Nvidia宣布新一代GPU平台 - Blackwell

“我希望你们意识到这不是一场音乐会，”Nvidia 总裁黄仁勋对众多观众说道，现场观众挤满了圣何塞 SAP 中心。这就是他介绍与音乐会完全相反的活动：公司的 GTC 活动。 “你已经来到了一个开发者大会。将会有很多描述算法、计算机体系结构、数学的科学。我感觉到房间里有很重的重量；突然间，你来错地方了。”

这不是一场摇滚音乐会，但是全球市值第三大公司的穿着皮夹克61 岁首席执行官在观众中肯定有相当多的粉丝。该公司成立于 1993 年，其使命是推动通用计算突破极限。 “加速计算”成为 Nvidia 的战斗口号：制造专用而非通用的芯片和主板不是很好吗？ Nvidia 芯片为渴望图形的游戏玩家提供了以更高分辨率、更高质量和更高帧速率玩游戏所需的工具。

从某种程度上来说，周一的主题演讲是回归公司最初的使命。 “我想向你们展示 Nvidia 的灵魂，我们公司的灵魂，在计算机图形学、物理和人工智能的交叉点上，所有这些都在计算机内部交叉。”

我们需要更大的 GPU

图形处理单元 (GPU) 是 Nvidia 的起点。如果您曾经组装过计算机，您可能会想到安装在 PCI 插槽中的显卡。这就是旅程的开始，但从那时起我们已经走了很长一段路。

该公司宣布了其全新的 Blackwell 平台，这绝对是一个怪物。黄说，该处理器的核心是“突破了芯片尺寸的物理极限”。它结合了两个芯片的功能，提供 10 Tbps 的速度。

“我在这里拥有价值约 100 亿美元的设备，”黄说，举着 Blackwell 的原型。 “下一个项目将耗资 50 亿美元。对你们来说幸运的是，从那里开始价格会变得更便宜。”将一堆这样的芯片组合在一起可以产生一些真正令人印象深刻的能力。

上一代人工智能优化的 GPU 被称为 Hopper。 Blackwell 的速度快 2 到 30 倍，具体取决于测量方式。黄解释说，创建 GPT-MoE-1.8T 模型需要 8,000 个 GPU、15 兆瓦和 90 天。使用新系统，您只需使用 2,000 个 GPU 并使用 25% 的电量。

这些 GPU 正在传输大量数据 - 这是黄谈到的另一个主题的一个很好的切入点。

接下来会发生什么？

Nvidia 为研发自动驾驶汽车的汽车制造商推出了一套新工具。该公司已经是机器人领域的主要参与者，但它加倍努力为机器人专家提供新工具，使他们的机器人变得更加智能。

该公司还推出了 Nvidia NIM，这是一个旨在简化人工智能模型部署的软件平台。 NIM 利用 Nvidia 的硬件作为基础，旨在通过提供人工智能就绪容器生态系统来加速公司的人工智能计划。它支持各种来源的模型，包括 Nvidia、Google 和 Hugging Face，并与 Amazon SageMaker 和 Microsoft Azure AI 等平台集成。随着时间的推移，NIM 将扩展其功能，包括生成人工智能聊天机器人的工具。

“任何可以数字化的东西：只要有某种结构可以应用某些模式，就意味着我们可以学习这些模式，”黄说。 “如果我们能够学习这些模式，我们就能理解其含义。当我们理解其含义时，我们也可以生成它。我们正处于生成式人工智能革命之中。”