産業研究系(xì)列
歡迎来(lái)到(dào)GTC大(dà)会(huì)。GTC是(shì)我(wǒ)们(men)開(kāi)發(fà)者(zhě)的(de)盛大(dà)儀式。全(quán)球NVIDIA生(shēng)态系(xì)統包(bāo)括400万(wàn)開(kāi)發(fà)者(zhě)、4万(wàn)家(jiā)公(gōng)司和(hé)1.4万(wàn)家(jiā)初創公(gōng)司。感(gǎn)謝我(wǒ)们(men)的(de)裸鑽(zuàn)贊助商，他(tā)们(men)为我(wǒ)们(men)提(tí)供了(le)全(quán)力支持(chí)，幫助我(wǒ)们(men)在(zài)2023年(nián)GTC大(dà)会(huì)上(shàng)取(qǔ)得了(le)巨大(dà)的(de)成(chéng)功。就(jiù)在(zài)四年(nián)前(qián)，我(wǒ)们(men)的(de)線(xiàn)下(xià)GTC大(dà)会(huì)只(zhī)有(yǒu)8000名(míng)參與(yǔ)者(zhě)。在(zài)2023年(nián)GTC会(huì)议上(shàng)，阿貢實(shí)验(yàn)室(shì)的(de)Valeritaylor、AdobeScottBelsky、NetflixPaulDebevec、苏黎世聯邦理(lǐ)工學(xué)院(yuàn)Thomasschulthess等領導人(rén)學(xué)習，我(wǒ)還(huán)将與(yǔ)創建ChatGPT的(de)OpenAI公(gōng)司創始(shǐ)人(rén)Ilyasutskever進(jìn)行特(tè)别讨論。
来(lái)自(zì)學(xué)術(shù)界和(hé)全(quán)球大(dà)型行業的(de)精英獎带(dài)来(lái)了(le)650场(chǎng)精彩的(de)演講：僅70多(duō)场(chǎng)與(yǔ)生(shēng)成(chéng)人(rén)工智能(néng)相關(guān)的(de)演講。其(qí)他(tā)精彩的(de)演講，如(rú)适合机器人(rén)開(kāi)發(fà)的(de)預訓练多(duō)任務(wù)模型，以及(jí)促進(jìn)人(rén)工智能(néng)發(fà)展(zhǎn)的(de)重(zhòng)要(yào)方(fāng)法(fǎ)——生(shēng)成(chéng)數據(jù)生(shēng)成(chéng)的(de)演講，包(bāo)括如(rú)何使用(yòng)Isaacsim生(shēng)成(chéng)基于(yú)物(wù)理(lǐ)性(xìng)質(zhì)的(de)激光(guāng)雷(léi)达(dá)點(diǎn)雲(yún)。還(huán)有(yǒu)一(yī)系(xì)列關(guān)于(yú)數字(zì)双(shuāng)胞胎的(de)演講，從使用(yòng)人(rén)工智能(néng)擴展(zhǎn)未来(lái)的(de)虛拟工廠(chǎng)到(dào)再現(xiàn)失去(qù)的(de)古羅馬賽克(kè)藝術(shù)作(zuò)品。
计算設備的(de)酷演講包(bāo)括巨型光(guāng)學(xué)望遠(yuǎn)鏡(jìng)和(hé)光(guāng)子计數CT，以及(jí)碳捕獲和(hé)太陽能(néng)電(diàn)池材料科學(xué)和(hé)气(qì)候科學(xué)的(de)讨論，以及(jí)我(wǒ)们(men)在(zài)Earth-2上(shàng)所(suǒ)做的(de)工作(zuò)。NVIDIA研究团(tuán)隊還(huán)将發(fà)表(biǎo)重(zhòng)要(yào)演講，讨論值得信(xìn)賴的(de)人(rén)工智能(néng)和(hé)人(rén)工智能(néng)安(ān)全(quán)問(wèn)题。還(huán)有(yǒu)從微芯片计算光(guāng)刻(kè)技術(shù)到(dào)最(zuì)小机器的(de)制造，再到(dào)在(zài)大(dà)型強(qiáng)子对撞机中(zhōng)使用(yòng)人(rén)工智能(néng)来(lái)解(jiě)釋宇宙的(de)問(wèn)题。
会(huì)议彙集了(le)世界上(shàng)最(zuì)重(zhòng)要(yào)的(de)公(gōng)司和(hé)企業，包(bāo)括汽车和(hé)交通(tòng)、醫疗保健、制造、金(jīn)融、零(líng)售、服(fú)裝(zhuāng)、媒體(tǐ)和(hé)娛乐(lè)、電(diàn)信(xìn)和(hé)世界頂級人(rén)工智能(néng)公(gōng)司。GTC会(huì)议的(de)目的(de)是(shì)鼓勵世界，告訴你加快(kuài)计算是(shì)可(kě)以實(shí)踐的(de)。並(bìng)为科學(xué)家(jiā)和(hé)研究人(rén)員通(tòng)过(guò)使用(yòng)該技術(shù)取(qǔ)得的(de)成(chéng)就(jiù)歡呼。
NVIDIA率先(xiān)推出(chū)加速计算，有(yǒu)效解(jiě)決了(le)一(yī)般计算机無法(fǎ)解(jiě)決的(de)問(wèn)题。加快(kuài)计算並(bìng)不(bù)容易。它(tā)需要(yào)從芯片、系(xì)統、网(wǎng)络、加速庫到(dào)重(zhòng)建應(yìng)用(yòng)的(de)全(quán)栈發(fà)明(míng)，從图(tú)形、图(tú)像、颗(kē)粒(lì)或(huò)流體(tǐ)力學(xué)、量(liàng)子物(wù)理(lǐ)學(xué)到(dào)數據(jù)處(chù)理(lǐ)和(hé)机器學(xué)習，每一(yī)个(gè)優化(huà)的(de)堆(duī)栈都会(huì)加快(kuài)應(yìng)用(yòng)領域。加速後(hòu)，應(yìng)用(yòng)程序可(kě)以獲得令人(rén)难以置信(xìn)的(de)速度(dù)，並(bìng)擴展(zhǎn)到(dào)许多(duō)计算机。
