IDIA:英偉達的春季發布給元宇宙帶來了希望_VID

3月22日，玩家和AI從業者又愛又恨的老黃帶著他的新“核彈”來了。可惜這顆新“核彈”與玩家關系不大，主要面向企業和工業市場。估計與玩家相關的RTX40系列最早要到9月份才會有消息。

好了，廢話不多說，看看老黃這次帶出了什么樣的“大寶貝”。首先是A100顯卡的繼任者。新一代計算卡H100登場。H100采用全新的Hopper架構和臺積電最新的4nm工藝。與上一代A100相比，各方面的參數都有明顯提升。

英偉達的超級服務器芯片Grace也再次曝光。與上次給出的數據相比，本次曝光的格雷斯芯片的性能有了驚人的提升。根據發布會的描述，英偉達似乎和蘋果走在了同一條路上。使用更多芯片來組裝處理器。

除了硬件產品的曝光和發布，NVIDIA還在軟件領域帶來了很多新的東西，比如OmniverseCloud，主打云端協同，讓多個用戶直接參與同一個媒體文件的編輯和渲染在云端。

英偉達CTO：加密貨幣并沒有為社會提供重大價值:3月27日消息，芯片制造商英偉達（Nvidia）首席技術官Michael Kagan最近在接受《衛報》采訪時，對加密貨幣的好處表示懷疑。Kagan表示，盡管英偉達強大的處理器受到加密領域的高度追捧，但加密貨幣并沒有為社會提供重大價值。

在采訪中，Kagan贊揚了ChatGPT等人工智能應用程序的優點，認為它們比加密貨幣挖礦具有更大的社會影響潛力。（U.Today）[2023/3/27 13:28:51]

此外，NVIDIA還展示了多個基于虛擬現實環境的工業和交通仿真案例，以及一套AI驅動的虛擬角色系統。系統可以通過深度學習進行動作訓練，訓練后無需額外的骨骼動作設計。操作可以根據指令做出相應的動作。這不僅是AI從業者的狂喜，也是電影和游戲從業者的狂喜。

不得不說，老黃這次帶來了很多東西，每一個都能給AI等行業的發展帶來明顯的變化。讓我們來詳細看看英偉達發布的內容。

H100和Grace

從去年開始，就有消息稱英偉達今年將發布新一代計算卡，并將采用全新的Hopper架構。目前消息是準確的，不過大家都猜測新一代計算卡會采用臺積電的5nm工藝，但現在看來，英偉達一步步選擇了采用最新的4nm工藝。雖然本質上是5nm+，但就是功耗。它具有更好的性能，還可以集成更高的晶體管。

英偉達二季度財報不及預期，市場分析稱受挖礦顯卡需求暴跌影響:8月9日消息，昨日，英偉達（NVIDIA）披露了一份業績預告，公司2022年第二季度營收為67億美元，大幅不及市場預期為81億美元，環比下降19%。游戲業務收入大幅不及市場預期，季度營收20.4億美元，環比下降44%，同比下降33%。數據中心收入為38.1億美元，環比增長1%，同比增長61%。

該公司將其業績不佳歸咎于游戲業務萎靡和PC市場需求下跌，另外，有分析指出加密市場崩盤導致的顯卡需求暴跌也給英偉達帶來不小的沖擊。隨著加密貨幣貶值，礦工們對昂貴顯卡的需求減少。（華爾街見聞）[2022/8/9 12:12:15]

其實從H100的核心規格來看，不難理解為什么英偉達最終選擇了4nm，晶體管集成度高達800億，比上一代A100多了260億。核心數增加到16896，這是世界上核心數最多的芯片核心，也是上一代100的2.5倍。

英特爾：高端獨立顯卡將在今夏面世 屆時將和英偉達、AMD全面競爭:6月15日消息，英特爾6月15日面向臺式機市場推出首款顯卡產品銳炫A380，建議零售價1030元，中國市場首發。根據命名規則，A380屬于英特爾“銳炫”系列顯卡GPU的3系列，定位入門級市場，采用臺積電N6制程工藝制造。在后續產品發布上，英特爾也提及更高端的獨立顯卡將在今年夏季面世，屆時英特爾將在GPU市場和英偉達、AMD展開全面競爭。（金十）[2022/6/15 4:28:25]

夸張的內核參數提升帶來的性能提升也是極其夸張的。根據英偉達官方給出的數據，H100的浮點計算和張量核心計算能力將比上一代提升至少3倍，FP32最高可達60teraflops/秒。，而上一代A100為19.5teraflops。

H100也將率先支持PCIe5.0和HBM3，讓內存帶寬達到驚人的3TB/s。老黃說，目前全球網絡流量只有20臺H100可以處理。雖然聽上去有些夸張，但確實反映了H100夸大的性能參數。

強大的性能也伴隨著夸張的功耗。NVIDIA給出的H100功耗高達700W，相比上一代A100。功耗只有400W，換來的卻是兩倍的功耗。3倍的性能提升整體來說不算虧。

英偉達CEO：對監管機構批準公司對ARM的收購交易有信心:英偉達CEO表示，對監管機構批準公司對ARM的收購交易有信心。 （金十）[2021/6/2 23:04:09]

H100還針對AI訓練中用到的模型等進行針對性優化，配備Transformer優化引擎，使大型模型的訓練速度可以提高到原來的6倍，大大減少了大型模型所需的訓練人工智能模型時間，這個功能也呼應了下面將要討論的AI分身系統。

