購置芯片，買的越多，省得越多？只需一臺(tái)電腦，在家就能微調(diào)大模型？從前費(fèi)時(shí)費(fèi)力又燒錢的元宇宙，如今用生成式 AI 已經(jīng)可以快速生成數(shù)字孿生模型，迅速構(gòu)建虛擬世界？
8 月 8 日，皮衣教主黃仁勛帶著英偉達(dá)的一系列更新，在 SIGGRAPH 現(xiàn)場發(fā)表 NVIDIA 主題演講。SIGGRAPH 是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的年度頂級會(huì)議，也是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和交互技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)重要組織。
而英偉達(dá)自 1993 年創(chuàng)立以來，在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域扎根，推動(dòng)著圖形處理器（GPU）技術(shù)的發(fā)展，包括實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)的突破、多核與眾核處理器創(chuàng)新以及在人工智能和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域加速算法的訓(xùn)練和推理。這也是時(shí)隔五年后，皮衣教主黃仁勛再一次登上 SIGGRAPH 的演講臺(tái)。
那么此次演講，皮衣教主給各路看客帶來了哪些驚喜？劃重點(diǎn)了！
一、GH200+Grace Hopper：降低大語言模型推理成本
今年五月，英偉達(dá)發(fā)布了 GH200 系統(tǒng)，專為處理大規(guī)模的生成式人工智能（Generative AI）工作負(fù)載而設(shè)計(jì)。GH200 將 256 個(gè) NVIDIA Grace Hopper? Superchip 完全連接成一個(gè)單一的 GPU，可以支持處理大規(guī)模的推薦系統(tǒng)、生成式人工智能和圖分析等領(lǐng)域的模型。
此次演講，黃仁勛又詳細(xì)介紹了自己“如數(shù)家珍”的 GH200，在他看來，未來的前沿模型將會(huì)在大規(guī)模系統(tǒng)上進(jìn)行訓(xùn)練和應(yīng)用。每個(gè)節(jié)點(diǎn)上都會(huì)有一個(gè)單一的 Grace Hopper，這種架構(gòu)在過去 60 年來一直是計(jì)算的方式，現(xiàn)在在加速計(jì)算和 AI 計(jì)算方面將成為主流，未來將使得前沿模型能夠更好地進(jìn)行訓(xùn)練和應(yīng)用。
也就是說，此類系統(tǒng)可以進(jìn)行普適性應(yīng)用，未來的前沿模型將成為各種應(yīng)用的前端。每個(gè)應(yīng)用程序、每個(gè)數(shù)據(jù)庫，在與計(jì)算機(jī)交互時(shí)，都可能首先與一個(gè)大型語言模型進(jìn)行交互。這些模型將理解用戶的意圖、愿望和特定情境，并以最佳方式呈現(xiàn)信息。這種模型將進(jìn)行智能查詢和搜索，甚至可能用于音樂生成等領(lǐng)域?！霸谟?jì)算的未來，加速計(jì)算和 AI 計(jì)算將成為主流?！秉S仁勛信心滿滿的展望道。
在能源效率和成本效益方面，黃仁勛反復(fù)強(qiáng)調(diào)：“買的越多，省得越多”。這可不是“信口開河”，加速計(jì)算在生成式 AI 應(yīng)用程序的能源效率和成本效益方面相當(dāng)于 20 倍的 Moore 定律和目前的 CPU 擴(kuò)展方式。Moore 定律是由英特爾創(chuàng)始人之一戈登?摩爾提出的觀點(diǎn)。其核心內(nèi)容是，集成電路上可以容納的晶體管數(shù)量，大約每隔 18 個(gè)月到 24 個(gè)月就會(huì)增加一倍。換句話說，處理器的性能大約每兩年翻一倍，同時(shí)價(jià)格下降為之前的一半。那么，20 倍的 Moore 定律是什么概念？
