英偉達，你還有多少驚喜是我們不知道的

iPhone，早已不僅僅是一個名詞，更多時候，它被作為形容詞來使用，用來形容被顛覆、新時代到來的時刻。

在一年一度的英偉達GTC大會上，英偉達CEO黃仁勛三次強調AI的“iPhone時刻”已經到來，這也很好地呼應了這次大會的宣傳語——切勿錯過，AI的決定性時刻。

那么，這次老黃帶來了哪些前沿的技術和產品？他們又能否承擔起“AI的iPhone時刻”這個描述呢？

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讓ChatGPT快10倍的H100 NVL

英偉達的主場，自然離不開GPU。

此次，英偉達推出了全新GPU推理平臺，包括了L4 Tensor Core GPU、L40 GPU、H100 NVL GPU、Grace Hopper超級芯片四種配置。這四種配置分別用于加速AI視頻、圖像生成加速、大型語言模型加速（LLM）和推薦系統。

其中L4 Tensor Core GPU是針對AI視頻設計的通用GPU，可提供比CPU高120倍的AI視頻性能，能效提高99%。同時，優化了視頻解碼與轉碼、視頻內容審核、視頻通話等功能，如背景替換、重新打光、眼神交流、轉錄和實時翻譯等。一臺8-GPU L4服務器將取代100多臺用于處理AI視頻的雙插槽CPU服務器。

據悉，Google Cloud會是首批集成L4的公司之一，谷歌會通過其Vertex AI平臺向客戶提供L4的服務。

L40 GPU則是用于圖像生成，針對2D、3D圖像生成進行了優化，且能結合Omniverse直接生成3D甚至元宇宙內容，其推理性能是英偉達云推理GPU T4的10倍。

Grace Hopper超級芯片則適用于推薦系統和大型語言模型的AI數據庫，是圖推薦模型、向量數據庫和圖神經網絡的理想選擇。它可以通過900GB/s的高速一致性芯片到芯片接口連接英偉達Grace CPU和Hopper GPU。

最后是采用了Transformer加速解決方案、可用于處理ChatGPT的H100 NVL。這款專門用于訓練大型語言模型的GPU是基于去年英偉達發布的H100的改進版本，它將兩張擁有94GB HBM3顯存的PCIe H100 GPU通過NVLink拼接在一起，支持188GB HBM3內存。可處理擁有1750億參數的GPT-3大模型，同時支持商用PCIe服務器輕松擴展。

據黃仁勛介紹，目前適用于GPT-3處理的HGX A100，是云上唯一可以實際處理ChatGPT的GPU，但一臺搭載4對H100及雙GPU NVLink的標準服務器的速度，比HGX A100還要快10倍，這意味著H100 NVL可以把大型語言模型的處理成本降低一個數量級。

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光刻計算庫，讓光刻機效率提升40倍

除了在產品層面帶來更高性能的GPU，英偉達還從制造層面帶來了新武器——光刻計算庫NVIDIA cuLitho，一套可以集成在NVIDIA Hopper架構中的光刻庫。

NVIDIA Hopper是去年GTC上英偉達帶來的全新GPU架構，并基于該架構推出了首個產品英偉達H100。該產品已經在短短一年時間里成為各大科技訓練人工智能模型使用最多的GPU之一。

NVIDIA cuLitho可以通過計算技術大幅優化芯片制造流程，利用GPU技術實現計算光刻，可以使傳統光刻技術提速40倍以上，為2nm及更先進芯片的生產提供助力，幫助GPU提高在芯片制造場景中的工作效率。

黃仁勛在演講中透露，英偉達目前已經和AMSL、臺積電以及新思科技建立了合作關系，ASML計劃將搭載了NVIDIA cuLitho軟件庫的NVIDIA Hopper GPU集成在他們所生產的光刻機設備中去。

