來自 NVIDIA 年度最大活動 GTC 的精華新聞,內(nèi)容涵蓋最新服務(wù)和硬件、技術(shù)演示以及 AI 的未來發(fā)展趨勢。
GTC 2025 將揭示 AI 的最新發(fā)展趨勢。這里不僅有最新技術(shù),還匯聚了推動 AI 發(fā)展的人才和創(chuàng)意。對于創(chuàng)造新機會、新解決方案和新思維方式而言,GTC 無疑是絕佳選擇。
在 GTC 大會,您可以了解最新新聞、聆聽業(yè)內(nèi)討論、觀看機器人演示,并思考變革行業(yè)的重大趨勢。
GTC 主題演講要點總結(jié)
以下是 NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在主題演講中涵蓋的要點:
我們正處于 1 萬億美元的計算拐點。在推理 AI 和代理式 AI 趨勢的推動下,AI 計算需求正在迅速增長。AI 工作負(fù)載的規(guī)模和復(fù)雜性正在改變?nèi)驍?shù)據(jù)中心的投資。
NVIDIA Blackwell 已全面投產(chǎn),其性能是 Hopper 的 40 倍。Blackwell 架構(gòu)顯著增強了 AI 模型的訓(xùn)練和推理能力,從而實現(xiàn)更高效、可擴展性更強的 AI 應(yīng)用。
NVIDIA 將采用構(gòu)建 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的年度更新節(jié)奏。每年都會推出新的 GPU、CPU 和加速計算技術(shù),包括即將推出的 NVIDIA Vera Rubin 架構(gòu),旨在推動 AI 數(shù)據(jù)中心的性能提升和效率改進(jìn)。
包括 Photonics 和 AI 優(yōu)化存儲在內(nèi)的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施將徹底改變行業(yè)。先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)和存儲解決方案將改善大型數(shù)據(jù)中心的 AI 可擴展性、效率和能耗。
面向工業(yè)和機器人領(lǐng)域的物理 AI 蘊藏著價值 50 萬億美元的商機。AI 驅(qū)動的機器人和自動化技術(shù)將改變制造、物流、醫(yī)療健康等行業(yè),而 NVIDIA Isaac 和 Cosmos 平臺將引領(lǐng)這一變革。
深刻洞察:NVIDIA 創(chuàng)始人兼 CEO 黃仁勛
在 GTC 上的主題演講
歡迎來到 NVIDIA
在主題演講伊始,黃仁勛便通過震撼的視覺效果,帶觀眾“走入 NVIDIA 總部”,展現(xiàn)了一個仿佛環(huán)繞觀眾的公司大堂畫面。他首先談到了 25 年前 NVIDIA 從 GPU 起步的發(fā)展歷程。同時介紹了過去十年 AI 技術(shù)的發(fā)展,包括代理式 AI 的出現(xiàn)——如何推理并解決問題、制定計劃,以及采取行動。
AI 正處于轉(zhuǎn)折點
黃仁勛隨后概述了具備“逐步推理”能力的 AI 發(fā)展歷程,并討論了推理和強化學(xué)習(xí)需求如何推動 AI 計算需求的增長。隨著 AI 迎來“拐點”,四大云服務(wù)提供商對 GPU 的需求正在激增。黃仁勛表示,他預(yù)計數(shù)據(jù)中心建設(shè)的市場價值將達(dá)到 1 萬億美元。
NVIDIA CUDA 生態(tài)系統(tǒng)
黃仁勛表示,NVIDIA CUDA-X GPU 加速庫和微服務(wù)現(xiàn)在服務(wù)于各行各業(yè)。未來每家公司都會擁有兩家工廠:一家生產(chǎn)產(chǎn)品,另一家生產(chǎn) AI。在舉例介紹 NVIDIA 在其中所做的多種努力后,他宣布 NVIDIA 將開源其 cuOpt 決策優(yōu)化平臺。他認(rèn)為,CUDA 的安裝基礎(chǔ)現(xiàn)在“無處不在”。“我們已經(jīng)到達(dá)了加速計算的臨界點 —— CUDA 讓這一切成為可能。”
通用汽車和 NVIDIA 合作開發(fā) AI
黃仁勛表示,AI 需要基礎(chǔ)設(shè)施。如今,AI 正在走向“全球各個角落”,并被廣泛應(yīng)用于機器人、自動駕駛汽車、工廠和無線網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。他指出,自動駕駛汽車是 AI 最早應(yīng)用的行業(yè)之一,并表示“無論在數(shù)據(jù)中心,還是在汽車上,我們構(gòu)建的技術(shù)幾乎被所有自動駕駛汽車公司所采用。”黃仁勛隨后宣布了這一進(jìn)程的下一步規(guī)劃:全球領(lǐng)先的汽車制造商通用汽車將借助 NVIDIA 的 AI、仿真和加速計算技術(shù),合作打造下一代汽車、工廠和機器人。此外,他還發(fā)布了 NVIDIA Halos,這是一個綜合安全系統(tǒng),整合了 NVIDIA 在汽車硬件、軟件安全解決方案以及自動駕駛安全 AI 研究方面的最新成果。
數(shù)據(jù)中心與推理
接下來,黃仁勛談到了數(shù)據(jù)中心。他宣布,NVIDIA Blackwell 平臺已全面投產(chǎn),并展示了來自眾多行業(yè)合作伙伴的系統(tǒng)。“這難道不令人驚嘆嗎?”他感嘆道。
他詳細(xì)介紹了 Blackwell 如何支持極限擴展。黃仁勛表示:“我們之所以要做到這一點,是為了應(yīng)對一個極端挑戰(zhàn),這個挑戰(zhàn)就是推理。”