在(zài)过(guò)去(qù)的(de)十(shí)年(nián)里(lǐ)，加快(kuài)與(yǔ)垂直(zhí)擴展(zhǎn)的(de)整合使我(wǒ)们(men)能(néng)夠提(tí)高(gāo)许多(duō)應(yìng)用(yòng)程序的(de)性(xìng)能(néng)，從而(ér)有(yǒu)利于(yú)處(chù)理(lǐ)以前(qián)無法(fǎ)解(jiě)決的(de)問(wèn)题。雖(suī)然有(yǒu)很多(duō)例子，但最(zuì)著名(míng)的(de)例子之(zhī)一(yī)是(shì)深度(dù)學(xué)習。2012年(nián)，AlexKerchevsky、IlyaSuskever和(hé)Geoffhinton需要(yào)一(yī)台(tái)超快(kuài)的(de)计算机来(lái)訓练Alexnet计算机视覺模型，研究人(rén)員在(zài)GeforceGTX580中(zhōng)使用(yòng)1400万(wàn)张(zhāng)图(tú)像来(lái)訓练Alexnet，可(kě)處(chù)理(lǐ)262千(qiān)万(wàn)亿(yì)次(cì)浮點(diǎn)運算。經(jīng)过(guò)訓练的(de)模型以壓倒性(xìng)的(de)優勢獲得了(le)Imagenet大(dà)賽，並(bìng)引發(fà)了(le)AI的(de)大(dà)爆炸。
十(shí)年(nián)後(hòu)，Transformer模型問(wèn)世。現(xiàn)在(zài)，在(zài)OpenAI工作(zuò)的(de)Ilya訓练了(le)GPT-3大(dà)型語(yǔ)言模型来(lái)預測下(xià)一(yī)个(gè)單词(cí)。訓练GPT-3需要(yào)323x10e21浮點(diǎn)運算，浮點(diǎn)運算量(liàng)是(shì)訓练Alexnet的(de)100万(wàn)倍。結果(guǒ)，ChatGPT是(shì)震驚世界的(de)人(rén)工智能(néng)。新(xīn)的(de)计算平台(tái)已經(jīng)誕生(shēng)，人(rén)工智能(néng)的(de)“iPhone时(shí)刻(kè)”即将到(dào)来(lái)，加速计算和(hé)人(rén)工智能(néng)技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入(rù)現(xiàn)實(shí)。
加速庫是(shì)加速计算的(de)核心。这(zhè)些(xiē)加速庫連(lián)接到(dào)各(gè)種(zhǒng)應(yìng)用(yòng)程序，然後(hòu)連(lián)接到(dào)各(gè)行各(gè)業，形成(chéng)网(wǎng)络中(zhōng)的(de)网(wǎng)络。經(jīng)过(guò)30年(nián)的(de)發(fà)展(zhǎn)，1000多(duō)个(gè)數據(jù)庫加速了(le)1000多(duō)个(gè)應(yìng)用(yòng)程序，幾(jǐ)乎涉及(jí)到(dào)科學(xué)和(hé)工業的(de)各(gè)个(gè)領域。所(suǒ)有(yǒu)的(de)NVIDIAGPU都與(yǔ)CUDA兼容，为開(kāi)發(fà)者(zhě)带(dài)来(lái)了(le)巨大(dà)的(de)安(ān)裝(zhuāng)基礎和(hé)廣泛的(de)覆蓋範围。大(dà)量(liàng)的(de)加速應(yìng)用(yòng)程序吸引了(le)終(zhōng)端用(yòng)戶，为雲(yún)服(fú)務(wù)提(tí)供商和(hé)计算机制造商創造了(le)巨大(dà)的(de)市(shì)场(chǎng)，足以投資數十(shí)亿(yì)的(de)研發(fà)支出(chū)来(lái)促進(jìn)其(qí)增长(cháng)。
NVIDIA建立了(le)加快(kuài)计算的(de)良性(xìng)循环(huán)。在(zài)300个(gè)加速庫和(hé)400个(gè)人(rén)工智能(néng)模型中(zhōng)，包(bāo)括光(guāng)線(xiàn)跟踪和(hé)神經(jīng)渲染、物(wù)理(lǐ)、地(dì)球和(hé)生(shēng)命科學(xué)、量(liàng)子物(wù)理(lǐ)和(hé)化(huà)學(xué)、计算机视覺、數據(jù)處(chù)理(lǐ)、机器學(xué)習和(hé)人(rén)工智能(néng)，我(wǒ)们(men)今年(nián)更(gèng)新(xīn)了(le)100个(gè)，讓所(suǒ)有(yǒu)正(zhèng)在(zài)使用(yòng)的(de)客戶都能(néng)體(tǐ)验(yàn)到(dào)更(gèng)高(gāo)的(de)性(xìng)能(néng)和(hé)更(gèng)多(duō)的(de)功能(néng)。
接下(xià)来(lái)，我(wǒ)将重(zhòng)點(diǎn)介紹一(yī)些(xiē)能(néng)夠解(jiě)決新(xīn)挑战、開(kāi)拓新(xīn)市(shì)场(chǎng)的(de)加速庫。CFD用(yòng)于(yú)汽车和(hé)航空(kōng)航天(tiān)行業的(de)湍流和(hé)空(kōng)气(qì)动力學(xué)模拟，CFD用(yòng)于(yú)電(diàn)子行業的(de)热(rè)管(guǎn)理(lǐ)設计。这(zhè)是(shì)Cadenceppt，展(zhǎn)示了(le)CUDA加速的(de)新(xīn)CFD求解(jiě)器。在(zài)相同(tóng)的(de)系(xì)統成(chéng)本(běn)下(xià)，NVIDIA100的(de)吞吐量(liàng)是(shì)CPU服(fú)務(wù)器的(de)9倍。或(huò)者(zhě)，在(zài)相同(tóng)的(de)政(zhèng)策吞吐量(liàng)下(xià)，NVIDIA的(de)成(chéng)本(běn)下(xià)降了(le)9倍，能(néng)耗下(xià)降了(le)17倍。Ansys、Siemens、Cadence和(hé)其(qí)他(tā)先(xiān)進(jìn)的(de)CFD求解(jiě)器現(xiàn)在(zài)使用(yòng)CUDA加速。在(zài)全(quán)球範围內(nèi)，工業CAE每年(nián)使用(yòng)近(jìn)1000亿(yì)CPU核心小时(shí)。加快(kuài)计算是(shì)降低(dī)功耗、實(shí)現(xiàn)可(kě)持(chí)續發(fà)展(zhǎn)和(hé)淨零(líng)排放(fàng)的(de)最(zuì)佳途徑。
