NVIDIA CEO：“我們創(chuàng)造了為生成式 AI 時代而生的處理器”

　　在迄今為止最大規(guī)模的 GTC 大會上，NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛帶來 NVIDIA Blackwell、NIM 微服務、Omniverse Cloud API 等發(fā)布。

　　生成式 AI 有望徹底改變它所觸及的每一個行業(yè) —— 掌握技術是迎接挑戰(zhàn)的關鍵。

　　NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛發(fā)布了全新的 Blackwell 計算平臺，并概述了計算能力的提升可為軟件、服務、機器人技術、醫(yī)療技術等各個方面帶來的重大進步。

　　“加速計算已到達臨界點，通用計算已失去動力，”黃仁勛在硅谷巨大的 SAP 中心體育館對其主題演講觀眾說道。GTC 現(xiàn)場聚集了超過 11,000 名與會者，在線觀眾數(shù)以萬計。

　　“我們需要一種全新的計算方式 —— 由此我們才可以繼續(xù)擴展，繼續(xù)降低計算成本，并在保證可持續(xù)性的同時繼續(xù)進行越來越多的計算。與通用計算相比，加速計算使每個行業(yè)都可以大幅提速。”

　　黃仁勛站在網(wǎng)球場大小的 40 英尺高 8K 屏幕前，向擠滿了首席執(zhí)行官、開發(fā)者、AI 愛好者和企業(yè)家的人群發(fā)表演講。

　　為了推動世界 AI 基礎設施實現(xiàn)大規(guī)模升級的目標，黃仁勛發(fā)布了 NVIDIA Blackwell 平臺，該平臺具有對萬億參數(shù)大語言模型進行實時生成的能力。

　　黃仁勛介紹了 NVIDIA 推理微服務，即 NVIDIA NIM。這是一種全新的軟件打包和交付方式，能夠將開發(fā)者與數(shù)億個 GPU 連接起來，以部署各種定制 AI。

　　黃仁勛還介紹了 Omniverse Cloud API，它可以提供先進的模擬能力，將 AI 引入物理世界。

　　演講的尾聲，黃仁勛進行了精彩演示，講解了與一些大型企業(yè)的合作伙伴關系生態(tài)，還詳細介紹了超過二十項發(fā)布來闡述其愿景，以此為 GTC 2024 的重磅發(fā)布畫上了圓滿的句號。

　　GTC 大會 已經開展了 15 年，從最初在一個本地酒店宴客廳舉辦，到現(xiàn)在發(fā)展成了全球最重要的 AI 大會。本次大會是近五年來首次恢復線下。

　　今年的大會包含超過 900 場會議，其中包括由黃仁勛主持的有關 Transformer 的專家討論會，期間將與首批開發(fā)該技術的八位先驅們對話。此外，還有超過 300 個展示和 20 多個技術研討會。

　　GTC 是一個幾乎涉及所有領域的 AI 盛會。在開場致辭中，全球領先的 AI 藝術家 Refik Anadol 帶來了驚艷的表演，展示了一座巨大的實時 AI 數(shù)據(jù)雕塑，屏幕上呈現(xiàn)著綠色、藍色、黃色和紅色的波動狀旋渦，翻騰，交織和散落。 黃仁勛在演講開始時解釋說，多模態(tài) AI 的崛起——能夠處理由不同模型負責的多樣化數(shù)據(jù)類型——賦予了 AI 更大的適應性和能力。通過增加參數(shù)，這些模型可以處理更復雜的分析任務。

　　但這也意味著對計算能力的需求顯著上升。隨著這些協(xié)作、多模態(tài)系統(tǒng)變得更加復雜(參數(shù)多達萬億)，對先進計算基礎設施的需求也隨之增加。

　　“我們需要更大的模型，”黃仁勛表示，“我們將使用多模態(tài)數(shù)據(jù)來訓練它，而不僅僅是互聯(lián)網(wǎng)上的文本。我們將使用文本和圖像、圖形和圖表來訓練它，就像我們從電視中學習一樣，它也需要從海量視頻中學習。”

