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06-17
今年的GTC，老黄又放出了一堆“核弹”。
9月20日晚上11点，英伟达CEO黄仁勋的主题演讲拉开了GTC的序幕。
他用一个半小时的时间介绍了 Nvidia 的下一代 RTX GPU 和支持 AI 工作流程的新云服务，以及各种新系统、芯片和软件。
就游戏玩家和创作者而言，他们将获得第一批基于全新 NVIDIA Ada Lovelace 架构的 GPU。
与上一代旗舰GPU RTX Ti相比，本次发布的RTX性能将提升至前者的四倍。
但在这次演讲中，只是“开胃菜”。
在剩下的一个多小时里，黄仁勋介绍了英伟达在企业市场和汽车市场的进展。
首先是今年3月发布的新一代计算卡“H”。
黄仁勋宣布 Nvidia HTensor Core 目前已全面量产，预计 10 月份上市。
为Metaverse开发而打造的Omniverse平台也得到了全面更新，并将推出IaaS云服务产品Omniverse Cloud。
在汽车领域，英伟达发布了新一代自动驾驶芯片Thor，放弃了之前发布的Atlan。
据英伟达透露，极氪科技将在2020年首次搭载这款芯片。
此外，小鹏汽车、青舟智能等也将使用这款芯片。
01 GeForce RTX 40系列首先是最受关注的GeForce RTX 40系列显卡。
会前就有传言称GTC 40系列显卡可能缺席此次，但结果并未成真。
今年GTC Nvidia发布了两款40系列高端显卡。
GeForce RTX将于10月12日上市，建议零售价9元起； GeForce RTX将于11月推出，有12GB和16GB显存两个配置版本，建议零售价分别为人民币和元起。
上一代RTX和RTX的首发价格分别为9元和9元。
40系列显卡的价格上涨了不少，但与上一代产品相比，40系列的性能也有了明显的提升。
据黄仁勋透露，GeForce RTX 的性能将提升至上一代 RTX Ti 的 4 倍。
GeForce RTX 相比上一代在性能和功耗方面也取得了长足进步。
“与加速计算一样，计算机图形学也是一个全栈挑战。
”黄仁勋解释说：“要实现突破，需要架构、设计和算法方面的创新。
在上述维度，尤其是架构和算法上，40系列新显卡都实现了跨越式发展。
架构方面，40系列显卡基于全新第三代RTX架构——Ada Lovelace（Ada架构）构建。
在优化的4N工艺下，Ada GPU可集成1亿个晶体管和0多个CUDA核心，比上一代Ampere GPU多70%。
新架构下，三类处理器均有改进，包括：SM多单元流处理器、RT Core和Tensor Core。
值得注意的是，单个Ada GPU可以支持RacerX的运行（基于物理定律的模拟）。
算法上，40系列显卡在基于深度学习的神经网络渲染上取得了突破——引入了第三代DLSS技术。
光线追踪所需的计算量几乎是疯狂的，CGI 电影的每一帧都需要数小时才能渲染。
NVIDIA RTX 打开了实时光线追踪世界的大门，并通过引入基于深度学习的超分辨率技术进一步提高了游戏帧速率。
DLSS 3 利用人工智能通过将新帧与前一帧进行比较来生成全新的帧，以了解现场的变化。
与传统渲染相比，它可以将游戏性能提高高达 4 倍。
在这项技术的支持下，无论是需要高 GPU 性能的游戏还是受 CPU 限制的游戏都将受益。
老黄总结道：与4年前首次推出实时光线追踪技术相比，如今在AI的帮助下，英伟达在4年内将光线追踪的性能提升了16倍；同时，GPU中负责此类计算的晶体管数量并没有同比增加，部分像素是由AI计算的，大部分是由AI预测的。
另外值得注意的是，英伟达此次只发布了两款40系列高端显卡。
这与游戏显卡市场需求疲软以及英伟达急于去库存有关。
黄仁勋在会后接受分析师采访时表示：当前终端市场需求疲软，英伟达减少供应以帮助下游消化积压库存，预计两个季度完成。
Nvidia 将于本季度开始小规模生产基于 Ada 的新型显卡，并于明年发布更多公告。
另外，关于市场环境是否会影响显卡销售，黄仁勋认为，主要针对高端游戏玩家的显卡受市场影响较小。
简单来说，两款高端旗舰显卡的性能相比上一代有了明显提升，需要升级的高端玩家还是会正常购买。
但对于这些性能与这些上一代旗舰相似的产品，为了避免影响下游去库存，英伟达将在晚些时候发布。
