芯耀
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“切勿錯過AI的決定性時刻！”當(dāng)黃仁勛在英偉達GTC 2023上提出這個觀點時，可能很多和我一樣的普通人并沒有把它放在心上，畢竟當(dāng)時的AI應(yīng)用少之又少，懂得在家里部署本地AI繪畫的只有極少數(shù)數(shù)碼愛好者，而相對大眾的大語言模型給人們帶來的也只有一時的新鮮感。當(dāng)然，現(xiàn)在看來，那個時間點可能確實是AI的決定性時刻。今天凌晨，被譽為AI風(fēng)向標(biāo)的英偉達GTC 2024在加州圣何塞SAP中心正式舉行，萬眾矚目的英偉達創(chuàng)始人兼執(zhí)行長黃仁勛登臺發(fā)表主題演講《見證AI的變革時刻》。老黃誠不欺我，我們確實見證了一場AI的變革時刻。
（圖源：techovedas）在這場兩個小時的演講中，黃仁勛公布了該公司迄今為止最強的AI加速卡——Blackwell GB200超級芯片系統(tǒng)，預(yù)先配置好整套系統(tǒng)的完整版GB200服務(wù)器，以及英偉達在AI軟件（NIM微服務(wù)）、Omiverse云（模擬地球）、具身智能（機器人）等技術(shù)方面的最新進展。老黃帶來的這一波AI芯片基礎(chǔ)設(shè)施到底有多強大？將給AI大模型產(chǎn)業(yè)帶來什么改變？一起來看。
Blackwell GB200：最強AI加速卡
在人工智能領(lǐng)域，計算速度是至關(guān)重要的。為了在最短的時間里，完成大量同質(zhì)化數(shù)據(jù)的并行運算，就需要給GPU投喂大量的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出一個復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以說GPU就是AI大模型訓(xùn)練平臺的基石，甚至是決定性的算力底座。因此，本次演講的主角自然是英偉達的老本行「Blackwell B200」GPU 芯片。
（圖源：英偉達，現(xiàn)場對比Blackwell架構(gòu)和Grace Hopper架構(gòu)的GPU）作為NVIDIA Blackwell架構(gòu)首款新產(chǎn)品，Blackwell B200基于臺積電的4nm工藝打造，采用了將兩個die連接成一個GPU的雙芯設(shè)計，因此每個GPU芯片上擁有2080億個晶體管。比起上一代GH100 GPU上的800億個晶體管，Blackwell B200 GPU算是一次相當(dāng)大的突破，甚至還契合了摩爾定律，即「集成電路上可容納的晶體管數(shù)目大約每隔18個月便會增加一倍」。
黃仁勛表示，在這樣的架構(gòu)升級下，Blackwell B200的AI性能可達20PFLOPS，而 H100僅為4PFLOPS，理論上可以為 LLM（大語言模型）的推理提升 30 倍的工作效率，額外的處理能力將使人工智能公司能夠訓(xùn)練更大、更復(fù)雜的模型。更離譜的是，在B200的基礎(chǔ)上，老黃還推出了完全體AI芯片組——Blackwell GB200，由兩個Blackwell B200 GPU 和一個基于Arm的Grace CPU組成。在參數(shù)為1750億的GPT-3 LLM基準(zhǔn)測試中，英偉達稱GB200的性能是H100的7倍，而訓(xùn)練速度是H100的4倍。
這AI性能，已經(jīng)形成代差水平了。當(dāng)然，如果GB200還不能滿足你的需求的話，英偉達還準(zhǔn)備了一系列由Blackwell GB200組成的服務(wù)器陣列，最高可以實現(xiàn)由72片B200 GPU組成的GB200 NVL72 系統(tǒng)，F(xiàn)P8精度的訓(xùn)練算力高達720PFlops，達到了可以和前代DGX SuperPod超級計算機集群的水平。
更重要的是，與H100相比，它可將成本和能耗降低到原來的 25 分之一。在今年年初的時候，美國知名雜志《紐約客》報道，ChatGPT每日耗電量或超過50萬千瓦時，相當(dāng)于美國家庭平均用電量的1.7萬倍。正如馬斯克所說，在可以預(yù)見的未來，電能短缺將成為制約AI發(fā)展的主要因素。
老黃明確表示，在此之前，訓(xùn)練一個1.8萬億參數(shù)模型需要8000個H100 GPU和約15兆瓦的功率，如今2000個B200 GPU就可以做到這一點，而功耗僅為4兆瓦。如此驚人的參數(shù)，讓老外直呼，“摩爾定律已被改寫！”
可以預(yù)見，為了繼續(xù)吸引國內(nèi)市場的客人，黃仁勛很可能在未來推出采用新一代AI圖形處理器架構(gòu)的特供版AI加速卡Blackwell B20 GPU。只是在美國商務(wù)部明確算力出口限制的情況下，這顆中國特供版GPU能帶來多少產(chǎn)能上的提升，又能否和國產(chǎn)替代AI加速卡之間達成良性競爭，只能說目前一切都是未知之?dāng)?shù)。
從模擬地球到人形機器人