　　新一代加速計算

　　黃仁勛說：“我們需要更大的 GPU”。 Blackwell 平臺就是為了應對這一挑戰(zhàn)而構建的。他從口袋里掏出一塊 Blackwell 芯片，將它與 Hopper 芯片并排舉起，后者顯得小了一些。

　　新架構以一位加州大學伯克利分校的數(shù)學家 David Harold Blackwell 而命名。他專門研究博弈論和統(tǒng)計學，也是第一位入選美國國家科學院的黑人學者。新架構超越了兩年前推出的 NVIDIA Hopper 架構。

　　Blackwell 在單芯片訓練方面的 FP8 性能是其上一代架構的 2.5 倍，在推理方面的 FP4 性能是其上一代架構的 5 倍。它具有第五代 NVLink 互連，速度是 Hopper 的兩倍，并且可擴展至 576 個 GPU。

　　NVIDIA GB200 Grace Blackwell 超級芯片 通過 900GB/s 超低功耗的 NVLink 芯片間互連，將兩個 Blackwell NVIDIA B200 Tensor Core GPU 連接到 NVIDIA Grace CPU。

　　黃仁勛舉起一塊帶有系統(tǒng)的電路板說道：“這臺計算機是同類計算機中的第一臺，能夠在這么小的空間容納如此多的計算量。由于它的內存是連貫的，感覺就像一個幸福的大家庭一起開發(fā)一個應用程序。”

　　為了獲得最高的 AI 性能，基于 GB200 的系統(tǒng)可以與 今日發(fā)布 的 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 和 Spectrum-X800 以太網(wǎng)平臺連接，這些平臺可提供速度高達 800Gb/s 的高級網(wǎng)絡。

　　“這樣我們可以大量地節(jié)省能源、網(wǎng)絡帶寬量和時間。”黃仁勛表示，“未來將是可生成的，這就是為什么這是一個全新的行業(yè)。我們的計算方式有本質差異，所以 NVIDIA 為生成式 AI 時代打造了一款全新處理器。”

　　為了擴大 Blackwell 的規(guī)模，NVIDIA 構建了一款名為 NVLink Switch 的新芯片。每個芯片可以以每秒 1.8 TB 的速度連接四個 NVLink，并通過減少網(wǎng)絡內流量來消除流量擁塞。

　　NVIDIA Switch 和 GB200 是黃仁勛所稱的 “一個巨型 GPU” ，也是 NVIDIA GB200 NVL72 的關鍵組件。 NVIDIA GB200 NVL72 是一種多節(jié)點、液冷、機架級系統(tǒng)，利用 Blackwell 為萬億參數(shù)模型提供強力計算，在單個機架中可實現(xiàn) 720 petaflops 的 AI 訓練性能和 1.4 exaflops 的 AI 推理性能。

　　該機器包含 600,000 個零件，重 3,000 磅。黃仁勛在介紹此臺機器時說道：“此時此刻，地球上也許只有三臺百億億次浮點運算機器。而這是一個單一機架中的 1 億億次浮點運算 AI 系統(tǒng)。”

　　此外，NVIDIA 還推出了更強大的新一代 AI 超級計算機 —— 由 NVIDIA GB200 Grace Blackwell 超級芯片提供支持的 NVIDIA DGX SuperPOD ，可用于處理萬億參數(shù)模型，并具有持續(xù)的正常運行時間，以實現(xiàn)超大規(guī)模生成式 AI 訓練和推理工作負載。

　　全新 DGX SuperPOD 采用新型高效液冷機架規(guī)模架構，采用 NVIDIA DG GB200 系統(tǒng)構建，可在 FP4 精度下提供 11.5 exaflops 的 AI 超級計算能力和 240 TB 的快速內存，并可通過額外的機架進行擴展。 “

　　未來，數(shù)據(jù)中心將成為 AI 工廠”，黃仁勛說，“AI 工廠的使命是創(chuàng)造收入，同時也創(chuàng)造智能。”

