无代码企业数字智能协作平台“Treelab”获数千万美元融资，红杉中国等领投
06-18
每年8月，NVIDIA都会在全球最重要的计算机图形会议SIGGRAPH上秀出自己的“肌肉”。
五年前，NVIDIA CEO黄仁勋在SIGGRAPH上发布了首款支持光线追踪的显卡Quadro RTX。
这是NVIDIA自G80以来最重要的产品，将NVIDIA GPU从GTX时代推向了RTX时代。
当时的NVIDIA还是一家非常纯粹的图形计算芯片厂商，它能想到的就是如何将3D渲染推向极致。
其市值约为1亿美元，尚未进入千亿俱乐部。
但在2010年，NVIDIA却经历了巨大的变化。
在3月份的GTC大会上，老黄说出“AI的iPhone时代已经到来”这句金句后，英伟达股价开始稳步上涨，不断刷新历史新高。
过去5年里，英伟达股价上涨了近10倍，目前市值已超过10亿。
成为全球第一家市值突破万亿美元的芯片公司。
也是目前市值仅次于苹果、微软、Alphabet、亚马逊的公司。
美国股市第五大科技股。
Nvidia的显卡在市场上仍然很受欢迎，但现在抢购GPU的人不再是追求极致图形的游戏玩家群体，而是渴望部署和训练大型模型的微软和Meta等科技巨头。
昨晚的SIGGRAPH上，不再容易听到老黄提到游戏、实时渲染、3D等熟悉的关键词。
相反，他使用了生成式人工智能、数据中心和加速计算等概念。
这是一个新的NVIDIA，一个新的时代。
英伟达已经改变了。
我们可以从NVIDIA的财务报告来解读它是一家什么样的公司。
长期以来，游戏业务一直是英伟达的主营业务。
直到今年第一财季，在PC市场消费低迷和AI计算崛起的双重影响下，英伟达的数据中心业务终于迎头赶上，成为英伟达第一大营收来源，这也标志着英伟达正式从传统GPU转型全球最大的计算能力供应商之一的供应商。
此后，英伟达的数据中心开始激增，其H、A等计算显卡成为AI行业的硬通货，出现严重短缺。
有分析师推测，全球可能需要43.2万张H卡才能满足市场需求。
英伟达最新季度财报显示，得益于企业强劲需求，英伟达数据中心业务一季度营收约42亿美元，同比增长14%，环比增长18%，超过华尔街的期望。
但如果你认为英伟达只是一个碰巧被AI热钱砸中的幸运儿，那你就太低估老黄了。
对于英伟达来说，打造“核弹GPU”和投资AI只是实现其最终愿景的“准备工作”。
Nvidia真正想做的是建立一个真正的元宇宙。
最先进的“锄头”工人要想做好本职工作，必先工欲善其事，NVIDIA深谙这个道理。
今年3月，NVIDIA发布了四款AI推理芯片：HNVL GPU、L4 Tensor Core GPU、L40 GPU和NVIDIA Grace Hopper，以满足企业日益增长的计算能力需求。
5月的台北电脑展上，老黄发布了超级计算机DGX GH，该计算机由NVIDIA GHGrace Hopper超级芯片组成。
而就在昨天，老黄发布了搭载HBM3e内存的新版GH。
就连上一代GH都还没有正式出货，更新速度快得吓人。
新旧GH的区别主要集中在内存上。
GHGrace Hopper 是全球首款配备 HBM3e 内存的 GPU 芯片，它将每个 GPU 的内存容量从 96GB 扩大到 GB 50%。
HBM3e内存是一种新型的高带宽内存技术。
HBM3e的计算速度比HBM3快50%，提供高达5TB/秒的传输速率。
这使得新版GH运行AI模型的速度比当前模型快3.5倍。
其中，双配置GH内存可达GB HBM3e内存，较上一代容量提升3.5倍，带宽提升3倍。
与流行的H相比，内存增加1.7倍，带宽增加1.5倍。
与上一代一样，新款GH也拥有近乎夸张的扩展性。
得益于NVIDIA的NVLink互连技术，GH可以根据企业的需求组合成不同的尺寸，包括单卡、双卡、多卡服务器、机柜，甚至超级计算机。
最终，GH 可以组合成单卡 DGX GHSuperPod 超级计算机，拥有 TB 级快速内存，每秒可执行 10 的 18 次方浮点运算。
如果这不能满足您的需求，您可以使用 Nvidia Quantum-2 InfiniBand 交换机连接多个 Nvidia DGX GHSuperPod。
老黄开玩笑说：“这个应该能动《孤岛危机》。
”强大的可扩展性为GH的未来提供了无限可能。
也就是说，如果想要提高计算速度，只需要购买更多的服务器机柜即可。
这对以后是非常有利的。
黄仁勋认为，未来GH的典型应用场景是大型语言模型，“加速计算”和“AI计算”将逐渐取代传统x86 GPU的“通用计算”。
例如，过去1亿美元的预算只能建造一个小型数据中心，购买一个x86 GPU，并以5兆瓦的功率运行。
但在相同预算下，选择加速计算的Grace Hopper仅消耗3兆瓦电力，数据吞吐量可提升一个数量级。
如果按照相同工作负载计算，Grace Hopper计算解决方案仅需1万美元。
说到这里，老黄再次提到了他的名言：“买得越多，省得越多。
”官方预计，新的GH需要等到今年第二季度才能推出。
搭载HBM3内存的GH将按原计划于今年下半年出货。
当然，对于个人开发者和小型团队来说，花费数亿建设一个数据中心并不现实。
为此，NVIDIA“贴心”推出了集成先进RTX技术的新一代工作站显卡：NVIDIA RTX、NVIDIA RTX和NVIDIA RTX。
其中，作为旗舰GPU，NVIDIA RTX采用了第4代Tensor Core和第3代RT Core。
