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3月22日，在刚刚竣事的GTC 大会上，NVIDIA首创人兼首席执行官黄仁勋环绕AI、芯片、云服务等前沿科技，带来一系列“杀手级”手工和产品。

从OpenAI发布GPT-4，到百度发布文心一言，再到微软将GPT-4接入自己全套工作软件Microsoft 365 Copilot，乃至昨日谷歌正式宣告敞开 Bard 的接见权限。在这AI的抉择性时刻，黄仁勋也是激动地三次着重，“咱们正处于AI的iPhone时刻”。

“若是把加快策画比作曲速引擎，那么AI便是动力根源。天然生成式 AI 的特别才能，使得公司发生了紧迫感，他们需求从头设想产品和商业模式。”黄仁勋说道。

手握算力手工的英伟达自然是不会缺席AI产品。自本年年初ChatGPT爆火后，招引了跨过1亿用户，成为有史以来增进最快的运用。英伟达的股价也是一同飙升，现在英伟达市值为6471亿美元。

图片根源：百度股市通

01.做AI界的“台积电”

自十年前AlexNet面市以来，深度学习就开辟了巨大的新市场，包含自动驾驶、机械人、智能音箱，并重塑了购物、体会新闻和享用音乐的方法。跟着天然生成式AI掀起的新一海浪潮，使得推理工作负载呈蹊径函数式增进。

对此，今天英伟达推出全新的推理毕生：四种设置—一个跋涉架构—一个软件栈，其间，每种设置都针对某一类工作负载举办了优化。

首要，ChatGPT等大型言语模子是一个全新的推理工作负载，GPT模子是内存和策画麋集型模子。绑架，推理是一种高容量、外扩型工作负载，需求标准的商业服务器。为了支撑像ChatGPT这样的大型言语模子推理，黄仁勋发布了一款新的GPU——带有双GPU NVLink的H100 NVL，装备94GB HBM3显存，可处置具有1750亿参数的GPT-3，还可支撑商业PCIE服务器轻松扩展。

黄仁勋暗示，现在在云上*能够实际处置ChatGPT的GPU是HGX A100，与适用于GPT-3处置的HGX A100比较，一台搭载四对H100及双GPU NVLINK的标准服务器的速率快10倍。“H100能够将大型言语模子的处置本钱下降一个数目级。”

其次，针对AI视频工作负载推出了L4，对视频解码和编码、视频内容板上钉钉、视频通话成效等方面举办了优化现在，大多数云端视频都在CPU上处置，一台8-GPU L4服务器将替代一百多台用于处置AI视频的双插槽CPU服务器。Snap是NVIDIA AI 在策画机视觉和引荐跋涉范畴*的用户，Snap将会把L4用于AV1视频处置天然生成式AI和增强实际。

再者，针对Omniverse、图形烘托等天然生成式AI，推出L40，L40的功能是NVIDIA*的云推理GPU T4的10倍。Runway是天然生成式AI范畴的前驱，他们正在发现用于创作和修改内容的天然生成式AI模子。

此外，为用于引荐跋涉的AI数据库和大型言语模子，推出了Grace Hopper超级芯片。经过900GB/s高速芯片对芯片的接口，NVIDIA Grace Hopper超级芯片可毗连Grace CPU和Hopper GPU。“客户期望构建规划大几个数目级的AI数据库，那么Grace Hopper是最理想的引擎。”

与此绑架，面对天然生成式AI的认知将重塑几乎一切职业的现状。黄仁勋坦言称:“这个职业需求一个类似台积电的代工厂，来构建自定义的大型言语模子。”

为了加快企业运用天然生成式AI的工作，黄仁勋发布了NVIDIA AI Foundations云服务系列，为需求构建、完善和运转自定义大型言语模子及天然生成式AI的客户供给服务，他们一般运用专有数据举办练习并完结特定范畴的责任。

NVIDIA AI Foundations包含NVIDIA NeMo是用于构建自定义言语文本-文本转化天然生成模子；Picasso视觉言语模子制作服务，适用于想要构建运用授权或专有内容练习而成的自定义模子的客户，以及BioNeMo，助力2万亿美元规划的药物研刊职业的研讨职工，辅佐研讨职工运用他们的专有数据建立、微调和供给自定义模子。

02.加深云服务跋涉

“云”也是此次发布会的要点之一，推出了NVIDIA DGX Cloud。

这项AI超级策画服务使企业能够即时接入用于练习天然生成式AI等开创性运用的高档模子所需的根底设施和软件。DGX Cloud可供给NVIDIA DGX AI超级策画专用集群，并配以NVIDIA AI软件。

