昨日的 COMPUTEX 大會上，英偉達 CEO 黃仁勛向全世界宣布 ——

我們已經(jīng)到達了生成式 AI 的引爆點。從此，全世界的每個角落，都會有計算需求。

股價剛剛暴漲 2000 億美元的英偉達，為這一刻早已做好準備。

一開場，身著黑皮衣的老黃慷慨激昂地走上舞臺，「大家好！We’re back！」

隨后，便祭出大殺器 ——「超級 GPU」 GH200，并宣布谷歌云、Meta 和微軟將率先獲得 GH200。

據(jù)稱，有超過 3500 人親臨現(xiàn)場，體驗了這個長達 2 個小時的激情演講。

時隔 4 年，闊別已久的老黃也是狂飆中文。

「超級芯片」GH200

要說，這次演講中，重頭戲還是在 GPU 上。畢竟 AI 的 iPhone 已經(jīng)來臨。

老黃左右手分別端了一個芯片，重磅宣布，「GH200 超級芯片」已經(jīng)全面投產(chǎn)。

這一「超級 GPU」使用 NVLink-c2c 互連技術(shù)，將基于 ARM 節(jié)能的 GraceCPU 和高性能 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 結(jié)合在一起，提供了高達 900GB/s的總帶寬。

目前，由 GH200 加持的系統(tǒng)加入了 400 多種系統(tǒng)配置。

這些系統(tǒng)配置由英偉達最新的 CPU、 GPU 和 DPU 架構(gòu)的不同組合提供動力。

其中包括 Grace、Hopper、Ada Lovelace 和 BlueField，這些架構(gòu)的創(chuàng)建是為了滿足對生成式 AI 不斷增長的需求。

此外，老黃還宣布了一個更重磅的：256 個 GH200 組成的超算來了。

超算 DGX GH200，今年上市

英偉達表示，全新 DGX GH200 人工智能超級計算平臺，是專為大規(guī)模生成式 AI 的負載而設(shè)計。

這臺由 256 塊 Grace Hopper 超級芯片組成的超算，將擁有高達 1 exaflop 的超凡 AI 性能，以及 144TB 的共享內(nèi)存（比上一代 DGX A100 多了近 500 倍）。

舉個例子，在 GPT-3 訓(xùn)練中，它能比上一代 DGX H100 集群快 2.2 倍。

此外，這個龐然大物還包含了 150 英里的光纖和 2,000 多個風(fēng)扇。

目前，英偉達已經(jīng)與三大巨頭進行了合作，谷歌、 Meta 和微軟。

由于生成式人工智能的爆炸式增長，微軟、谷歌等巨頭希望擁有更強大、性能更好的系統(tǒng)。

而 DGX H200 的設(shè)計目的是，通過使用英偉達定制的 NVLink Switch 芯片，繞開 InfiniBand 和以太網(wǎng)等標(biāo)準集群連接的局限性，為最大工作負載的大規(guī)?？蓴U展性提供最大的吞吐量。

另外，英偉達表示正在建造自己的大型 AI 超級計算機 NVIDIA Helios，預(yù)計在今年上線。

它將使用 4 個與 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)連接的 DGX GH200 系統(tǒng)，以提高數(shù)據(jù)吞吐量，以訓(xùn)練大型 AI 模型。

以往的數(shù)據(jù)中心都非常龐大，而且是基于 CPU 的，算法的迭代要花很長時間，大部分算法，也都是 CPU 中心的。

而現(xiàn)在，有了 Grace Hopper，只需要幾天甚至幾個小時，就能完成這個過程。簡直要把整個行業(yè)都革命掉了！

（等等，PaLM 的參數(shù)不是 540B 么？）

老黃：買越多，越省錢！

作為現(xiàn)在的扛把子，這樣一個重 65 磅，價值 200000 美元的 H100 計算機，是世界上第一個搭載了 Transformer Engine，也是目前全世界最昂貴的計算機。

老黃表示，可以說，像這樣的產(chǎn)品，你買得越多，就省得越多。

接下來，老黃提到 1964 年的 IBM 360，強調(diào)了 CPU 的重要性。

老黃自信地重復(fù)表示，「而 60 年后，我們現(xiàn)在有數(shù)據(jù)中心。今天，數(shù)據(jù)中心就是一個計算機?！?/p>

正如老黃所說，一種新的計算模式正在被創(chuàng)造。

為什么使用 GPU 勝過使用 CPU？

老黃從配置上給出了分析：花費 1000 萬美金成本，你可以建置一個有 960 顆 CPU 的數(shù)據(jù)中心，但這個數(shù)據(jù)中心要 11GWh 的功率，處理 1X LLM（大語言模型）的數(shù)據(jù)量。

