Nvidia tarixində uğursuz dövrlər və tənqidlər də olub. Buna baxmayaraq, şirkət bazardakı mövqeyini qorumağı bacardı.

Bütün bunlar Nvidia-nın texnologiya bazarında köklü dəyişikliklər edə bildiyini göstərir. Bununla belə, PC dünyasının gələcəkdə tamamilə fərqli arxitekturaya keçib-keçməyəcəyi hələ açıq sualdır.