NVIDIA正(zhèng)在(zài)與(yǔ)全(quán)球量(liàng)子计算研究社區(qū)合作(zuò)。NVIDIAQuantum平台(tái)由(yóu)庫和(hé)系(xì)統组成(chéng)，供研究人(rén)員推廣量(liàng)子編程模型、系(xì)統架構和(hé)算法(fǎ)。用(yòng)于(yú)量(liàng)子電(diàn)路(lù)仿真(zhēn)的(de)CuQuantum加速庫，IBMQiskit、GoogleCirq、百(bǎi)度(dù)量(liàng)易伏，QMWare、QuEra、XanaduPennylane、Agnostiq和(hé)AWSBracket已将cuQuantum集成(chéng)到(dào)他(tā)们(men)的(de)仿真(zhēn)框架中(zhōng)。OpenQuantumCUDA是(shì)我(wǒ)们(men)的(de)混合GPU-Quantum編程模型IonQ、ORCAComputing、Atom、QuEra、OxfordQuantumCircuits、IQM、Pasqal、QuantumBrilliance、Quantinuum、Rigetti、Xanadu和(hé)Anyon已集成(chéng)OpenQuantumCUDA。为了(le)從量(liàng)子噪聲和(hé)退(tuì)相干(gàn)中(zhōng)恢複數據(jù)，必須糾正(zhèng)大(dà)量(liàng)子比特(tè)。
今天(tiān)，我(wǒ)们(men)宣布(bù)推出(chū)一(yī)个(gè)與(yǔ)Quantummachines合作(zuò)開(kāi)發(fà)的(de)量(liàng)子控制鍊(liàn)接。它(tā)可(kě)以将NVIDIAGPU連(lián)接到(dào)量(liàng)子计算机，以极快(kuài)的(de)速度(dù)糾正(zhèng)錯誤。雖(suī)然商用(yòng)量(liàng)子计算机還(huán)有(yǒu)十(shí)到(dào)二(èr)十(shí)年(nián)，但我(wǒ)们(men)很高(gāo)興通(tòng)过(guò)NVIDIAQuantum支持(chí)这(zhè)个(gè)充滿活力的(de)大(dà)型研究社區(qū)。全(quán)球企業使用(yòng)ApacheSpark處(chù)理(lǐ)數據(jù)湖(hú)和(hé)倉庫、SQL查詢、图(tú)形分(fēn)析和(hé)推薦系(xì)統，Spark-RAPIDS是(shì)NVIDIA加速的(de)ApacheSpark數據(jù)處(chù)理(lǐ)引擎。數據(jù)處(chù)理(lǐ)是(shì)全(quán)球5000亿(yì)美(měi)元(yuán)雲(yún)计算支出(chū)的(de)主(zhǔ)要(yào)工作(zuò)負荷。
如(rú)今，Spark-RAPIDS可(kě)以加速包(bāo)括GCPDataprococ在(zài)內(nèi)的(de)主(zhǔ)要(yào)雲(yún)數據(jù)處(chù)理(lǐ)平台(tái)。、AmazonEMR、Databricks和(hé)Cloudera，建议使用(yòng)向(xiàng)量(liàng)數據(jù)庫对非(fēi)結構化(huà)大(dà)數據(jù)進(jìn)行存儲、檢索、搜索和(hé)檢索。
在(zài)文(wén)本(běn)生(shēng)成(chéng)过(guò)程中(zhōng)，向(xiàng)量(liàng)數據(jù)庫的(de)一(yī)个(gè)新(xīn)的(de)重(zhòng)要(yào)用(yòng)例是(shì)大(dà)型語(yǔ)言模型，它(tā)可(kě)以用(yòng)来(lái)檢索具體(tǐ)的(de)事(shì)實(shí)或(huò)專有(yǒu)事(shì)實(shí)。为了(le)加快(kuài)檢索、數據(jù)加载(zài)和(hé)緊邻檢索，我(wǒ)们(men)将推出(chū)一(yī)个(gè)新(xīn)的(de)數據(jù)庫，即RAFT。在(zài)Meta開(kāi)源FAISSAI相似度(dù)搜索中(zhōng)，我(wǒ)们(men)正(zhèng)在(zài)加速RAFT，超过(guò)1000个(gè)组織使用(yòng)的(de)Milvus開(kāi)源向(xiàng)量(liàng)數據(jù)庫和(hé)Redis下(xià)载(zài)頻率超过(guò)40亿(yì)个(gè)Docker鏡(jìng)像。对建立專有(yǒu)大(dà)型語(yǔ)言模型的(de)组織而(ér)言，向(xiàng)量(liàng)數據(jù)庫尤为重(zhòng)要(yào)。