黃仁勛舉了一個(gè)生動(dòng)的例子：具體來說，打造一個(gè)數(shù)據(jù)中心，使用通用計(jì)算的 GPU 需要 1 億美元，而使用加速計(jì)算的 Grace Hopper 僅需 800 萬美元。而且使用通用計(jì)算的能耗是兆瓦級別，而使用 Grace Hopper 僅需 262 千瓦（即 262,000 瓦），能耗減少了 20 倍。成本方面，使用 Grace Hopper 相較通用計(jì)算成本減少了 12 倍。使用加速計(jì)算可以顯著降低能耗，同時(shí)大幅降低成本。也就是說購買越多 GH200，節(jié)省的成本就越多。
二、 進(jìn)擊的 Omniverse：元宇宙觸手可及？
在生成式 AI 現(xiàn)在可以自動(dòng)生成數(shù)字孿生模型之前，數(shù)字孿生模型的構(gòu)建是一個(gè)相對復(fù)雜的過程，涉及多維虛擬模型和融合數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)。無論是多維虛擬模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)采集與傳感器集成還是模型融合和校準(zhǔn)、交互式仿真和優(yōu)化等流程，以往的數(shù)字孿生模型構(gòu)建過程更多地依賴于專業(yè)人員的經(jīng)驗(yàn)和手動(dòng)操作，需要將實(shí)際數(shù)據(jù)與虛擬模型進(jìn)行集成和校準(zhǔn)，以實(shí)現(xiàn)監(jiān)控、仿真、預(yù)測和優(yōu)化等功能。
這樣的制作過程，別說是個(gè)人，就連許多“財(cái)大氣粗”的企業(yè)也望而卻步。然而，英偉達(dá) Omniverse 的更新讓數(shù)字孿生的門檻進(jìn)一步降低，目前開發(fā)者、企業(yè)和行業(yè)已經(jīng)能夠使用 OpenUSD 框架和生成式 AI 優(yōu)化改進(jìn) 3D 流程，也就是說，開發(fā)者可以隨意在 Omniverse 上制作自己的專屬虛擬助理和數(shù)字人，企業(yè)也可以在此平臺(tái)上自動(dòng)生成產(chǎn)品的數(shù)字孿生廣告大片。
黃仁勛現(xiàn)場展示了世界上最大的廣告公司 WPP 與電動(dòng)汽車制造商比亞迪基于 Omniverse 的合作。OmniVerse Cloud 允許比亞迪使用高保真數(shù)據(jù)創(chuàng)建實(shí)時(shí)數(shù)字孿生體，從而實(shí)現(xiàn)物理精確的模擬。WPP 的藝術(shù)家可以在同一環(huán)境中使用 AutoDesk、Adobe 和 SideFX 等工具進(jìn)行無縫協(xié)作，使得比亞迪可以通過 OmniVerse Cloud 連接不同時(shí)間和空間的設(shè)計(jì)師和開發(fā)者，從而快速構(gòu)建具有物理級準(zhǔn)確性的虛擬世界。
來感受下生成的炫酷數(shù)字孿生大片，汽車顏色與場景都可以隨意變換，上一秒還是黑色，下一秒就能變?yōu)榧t色，上一個(gè)畫面還在草原，下一幀就直接出現(xiàn)在雪地！
黃仁勛進(jìn)一步介紹道，Open USD 技術(shù)使 WPP 能夠創(chuàng)建一個(gè)超級數(shù)字孿生體，將所有可能的變化整合到一個(gè)單一資產(chǎn)中。這個(gè)數(shù)字孿生體部署在 Universe Class GDNA 網(wǎng)絡(luò)上，實(shí)現(xiàn)了完全交互式的三維配置器，可以將高保真度的實(shí)時(shí)三維體驗(yàn)傳送到全球 100 多個(gè)地區(qū)的設(shè)備上。該解決方案還可以生成個(gè)性化的內(nèi)容，用于全球營銷活動(dòng)，USD 模型位于三維環(huán)境中，可以使用現(xiàn)實(shí)世界中的掃描數(shù)據(jù)或生成式 AI 工具進(jìn)行創(chuàng)建。
同時(shí)，Machinima 應(yīng)用也得到了更新，以幫助用戶更好地構(gòu)建逼真的虛擬形象。引入了 NVIDIA Omniverse Avatar Cloud Engine (ACE)，以及新的 Omniverse 連接器和應(yīng)用，這使用戶可以輕松地構(gòu)建和自定義虛擬助理和數(shù)字人。
目前，Omniverse 用戶已經(jīng)可以通過 OmniLive 增強(qiáng) USD（Universal Scene Description）工作流中的交互，將真實(shí)世界的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確性引入 3D 虛擬世界。