“使用NVIDIA cuLitho軟件庫加上NVIDIA Hopper GPU替代目前光刻機上使用的CPU，整體的效率可以提升40倍左右，減少目前每年消耗數百億CPU小時的大量計算工作負載?！?黃仁勛介紹道，“臺積電可以通過在500個DGX H100系統上使用cuLitho加速，將功率從35MW降至5MW，替代用于計算光刻的40000臺CPU服務器。”

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云上英偉達

最后我們再到本次GTC的另一個重頭戲——云上看一看。

英偉達這次帶來了一項名為DGX Cloud的AI超級計算服務，搭配NVIDIA AI軟件，就能讓企業可以通過一個Web瀏覽器就能訪問AI超算，消除了獲取、部署和管理本地基礎設施的復雜性，以便企業為生成式AI和其他開創性應用，訓練先進的模型。

目前，該服務已與微軟Azure、谷歌OCP、Oracle OCI合作，用戶可以租用DGX Cloud的月租為36999美元起。

除了算力，通過云服務，英偉達還開發了一系列的應用模型，這些模型為特定領域的任務創建，通過專有的數據進行訓練，旨在把大模型創造的能力交給更多用戶?；诖?，英偉達宣布NVIDIA AI Foundations模型，涵蓋NVIDIA NeMo語言模型、視覺模型Picasso和生物學模型BIONEMO。

NeMo是文本生成模型構建服務，能提供80億、430億、5300億參數的模型，并定期更新額外的訓練數據，幫助企業為客服、企業搜索、聊天機器人、市場情報等生成式AI應用進行模型定制。

Picasso是視覺語言模型構建服務，具有先進的文生圖、文本轉視頻、文本轉3D功能，可為產品設計、數字孿生、角色創建等使用自然文本提示的應用快速創建和定制視覺內容。目前英偉達已經與Shutterstock合作，開發了Edify-3D生成式AI模型。

BioNeMo為生命科學服務，提供AI模型訓練和推理，加速藥物研發中最耗時和成本最高的階段，可加速新蛋白質和治療方法的創建以及基因組學、化學、生物學和分子動力學研究。英偉達與三菱聯合發布了將用于加速藥物研發的日本第一臺生成式AI超級計算機Tokyo-1。通過在Tokyo-1上使用BioNeMo軟件，研究人員能運行高達數十億參數的先進AI模型，包括蛋白質結構預測、小分子生成、姿態估計等。

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AI的“iPhone時刻”

過去短短幾個月，從ChatGPT推出、GPT-4發布、百度文心一言跟進發布到微軟發布AI助手Microsoft 365 Copilot、Midjourney發布能“畫手指”的V5版本……AI技術刮起了一陣陣旋風，這些風不僅吹到了行業里，更影響到了每一個普通人。

AI的“iPhone時刻”，此言不虛。

在這個AI時刻，自動駕駛，甚至是整個汽車行業都顯得有些暗淡。

在黃仁勛一個多小時的演講中，汽車領域只在談及Omniverse時有所提及。據黃仁勛介紹，這個虛擬世界仿真引擎不是一種工具，而是一個USD網絡和共享數據庫，也是與各行各業使用的設計工具相連接的基礎結構。其一大用處是讓企業在實際建設工廠、生產產品前，通過數字化模擬“預覽”實際的成品。

奔馳、沃爾沃、豐田、Lotus等多家車企已經在使用Omniverse構建自己工廠的數字孿生、為新車型構建、優化和規劃組裝流水等。

這也讓筆者想起此前與國內某3D引擎企業交流時，對方談到，相比Unity、Unreal，英偉達才是那個真正可怕的對手。

確實，別人引以為傲的單點能力，在英偉達這里，只是其以AI為核心構建的技術產品帝國中的一環。

以點擊面，難度何其大。

曾經的PC時代，英偉達只是配角，移動時代也黯然離場。如今，AI大風刮來，英偉達也終于成為了人工智能這場新時代大戲的主角。

大風愈刮愈烈，能把英偉達送到多高，我們且一起看看。同時，我們也期待著，這場大戲中能出現更多動人的角色與劇情。