運籌學(xué)研究科學(xué)家(jiā)Li和(hé)Lim在(zài)22年(nián)前(qián)發(fà)布(bù)了(le)一(yī)系(xì)列具有(yǒu)挑战性(xìng)的(de)揀貨和(hé)配送問(wèn)题。(PDP)。PDP出(chū)現(xiàn)在(zài)生(shēng)産、運輸、零(líng)售、物(wù)流甚至(zhì)救災等領域。PDP是(shì)旅行者(zhě)問(wèn)题的(de)泛化(huà)，也(yě)是(shì)NP-hard問(wèn)题，这(zhè)意(yì)味着沒(méi)有(yǒu)有(yǒu)效的(de)算法(fǎ)来(lái)找(zhǎo)到(dào)準确的(de)解(jiě)決方(fāng)案(àn)，随着問(wèn)题規模的(de)增加，解(jiě)決方(fāng)案(àn)的(de)时(shí)間(jiān)可(kě)以逐漸增加。NVIDIAcuOpt采用(yòng)進(jìn)化(huà)算法(fǎ)和(hé)加速计算，每秒(miǎo)分(fēn)析300亿(yì)个(gè)动作(zuò)，打(dǎ)破世界紀录(lù)，並(bìng)为Li和(hé)Lim的(de)測試找(zhǎo)到(dào)合适的(de)解(jiě)決方(fāng)案(àn)，AT&为700个(gè)地(dì)理(lǐ)區(qū)域的(de)1300万(wàn)用(yòng)戶提(tí)供服(fú)務(wù)，T定(dìng)期派遣3万(wàn)名(míng)技術(shù)人(rén)員。
現(xiàn)在(zài)，如(rú)果(guǒ)是(shì)在(zài)CPU上(shàng)運行，AT&提(tí)高(gāo)T的(de)調度(dù)需要(yào)一(yī)整夜(yè)的(de)时(shí)間(jiān)，AT&T處(chù)理(lǐ)後(hòu)找(zhǎo)到(dào)實(shí)时(shí)調度(dù)解(jiě)決方(fāng)案(àn)，可(kě)以不(bù)斷優化(huà)緊急客戶需求和(hé)整體(tǐ)客戶滿意(yì)度(dù)，同(tóng)时(shí)可(kě)以調整延遲和(hé)新(xīn)事(shì)件(jiàn)。借(jiè)助cuOpt，AT&T能(néng)加快(kuài)100倍的(de)查找(zhǎo)解(jiě)決方(fāng)案(àn)速度(dù)，並(bìng)實(shí)时(shí)更(gèng)新(xīn)其(qí)調度(dù)方(fāng)案(àn)。AT&除了(le)Spark-RAPIDS和(hé)cuOPT之(zhī)外(wài)，T已經(jīng)選擇了(le)整套(tào)NVIDIAAI庫，他(tā)们(men)還(huán)将Riva用(yòng)于(yú)对话AI，並(bìng)将Omniverse用(yòng)于(yú)數字(zì)人(rén)。AT&T正(zhèng)利用(yòng)NVIDIA加快(kuài)计算和(hé)AI，實(shí)現(xiàn)高(gāo)可(kě)持(chí)續性(xìng)、成(chéng)本(běn)节(jié)约和(hé)新(xīn)服(fú)務(wù)。
CuOpt還(huán)可(kě)以提(tí)高(gāo)物(wù)流服(fú)務(wù)。每年(nián)有(yǒu)4000亿(yì)个(gè)包(bāo)裹投遞到(dào)3770个(gè)网(wǎng)站，德勤、Capgemini、Softserve、利用(yòng)NVIDIAcuOpt，埃森(sēn)哲和(hé)Quantiphi可(kě)以幫助客戶優化(huà)運營。NVIDIA的(de)推理(lǐ)平台(tái)由(yóu)三(sān)个(gè)软(ruǎn)件(jiàn)SDK组成(chéng)，NVDIATensorRT用(yòng)于(yú)推理(lǐ)運行时(shí)对指定(dìng)GPU進(jìn)行性(xìng)能(néng)優化(huà);NVIDIATriton用(yòng)于(yú)數據(jù)中(zhōng)心的(de)推理(lǐ)服(fú)務(wù)，支持(chí)多(duō)个(gè)深度(dù)學(xué)習框架，支持(chí)GPU和(hé)CPU。包(bāo)括MicrosoftOffice和(hé)Teams在(zài)內(nèi)的(de)TensorRT和(hé)Triton拥有(yǒu)4万(wàn)多(duō)名(míng)客戶，Amazon、美(měi)國(guó)運通(tòng)和(hé)美(měi)國(guó)邮(yóu)政(zhèng)署(shǔ)。Uber使用(yòng)Triton每秒(miǎo)为數十(shí)万(wàn)輛车預測到(dào)达(dá)时(shí)間(jiān)，Roblox拥有(yǒu)超过(guò)6000万(wàn)日(rì)常用(yòng)戶，它(tā)使用(yòng)Triton来(lái)安(ān)排包(bāo)括遊戲推薦、虛拟形象(xiàng)構建、審批內(nèi)容和(hé)市(shì)场(chǎng)廣告在(zài)內(nèi)的(de)模型。
我(wǒ)们(men)将發(fà)布(bù)一(yī)些(xiē)強(qiáng)大(dà)的(de)新(xīn)功能(néng):支持(chí)集成(chéng)模型的(de)模型分(fēn)析器，並(bìng)發(fà)多(duō)模型服(fú)務(wù)，以及(jí)更(gèng)多(duō)适合GPT-3語(yǔ)言模型的(de)GPU。、多(duō)节(jié)推理(lǐ)。NVIDIATritonManagementService是(shì)我(wǒ)们(men)的(de)新(xīn)软(ruǎn)件(jiàn)，可(kě)以自(zì)动擴展(zhǎn)和(hé)安(ān)排Triton在(zài)整个(gè)數據(jù)中(zhōng)心的(de)推理(lǐ)示例。NVIDIATritonManagementService将幫助您提(tí)高(gāo)部(bù)署(shǔ)模型的(de)吞吐量(liàng)和(hé)成(chéng)本(běn)效率，CPU上(shàng)運行50%-80%的(de)雲(yún)视頻管(guǎn)道，增加了(le)功耗和(hé)支出(chū)，增加了(le)延遲。
