NVIDIA CEO 黄仁勋发布面向各行各业的生成式 AI 平台
2023年 5 月 29 日 — NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在本次主题演讲中发布了多个平台。仁勋通过这些平台 ,发布企业可以把握住这一历史性的各行各业生成式 AI 浪潮 ,以革新广告、成式制造、平台电信等行业。仁勋

在近两个小时的发布演讲中,他介绍了加速计算服务 、各行各业软件和系统 ,成式它们正在推动实现新业务模式和提高当前业务模式效率。平台
黄仁勋表示 ,仁勋“加速计算和 AI 标志着计算的发布革新”。
为了展示它的各行各业力量 ,香港云服务器他展示了一个文本提示,成式为他的平台主题演讲生成一首主题曲,可以像任何卡拉 OK 曲调一样演唱 。
“我们现在正处于一个全新计算时代的转折点 ,加速计算和 AI 已经被世界上几乎所有的计算和云公司所采用,”他表示 ,如今有 40,000 家大公司和 15,000 家初创公司使用 NVIDIA 技术 ,仅去年一年 ,CUDA 软件的下载量就达到 2,500 万次。
重磅发布亮点回顾
Grace Hopper支持用于运行生成式 AI 的大内存超级计算机。模块化参考架构推动实现 100 多种加速服务器配置 。高防服务器WPP 和 NVIDIA 在 Omniverse 中创建数字广告内容引擎。网络技术加速基于以太网的 AI 云。NVIDIA ACE 游戏开发版通过生成式 AI 令游戏角色栩栩如生。世界各地的电子制造商采用 NVIDIA AI 。新的企业 AI 引擎
黄仁勋发布了能够为企业提供超强 AI 性能的 DGX GH200大内存 AI 超级计算机。通过 NVIDIA NVLink ,这台超级计算机将多达 256 块 NVIDIA GH200 Grace Hopper 超级芯片整合到一个数据中心大小的 GPU 中 。
黄仁勋宣布 ,GH200 超级芯片现已全面投产,它将节能的NVIDIA Grace CPU与高性能的源码库NVIDIA H100 Tensor Core GPU整合到一个超级芯片中 。
DGX GH200 提供 1 exaflop 性能与 144 TB 共享内存,比单个NVIDIA DGX A100 320GB系统高出近500倍 。这让开发者可以构建用于生成式AI聊天机器人的大型语言模型、用于推荐系统的复杂算法,以及用于欺诈检测和数据分析的图形神经网络 。
谷歌云、Meta和微软是首批有望接入DGX GH200的企业,它们将探索这台超级计算机在生成式AI工作负载方面的能力 。

NVIDIA DGX GH200 AI超级计算机为生成式AI工作负载提供1 exaflop性能
黄仁勋表示:“DGX GH200 AI超级计算机集成了NVIDIA最先进的服务器租用加速计算和网络技术来拓展AI的前沿领域。”
NVIDIA正在建造自己的大规模AI超级计算机NVIDIA Helios 。这台超级计算机将于今年上线,它将使用四个与NVIDIA Quantum-2 InfiniBand网络相连的DGX GH200系统,可提供训练大型AI模型所需要的数据吞吐量 。
在本次大会上发布的数百个使用NVIDIA系统中 ,DGX GH200最为瞩目。这些系统将共同为数百万用户带来生成式AI和加速计算。
黄仁勋宣布,将有超过400种采用NVIDIA 最新版本Hopper ,Grace ,模板下载Ada Lovelace和BlueField架构的系统上市 。这些系统将被用于解决AI,数据科学和高性能计算领域的复杂挑战 。
各种规模的加速
为了满足各种规模数据中心的需求,黄仁勋发布了一个用于创建加速服务器的模块化参考架构NVIDIA MGX。系统制造商将使用该架构快速 、经济地构建100多种不同的服务器配置,满足各种AI 、HPC和NVIDIA Omniverse应用的需求。建站模板
凭借MGX,制造商能够使用通用架构和模块化组件构建CPU和加速服务器。MGX支持NVIDIA全部GPU、CPU、DPU和网络适配器系列,以及各种风冷、液冷机箱的X86和Arm处理器 。
众多制造商宣布将使用MGX创造新一代加速计算机。
Grace Hopper推动5G/6G发展
黄仁勋表示 ,NVIDIA 正在助力塑造未来5G、 6G 无线和视频通信 。演讲中展示了通过Grace Hopper 上运行的 AI ,将当今的 2D 视频通话转变为更逼真的 3D体验 ,转换后的临场感令人惊叹 。
黄仁勋宣布 , NVIDIA 正在与电信巨头软银合作,在日本建立分布式数据中心网络,为提供新型服务奠定基础。它将在通用云平台上提供 5G 服务和生成式AI应用程序 。
这些数据中心将使用模块化MGX系统中的NVIDIA GH200超级芯片和NVIDIA BlueField-3 DPU以及NVIDIA Spectrum以太网交换机提供5G协议所需的高精度计时 。该平台将通过提高频谱效率来降低成本和能耗 。
这些系统将帮助软银探索5G和6G在自动驾驶 、AI工厂、增强和虚拟现实 、计算机视觉以及数字孪生方面的应用,未来甚至可能被用于3D视频会议、全息通信等 。
加速云网络
此外,黄仁勋发布了专门用于提高以太网AI云性能和效率的网络平台NVIDIA Spectrum-X。该平台将Spectrum-4以太网交换机与BlueField-3 DPU和软件相结合 ,相较于传统的以太网结构,AI性能和电源效率提高了1.7倍。