　　Blackwell 已經受到了各行各業(yè)的歡迎，并獲得多個行業(yè)領導者的支持，其中包括Alphabet 及 Google的首席執(zhí)行官 Sundar Pichai，Amazon 首席執(zhí)行官 Andy Jassy，Dell 首席執(zhí)行官 Michael Dell, Google DeepMind 首席執(zhí)行官 Demis Hassabis，Meta 首席執(zhí)行官 Mark Zuckerberg，Microsoft 首席執(zhí)行官 Satya Nadella，OpenAI 首席執(zhí)行官 Sam Altman，Oracle 董事長 Larry Ellison和Tesla和xAI 首席執(zhí)行官Elon Musk。

　　Blackwell 正在被全球各大云服務提供商、領先的 AI 公司、系統(tǒng)和服務器供應商，以及世界各地的區(qū)域云服務提供商和電信公司所采用。

　　“整個行業(yè)都在為 Blackwell 做準備”，黃仁勛表示。

　　創(chuàng)造軟件的新方式

　　黃仁勛表示，生成式 AI 改變了應用程序的編寫方式。

　　他解釋說，未來的公司會將精力放在組裝 AI 模型，賦予它們任務，給出工作產品示例，審查計劃和中間結果，而不是編寫軟件。 NVIDIA NIM 軟件包是根據(jù) NVIDIA 的加速計算庫和生成式 AI 模型構建的。

　　“未來我們如何構建軟件?你不太可能從頭開始編寫，也不太可能寫一大堆 Python 代碼或類似的東西，” 黃仁勛說，“很可能你只需要組建一支 AI 團隊就夠了。”

　　這些微服務支持行業(yè)標準 API，易于連接，可在 NVIDIA 龐大的 CUDA 安裝基礎上工作，針對新 GPU 進行重新優(yōu)化，并不斷掃描安全漏洞和威脅。

　　黃仁勛表示，客戶可以使用現(xiàn)成的 NIM 微服務，或者 NVIDIA 可以為之構建專屬的AI 和 AI 助手，為特定公司所需的模型專業(yè)技能提供專門訓練，以助力您創(chuàng)建寶貴的新服務。

　　“企業(yè)IT行業(yè)正坐在一座‘金礦’上，”黃仁勛說道， “他們擁有多年來創(chuàng)建的所有這些令人驚嘆的工具(和數(shù)據(jù))。如果他們能把這個‘金礦’變成 AI 助手，就能給用戶提供更多可能。”

　　領先的科技公司已經開始行動。黃仁勛詳細介紹了 NVIDIA 如何幫助 Cohesity、NetApp、SAP、ServiceNow 和 Snowflake 構建 AI 助手和虛擬助理。各行各業(yè)也在紛紛加入行列。

　　在電信領域，黃仁勛宣布推出 NVIDIA 6G 研究云，這是一個由 AI 和 Omniverse 支持的生成平臺，旨在推動下一個通信時代的發(fā)展。它采用 NVIDIA 的 Sionna 神經無線電框架、NVIDIA Aerial CUDA 加速無線電接入網(wǎng)絡和 NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin for 6G 構建。

　　在半導體設計和制造領域，黃仁勛宣布，NVIDIA 正在與 TSMC 和 Synopsys 合作，將其突破性的計算光刻平臺 cuLitho 投入生產。該平臺將把半導體制造中計算最密集的工作負載加速 40-60 倍。

　　黃仁勛還宣布了 NVIDIA 地球氣候數(shù)字孿生。該云平臺現(xiàn)已推出，可實現(xiàn)交互式高分辨率模擬，以加速氣候和天氣預報。

　　黃仁勛表示，AI 的最大影響將體現(xiàn)在醫(yī)療領域，NVIDIA 已經涉足成像系統(tǒng)、基因測序儀器，并與領先的手術機器人公司合作。

　　NVIDIA 正在推出一種新型生物學軟件。 NVIDIA 今天發(fā)布了 二十多個新的微服務 ，使全球醫(yī)療企業(yè)能夠在任何地方、任何云上利用生成式 AI 的最新進展。這些微服務可提供先進的成像、自然語言和語音識別，以及數(shù)字生物學生成、預測和模擬功能。