CV-CUDA用(yòng)于(yú)计算机视覺，VPF用(yòng)于(yú)视頻處(chù)理(lǐ)，是(shì)一(yī)个(gè)新(xīn)的(de)雲(yún)規模加速庫，CV-CUDA包(bāo)含30个(gè)计算机视覺算法(fǎ)，可(kě)以用(yòng)于(yú)檢測、分(fēn)割和(hé)分(fēn)类。VPF是(shì)一(yī)个(gè)Python视頻編碼加速庫，騰訊每天(tiān)使用(yòng)CV-CUDA和(hé)VPF處(chù)理(lǐ)30万(wàn)个(gè)视頻，Microsoft使用(yòng)CV-CUDA和(hé)VPF来(lái)處(chù)理(lǐ)视覺搜索，超酷的(de)Runway公(gōng)司使用(yòng)VC-CUDA和(hé)VPF来(lái)處(chù)理(lǐ)其(qí)雲(yún)生(shēng)成(chéng)AI视頻編輯服(fú)務(wù)的(de)视頻。视頻已占互聯网(wǎng)流量(liàng)的(de)80%，客戶産生(shēng)的(de)视頻內(nèi)容明(míng)显增加，消耗了(le)大(dà)量(liàng)的(de)能(néng)源，我(wǒ)们(men)應(yìng)該加快(kuài)處(chù)理(lǐ)。CV-CUDA和(hé)VPF處(chù)于(yú)第(dì)一(yī)體(tǐ)验(yàn)階(jiē)段(duàn)。
NVIDIA加快(kuài)了(le)计算，幫助基因组學(xué)實(shí)現(xiàn)了(le)里(lǐ)程碑式發(fà)展(zhǎn)，現(xiàn)在(zài)醫生(shēng)可(kě)以在(zài)同(tóng)一(yī)次(cì)就(jiù)醫中(zhōng)抽取(qǔ)病人(rén)的(de)血(xuè)液，並(bìng)对其(qí)DNA進(jìn)行測序。另(lìng)一(yī)个(gè)里(lǐ)程碑是(shì)利用(yòng)NVIDIA輔助的(de)儀器設備，将整个(gè)基因组測序的(de)成(chéng)本(běn)降低(dī)到(dào)只(zhī)需100美(měi)元(yuán)。從藥物(wù)研發(fà)、农業到(dào)能(néng)源生(shēng)産，基因组學(xué)是(shì)合成(chéng)生(shēng)物(wù)學(xué)的(de)重(zhòng)要(yào)工具，其(qí)應(yìng)用(yòng)範围非(fēi)常廣泛。
NVDIAParabricks是(shì)一(yī)套(tào)AI加速庫，可(kě)用(yòng)于(yú)雲(yún)端或(huò)儀器設備中(zhōng)的(de)端到(dào)端基因组分(fēn)析，NVDIAParabricks适用(yòng)于(yú)各(gè)種(zhǒng)公(gōng)共(gòng)雲(yún)和(hé)基因组學(xué)平台(tái)。今日(rì)，我(wǒ)们(men)宣布(bù)将在(zài)PacBioo上(shàng)推出(chū)Parabricks4.1、OxfordNanopore、Ultima、Singular、第(dì)四代(dài)NVIDIABioNano和(hé)Nanostring加速了(le)基因组學(xué)設備的(de)運行。全(quán)球價值2500亿(yì)美(měi)元(yuán)的(de)醫疗設備市(shì)场(chǎng)正(zhèng)在(zài)發(fà)生(shēng)變(biàn)化(huà)，醫疗設備将由(yóu)软(ruǎn)件(jiàn)定(dìng)義，並(bìng)由(yóu)AI賦能(néng)。
NVIDIAHoloscan是(shì)一(yī)个(gè)應(yìng)用(yòng)于(yú)即时(shí)傳感(gǎn)器處(chù)理(lǐ)系(xì)統的(de)软(ruǎn)件(jiàn)庫，超过(guò)75家(jiā)公(gōng)司正(zhèng)在(zài)通(tòng)过(guò)Holoscan開(kāi)發(fà)醫疗設備。今日(rì)，我(wǒ)们(men)宣布(bù)，全(quán)球醫疗設備行業的(de)領導者(zhě)Medtronic将與(yǔ)NVIDIA携手(shǒu)为软(ruǎn)件(jiàn)定(dìng)義的(de)醫疗設備搭建一(yī)个(gè)AI平台(tái)。这(zhè)次(cì)合作(zuò)将为Medtronic系(xì)統打(dǎ)造一(yī)个(gè)通(tòng)用(yòng)的(de)平台(tái)，包(bāo)括手(shǒu)術(shù)導航到(dào)机器人(rén)輔助手(shǒu)術(shù)。今日(rì)，Medtronic宣布(bù)将在(zài)年(nián)底建立一(yī)个(gè)新(xīn)一(yī)代(dài)的(de)腸(cháng)道系(xì)統，基于(yú)NVIDIAHoloscanan。
芯片行業幾(jǐ)乎是(shì)各(gè)行各(gè)業的(de)基礎。芯片制造需要(yào)高(gāo)精度(dù)，生(shēng)産特(tè)性(xìng)比细(xì)菌小1000倍，大(dà)小约为一(yī)个(gè)金(jīn)原子或(huò)人(rén)类DNA鍊(liàn)的(de)大(dà)小。光(guāng)刻(kè)，即在(zài)晶圆(yuán)上(shàng)建立图(tú)案(àn)的(de)过(guò)程，是(shì)芯片制造过(guò)程的(de)起(qǐ)始(shǐ)階(jiē)段(duàn)，包(bāo)括光(guāng)掩模制造和(hé)图(tú)案(àn)投影两(liǎng)个(gè)階(jiē)段(duàn)。
從根(gēn)本(běn)上(shàng)说(shuō)，这(zhè)是(shì)一(yī)个(gè)物(wù)理(lǐ)极限下(xià)的(de)显像問(wèn)题。光(guāng)掩模就(jiù)像芯片中(zhōng)的(de)模板光(guāng)源被阻擋或(huò)穿过(guò)掩模，到(dào)达(dá)晶片形成(chéng)图(tú)案(àn)。光(guāng)源由(yóu)ASMLEUV极紫外(wài)線(xiàn)光(guāng)刻(kè)系(xì)統産生(shēng)，每个(gè)系(xì)統的(de)價值超过(guò)2.5亿(yì)美(měi)元(yuán)。ASMLEUV采用(yòng)颠覆性(xìng)的(de)方(fāng)式制造光(guāng)源，激光(guāng)脈沖每秒(miǎo)向(xiàng)一(yī)滴锡(xī)發(fà)射5万(wàn)次(cì)，使其(qí)气(qì)化(huà)，産生(shēng)一(yī)種(zhǒng)等離子體(tǐ)，可(kě)發(fà)射13.5納米(mǐ)EUV光(guāng)，幾(jǐ)乎为X射線(xiàn)。多(duō)层(céng)鏡(jìng)面(miàn)可(kě)以引導光(guāng)源到(dào)光(guāng)掩模，光(guāng)掩模中(zhōng)的(de)多(duō)层(céng)反射器可(kě)以使用(yòng)13.5納米(mǐ)的(de)真(zhēn)實(shí)納米(mǐ)。