但一樣的錢，你可以建置一個配備有 48 個 GPU 的數(shù)據(jù)中心，但只要 3.2GWh 的功耗，而且可以處理 44X LLM 的數(shù)據(jù)量。

要知道，如此配置已經(jīng)足夠驚人。然而，這還不夠。

為了獲得極致性能，你可以在功耗不變的情況下，把 GPU 數(shù)量直接拉到 172 個。

此時的算力，可以高達 CPU 數(shù)據(jù)中心的 150 倍。當(dāng)然，預(yù)算也提高到了 3400 萬美元。

此外，如果你就只是單純地想完成手頭的工作（1X LLM），老黃也幫你把成本打下來了 ——

只需花 40 萬美金，就能買一個搭載了 2 個 GPU 的數(shù)據(jù)中心，功耗僅 0.13GWh。

臺下響起一片掌聲，老黃又拿出了口頭禪「The more you buy，The more you save」，甚至重復(fù)了三遍。

這背后的策略，究竟是什么？老黃給了一個公式。

MGX：模塊化架構(gòu)

與此同時，老黃還推出了 NVIDIA MGXTM，一個供系統(tǒng)制造商快速、低成本地構(gòu)建 100 多個服務(wù)器變體的參考架構(gòu)。

據(jù)稱，這個規(guī)范可以將開發(fā)成本削減多達四分之三，并將開發(fā)時間縮短三分之二，僅需要 6 個月。

有了 MGX，科技公司可以為他們的服務(wù)器優(yōu)化加速計算的基本系統(tǒng)架構(gòu)，然后選擇自己的 GPU，DPU 和 CPU。

MGX 還可以很容易地集成到云和企業(yè)數(shù)據(jù)中心。

除了硬件之外，MGX 還得到了英偉達完整軟件棧的支持，這使得開發(fā)者和企業(yè)能夠構(gòu)建和加速 AI、 HPC 和其他應(yīng)用程序。

這包括 NVIDIA AI Enterprise，NVIDIA AI 平臺的軟件層，其特點是有 100 多個框架、預(yù)訓(xùn)練的模型和開發(fā)工具，以加速人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)，為企業(yè)人工智能開發(fā)和部署提供充分支持。

將 AI 引入游戲，實時語音聊天的 NPC 角色來了

這次演講的亮點，還有全新的定制 AI 模型代工服務(wù) ——Avatar Cloud Engine (ACE) for Game。

現(xiàn)場，老黃右手手持一塊 RTX 4060 Ti，左手手持一臺電腦，展示了運行實時光線追蹤的 Cyberpunk 2077。

在一個充滿「賽博朋克」風(fēng)格的拉面店場景中，玩家按下一個按鈕，可以用自己的聲音說話，然后店主 Jin 會進行回答。

Jin 是一個 NPC 角色，但他的回答是由生成式 AI 根據(jù)玩家的語音輸入實時生成的。Jin 還有著逼真的面部動畫和聲音，與玩家的語氣和背景故事相符。

這個逼真人物角色的生成，使用了一個實時人工智能模型渲染工具 Nvidia Ace。

老黃表示，這個游戲中的角色并沒有預(yù)先設(shè)定。他們有一個典型的任務(wù)提供者 NPC 類型。

但是從視頻中，可以看到，虛擬角色的談話有點生硬，但還不算太糟。

那些沒有 AI 專業(yè)知識的人，將被拋棄

40 年來，我們創(chuàng)造了 PC、互聯(lián)網(wǎng)、移動、云，現(xiàn)在是人工智能時代。

你會創(chuàng)造什么？不管是什么，都要像我們一樣追趕它。要奔跑，不要走。要么是你為食物而奔跑，要么就是你任自己逃避，成為食物。

5 月 27 日，黃仁勛在臺灣大學(xué)發(fā)表了畢業(yè)典禮演講。

此刻，他正為全世界所矚目。

瞬間變身萬億掌門人，讓他的話更有底氣。

黃仁勛表示，每個公司和個人都應(yīng)該熟悉人工智能，否則，就有失敗的危險。

他強調(diào)：敏捷的公司會利用人工智能提高自己的地位，這樣的公司不會倒閉。

很多人擔(dān)心，AI 會搶走自己的工作，但真正會搶走你飯碗的，是掌握了 AI 技術(shù)的人。

當(dāng)時，他在演講中預(yù)言：從各方面來看，AI 的興盛是計算機產(chǎn)業(yè)的再生契機。在下個十年，我們的產(chǎn)業(yè)將使用新型的 AI 電腦，取代價值萬億美元的傳統(tǒng)電腦。

而從今天的演講中，我們仿佛已經(jīng)窺見了這種未來的雛形。

參考資料：

• https://www.youtube.com/watch?v=fHwmLOYJU_w

本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era）

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