这项服务能够让每个企业都经过一个俭朴的网络浏览器就能接见自己的AI超级策画机，免去了置办、布置和管理内陆根底设施的巨大性。

黄仁勋暗示：“草创企业正在竞相打造推翻性的产品和商业模式，老牌企业则在寻求应对之法。DGX Cloud 使客户能够在全球规划的云上即时接入NVIDIA AI超级策画。”

现在，NVIDIA正与*的云服务供给商一同保管DGX Cloud根底设施，Oracle Cloud Infrastructure（OCI）首战之地，经过其OCI超级集群，供给专门构建的RDMA网络、裸金属策画以及高功能内陆块存储，可扩展到跨过32000个GPU所组成的超级集群。微软Azure估计将在下个季度转换保管DGX Cloud，该服务将很快扩展到Google Cloud等。

黄仁勋暗示，此次相助将NVIDIA的生态跋涉带给云服务供给商，绑架扩展了NVIDIA的规划和影响力。企业将能够按月租借DGX Cloud集群以便快速、轻松地扩展大型多节点练习工作负载的开发。

跟着云策画成长，在已往十年中，约莫3000万台CPU服务器完结大部分处置工作，但应战行将到来。跟着摩尔定律的完结，CPU功能的进步也会伴跟着功耗的增加。别的，减少碳排放从基本上与增加数据中心的需求相悖，云策画的成长受功耗约束。

黄仁勋指出，加快云数据中心的CPU着要点与已往有着根特性的差异。已往数据中心加快种种工作负载，将会减少功耗，节省的动力能够促进新的增进，未经由加快的工作负载都将会在CPU上处置。在AI和云服务中，加快策画卸载可并行的工作负载，而CPU可处置其他工作负载，比如Web RPC和数据库查询。为了在云数据中心规划下完成高能效，英伟达推出Grace。

Grace包含72个Arm焦点，由超高速片内可扩展的、缓存百发百中的网络毗连，可供给3.2TB/s的截面带宽，Grace Superchip经过900GB/s的低功耗芯片到芯片缓存百发百中接口，毗连两个CPU芯片之间的144个核，内存跋涉由LPDDR低功耗内存组成（与手机上运用的类似），还专门对此举办了增强，以便在数据中心中运用。

经过Google基准测验（测验云微服务的通讯速率）和Hi-Bench套件（测验Apache Spark内存麋集型数据处置），对Grace举办了测验，此类工作负载是云数据中心的根底。

在微服务方面，Grace的速率比最新一代x86 CPU的均匀速率快1.3倍；在数据处置中，Grace则快1.2倍，而抵达如此高功能，整机功耗仅为本来服务器的60%。云服务供给商能够为功率受限的数据中心装备跨过1.7倍的Grace服务器，每台服务器的吞吐量进步25%。在功耗相同的景象下，Grace使云服务供给商获得了两倍的增进机遇。

“Grace的功能和能效反常合适云策画运用和科学策画运用。”黄仁勋说道。

03.为2纳米光刻手工奠基

跟着对芯片制作的正确度宗族，当宿世产工艺接近物理学的极限。光刻即在晶圆上建立图画的进程，是芯片制作进程中的开始阶段，包含光掩模制作和图画投影。

其间，策画光刻是芯片规划和制作范畴中*的策画工作负载，每年耗费数百亿CPU小时，大型数据中心24 x7全天候运转，以便建立用于光刻跋涉的掩模版。数据中心是芯片制作商每年出资近2000亿美元的资源开销的一部分，跟着算法越来越巨大，策画光刻手工也在快速成长，使整个职业能够抵达2纳米及以上。

对此，在本次发布会上，黄仁勋带来了一个策画光刻库——NVIDIA cuLitho。

“芯片工业几乎是每一个职业的根底。”黄仁勋介绍称，cuLitho是一项历时近四年的严重责任，英伟达与台积电、ASML和Synopsys等亲近相助，将策画光刻加快了40倍以上。

NVIDIA H100需求89块掩模版，在CPU上运转时，处置单个掩模版当时需求两周时刻。若是在GPU上运转cuLitho，只需8小时即可处置完一个掩模版。

据介绍，台积电能够经过在500个DGX H100跋涉上运用cuLitho加快，将功率从35MW降至5MW，然后替换用于策画光刻的4万台CPU服务器。凭借cuLitho，台积电能够缩短原型周期时刻、进步产值、减少制作进程中的碳脚印，并为2纳米及以上的出产做好预备。

此外，台积电将于6月转换对cuLitho举办出产资历认证，ASML正在GPU和cuLitho方面与NVIDIA张开相助，并规划在其一切策画光刻软件产品中参加对GPU的支撑。

不难看出，从AI练习到布置，从跋涉到云服务，再到半导体芯片，黄仁勋打出了一套“组合拳”。站在AI的风口，黄仁勋也透露出“稳操胜券”的决心。