晶圆(yuán)的(de)定(dìng)位(wèi)精度(dù)达(dá)到(dào)四分(fēn)之(zhī)一(yī)納米(mǐ)，每秒(miǎo)对準2万(wàn)次(cì)，以消除任何振动的(de)影響。雕刻(kè)前(qián)的(de)过(guò)程也(yě)令人(rén)难以置信(xìn)。用(yòng)逆物(wù)理(lǐ)算法(fǎ)计算雕刻(kè)来(lái)預測模板上(shàng)的(de)图(tú)案(àn)，以确保最(zuì)終(zhōng)图(tú)案(àn)在(zài)晶圆(yuán)上(shàng)生(shēng)成(chéng)。事(shì)實(shí)上(shàng)，模具上(shàng)的(de)图(tú)案(àn)與(yǔ)最(zuì)終(zhōng)特(tè)征完全(quán)不(bù)同(tóng)。计算雕刻(kè)模拟光(guāng)通(tòng)过(guò)光(guāng)電(diàn)設備與(yǔ)雕刻(kè)胶(jiāo)相互作(zuò)用(yòng)时(shí)的(de)行为，这(zhè)些(xiē)行为都是(shì)麥克(kè)斯韋方(fāng)程组描述的(de)。
计算光(guāng)刻(kè)是(shì)芯片設计和(hé)制造領域最(zuì)大(dà)的(de)计算負荷，每年(nián)消耗數百(bǎi)亿(yì)CPU小时(shí)，大(dà)型數據(jù)中(zhōng)心全(quán)天(tiān)候運行24x7，以建立光(guāng)刻(kè)系(xì)統的(de)掩模板。这(zhè)些(xiē)信(xìn)息中(zhōng)心是(shì)芯片制造商每年(nián)投資近(jìn)2000亿(yì)美(měi)元(yuán)的(de)一(yī)部(bù)分(fēn)。随着算法(fǎ)的(de)日(rì)益複雜，计算光(guāng)刻(kè)技術(shù)也(yě)在(zài)迅速發(fà)展(zhǎn)，使整个(gè)行業达(dá)到(dào)2納米(mǐ)或(huò)以上(shàng)。
NVIDIA今天(tiān)宣布(bù)推出(chū)culitho-计算光(guāng)刻(kè)庫。culitho是(shì)一(yī)项持(chí)續了(le)近(jìn)四年(nián)的(de)巨大(dà)任務(wù)。我(wǒ)们(men)與(yǔ)台(tái)積電(diàn)、ASML和(hé)Synopsys密切(qiè)合作(zuò)，加快(kuài)了(le)计算光(guāng)刻(kè)的(de)40倍以上(shàng)。NVIDIAH100需要(yào)89个(gè)掩模板。在(zài)CPU上(shàng)運行时(shí)，處(chù)理(lǐ)單个(gè)掩模板需要(yào)两(liǎng)周时(shí)間(jiān)。
如(rú)果(guǒ)culitho在(zài)GPU上(shàng)運行，則只(zhī)需8小时(shí)即可(kě)處(chù)理(lǐ)一(yī)个(gè)掩模板。通(tòng)过(guò)在(zài)500个(gè)DGXH100系(xì)統中(zhōng)使用(yòng)culitho加速台(tái)積電(diàn)能(néng)，将功率從35MW降至(zhì)5MW，然後(hòu)取(qǔ)代(dài)4万(wàn)台(tái)用(yòng)于(yú)计算光(guāng)刻(kè)的(de)CPU服(fú)務(wù)器。借(jiè)助culitho，台(tái)積電(diàn)可(kě)以縮短(duǎn)原形周期，提(tí)高(gāo)效率，减少(shǎo)制造过(guò)程中(zhōng)的(de)碳足迹，为2納米(mǐ)及(jí)以上(shàng)的(de)生(shēng)産做好(hǎo)充分(fēn)準備。台(tái)積電(diàn)将于(yú)6月(yuè)開(kāi)始(shǐ)对culitho進(jìn)行加工資格認證。所(suǒ)有(yǒu)行業都需要(yào)加快(kuài)各(gè)種(zhǒng)工業負荷，以降低(dī)功耗，事(shì)半功倍。
在(zài)过(guò)去(qù)的(de)十(shí)年(nián)里(lǐ)，雲(yún)计算每年(nián)增长(cháng)20%，成(chéng)为一(yī)个(gè)價值1万(wàn)亿(yì)美(měi)元(yuán)的(de)巨大(dà)行業。大(dà)约3000万(wàn)台(tái)CPU服(fú)務(wù)器完成(chéng)了(le)大(dà)部(bù)分(fēn)處(chù)理(lǐ)工作(zuò)，挑战即将到(dào)来(lái)。随着摩尔定(dìng)律的(de)結束(shù)，CPU特(tè)性(xìng)的(de)提(tí)高(gāo)也(yě)会(huì)伴随着功耗的(de)增加。此(cǐ)外(wài)，减少(shǎo)碳排放(fàng)的(de)任務(wù)從根(gēn)本(běn)上(shàng)違背了(le)增加數據(jù)中(zhōng)心的(de)需要(yào)，雲(yún)计算的(de)發(fà)展(zhǎn)受到(dào)功耗的(de)限制。首先(xiān)，數據(jù)中(zhōng)心必須加快(kuài)各(gè)種(zhǒng)工作(zuò)負荷，这(zhè)将降低(dī)功耗。节(jié)能(néng)可(kě)以促進(jìn)新(xīn)的(de)增长(cháng)，未經(jīng)加速的(de)工作(zuò)負荷将在(zài)CPU上(shàng)處(chù)理(lǐ)。