与上一代GPU相比，单精度浮点计算性能提升2倍，达到峰值90 TFLOPS，并配备高达32GB GDDR6显存，支持ECC错误检查，适合高端工作站、数据中心和云游戏。
作为一款中高端GPU，NVIDIA RTX配备了24GB GDDR6显存，还支持ECC验证。
与上一代产品相比，NVIDIA RTX光线追踪性能提升一倍，AI处理性能提升一倍。
其性价比非常突出，适合创意专业用户、小型工作站等使用场景。
NVIDIA RTX采用与RTX相同的GPU核心，配备20GB GDDR6显存。
其光线追踪和AI计算性能得到了大幅提升。
新款NVIDIA RTX GPU已经上市，NVIDIA RTX和RTX GPU将于今年下半年出货。
最肥沃的“土地” 借用农夫山泉的广告语，我们可以这样介绍英伟达最新的AI战略：我们不生产AI，我们只是AI的搬运工。
众所周知，AI模型的本地配置是一项繁琐而复杂的任务。
为了帮助开发者解决这个问题，老黄宣布NVIDIA将推出“AI Workbench”。
简单来说，AI Workbench可以一站式为开发者提供配置AI模型所需的框架、工具开发包等环境，并可以直接开始创建项目。
老黄在现场举了一个非常生动的例子。
例如，公司需要配置一个稳定扩散模型进行绘画，但你既没有硬件设备，也不知道如何配置模型。
不用担心，这时候你只需要打开AI Workbench，选择一个具有4个RTX Ada GPU的云工作站，然后一键配置Stable Diffusion模型即可。
如果您对生成的图像不满意，也可以自己上传图像，重新训练模型，然后重新生成。
不到一分钟，一张像样的图片就生成了。
整个过程你不用担心其他问题，因为AI Workbench已经准备好了一切。
英伟达宣布将与AI开源平台Hugging Face建立战略合作伙伴关系，将该技术应用于企业。
只需在 Hugging Face 平台上点击几下，开发者就可以轻松地将生成式 AI 项目从笔记本电脑转移到工作站、数据中心或云端，最终借助 NVIDIA DGX 云 AI 超级计算资源来训练 AI 模型。
老黄强调，通过与Hugging Face的合作，英伟达最先进的AI技术可以为各行各业提供支持。
企业还可以根据企业规划需求，借助开源社区的力量，推动人工智能培训。
最伟大的“梦想” 介绍完软硬件平台的更新后，老黄长长地吸了口气，说道：“我们来谈谈今晚最重要的话题——OpenUSD。
” OpenUSD对于大多数人来说应该是一个陌生的名词。
。
OpenUSD是Pixar（没错，就是制作动画的Pixar）开发的开源框架。
皮克斯已经使用这个框架十多年了。
我们看到的很多动画都是基于OpenUSD框架的。
OpenUSD可以理解为创建用于描述、组合、模拟和合作的3D世界的通用标准。
老黄将其比作“HTML对2D网页的意义”，“真正将整个世界连接在一起”。
就在上周，皮克斯、Adobe、苹果、Autodesk、NVIDIA 和 JDF 宣布成立 OpenUSD 联盟 (AOUSD)，以促进 OpenUSD 的标准化、发展、演变和成长。
为什么这个名不见经传的名字能够聚集这么多不同领域的巨头公司？这要从 3D 工作的工作流程开始。
3D 工作流程非常复杂，因为设计师、艺术家和工程师都专注于 3D 工作流程的某些部分，例如建模、纹理、材质、物理模拟、动画、布景设计和合成。
由于他们使用的工具（PS、AutoCAD、Blender等）是不同公司开发的，很多文件格式相互不兼容，导致用户频繁导出、转换格式、导入，不仅繁琐，而且容易损坏内容。
OpenUSD就是为了解决这些问题而诞生的技术。
通过OpenUSD，Adobe Stager、Houdini、Maya、Blender、Renderman、Pixar的Minuteman和Epic的Unreal Engine等工具都可以相互通信，发挥更强大的作用。
随后，老黄郑重宣布NVIDIA的Omniverse将成为第一个完全为OpenUSD打造的平台。
从底层数据库到引擎系统，每一行代码都是以OpenUSD为中心设计的。
不仅如此，NVIDIA还推出了RunUSD、ChatUSD和DeepSearch等API，这将进一步降低开发者基于OpenUSD构建应用程序的门槛，让3D工作流程与AI等技术相结合。
例如，全球最大广告公司WPP为比亚迪腾势N7制作的广告就是在“元界”拍摄的。
WPP 将腾势 N7 的高精度 CAD 数据上传到 Omniverse 来创建数字孪生汽车，然后 WPP 艺术家可以在 Omniverse 环境中进行创作。
例如，您可以调用ChatUSD API，只需输入句子描述，让AI生成不同的背景环境，为全球营销活动创建数千个个性化内容片段。
元宇宙和生成式人工智能就像是天生的一对。
当两者相遇时，它们的价值将呈指数级放大，而OpenUSD技术使这成为可能。
老黄认为，未来越来越多的行业需要进行数字化转型，Omniverse和人工智能很快就会成为这些企业完成数字化转型最重要的工作流程。
构建Omniverse和人工智能，自然离不开强大的算力支持。
这就是英伟达的真实形态：以GPU为骨，以AI为皮，形成推动工业数字化转型最有力的手。
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