NVIDIA Spectrum-X 可加速在传统以太网网络上可能会出现性能损失的 AI 工作流程
令游戏角色栩栩如生
生成式AI也影响着人们玩游戏的方式。
黄仁勋发布了NVIDIA Avatar Cloud Engine(ACE)游戏开发版 。开发者可以使用这项代工服务构建和部署定制化的语音、对话和动画AI模型 。该引擎将赋予非玩家角色(NPC)对话技能 ,使他们能够以进化出的逼真个性回答问题。
NVIDIA ACE游戏开发版包含NVIDIA Riva等AI基础模型,可检测并转录玩家的语音。NVIDIA NeMo可根据文本提示生成定制化的回答并通过NVIDIA Omniverse Audio2Face实现动画化 。

NVIDIA ACE 游戏开发版提供了一整套使令角色栩栩如生的生成式工具
加速Windows上的生成式AI
黄仁勋介绍了NVIDIA和微软如何在生成式AI时代一同推动Windows PC的创新 。
使用全新的和经过强化的工具 、框架和驱动程序 ,PC开发者可以更加轻松地开发和部署AI 。例如用于优化和部署GPU加速AI模型的Microsoft Olive工具链 ,以及新的图形驱动程序 ,将大幅提升配备NVIDIA GPU的Windows PC上的DirectML性能。
这项合作将加强1亿台配备RTX GPU的PC性能 ,并继续扩大设备数量 。这些GPU中的Tensor Core可大幅提升400多个AI加速Windows应用和游戏的性能 。
推动全球最大行业实现数字化
生成式AI为价值7,000亿美元的数字广告行业带来新的机遇。
例如 ,全球最大的营销服务机构WPP正与NVIDIA一起在Omniverse Cloud上构建首个生成式AI内容引擎。
黄仁勋在一段演示中展示了创作团队将如何连接他们的3D设计工具(如Adobe Substance 3D)并在NVIDIA Omniverse中构建客户产品的数字孪生。然后,他们可以凭借在来源可信的数据上训练并使用NVIDIA Picasso构建的生成式AI工具所提供的内容,快速制作出虚拟场景 。
WPP客户可以使用制作完毕的场景生成大量广告、视频和3D体验 ,供全球市场和用户在任何网络设备上使用。
工厂铸就AI的未来
据估计,价值46万亿美元的制造业有1,000万家工厂 ,它们是工业数字化的重点领域 。
黄仁勋表示:“全球最大的工业制造的都是实物 。如果能够先以数字方式制造这些产品,就可以节省数十亿美元。”
此次主题演讲展示了多家电子制造商如何利用NVIDIA技术打造数字化流程,实现全数字化智能工厂的愿景。
这些企业通过Omniverse和生成式AI 的API接口,以连接他们的设计和制造工具 ,从而构建工厂数字孪生。他们还使用NVIDIA Isaac Sim模拟和测试机器人 ,并使用视觉AI框架NVIDIA Metropolis实现光学检测的自动化 。
最新组件NVIDIA Metropolis for Factories可以创建定制化的质控系统,为制造商带来竞争优势。该组件正在帮助企业开发先进的AI应用。
使用AI加速装配线
例如,在全球生产笔记本电脑、智能手机等300种产品的和硕,正在使用Omniverse、Isaac Sim和Metropolis创建虚拟工厂 。该公司能够在虚拟工厂中的模拟环境测试各种流程,为其节省了时间和成本 。
和硕还使用NVIDIA DeepStream软件开发套件开发智能视频应用,将吞吐量提高了10倍 。
富士康工业互联网是这家全球超大技术制造商的服务部门,该部门携手NVIDIA Metropolis合作伙伴 ,一起实现其电路板质控检查点重要环节的自动化 。
黄仁勋在一段视频中展示了广达的子公司Techman Robot如何使用NVIDIA Isaac Sim优化其生产线上的检测 。实际上,这是在使用模拟机器人 ,来训练机器人制造出更好的机器人 。
此外 ,黄仁勋还发布了一个新平台 ,以支持下一代自主移动机器人 (AMR) 车队。 Isaac AMR 可以帮助模拟、部署和管理自主移动机器人车队 。
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