加速雲(yún)數據(jù)中(zhōng)心的(de)CPU關(guān)注的(de)焦點(diǎn)與(yǔ)过(guò)去(qù)有(yǒu)根(gēn)本(běn)的(de)不(bù)同(tóng)。在(zài)人(rén)工智能(néng)和(hé)雲(yún)服(fú)務(wù)中(zhōng)，CPU可(kě)以處(chù)理(lǐ)WebRPC和(hé)數據(jù)庫等其(qí)他(tā)工作(zuò)負载(zài)。我(wǒ)们(men)为人(rén)工智能(néng)和(hé)雲(yún)優先(xiān)行業開(kāi)發(fà)了(le)GraceCPU，其(qí)中(zhōng)GPU加快(kuài)了(le)人(rén)工智能(néng)工作(zuò)負载(zài)，Grace擅长(cháng)單線(xiàn)程執行和(hé)內(nèi)存處(chù)理(lǐ)。但这(zhè)不(bù)僅是(shì)CPU芯片的(de)問(wèn)题，而(ér)且(qiě)數據(jù)中(zhōng)心管(guǎn)理(lǐ)員負責優化(huà)整个(gè)數據(jù)中(zhōng)心的(de)吞吐量(liàng)和(hé)TCO。
为了(le)在(zài)雲(yún)數據(jù)中(zhōng)心的(de)規模下(xià)實(shí)現(xiàn)高(gāo)能(néng)效，我(wǒ)们(men)制定(dìng)了(le)Grace。Grace包(bāo)括72个(gè)Arm核心，可(kě)以提(tí)供3.2TB/s截面(miàn)带(dài)宽(kuān)，GraceSuperchip通(tòng)过(guò)900GB/s的(de)低(dī)功耗芯片連(lián)接到(dào)芯片緩存一(yī)致(zhì)接口，連(lián)接两(liǎng)个(gè)CPU芯片之(zhī)間(jiān)的(de)144个(gè)核。內(nèi)存系(xì)統由(yóu)LPDR低(dī)功耗內(nèi)存组成(chéng)(类似于(yú)手(shǒu)机使用(yòng))，我(wǒ)们(men)專門(mén)加強(qiáng)了(le)这(zhè)一(yī)點(diǎn)，以便在(zài)數據(jù)中(zhōng)心應(yìng)用(yòng)。它(tā)提(tí)供了(le)1TB/s的(de)带(dài)宽(kuān)，是(shì)目前(qián)系(xì)統的(de)2.5倍，功耗只(zhī)有(yǒu)1/8。整个(gè)144核GraceSuperchip模块(kuài)的(de)尺(chǐ)寸僅为5x8英尺(chǐ)，內(nèi)存高(gāo)达(dá)1TB。該模块(kuài)功耗极低(dī)，風(fēng)冷(lěng)，是(shì)一(yī)个(gè)包(bāo)含被动冷(lěng)卻功能(néng)的(de)计算模块(kuài)。两(liǎng)台(tái)GraceSuperchip计算机可(kě)安(ān)裝(zhuāng)在(zài)1U風(fēng)冷(lěng)服(fú)務(wù)器中(zhōng)，正(zhèng)常運行。
Grace的(de)性(xìng)能(néng)和(hé)能(néng)效特(tè)别适合雲(yún)计算應(yìng)用(yòng)和(hé)科學(xué)计算應(yìng)用(yòng)，我(wǒ)们(men)使用(yòng)流行的(de)Google基準測試(測試雲(yún)微服(fú)務(wù)的(de)通(tòng)信(xìn)速度(dù))和(hé)Hi-Bench套(tào)件(jiàn)(測試ApacheSpark內(nèi)存密集型數據(jù)處(chù)理(lǐ))来(lái)測試Grace，这(zhè)是(shì)雲(yún)數據(jù)中(zhōng)心的(de)基礎。Grace在(zài)微服(fú)務(wù)方(fāng)面(miàn)的(de)平均速度(dù)比最(zuì)新(xīn)一(yī)代(dài)x86CPU快(kuài)1.3倍，但在(zài)數據(jù)處(chù)理(lǐ)方(fāng)面(miàn)卻快(kuài)1.2倍。而(ér)且(qiě)，为了(le)提(tí)供如(rú)此(cǐ)高(gāo)的(de)性(xìng)能(néng)，整个(gè)机器的(de)功耗只(zhī)有(yǒu)同(tóng)一(yī)个(gè)服(fú)務(wù)器的(de)60%。雲(yún)服(fú)務(wù)提(tí)供了(le)1倍。Atos、GB、HPE】QCT、Supermicro、目前(qián)，Wistron和(hé)ZT正(zhèng)在(zài)構建系(xì)統。
在(zài)現(xiàn)代(dài)软(ruǎn)件(jiàn)定(dìng)義的(de)數據(jù)中(zhōng)心中(zhōng)，數據(jù)中(zhōng)心的(de)CPU核心和(hé)相關(guān)功耗在(zài)實(shí)施虛拟化(huà)、网(wǎng)络化(huà)、存儲和(hé)安(ān)全(quán)任務(wù)时(shí)会(huì)消耗一(yī)半。數據(jù)中(zhōng)心必須加快(kuài)每个(gè)工作(zuò)負荷，從而(ér)降低(dī)功耗，釋放(fàng)CPU，为可(kě)創造收(shōu)入(rù)的(de)工作(zuò)負荷。NVIDIABlueField卸载(zài)並(bìng)加快(kuài)數據(jù)中(zhōng)心操作(zuò)系(xì)統和(hé)基礎設施软(ruǎn)件(jiàn)，CheckPoint、思(sī)科、DDN、DellEMC、Juniper、利用(yòng)BlueField的(de)數據(jù)中(zhōng)心，PaloAltoNetworks可(kě)以更(gèng)有(yǒu)效地(dì)運行其(qí)软(ruǎn)件(jiàn)平台(tái)。BlueField-3已經(jīng)投入(rù)生(shēng)産，並(bìng)被領先(xiān)的(de)雲(yún)服(fú)務(wù)提(tí)供商選擇加快(kuài)其(qí)雲(yún)计算平台(tái)，如(rú)百(bǎi)度(dù)，CoreWeave、京(jīng)東(dōng)、MicrosoftAzure、OracleOCI和(hé)騰訊遊戲。