在NVIDIA給出的測試數據中，訓練一個1750億參數的GPT-3模型將時間從原來的一周縮短到僅19小時，一個3950億參數的Transforme模型只需21小時即可完成。訓練，效率提升近9倍。

雖然參數看起來很不錯，但實際表現還有待后續實際測試結果來揭曉。至少從RTX30系列和A100的體驗來看，最終的實際性能提升可能在2倍到2.5倍之間。，實現3倍的可能性不大，但即使只有2倍，也已經相當不錯了，至少在AI方面，已經徹底碾壓了AMD的計算卡。

此外，H100還引入了NVIDIA最新的NVIDIANVLink第四代互連技術，可以進一步提升多GPU串連的效率。在NVIDIA給出的數據中，串聯后的I/O帶寬可以擴展至900GB/s，比上一代提升50%。

英偉達：今年三季度推出新顯卡 或將緩解顯卡價格上漲:據行業媒體報道，美國知名芯片廠商英偉達工作人員表示，由于顯存等核心配件的供貨緊俏，未來顯卡在缺貨的同時還將保持高價位，有可能要到今年第三季度或者英偉達推出新顯卡才會緩解。比特幣價格瘋漲帶動了去年下半年以來的顯卡漲價潮，挖礦機上游廠商如英偉達等芯片廠商因此受益。[2018/2/25]

再來看看英偉達的新“玩具”Grace，這是英偉達為服務器業務準備的超級服務器芯片。系列產品。Grace芯片采用了最新的ArmV9架構，Nvidia以此為基準構建了兩款超級芯片——GraceHopper和GraceCPU超級芯片。

其中，GraceHopper由一個GraceCPU和一個采用Hopper架構的GPU組成。兩者將組成一個完整的計算系統。只需要一個芯片就可以構建一個強大的計算服務器。芯片串聯起來形成更大的計算陣列。

GraceCPU超級芯片由兩顆GraceCPU組成，它們通過NVIDIANVLink-C2C技術互連，形成一個內置144個Arm核心和1TB/s內存帶寬的巨型芯片。

說實話，英偉達的GraceCPU超級芯片很難不讓人聯想到蘋果在春季發布會上發布的M1Ultra。它同樣基于Arm架構，同樣由兩顆芯片組成。它也有夸張的特點。內存帶寬和性能。

顯然，芯片互連與組裝技術已成為行業趨勢之一，AMD也透露類似技術的CPU正在研發中，最早將于2023年與大家見面。只能說性能發展單個芯片現在正在接近極限。如果想要有更大的提升，可能不得不使用類似的互連技術進行芯片堆疊。

不過，GraceCPU超級芯片的功耗并不低。NVIDIA官方給出的數據是500W，已經遠超傳統x86架構CPU。當然，考慮到格雷斯CPU超級芯片的夸張表現：SPECrate跑分740分，比第二名高出60%，這樣的功耗也不是不能接受的。

顯然，在Arm服務器領域，英偉達的野心非常大。

英偉達的虛擬世界

除了一堆高性能硬件，NVIDIA這次還展示了很多軟件演示案例，包括使用H100等硬件模擬虛擬現實環境進行各種測試和模擬。在英偉達的演示中，未來企業可以通過強大的英偉達硬件搭建逼真的虛擬測試環境，在其中測試自動駕駛、智能工廠運營等。

通過使用虛擬測試環境，研究人員可以更輕松地測試自動駕駛在面對各種突發事件時的反饋，并在測試過程中直接定位問題，降低整體測試成本。此外，可以構建1:1的“數字工廠”，提前模擬運營，尋找提高效率，發現可能出現的問題，降低工廠正式運營后出現問題的概率。

英偉達將這組應用稱為“數字孿生”，可以大大減少自動化工廠和自動駕駛方面的研究和測試投入。

OmniverseCloud是NVIDIA推出的全新云創建服務。通過OmniverseCloud，用戶可以隨時隨地訪問和編輯大型3D場景，無需等待大量數據的傳輸，還可以讓用戶直接在線協作構建3D模型。

過去，3D模型和3D場景的協同構建需要在服務器上進行。OmniverseCloud上線后，相關創作者可以通過任何支持OmniverseCloud的終端直接訪問協作空間并參與其中。大大提高了創作者的反應速度和工作自由度。

此外，NVIDIA還為創作者準備了第二個驚喜，一套AI驅動的虛擬角色系統，可以讓AI在短時間內完成訓練，學習各種指令對應的動作。比如一個簡單的砍殺動作，在正常的制作過程中，動作架構師首先需要一步步調整動作骨架，然后放到場景中進行測試。整個過程需要很多時間。并且每個不同的動作都需要重新調試。

借助這套AI虛擬角色系統，當你想讓虛擬模型做出斬擊動作時，只需要一個命令，AI就會從學習到的動作中找出關聯的動作并自動運行，直接保存儲蓄。大量的時間和人力，對于游戲開發者和視覺特效創作者來說，這個系統可以讓他們將更多的精力集中在其他地方。

雖然NVIDIA的發布會并沒有過多提及元宇宙，但從硬件到軟件，都是未來構建元宇宙的基礎。元宇宙目前無法成為現實的主要原因有兩個。一是硬件性能無法滿足我們的需求，二是軟件領域還不夠成熟，無法提供實時的真實環境模擬。技術的基礎。

在此之前，我們首先需要的是更強大的計算硬件和更智能的人工智能系統。Nvidia的H100，虛擬現實環境和AI虛擬角色系統的出現，將使我們離真正的元宇宙更近一步。

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