三、AI Workbench：在家就能 Fine-tune，AI 幫你疊 BUFF？
只需一臺(tái)電腦，在家就可以測試、微調(diào)大模型？用皮衣教主黃仁勛的話來總結(jié)就是：“人人都可以生成 AI”。
這已經(jīng)不是天方夜譚，黃仁勛此次現(xiàn)場宣布英偉達(dá)發(fā)布了全新的統(tǒng)一工作空間，名為 NVIDIA AI Workbench。該平臺(tái)為開發(fā)者提供了一個(gè)統(tǒng)一、易用的工作空間，使他們能夠在個(gè)人電腦或工作站上快速創(chuàng)建、測試和微調(diào)生成式 AI 模型，然后將這些模型擴(kuò)展到幾乎所有數(shù)據(jù)中心、公有云或 DGX Cloud。
與此同時(shí)，黃仁勛宣布 NVIDIA 將與初創(chuàng)企業(yè) Hugging Face 一起為數(shù)百萬開發(fā)者提供生成式 AI 超級計(jì)算，幫助他們構(gòu)建大型語言模型等高級 AI 應(yīng)用。開發(fā)者將能夠使用 Hugging Face 平臺(tái)內(nèi)的 NVIDIA DGX Cloud AI 超級計(jì)算訓(xùn)練和調(diào)整高級 AI 模型。
具體而言，AI Workbench 和 Hugging Face 將怎樣幫打工人解放雙手呢？
NVIDIA 基于新一代 Ada Lovelace 架構(gòu)的 NVIDIA RTX 6000 工作站 GPU，為設(shè)計(jì)師和創(chuàng)作者提供了具有 2-4 倍性能提升的強(qiáng)大工具。這款 GPU 可以使設(shè)計(jì)師和工程師能夠驅(qū)動(dòng)先進(jìn)的基于模擬的工作流程，構(gòu)建和驗(yàn)證更復(fù)雜的設(shè)計(jì)。藝術(shù)家可以將敘事推向新的高度，創(chuàng)造更引人入勝的內(nèi)容，構(gòu)建沉浸式虛擬環(huán)境?？茖W(xué)家、研究人員和醫(yī)療專業(yè)人員可以在工作站上利用超級計(jì)算能力來加速開發(fā)生命救助藥物和程序，其性能達(dá)到上一代 RTX A6000 的 2-4 倍。
NVIDIA 的 RTX 6000 Ada Generation GPU 則采用了 Ada 架構(gòu) AI 和可編程著色器技術(shù)，可為神經(jīng)圖形和高級虛擬世界模擬提供理想的平臺(tái)，可用于使用 NVIDIA Omniverse Enterprise 創(chuàng)建元宇宙內(nèi)容和工具。
除了 RTX 6000 之外，NVIDIA 還推出了三款全新的工作站 GPU：RTX 5000、RTX 4500 和 RTX 4000，這些新產(chǎn)品在規(guī)格上各有不同。RTX 5000 采用了 AD102 芯片，是 RTX 6000 的削減版本，提供 12800 CUDA 核心和 32GB GPU 內(nèi)存。RTX 4500 采用了 AD104 芯片，擁有 24GB GPU 內(nèi)存。而 RTX 4000 是入門級的工作站 GPU，采用了 20GB GPU 內(nèi)存和 6144 CUDA 核心。這些新 GPU 將為設(shè)計(jì)師、創(chuàng)作者和工程師提供更廣泛的選擇，以滿足不同領(lǐng)域的需求。也就是說，有了 AI Workbench 和 Hugging Face，打工人完全可以疊 BUFF，利用平臺(tái)完成更加精細(xì)、更加復(fù)雜的內(nèi)容。
毫無疑問的是，NVIDIA 無論在生成式人工智能、數(shù)字孿生建模方面的進(jìn)展還是 AI Workbench 的推出以及與 Hugging Face 的合作，都是在推動(dòng)人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)以及內(nèi)容創(chuàng)作的未來，降低生成式 AI 的門檻，讓“不會(huì)用 AI 的低成本用上 AI，會(huì)用 AI 的用的更加?jì)故觳⒏庸?jié)省成本”，給諸多行業(yè)提供“加速器”。皮衣教主黃仁勛，正在人工智能、圖形和模擬領(lǐng)域不斷推動(dòng)技術(shù)的邊界，帶來新的驚喜。
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