全球最强GPU芯片已量产、下一代Rubin曝光,老黄继续打破摩尔定律

黄仁勋:我家的 GPU 芯片一年一更新,其他家怎么追?昨晚,英伟达创始人、CEO 黄仁勋在 2024 年 COMPUTEX 科技大会上又为全球发烧友们、显卡买家们带来了一场重磅演讲。                               经典皮肤(皮衣)老黄亮相。在会上,黄仁勋分享了有关 AI 芯片及架构、加速计算、AI 理解物理世界、机器人的成果和洞见。量产版 Blackwell 亮相下一代 AI 平台 Rubin 两年后到来今年 3 月,英伟达在其一年一度的 GTC 大会上官宣了 2080 亿晶体管的 B

黄仁勋:我家的 GPU 芯片一年一更新,其他家怎么追?

昨晚,英伟达创始人、CEO 黄仁勋在 2024 年 COMPUTEX 科技大会上又为全球发烧友们、显卡买家们带来了一场重磅演讲。

全球最强GPU芯片已量产、下一代Rubin曝光,老黄继续打破摩尔定律

                               经典皮肤(皮衣)老黄亮相。

在会上,黄仁勋分享了有关 AI 芯片及架构、加速计算、AI 理解物理世界、机器人的成果和洞见。

量产版 Blackwell 亮相

下一代 AI 平台 Rubin 两年后到来

今年 3 月,英伟达在其一年一度的 GTC 大会上官宣了 2080 亿晶体管的 Blackwell 芯片。它是英伟达首个采用 MCM(多芯片封装)设计的 GPU,在同一个芯片上集成了两个 GPU。

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近三个月过去了,Blackwell 芯片发展到了哪一步了?

老黄现场果然没让人失望,拿出了最新量产版的 Blackwell。他表示,这款当今世界上最强大的 GPU 已经投入了生产。

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黄仁勋称,短短八年时间,英伟达使得 AI 算力从 2016 年 Pascal 的 19 TFLOPS 晋升到了 2024 年 Blackwell 的 20000 TFLOPS,整整晋升了 1000 倍。这一速度几乎超越了摩尔定律在最佳时期的增长。

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AI 算力晋升的同时,成本也在逐年下降。

黄仁勋以训练 GPT-4(1.8 万亿参数)为例,八年时间,该模型的能耗从 2016 年的 1000+GWh 下降到了如今的 3GWh,下降了 350 倍。这里他甚至还为 token 定了一个中文译名 —— 词元。

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集成了 Blackwell 芯片的最新 DGX 超算系统在各方面都实现了质的晋升。

与上一代 Hopper 系统相比,Blackwell 系统的 NVLink 域集成 72 个 GPU、机能晋升了 9 倍,NVLink 带宽增加了 18 倍,AI 算力晋升了 45 倍,供能提高了 10 倍。

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此外,黄仁勋还公开了 Blackwell 后三代芯片路线图,即 Blackwell Ultra(2025 年)、Rubin(2026 年)和 Rubin Ultra(2027 年)。这也是下一代 AI 平台 Rubin 首次亮相。

黄仁勋表示,英伟达将保持一年一次的更新节奏,确保所有产品实现 100% 架构兼容。不过,他并没有透露关于 Rubin 的更多细节。

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可以看到,英伟达推出全新 GPU 的速度始终跑在了其他公司的前头。有人对此表示,由于缺少强有力的竞争对手,现在英伟达只能与摩尔定律展开竞争了。

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                              图源:X@Sentdex

当然,英伟达这些年的成功在其股票市值上得到了很好地体现。最近几天的市值一度达到了 2.8 万亿美元,与市值第一的苹果之间的差距越来越小。

游玩帮忙 Project G-Assist

Project G-Assist 是一个由 RTX 驱动的 AI 帮忙,为 PC 游玩和应用供给上下文感知的帮助。

一般来讲,PC 游玩拥有广阔的世界和复杂的机制,即使是高级玩家也会感到挑战。Project G-Assist 旨在让玩家能够方便地获取游玩和系统方面的知识。 

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Project G-Assist 可以接收玩家的语音或文本输入,同时还可以获取游玩窗口中的快照。这些快照被输入到 AI 视觉模型中, 从而供给上下文感知和特定于应用程序的理解。之后 LLM 输出一个富有洞察力和个性化的响应 —— 要么是文本,要么是 AI 语音。

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为了展示 Project G-Assist 的潜力,英伟达还和 Studio Wildcard 展开合作,上新了一系列演示:例如通过按下快捷键或使用唤醒短语,AI 帮忙可以帮助玩家解答问题。 

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AI 帮忙还能建议玩家是否应该避开游玩中的恐龙,或者供给建议来驯服特定的野兽。

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此外,Project G-Assist 在机能调优方面也非常有用。

通过一个简单的提示,Project G-Assist 可以评估玩家的系统配置和机能,并立即调整以获得最佳体验。

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通过一个简单的提示,Project G-Assist 可以评估您的系统配置和机能,并立即进行调整以获得最佳体验。 

AI 帮忙还能够跟踪并绘制帧率、功率使用、PC 延迟以及其他硬件统计数据的图表,并在被提示时提出改善这些指标的方法。

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NVIDIA NIM 彻底改变了模型部署方式

现在,全球 2800 万开发者都可以借助 NVIDIA NIM 轻松地创建生成式 AI 应用。NIM 是一种推理微服务,通过以经过优化的容器的形式供给模型,以部署在云、数据中心或工作站上。

NIM 还能帮助企业实现基础设施投资的效果最大化。例如,与未使用 NIM 的情况相比,在 NIM 中运行 Meta Llama 3-8B 所能生成的加速基础设施 AI token 可以晋升 3 倍。

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Cadence、Cloudera、Cohesity、DataStax、NetApp、Scale AI 和新思科技等近 200 家技术合作伙伴正将 NIM 集成到他们的平台中,加快生成式 AI 部署到特定领域应用中的速度,例如 copilots、代码帮忙、数字人虚拟形象等。从 Meta Llama 3 开始,在 Hugging Face 上现已开始供给 NIM。

NVIDIA 机器人技术

NVIDIA 正在引领价值 50 万亿美元的工业数字化变革,其通过开发者计划供给对 NIM 的访问权限,以促进 AI 创新。

黄仁勋展示了 Foxconn 如何利用 NVIDIA Omniverse、Isaac 和 Metropolis 创建数字孪生,通过结合视觉 AI 与机器人开发工具来实现增强的机器人设施。

NVIDIA Isaac 平台为开发者构建 AI 机器人供给强大的套件,包括由 AI 模型以及 Jetson Orin、Thor 等超级计算机驱动的 AMR、工业机械臂和人形机器人。

「机器人和物理 AI 正在成为现实,而不仅是出现在科幻小说。这真的令人兴奋,」黄仁勋补充道。

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全球电子行业领导企业正在将 NVIDIA 自主机器人技术集成到他们的工厂中,利用 Omniverse 中的模拟功能来测试和验证物理世界的新一代 AI。全球 500 多万台预编程机器人也在此行列中。

「机器人将遍布所有工厂。工厂将实现对机器人的统筹,而这些机器人将制造新的机器人产品,」黄仁勋解释道。

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