•
黃仁勳：“核彈工廠”即將上線，要讓所有人用上生成式AI
“20年前我們推出了RTX顯卡，5年前我們將圖形計算與AI結合，推出了“星戰”Demo。”
美國當地時間8月8日早上，英偉達（輝達，NVIDIA）創始人、CEO黃仁勳在世界計算機圖形會議SIGGRAPH2023上，開場回顧了英偉達在圖形計算上的高光時刻，並且展示了最新實時渲染的4K分辨率3D賽車追逐Demo。
不過，僅僅幾分鐘後，“皮衣教主”的演講，就從3D圖形完全過渡到AI上了。作為人工智能浪潮中最重要的人物，黃仁勳為“普及生成式AI”提供了更生猛的硬件和更智能的應用和平台。
當天，黃仁勳曝光了用於生成式AI的GH200 Grace Hopper超級芯片、NVIDIA AIWorkbench以及通過生成式AI和OpenUSD升級的NVIDIA Omniverse。
同時，黃仁勳還宣布英偉達與AI開源社區Hugging Face合作，將把生成式AI超級計算能力交付給數百萬開發者，為他們構建大型語言模型（LLM）和AI應用提供支持。
“還是那句話，買的越多，省的越多。”即使到了現在，黃仁勳依然不改金牌銷售的風格。
01 “核彈工廠”，即將上線
“生成式AI時代的來臨，就像iPhone時刻一樣。”黃仁勳感慨，英偉達加速計算的旅程與深度學習研究人員的旅程相遇，現代人工智能的大爆炸發生了。
五年前，英偉達通過在GPU上引入AI和實時光線追踪，重新定義了圖形技術。但是“當我們通過AI重新定義計算機圖形時，我們也正在為AI重新定義GPU。”
結果就是，出現了越來越強大的系統，例如NVIDIA HGX H100，利用八個GPU，總計1萬億個晶體管，比基於CPU的系統提供了更顯著的“加速計算”。
五年後，為了繼續推動AI發展，英偉達推出了Grace Hopper超級芯片，即NVIDIA GH200，它將72核Grace CPU與Hopper GPU相結合，提供1 EFLOPS的AI算力和144TB的高速存儲，並於今年5月全面投產。
對於GH200，黃仁勳在演講又拿出了看家金句，“如果我可以請你記住我今天演講中的一件事，那就是，未來屬於加速計算，你買的越多，你省的越多。”
NVIDIA GH200最可怕的不是性能強悍，而是近乎瘋狂的“可擴展性”。
GH200 Grace Hopper超級芯片平台。該平台連接多個GPU，用於處理複雜的生成式工作負載，包括大型語言模型、推薦系統和矢量數據庫。據稱，與前一代相比，雙配置的內存容量是之前的3.5倍，帶寬是之前的3倍，服務器配備144個Arm Neoverse核心、8 petaflops的AI性能和282GB的最新HBM3e內存技術。預計2024年第二季度將有客戶基於該平台推出自己的系統。
根據老黃的說法，在相同的成本（1億美元）下，2500塊GH200組成的計算中心，在AI計算的能效上，要比傳統的CPU計算中心高20倍。
如果說上千塊GH200適用的對像是“前沿大語言模型”，對於已經成為“主流”的模型，英偉達也提供了能被普通人和公司使用的、成本更低的產品。
基於專業圖形應用需求，如計算機輔助設計和數字內容創作，英偉達還發布了基於Ada Lovelace架構的RTX 4000 20GB、RTX 4500 24GB和RTX 5000 32GB，分別能提供26.7、39.6、65.3FP32TFLOPS的計算性能。
此外，英偉達還推出了搭載L40S GPU的OVX服務器產品，每台服務器最多可以裝八個L40S GPU，每個GPU有48GB內存。對於具有數十億參數和多種數據模態的複雜AI工作負載，相較於A100 Tensor Core GPU，L40S能夠實現1.2倍的生成式AI推理性能和1.7倍的訓練性能。
“專為生成式AI時代打造的AI超算”，GH200的PPT頁面上如此寫道。
02 聯手開源，“普惠生成AI”
為了加速各類企業定制生成式AI，黃仁勳宣布，英偉達推出“AI Workbench”。
據稱，它為開發人員提供了一個統一、易於使用的工具包，可以在個人電腦或工作站上快速創建、測試和微調生成式AI模型，然後將其擴展到幾乎任何數據中心、公有云或NVIDIA DGX Cloud。
AIWorkbench主要降低企業啟動AI項目的門檻。通過在本地系統上運行的簡化訪問界面，它允許開發人員從流行庫（如Hugging Face、GitHub和NGC）中微調模型，使用自定義數據。然後，這些模型可以在多個平台之間共享。
全球各地企業都在競相尋找合適的基礎架構並構建生成式AI模型和應用，儘管現在已經有數以千計的預訓練模型可用，但是使用許多開源工具進行定制可能仍具挑戰性且耗時。
“為了使這種能力普惠，我們必須使其能夠在幾乎所有地方運行。”黃仁勳稱：“讓所有人都能參與生成式AI。”
借助AI Workbench，開發人員可以只需點擊幾下就可以定制和運行生成式AI。它允許他們將所有必要的企業級模型、框架、軟件開發工具包和庫匯集到一個統一的開發者工作區中。
據稱，包括戴爾、惠普、Lambda、聯想和Supermicro，都正採用AI Workbench，因為它可以將企業生成式AI能力帶到開發人員希望工作的任何地方，包括本地設備。
在演講中，黃仁勳展示了AI Workbench和ChatUSD如何將所有這些功能結合在一起：允許用戶從GeForce RTX 4090筆記本電腦啟動項目，並隨著項目變得更加複雜而無縫擴展到工作站或數據中心。