　　Omniverse 將 AI 引入物理世界

　　下一波 AI 浪潮將是 AI 對物理世界的學習，黃仁勛說道。

　　黃仁勛表示：“我們需要一個模擬引擎，來以數(shù)字方式為機器人呈現(xiàn)世界，這樣機器人就有了一個學習如何成為機器人的‘健身房’，我們稱這個虛擬世界為 Omniverse。”

　　因此，NVIDIA 宣布將以 API 形式提供 NVIDIA Omniverse Cloud ，從而將全球領先的工業(yè)數(shù)字孿生應用和工作流創(chuàng)建平臺的覆蓋范圍擴展到整個軟件制造商生態(tài)系統(tǒng)。

　　借助五個全新 Omniverse Cloud 應用編程接口(API)，開發(fā)者能夠輕松地將 Omniverse 的核心技術直接集成到現(xiàn)有的數(shù)字孿生設計與自動化軟件應用中，或是集成到用于測試和驗證機器人或自動駕駛汽車等自主機器的仿真工作流中。

　　為了展示其工作原理，黃仁勛分享了一個機器人倉庫的演示——使用多攝像頭感知和追蹤，看顧工人并協(xié)調機器人叉車，在整個機器人堆棧運行的情況下，這些叉車能夠實現(xiàn)自動駕駛。

　　黃仁勛還宣布，NVIDIA 將把 Omniverse 引入 Apple Vision Pro 中，通過新的 Omniverse Cloud API，開發(fā)者可以將交互式工業(yè)數(shù)字孿生流式傳輸?shù)?VR 頭顯中。

　　一些全球大型工業(yè)軟件制造商正在采用 Omniverse Cloud API，包括 Ansys、Cadence、達索系統(tǒng)旗下 3DEXCITE 品牌、Hexagon、微軟、羅克韋爾自動化、西門子和 Trimble 等。

　　機器人技術

　　黃仁勛表示：“所有會動的東西都可能成為機器人，汽車行業(yè)將是其中的一個重要部分，NVIDIA 的計算平臺已經應用在乘用車、卡車、配送機器人和自動駕駛出租車中。”

　　黃仁勛宣布，世界上最大的自動駕駛汽車公司比亞迪已選擇 NVIDIA 的下一代計算平臺用于其自動駕駛汽車，在 DRIVE Thor 上構建其下一代電動汽車車隊。

　　為了幫助機器人更好地感知所處環(huán)境，黃仁勛還發(fā)布了 Isaac Perceptor 軟件開發(fā)工具包，該工具包具有最先進的多攝像頭視覺里程計、3D 重建和占用地圖，以及深度感知功能。

　　為了使機械臂更具適應性，NVIDIA 宣布推出 Isaac Manipulator —— 一個先進的機械臂感知、路徑規(guī)劃和運動學控制庫。

　　最后，黃仁勛宣布了 Project GR00T，這是一個為人形機器人設計的通用基礎模型，旨在進一步推動 NVIDIA 在機器人技術和具身智能方面的突破性工作。

　　為了支持這一努力，黃仁勛推出了一款用于人形機器人的新型計算機 Jetson Thor，它基于 NVIDIA Thor 系統(tǒng)級芯片，并對 NVIDIA Isaac 機器人平臺進行了重大升級。

　　演講接近尾聲之時，黃仁勛展示了來自迪士尼研究院的一對由 NVIDIA 驅動的小型機器人。

　　黃仁勛表示：“計算機圖形學、物理學和AI 是 NVIDIA 的靈魂所在，生成式 AI 時代一切改變都有可能發(fā)生。” 更多詳情，歡迎 觀看黃仁勛 GTC 主題演講回放 。

　　關于 NVIDIA

　　自 1993 年成立以來，NVIDIA (納斯達克：NVDA)一直是加速計算領域的先驅。NVIDIA 在1999 年發(fā)明的 GPU 驅動了 PC 游戲市場的增長，并重新定義了現(xiàn)代計算機圖形，開啟了現(xiàn)代 AI 時代，正在推動跨市場的工業(yè)數(shù)字化。NVIDIA 現(xiàn)在是一家全棧計算基礎設施公司，其數(shù)據(jù)中心規(guī)模的解決方案正在重塑整個行業(yè)。