
英伟达首席执行官黄仁勋在2024年的台北Computex大会上发表了一场深入的演讲,探讨了加速计算和生成式AI领域的最新进展,并勾勒出未来计算与机器人技术的宏伟蓝图。演讲内容丰富,覆盖了AI基础技术至其在各行各业的应用,彰显了英伟达在推动计算技术革命方面的卓越贡献。
以下是演讲核心内容的精炼概述:
- Blackwell系列与Rubin平台的革新:黄仁勋自豪地展示了最新投入量产的Blackwell芯片,并预告了2025年Blackwell Ultra的面世,预示着AI芯片性能的再次飞跃。他进一步揭晓了下一代AI平台“Rubin”的蓝图,规划于2026年推出首代产品,并在2027年升级至Rubin Ultra,这一连串紧密的产品迭代策略,旨在以“每年一代”的速度推进,颠覆传统的摩尔定律。
- 大语言模型与GPU架构的变革:黄仁勋强调,英伟达自2012年起引领的GPU架构变革,为大语言模型的诞生奠定了基础。这些创新不仅整合于单一计算平台,还推动了AI技术的边界。
- 加速计算的效率飞跃:他指出,英伟达的加速计算技术已实现效能的巨大突破,运算速度提升百倍的同时,能耗仅增长三倍,成本控制在1.5倍以内,展现了卓越的性价比。
- 下一代AI与物理世界的融合:针对未来AI的发展趋势,黄仁勋提出,让AI通过视频和合成数据来理解物理环境,并促进AI间的相互学习,是通往更高层次智能的关键路径。
- 文化与技术的桥梁:在技术术语的本土化方面,黄仁勋亲自为“token”确定了中文名称“词元”,体现了英伟达在全球化进程中对文化细节的重视。
- 迎接机器人时代的宣言:黄仁勋坚信,随着技术的进步,所有移动设备都将迈向自主运行的新纪元,预示着机器人技术即将深刻改变我们的日常生活,标志“机器人时代”的全面到来。
———— 大会详细内容
英伟达在计算、模拟与AI的交汇点
黄仁勋指出,英伟达处于计算机图形、模拟和人工智能的交集,这一交汇点构成了公司的核心。他强调,通过Omniverse虚拟世界,英伟达展示了数学、科学、计算机科学的完美结合,这些展示并非传统动画,而是基于自制内容的模拟,充分体现了计算架构的惊人之处。
计算机行业的历史回顾与未来展望
黄仁勋回顾了计算机行业60年的发展历程,从IBM System 360引入中央处理单元、通用计算等基础技术,到个人电脑革命以及2007年iPhone引领的移动计算时代,他认为计算行业经历了几次重大变革。如今,面临处理器性能提升的放缓与数据量的指数级增长,黄仁勋提出了“计算通货膨胀”的概念,即计算需求持续增长,但处理能力的提升却未能跟上,导致数据中心电力消耗和计算成本激增。
加速计算应对挑战
面对这一挑战,英伟达致力于加速计算技术的研究已有近20年,其CUDA技术有效提升了CPU的性能,通过卸载任务至GPU加速,解决了CPU性能提升瓶颈问题。黄仁勋预测,未来所有大规模计算应用都将被加速,数据中心也不例外,加速计算已成为必然趋势。他强调,加速计算带来的成本效益显著,能够实现每美元投资获得60倍性能提升,同时能耗增加有限,这在云端数据处理上可节省数亿美元,实现能源与经济的双重节约。
重写软件与生态建设的挑战
尽管加速计算带来了显著的效率提升,但实现这一目标并非易事。黄仁勋指出,必须重写软件以适应并行处理,这是加速计算面临的最大挑战。英伟达为此开发了一系列库,如cuDNN、AI物理库和Arial Ran,这些库极大地促进了加速计算的普及,使得复杂的计算任务能够在GPU上高效执行,包括深度学习、物理模拟、图处理等多个领域。
下一代AI与物理定律的结合
黄仁勋还提出了下一代AI发展的方向——基于物理定律的AI。当前多数AI缺乏对物理世界的深刻理解,而通过视频学习、合成数据和自我对弈等方式,AI将能够学习并遵循物理定律。他强调,AI的这一进步将促进模型尺寸的增大,需要更大规模的GPU来支撑,如英伟达新推出的Blackwell GPU,具备超大规模的芯片设计、高速连接技术和专为AI优化的架构。
Blackwell GPU的技术突破
Blackwell GPU集成了多项先进技术,包括世界最大的芯片、每秒10TB的连接速度、第二代Transformer引擎、安全AI特性、第五代NVLink等。通过这些技术,Blackwell不仅提升了计算性能,还提高了系统的可靠性和能效。黄仁勋指出,英伟达每一代计算浮点运算能力的提升都远超摩尔定律,Blackwell更是实现了计算量的惊人增长,同时降低了训练GPT-4这样的大型语言模型所需的能量需求,从1000GWh降至3GWh,展示了技术进步对降低计算成本和提高能效的直接影响。
Omniverse与机器人技术的实践
在演讲中,黄仁勋还分享了Omniverse在工业应用中的案例,如富士康如何利用Omniverse进行工厂的数字孪生体优化,以及机器人在生产中的应用。通过模拟,富士康优化了生产线布局,减少了物理变更成本,并在Omniverse中培训和测试Isaac AI应用程序,用于机器人感知和操作,展示了机器人技术与AI融合的广阔前景。
量子计算与数据处理的加速
此外,英伟达在量子计算模拟系统cuQuantum和数据处理库cuDF上的努力,进一步拓宽了加速计算的应用边界。这些库使得加速计算能够服务于医疗、金融、汽车等多个行业,以及科学计算领域,推动了计算技术的民主化。
总结
黄仁勋的演讲不仅展示了英伟达在加速计算和AI领域的前沿成果,还描绘了计算技术的未来图景,强调了基于物理定律的下一代AI和机器人技术的重要性。通过不断的技术创新和生态建设,英伟达致力于解决计算通货膨胀问题,推动计算成本的降低和能效的提升,为各行各业带来革命性变化。未来,无论是机器人工厂、自动驾驶汽车还是人形机器人,都将见证加速计算技术的深远影响,开启一个计算更加高效、节能的新时代。
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