行业
热点
栏目
产品
NVIDIA GTC 大幕拉开：黄仁勋揭晓 AI 领域卓越进展
将数据中心变成AI工厂：NVIDIA CEO发布Hopper架构、H100 GPU、全新超级计算机和软件
NVIDIA GTC大幕拉开：黄仁勋揭晓AI领域的卓越进展，并阐述AI和Omniverse如何将现实世界和虚拟世界相融合。
NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋分享了一个时代愿景，即以工业规模创造智能，并将其融入真实和虚拟世界。这将革新价值万亿美元的行业，并有望解决“我们这个时代的重大挑战”。
在NVIDIA GTC大会主题演讲中，黄仁勋介绍了多款全新芯片，包括Hopper GPU架构和H100 GPU、AI和加速计算软件以及强大的数据中心级系统。
“企业正在处理、完善他们的数据，构建AI软件，并逐渐成为智能制造商，”身处一个NVIDIA Omniverse实时3D协作和模拟平台上打造的虚拟环境中，黄仁勋描述了AI如何在各个领域“全面开花”。
Omniverse将汇聚所有这些进步，加快人与AI之间的协作、更好地塑造和理解真实世界并成为新型机器人的试验场，推动“下一波AI”的发展浪潮。
黄仁勋在这一全球最重要的AI大会上与领先的开发者、科学家和研究者们分享了他的愿景。
本届大会吸引了1600多名演讲者以及超过20万名注册参会者。演讲者来自美国运通、DoorDash、领英、Pinterest、Salesforce、ServiceNow、Snap和Visa等公司。
黄仁勋的主题演讲以NVIDIA全新园区的壮观航拍拉开序幕。整个园区，包括热闹的先进机器人项目实验室，都是在Omniverse中渲染而成。
他分享了如何与广泛的生态系统合作来推进医疗和药物研发的进程，从而拯救生命，甚至帮助拯救我们的地球。
黄仁勋表示：“科学家们预测，要想有效地模拟区域气候变化，需要比现在强大十亿倍的超级计算机。”
“NVIDIA将通过我们的Earth-2（全球第一台AI数字孪生超级计算机）来应对这一巨大挑战，并发明新的AI和计算技术，加速实现十亿倍的性能飞跃。”
全新芯片NVIDIA H100：“全球AI基础架构的新引擎”
为了推动这些宏伟目标的实现，黄仁勋介绍了“全球AI基础架构的新引擎”，即基于Hopper架构的NVIDIA H100。
他表示，语音、对话、客服和推荐系统等AI应用正在推动数据中心设计领域的巨大变革。
“AI数据中心需要处理海量且持续的数据，以训练和完善AI模型，原始数据进来，经过提炼，然后智能输出——企业正在制造智能并运营大型AI工厂。”
黄仁勋解释说，这些工厂全天候密集运行，即便是质量上的小幅改进也能大幅增加客户参与和企业利润。
H100将帮助这些工厂更快发展。这个“庞大”的800亿晶体管芯片采用了台积电的4纳米工艺制造而成。
“Hopper H100是有史以来最大的一次性能飞跃——其大规模训练性能是A100的9倍，大型语言模型推理吞吐量是A100的30倍。”
Hopper实现了许多技术突破，包括一个新的Transformer Engine，可以在不损失准确性的前提下将这些网络的速度提高6倍。
“Transformer模型训练时间从数周缩短至数天。”
黄仁勋宣布H100已投入生产，并将在第三季度上市。
黄仁勋还发布了Grace CPU超级芯片，这是NVIDIA首款用于高性能计算的离散数据中心CPU。
这款超级芯片由两个CPU芯片组成，并通过每秒900 GB的NVLink芯片互连技术连接成一个144核CPU，具有每秒1太字节内存带宽。
“Grace是全球AI基础架构的理想CPU。”
黄仁勋还宣布推出基于Hopper GPU的全新AI超级计算机— DGX H100、H100 DGX POD和DGX SuperPOD。
NVIDIA的全新NVLink高速互连技术将被应用于所有未来的NVIDIA芯片，包括CPU、GPU、DPU和系统级芯片。
他还宣布，NVIDIA将向客户和合作伙伴提供NVLink，帮助其构建配套芯片。
“NVLink使客户能够通过新的方式构建利用NVIDIA平台和生态系统的半定制化芯片和系统。”