據黃仁勳展示，用戶可以提示模型生成一張玩具黃仁勳在太空中的圖片，但初始模型提供的結果不適用，因為它從未見過玩具黃仁勳，這時候用戶可以用八張玩具黃仁勳的圖片微調模型，然後再次輸入提示，獲得正確的結果。
然後，使用AI Workbench，新模型就可以部署到企業應用程序中。
黃仁勳還宣布了英偉達與Hugging Face的合作夥伴關係，後者擁有200萬用戶，或將使英偉達的生成式AI計算能力成為數百萬開發人員構建大型語言模型和AI應用的工具。
作為合作的一部分，Hugging Face將提供一個新的服務——“練集群即服務”（Training Cluster as a Service），由NVIDIA DGX Cloud提供支持，該服務將在未來幾個月內推出。
英偉達將聯手最熱的AI開源社區Hugging Face。來源：英偉達
開發人員將能夠在Hugging Face平台內訪問NVIDIA DGX Cloud AI超級計算，以訓練和微調先進的AI模型。據悉，Hugging Face社區已分享超過25萬個模型和5萬個數據集。
“這將是一個全新的服務，將世界上最大的AI社區與世界上最好的訓練和基礎設施連接起來。”黃仁勳稱。
03 ChatUSD，對話式“3D生成”
就在本週，英偉達、蘋果、Adobe和Autodesk等公司聯手成立OpenUSD聯盟，將這個誕生於皮克斯的3D標準，推向更廣闊的世界。
而將OpenUSD、AI以及Omniverse結合，設計和開發人員將能通過ChatUSD這樣的對話式界面，直接用自然語言修改和創建3D環境及物體，極大簡化3D製作流程。
該聯盟將標準化並擴展OpenUSD，這是開源的通用場景描述框架，是實現互操作性的3D應用程序和項目的基礎，涵蓋從視覺效果到工業數字孿生的各個領域，如連接電影和動畫流程，創建真實精確的實時數字工廠、倉庫、城市甚至地球數字副本等。
英偉達和Adobe還計劃將Adobe Firefly（Adobe的創意生成式AI模型系列）作為API提供在Omniverse中。
據悉，Cesium、Convai、Move AI、SideFX Houdini和Wonder Dynamics等AI工具現在已經通過OpenUSD連接到Omniverse。
例如，Wonder Dynamics通過新的OpenUSD導出支持，可以自動將計算機生成的角色動畫、燈光和合成到現實場景中。Move AI可以使用Move One應用程序進行單攝像機運動捕捉，可以生成3D角色動畫，然後可以導出到OpenUSD並在Omniverse中使用。
現在，Omniverse用戶可以構建與其他基於OpenUSD的空間計算平台（如ARKit和RealityKit）兼容的內容、體驗和應用程序。
另外，黃仁勳還宣布了由英偉達構建的四個新的Omniverse Cloud API，包括ChatUSD、RunUSD、DeepSearch和USD-GDNPublisher，供開發人員更無縫地實現和部署OpenUSD管道和應用程序。
其中，ChatUSD可以回答USD知識問題或生成Python-USD代碼腳本；RunUSD可以將USD文件轉化為渲染圖像；DeepSearch可以實現語義3D搜索；USD-GDN Publisher可用於發布基於OpenUSD的高保真體驗，實時流式傳輸到Web瀏覽器和移動設備。
英偉達Omniverse和模擬技術副總裁稱，“工業企業正在競相將其工作流數字化，這增加了對啟用OpenUSD的、連接的、可互操作的3D軟件生態系統的需求。” “最新的Omniverse升級讓開發人員通過OpenUSD利用生成式人工智能來增強他們的工具，同時允許企業構建更大、更複雜的全球規模模擬，作為其工業應用的數字測試場。”
目前都有誰在用Omniverse？據黃仁勳介紹，科技公司正在用它測試和模擬協作機器人，亞馬遜用它模擬車隊將倉庫數字化，汽車廠商如梅賽德斯用它來模擬自動駕駛汽車，寶馬用它模擬新的電動汽車生產線，將全球工廠網絡數字化，Deutsche Mind用它創建鐵路網絡的數字孿生，甚至還有公司用它創建地球的數字孿生，即地球的氣候系統等等。
據悉，英偉達還正在開發一種新的SimReady 3D模型結構。這些模型將包括真實的材料和物理屬性，這對於準確訓練自主機器人和車輛至關重要。例如，一個負責分揀包裹的自主機器人需要在3D模擬中進行訓練，這些包裹在物理接觸時移動和反應，就像在現實世界中一樣。
在AI的推動下，協作式3D和工業數字化的時代正在到來。黃仁勳還認為，未來的工廠將是機器人工廠，“機器人協調一大堆機器人來製造本身就是機器人的汽車” “我們希望AI能夠進行自我編程。”
“未來，整個工廠將由軟件定義。”黃仁勳稱。
作為這一波“生成式AI”浪潮中最重要的“基建”公司，英偉達股票已經在最近暴漲200%，一度突破萬億美元大關。
而在售賣“核彈”硬件之外，在軟件、雲計算和平台以及生態方面，英偉達同樣不遺餘力，因為只有讓生成式AI真正進入到工業生產和辦公中，才算是真正實現“AI普惠”。而從這個角度來看，英偉達和現在的AI初創公司，以及正在向生成式AI轉型的傳統公司，其實在一條船上。
“買更多，省更多”，而只有“更多AI”，英偉達才能保證自己“越賺越多”。（極客公園）