02 Omniverse推出云服务 互联网的下一个进化方向被视为元宇宙，NVIDIA对元宇宙的理解是“数字孪生”。
NVIDIA 正式推出 Omniverse，这是一个用于构建和运行 Metaverse 应用程序的平台。
简单来说，Omniverse是一个实时的大型3D数据库，一个可以共享的3D世界，一个建立在美元之上的网络；同时，它也是一个计算平台，用户可以编写在Omniverse上运行的应用程序。
这些应用程序就像进入 Omniverse 虚拟世界的门户。
此外，NVIDIA还编写了一些Omniverse应用程序，例如用于协作的Create和View、用于生成合成数据的Replicator以及用于数字孪生模拟的Isaac Sim和Drive Sim。
作为一个新的计算平台，Omniverse 由三部分组成：RTX 计算机（创作者、设计师和工程师使用）、OVX 服务器（用于托管与 Nucleus 数据库的连接并运行虚拟世界模拟）和第三部分：NVIDIA GDN （通往全宇宙的门户）。
会上，黄仁勋介绍了第二代OVX系统，该系统将由Ada Lovelace L40数据中心GPU提供动力，目前该系统已全面投产。
此外，Nvidia 还宣布推出 Omniverse Cloud。
这是一款 Iaas 产品，可连接在云、本地或单个设备上运行的 Omniverse 应用程序。
黄仁勋介绍：新的 Omniverse 容器现在可以部署到云端，包括用于合成数据生成的 Replicator、用于扩展渲染农场的 Farm 以及用于构建和训练 AI 机器人的 Isaac Sim。
一方面，Omniverse上云意味着协作将进一步便利，效率得到提升；另一方面，这也意味着NVIDIA的数字孪生业务将覆盖更广泛的应用场景和客户。
黄仁勋表达了对元宇宙的看法：未来所有产品都会有数字孪生。
制造商使用数字孪生来模拟产品在物理世界中的功能和性能。
如果不测试软件的数字孪生版本，则无法大规模部署软件运行的物理产品。
黄仁勋引用了许多客户案例来解释不同领域的公司如何使用Omniverse，例如为工厂、物流仓库、自动化生产线和工业厂房创建数字孪生；如何使用 Omniverse 互连团队并以完全保真度可视化他们的数据，并生成合成数据来训练 AI 模型和模拟数字孪生。
03 自动驾驶：放弃Atlan，拥抱Thor 最后，有点出乎意料的是，NVIDIA宣布了新一代自动驾驶平台Thor。
目前，车内的主动安全、停车、驾驶员监控、摄像头后视镜、仪表盘和车载信息、娱乐系统等功能通常需要不同计算机的支持。
未来，它们将由中央计算机上运行的软件统一供电，并随着时间的推移不断改进。
去年，Nvidia推出了Atlan，一款TOPS SoC。
尽管该产品尚未量产，但黄仁勋宣布阿特兰不再是第一名，将由雷神托尔取代。
新推出的DRIVE Thor平台集成了基于Hopper的Transformer Engine、基于Ada的GPU和基于Grace的CPU。
黄仁勋表示，Hopper的Transformer引擎和Vision Transformer的快速变化至关重要，必须纳入下一代机器人处理器中，而Ada中多实例GPU的发明将有助于集中机载计算资源。
成本可以降低数百美元，而且Grace的CPU恰好具有非常好的单线程性能。
基于这些基础，Thor 的吞吐量是上一代 Atlan 的两倍，性能是 Atlan 的两倍以上。
此外，Thor可以与DRIVE Orin无缝集成，DRIVE Orin目前用于量产汽车，可以提供万亿次浮点运算的性能。
从使用场景来看，Thor处理器可用于机器人、医疗仪器、工业自动化和边缘AI系统。
对于英伟达取消Atlan的原因，黄仁勋在会后接受分析师采访时表示，Atlan的产品包括三个关键架构：GPU、CPU和Tensor Core。
这三种架构在过去两年里都取得了巨大的进步。
每两年一次。
机器人系统的研发将迎来重大更新，这也是他们决定取消阿特兰，直接制作雷神的原因。
此外，黄仁勋还进一步透露，除了会上宣布的极氪等中国汽车厂商外，到2020年，奔驰、捷豹路虎等车企的车队都将由英伟达提供全栈解决方案。
该公司预计未来汽车业务的商业化速度和竞争将会加剧。
目前，NVIDIA拥有约1亿美元与其汽车业务相关的订单。
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