他解釋說,推理的本質(zhì)是 token 生成,這對企業(yè)至關(guān)重要。用于生成這些 token 的 AI 工廠必須具備極高的效率和卓越的性能。隨著最新一代推理模型能夠思考和解決日益復(fù)雜的問題,對 token 的需求也將持續(xù)增長。
為了進(jìn)一步加速大規(guī)模推理,黃仁勛宣布推出 NVIDIA Dynamo,一款用于加速和擴展 AI 工廠中的 AI 推理模型的開源軟件。“它本質(zhì)上是 AI 工廠的操作系統(tǒng),”他表示。
NVIDIA Photonics
黃仁勛隨后討論了 NVIDIA 如何幫助客戶擴展到更大規(guī)模的系統(tǒng)。關(guān)鍵在于將 Photonics 技術(shù)——一種依賴于光而非電信號傳輸數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)——緊密集成到加速計算基礎(chǔ)設(shè)施中。
NVIDIA Spectrum-X 和 NVIDIA Quantum-X 硅光網(wǎng)絡(luò)交換機通過融合電子電路和光通信技術(shù),支持 AI 工廠能夠在多個站點之間連接數(shù)百萬個 GPU,同時降低能耗和運營成本。
黃仁勛表示:“這真是令人難以置信的技術(shù)。”NVIDIA 硅光交換機創(chuàng)新地集成了光器件,與傳統(tǒng)方法相比,減少了 4 倍的激光器數(shù)量,能源效率提高到 3.5 倍,信號完整性提高到 63 倍,大規(guī)模組網(wǎng)可靠性提高到 10 倍,部署速度提高到 1.3 倍。
DGX Spark
為了支持 AI 開發(fā)者、研究人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和學(xué)生能夠在桌面電腦上對大模型進(jìn)行原型設(shè)計、微調(diào)和推理,NVIDIA 發(fā)布了基于 NVIDIA Grace Blackwell 平臺的 DGX 個人 AI 超級計算機。黃仁勛將其形容為完美的禮物,并宣布了 DGX Spark(前身為 Project DIGITS),將 Grace Blackwell 架構(gòu)的強大性能帶到桌面。用戶可以在本地運行這些模型,或?qū)⑵洳渴鸬?NVIDIA DGX Cloud 或任何其他加速的云平臺或數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施上。黃仁勛表示:“這就是 AI 時代的計算機。”
代理式 AI
在討論代理式 AI 的未來時,黃仁勛宣布推出具有推理功能的開放 Llama Nemotron 模型系列,旨在為開發(fā)者和企業(yè)提供業(yè)務(wù)就緒型基礎(chǔ),從而構(gòu)建能夠獨立工作或以團隊形式完成復(fù)雜任務(wù)的高級 AI 智能體。NVIDIA Llama Nemotron 推理模型系列基于 Llama 模型構(gòu)建,提供按需 AI 推理功能。NVIDIA 在后訓(xùn)練期間對該推理模型系列進(jìn)行了增強,以提升多步數(shù)學(xué)運算、編碼、推理和復(fù)雜決策能力。
物理 AI 和機器人技術(shù)
黃仁勛將機器人描述為下一個 10 萬億美元的產(chǎn)業(yè),并表示到 2030 年年底,全球?qū)⒚媾R至少 5000 萬勞動力短缺的問題。NVIDIA 提供了一整套技術(shù),用于訓(xùn)練、部署、仿真和測試下一代機器人技術(shù)。
在一段視頻中,黃仁勛宣布推出全球首個開源且完全可定制的基礎(chǔ)模型 NVIDIA Isaac GR00T N1,該模型可賦能通用人形機器人實現(xiàn)推理及各項技能。
NVIDIA 還宣布了新一代 NVIDIA Cosmos 世界基礎(chǔ)模型的重大更新,為物理 AI 開發(fā)引入了一個開放式和可完全定制的推理模型,并為開發(fā)者提供了前所未有的世界生成控制能力。
黃仁勛表示:“使用 Omniverse 來調(diào)節(jié) Cosmos,并通過 Cosmos 生成無限數(shù)量的環(huán)境,從而支持我們能夠創(chuàng)建既扎根于現(xiàn)實、由我們掌控,同時又在系統(tǒng)上可以實現(xiàn)無限的數(shù)據(jù)。”
他還介紹了由Google DeepMind 和 Disney Research 共同開發(fā)、用于機器人仿真的 Newton 開源物理引擎。隨后,他與一臺小型機器人“Blue”一同登上舞臺,機器人從地板出口鉆出來,向黃仁勛發(fā)出“嘟嘟”聲。
總結(jié)
黃仁勛在演講結(jié)束時強調(diào)了如下主題。
首先,Blackwell 已進(jìn)入全面量產(chǎn)階段,“而且增長非常迅猛,客戶需求也非常強勁,”黃仁勛表示。“這是有道理的,因為 AI 到達(dá)了一個拐點,推理 AI 的出現(xiàn)使我們需要的計算量大大增加,同時推理 AI 系統(tǒng)和代理式系統(tǒng)的訓(xùn)練也在推動這一變化。”
其次,Blackwell NVL72 配合 Dynamo 提供了比 NVIDIA Hopper 高 40倍 的 AI 工廠性能。“推理將在未來十年成為最重要的工作負(fù)載之一,因為我們正在擴展 AI。”
第三,NVIDIA 采用 “年度更新” 路線圖,全世界都可以規(guī)劃自己的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施。NVIDIA 正在構(gòu)建三種 AI 基礎(chǔ)設(shè)施:一種用于云計算,一種用于企業(yè),第三種則用于機器人技術(shù)。
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