Nvidia GPU and AI Technology for Gaming High Performance and Deep Learning

Nvidia begon in 1993 als driemansstart-up in een burgerwijk van San Jose met de droom pc-gamers een bloedstollend realistische race-ervaring te geven. Founders Jensen Huang, Chris Malachowsky en Curtis Priem lanceerden in 1999 de GeForce 256, ’s werelds eerste GPU die transformaties en verlichting hardwarematig uitvoerde in plaats van de cpu te belasten. Die kracht bleek later onmisbaar voor parallelle berekeningen ver buiten gaming High Performance and Deep Learning.
De doorbraak kwam in 2006 met CUDA, een softwarelaag die programmeurs toelaat C-code rechtstreeks op de GPU te compileren. Wetenschappers gebruikten plots 128 kleine rekenkernen in plaats van vier cpu-cores, wat genoomanalyse van weken naar uren verkortte. Universiteiten kochten tientallen Tesla-kaarten, terwijl oliebedrijven seismische data door Tesla-clusters jaagden om nieuwe velden te vinden.
Toen deep learning in 2012 op ImageNet de foutmarge halveerde dankzij twee GTX 580-kaarten, zag Nvidia een nieuwe markt. De Pascal-architectuur (2016) voegde half-precision toe, waardoor trainingsuren voor neurale netten nog eens 10× daalden. De DGX-1, een 130.000 dollar kostende server met acht P100-GPUs, werd de standaardstarterkit voor AI Technology wereldwijd. OpenAI trainde zijn eerste GPT-modellen op een cluster van 1.000 V100-kaarten die samen 300 kW aan warmte produceren – genoeg voor een wijk, maar een fractie van de rekentijd die cpu’s zouden vergen.
Dat momentum versnelde met Ampere (2020) en later Hopper (2022). De A100-tensorcore levert 312 teraflops AI-prestatie, terwijl de H100 met 80 GB HBM3-geheugen 4 TB/s bandbreedte biedt, voldoende voor modellen met triljoenen parameters. De DGX-H100-superpod verbindt 256 van die kaarten via NVLink-Switch, goed voor één exaflops AI-vermogen – één miljard miljard operaties per seconde – in een enkele serverkast. Cloudproviders als Amazon, Microsoft en Google bestellen duizenden stuks per kwartaal om transformers, recommender-systemen en chatbots te draaien.
Nvidia’s suprematie houdt niet op bij silicon. Het bedrijf biedt complete software-stacks: cuDNN voor deep-learning-primitieven, TensorRT voor inference-optimalisatie en Triton Inference Server voor multi-model-serving. Met Omniverse creëert het een real-time 3D-simulatieplatform waarin autonome robots, digitale twins van fabrieken en metaverse-omgevingen samenkomen. Mercedes-Benz gebruikt Omniverse om complete autofabrieken virtueel in te richten voordat een lopende band fysiek geïnstalleerd wordt, wat bouwtijd met een derde verkort.
Gaming blijft een lucratieve kern. De RTX 4090-consumerkaart levert 83 TFLOPS shader-prestatie en 191 ray-tracing-trajecten per seconde, genoeg voor 8K-gaming met real-time path tracing. DLSS 3 gebruikt AI-motion-vectors om frames te genereren, waardoor Cyberpunk 2077 op 4K met ray tracing 120 fps haalt in plaats van 40 fps. Die technologie druppelt terug naar laptops: een 14-inch RTX 4060-notebook weegt 1,2 kg maar kan AAA-games op 1440p draaien, een onmogelijkheid vijf jaar geleden.