從整個世界的狂熱程度來看，生成式AI浪潮的到來已凝聚了廣泛共識。那么我們到底能利用AIGC來做些什么呢？老黃今天給出了一些標(biāo)準(zhǔn)答案。不知道大家有沒有玩過一款叫做《模擬地球》的游戲，開發(fā)商MAXIS在當(dāng)時性能相對貧乏的電腦上創(chuàng)造了一個微縮地球，讓玩家扮演神明的角色，管理整個地球的地形、大氣、生物、文明等內(nèi)容，建造一個生命繁榮的惑星。
現(xiàn)在，英偉達利用大模型的能力，正試圖打造出地球的數(shù)字孿生——Earth-2。Earth-2是一個在英偉達Omniverse中以百萬倍的速度運行Modulus創(chuàng)建的AI物理環(huán)境，旨在實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心規(guī)模的全球模擬環(huán)境，最終利用云計算和人工智能技術(shù)來模擬和可視化天氣情況。
利用傳統(tǒng)的天氣模型結(jié)合英偉達的氣象模型，最高能夠?qū)崿F(xiàn)探索數(shù)百公里甚至數(shù)千公里面積范圍的預(yù)報，提供諸如臺風(fēng)影響的侵襲范圍，從而最大程度降低財產(chǎn)的損失，未來這項技術(shù)預(yù)計也將向更多國家和地區(qū)開放。沒有錯，當(dāng)年P(guān)S3模擬地球的梗，如今似乎要成真了。
接下來，我們聊聊人形機器人。近些年來，人形機器人成為了科學(xué)業(yè)界一個比較流行的研究趨勢，除了馬斯克那備受關(guān)注的Tesla Optimus，波士頓動力、Agility Robotics、優(yōu)必選、小米、智元機器人、科大訊飛等中外企業(yè)也在這條道路上鉆研著。隨著大模型不斷的迭代升級，智能泛化能力的飛速提升，業(yè)內(nèi)有不少人看到了人形機器人的潛在前景，相較于用反復(fù)調(diào)試的各種數(shù)據(jù)去驅(qū)動機器人，不如試著用大模型用作大腦，機器人充當(dāng)軀殼，讓大模型通過感知、運動和環(huán)境交互來獲取信息、做出判斷并采取行動。而這，便是人工智能的終極形態(tài)之一——具身智能。
為此，英偉達在今天推出了世界首款人形機器人通用基礎(chǔ)模型——Project GR00T，該模型驅(qū)動的機器人將能夠理解自然語言，并通過觀察人類行為來模仿動作，用戶可以在此基礎(chǔ)上教會其快速學(xué)習(xí)協(xié)調(diào)各種技能，以適應(yīng)現(xiàn)實世界并與之互動。老黃堅信，具身智能將引領(lǐng)下一波人工智能浪潮。看到這里小雷只想說，優(yōu)必選們，趕緊去跟英偉達合作吧，你們的機器人“身體”，必須在英偉達的Project GR00T“大腦”加持下，才能成為真正的智能機器人。隨著Project GR00T的出現(xiàn)，真正的機器人時代可能要來了，這也是AI的最終極應(yīng)用：讓人工智能具象成為“人”。
十年夙愿終成真英偉達CUDA真“酷酷噠”
在GTC 2024開幕演講上，老黃回顧了一下英偉達的發(fā)展史。2014年，黃仁勛首次強調(diào)機器學(xué)習(xí)的重要性，并且提出了CUDA（通用計算平臺）的概念，在許多人還在把英偉達當(dāng)作「游戲顯卡」的制造商時，它們已經(jīng)走在了 AI 變革的最前沿。
然而當(dāng)年，CUDA的應(yīng)用場景主要是科學(xué)計算，就是類似于氣候模擬、物理模擬、生物信息學(xué)等專業(yè)研究，應(yīng)用場景很有價值，但卻狹窄。正因為此，英偉達的CUDA一直沒有打開市場，帶給英偉達的回報無法與對應(yīng)的巨量研發(fā)投入匹配。黃仁勛每年都需要向董事會解釋，為什么英偉達要堅持做CUDA？——可能當(dāng)時老黃也不知道，英偉達的CUDA會在未來幾年，先后迎來區(qū)塊鏈“挖礦”、AI大模型計算等計算場景，真實潑天富貴。
短短兩年時間，英偉達通過H100、H200 芯片，締造了萬億AI帝國，市值已超越亞馬遜等傳統(tǒng)豪強，按照這樣的勢頭，在可見的未來，超越蘋果、微軟成為世界頭號巨頭也不是沒有可能?，F(xiàn)在，英偉達的“卡”供不應(yīng)求，不只是字節(jié)、百度等中國科技巨頭在搶著囤卡以應(yīng)對極端情況，硅谷科技巨頭如微軟、Meta，也全都在找老黃買卡。如今，盡管入局AI以及AI芯片的玩家越來越多，部分貿(mào)易政策的沖突也讓老黃變得有些束手束腳，但從整場大會演講來看，他依然對全新發(fā)布的B200、GB200頗具信心，對于整個世界被AI賦能的愿景更是堅定不移。在被稱為AI應(yīng)用元年的2024，英偉達的CUDA（通用計算平臺）正如其名，變得通用起來，從大語言模型、對話式AI、邊緣計算等底層技術(shù)，到智能座艙、自動駕駛、人形機器人等應(yīng)用場景，再到AI手機、AI PC、AI家電、AI搜索、AI繪畫等應(yīng)用，以及未來的氣候預(yù)測、計算光刻與6G網(wǎng)絡(luò)，AI正無處不在，英偉達的計算也無處不在，成為“通用計算”。英偉達的CUDA，真的很“酷噠”。
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