全新软件——AI已“从根本上改变了”软件
黄仁勋称，得益于加速计算，AI领域出现了“惊人的进展”。
“AI已从根本上改变了软件功能以及创造软件的方式。”
黄仁勋解释说，Transformers已经实现了自我监督学习，并且无需人类标记数据。因此，Transformers正在越来越多的领域中发挥作用。
“Transformers实现了自我监督学习，AI的速度也得到了大幅提升。”
黄仁勋表示，Transformers所带来的突破包括用于语言理解的Google BERT、用于药物研发的NVIDIA MegaMolBART以及DeepMind AlphaFold2。
他介绍了用于自然语言理解、物理、创意设计、角色动画甚至是NVCell芯片布局的全新深度学习模型。
“AI正在各个领域‘全面开花’，包括新的架构、新的学习策略、规模更大、性能更强的模型、新的科学领域、新的应用、新的行业等，而且所有这些领域都在发展。”
黄仁勋表示，NVIDIA全力投入于加速AI领域的新突破以及AI和机器学习在每个行业的应用。
NVIDIA AI平台正在取得重大更新，包括Triton推理服务器、用于训练大型语言模型的NeMo Megatron 0.9框架以及用于音频和视频质量增强的Maxine框架。
该平台包含一套由NVIDIA优化和认证的端到端、云原生AI和数据分析工具与框架NVIDIA AI Enterprise 2.0，并且现在支持所有主要的数据中心和云平台。
“我们在这次GTC上更新了60个SDK。300万名开发者、科学家和AI研究者以及数万家初创企业会发现，自己的NVIDIA系统变得更快了。”
现在，一些全球大型企业都在依赖NVIDIA AI软件和加速计算SDK。
Microsoft Translator使用NVIDIA Triton支持的实时翻译功能加速全球沟通。
AT&T使用NVIDIA RAPIDS软件加速其数据科学团队的工作，这款软件可以让数万亿条记录的处理变得更加轻松。
“NVIDIA SDK服务于医疗、能源、交通、零售、金融、媒体和娱乐等行业，总价值达到100万亿美元。”
“新一轮进化”：虚拟世界的Omniverse
半个世纪前，阿波罗13号登月任务遇到了麻烦。为了拯救船员，NASA的工程师们在地球上创建了一个船员舱模型来“解决这个问题”。
黄仁勋表示：“在扩展到巨大的规模后，数字孪生就能成为一个与物理世界相连的虚拟世界。这代表着互联网的新一轮进化。”
用于构建数字孪生的NVIDIA Omniverse软件，以及全新数据中心级NVIDIA OVX系统，将成为“以行动为导向的AI”的组成部分。
“Omniverse是我们机器人平台的核心。像NASA和亚马逊一样，我们和机器人以及工业自动化领域的客户都意识到了数字孪生和Omniverse的重要性。”
黄仁勋解释说，OVX将使用Omniverse数字孪生进行大规模模拟，使多个自主系统在同一时空运行。
OVX的骨干是其网络编织架构，为此他发布了NVIDIA Spectrum-4高性能数据基础架构平台。
全球首个400Gbps端到端网络平台NVIDIA Spectrum-4由Spectrum-4交换机系列、NVIDIAConNECtX-7 SmartNIC、NVIDIA BlueField-3 DPU和NVIDIA DOCA数据中心基础设施软件组成。
为了让更多的用户能够使用Omniverse，黄仁勋发布了Omniverse Cloud。现在只需简单的点击操作，协作者就可以通过云端Omniverse进行连接。
为了演示该功能，黄仁勋展示了四名设计师（其中一名是AI）如何合作创建一个虚拟世界。
他还展示了亚马逊如何使用Omniverse Enterprise “来设计和优化其无与伦比的订单履行中心。”
“现代化订单履行中心正在变成一座由人类和机器人共同运作的设施，堪称技术奇迹。”
“新一轮AI浪潮”：机器人和自动驾驶汽车
黄仁勋表示，新的芯片、软件和模拟功能将掀起“新一轮AI浪潮”，即能够“设计、计划和行动”的机器人。
黄仁勋解释说，NVIDIA Avatar、DRIVE、Metropolis、Isaac和Holoscan是围绕“四大支柱”构建的端到端全栈机器人平台。“四大支柱”指的是真实数据生成、AI模型训练、机器人堆栈和Omniverse数字孪生。
黄仁勋表示，NVIDIA DRIVE自动驾驶汽车系统本质上是一个“AI司机”。
Hyperion 8可以通过360度摄像头、雷达、激光雷达和超声波传感器套件实现全自动驾驶。它是NVIDIA自动驾驶汽车的硬件架构，NVIDIA DRIVE在此基础上打造而成。
Hyperion 8将从2024年开始应用于梅赛德斯-奔驰汽车上，并于2025年应用于捷豹路虎汽车上。
黄仁勋宣布，作为新一代电动汽车、自动驾驶出租车、班车和卡车引擎的集中式自动驾驶和AI计算机，NVIDIA Orin将在本月开始出货。
黄仁勋还宣布了Hyperion 9，该架构内置即将推出的DRIVE Atlan系统级芯片，是当前基于DRIVE Orin架构性能的两倍。Hyperion 9将于2026年开始出货。
全球第二大电动汽车制造商比亚迪将从2023年上半年起开始生产基于DRIVE Orin计算机的汽车。
Lucid Motors透露，其DreamDrive Pro高级驾驶辅助系统基于NVIDIA DRIVE构建。
总体而言，NVIDIA未来六年在汽车业务的研发生产投入已增加至110亿美元以上。
Clara Holoscan将DRIVE中使用的大部分实时计算力用于支持医疗仪器和实时传感器，如射频超声波、4K手术视频、高通量摄像头和激光器等。
黄仁勋演示了Holoscan如何加速来自光片显微镜的图像，并创造出一部关于细胞运动和分裂的“电影”。
一般情况下，需要一整天时间才能处理完这些仪器一小时内产生的3TB数据。
但在加州大学伯克利分校的高级生物影像中心，使用Holoscan的研究人员能够实时处理这些数据，实现了显微镜在实验进行过程中的自动对焦。
Holoscan开发平台现已向客户开放早期使用权限，并将于5月全面上线，在2023年第一季度达到医疗级使用标准。
NVIDIA正在与数千名客户和开发者合作，帮助他们建造用于制造、零售、医疗、农业、建筑、机场和整座城市的机器人。
黄仁勋解释说，NVIDIA的机器人平台由Metropolis和Isaac组成。Metropolis是一个能够追踪移动物体的固定机器人，而Isaac是一个专为移动物体开发的平台。
为了帮助机器人在工厂、仓库等室内空间中找到路线，NVIDIA发布了Isaac Nova Orin。这个先进的计算和传感器参考平台建立在Jetson AGX Orin上，能够加速自主式移动机器人的开发和部署。
在一段演示中，黄仁勋展示了百事可乐如何结合使用Metropolis和Omniverse数字孪生。
四个层面与五个趋势
所有技术、产品发布和演示，都将助力NVIDIA推动新一代计算的发展。
黄仁勋解释说，NVIDIA发布了覆盖其所有四层堆栈的新产品，包括硬件，系统软件和库，软件平台NVIDIA HPC、NVIDIA AI和NVIDIA Omniverse以及AI和机器人应用框架。
黄仁勋还提出了影响行业发展的五个趋势：million-X百万倍计算速度飞跃，大幅加快AI速度的Transformers，成为AI工厂的数据中心，对机器人系统的需求呈指数级增长以及下一个AI时代的数字孪生。
黄仁勋在演讲的最后总结道：“我们将在未来十年以数据中心规模加速整个堆栈，再次实现million-X百万倍性能飞跃。我已经迫不及待地想看到下一次百万倍性能飞跃将带来什么。”
在主题演讲的结尾，黄仁勋表示“大家今天所看到的每一个渲染和模拟”均由Omniverse生成，随后他介绍了一段由NVIDIA创作团队制作的精彩视频，带着观众“最后再游览一次Omniverse”，来到NVIDIA园区中央欣赏一段迷人的爵士乐，而以黄仁勋为原型制作的数字形象Toy Jensen也出现在这个虚拟世界中。
关于NVIDIA
NVIDIA（NASDAQ股票代码：NVDA）于1999年发明了GPU。此举极大推动了PC游戏市场的发展、重新定义了现代计算机图形、高性能计算和人工智能。该公司在加速计算和AI领域的开创性工作正在重塑价值数万亿美元的行业（例如运输、医疗健康和制造业），并推动许多其他行业的发展。