NVIDIA加速计算始(shǐ)于(yú)DGX(AI超級计算机)，这(zhè)是(shì)實(shí)現(xiàn)大(dà)語(yǔ)言模型突破背後(hòu)的(de)引擎，我(wǒ)親自(zì)将世界上(shàng)第(dì)一(yī)个(gè)DGX交給(gěi)OpenAI。此(cǐ)後(hòu)，“财富”100強(qiáng)企業中(zhōng)有(yǒu)一(yī)半安(ān)裝(zhuāng)了(le)DGXAI超級计算机，DGX已經(jīng)成(chéng)为AI領域的(de)必備工具。为了(le)應(yìng)对类似令人(rén)驚叹(tàn)的(de)ChatGPT模型，DGX配備了(le)8个(gè)H100GPU模块(kuài)，H100配備了(le)Transformer引擎。ChatGPT是(shì)生(shēng)成(chéng)式預訓Transformer模型的(de)代(dài)表(biǎo)。
8个(gè)H100协調工作(zuò)，就(jiù)像一(yī)个(gè)巨大(dà)的(de)GPU，计算网(wǎng)络是(shì)AI超級计算机的(de)重(zhòng)要(yào)系(xì)統之(zhī)一(yī)，NVIDIAQuantumInfiniBand400Gbps延遲极低(dī)，可(kě)以将數千(qiān)个(gè)DGX节(jié)點(diǎn)連(lián)接到(dào)一(yī)台(tái)非(fēi)常AI计算机上(shàng)。NVIDIADGXH100是(shì)全(quán)球客戶構建AI基礎設施的(de)藍(lán)图(tú)，現(xiàn)在(zài)已經(jīng)全(quán)面(miàn)投入(rù)生(shēng)産。
令我(wǒ)興奮的(de)是(shì)，微软(ruǎn)宣布(bù)Azure将向(xiàng)H100A1超級计算机開(kāi)放(fàng)个(gè)人(rén)預覽版，Atos、AWS、Cirrascale、CoreWeave、戴尔、Gigabyte、谷(gǔ)歌(gē)、HPE、LambdaLabs、聯想(xiǎng)、Oracle、同(tóng)时(shí)，Quanra和(hé)SuperMicro也(yě)将迅速打(dǎ)開(kāi)系(xì)統和(hé)雲(yún)服(fú)務(wù)。DGXAI超級计算机市(shì)场(chǎng)大(dà)幅增长(cháng)，DGXAI超級计算机從最(zuì)初作(zuò)为AI研究工具開(kāi)始(shǐ)不(bù)斷擴大(dà)其(qí)應(yìng)用(yòng)範围，可(kě)以全(quán)天(tiān)候運行以提(tí)高(gāo)數據(jù)和(hé)處(chù)理(lǐ)AI。DGX超級计算机是(shì)當代(dài)AI工廠(chǎng)，我(wǒ)们(men)正(zhèng)處(chù)于(yú)AI的(de)“iphone时(shí)刻(kè)”，創業公(gōng)司正(zhèng)在(zài)争相構建颠覆性(xìng)的(de)産品和(hé)商業模式，而(ér)老牌(pái)公(gōng)司正(zhèng)在(zài)尋找(zhǎo)應(yìng)对方(fāng)法(fǎ)。
生(shēng)成(chéng)AI引起(qǐ)了(le)全(quán)球企業制定(dìng)AI战略的(de)危机感(gǎn)，客戶需要(yào)更(gèng)簡單、更(gèng)快(kuài)捷地(dì)浏覽NVIDIAAI。通(tòng)过(guò)與(yǔ)MicrofostAzuree一(yī)起(qǐ)，我(wǒ)们(men)宣布(bù)推出(chū)NVIDIADHXCloud、GoogleGCP與(yǔ)OracleOCI合作(zuò)，NVIDIADGXAI超級计算机可(kě)以通(tòng)过(guò)浏覽器即时(shí)連(lián)接到(dào)每个(gè)企業。NVIDIAAIAAIEnterprise可(kě)以在(zài)DGXCloud升(shēng)級後(hòu)運行，这(zhè)是(shì)一(yī)个(gè)全(quán)球領先(xiān)的(de)加速庫套(tào)件(jiàn)，用(yòng)于(yú)AI端到(dào)端的(de)開(kāi)發(fà)和(hé)部(bù)署(shǔ)。
DGXCloud为用(yòng)戶提(tí)供優秀的(de)NVIDIAAI和(hé)世界主(zhǔ)要(yào)的(de)雲(yún)服(fú)務(wù)提(tí)供商，这(zhè)種(zhǒng)合作(zuò)将NVIDIA的(de)生(shēng)态系(xì)統引入(rù)到(dào)雲(yún)服(fú)務(wù)提(tí)供商身(shēn)上(shàng)，NVIDIA觸及(jí)的(de)範围得到(dào)了(le)拓展(zhǎn)。这(zhè)一(yī)双(shuāng)赢的(de)战略夥伴關(guān)系(xì)为迫切(qiè)需要(yào)使用(yòng)生(shēng)成(chéng)式AI的(de)用(yòng)戶提(tí)供了(le)一(yī)个(gè)机会(huì)，他(tā)们(men)可(kě)以在(zài)全(quán)球雲(yún)中(zhōng)即时(shí)浏覽NVIDIAAI。我(wǒ)很高(gāo)興我(wǒ)们(men)的(de)商業模式在(zài)雲(yún)上(shàng)以这(zhè)種(zhǒng)速度(dù)、規模和(hé)覆蓋範围擴展(zhǎn)。OracleCloudInfrastructure(OCI)OCI将成(chéng)为第(dì)一(yī)个(gè)NVIDIADGXCloud，它(tā)具有(yǒu)双(shuāng)层(céng)计算网(wǎng)络和(hé)管(guǎn)理(lǐ)网(wǎng)络，NVIDIACX-7具有(yǒu)行業內(nèi)RDMA功能(néng)最(zuì)好(hǎo)的(de)计算网(wǎng)络，BlueField-3将成(chéng)为Cpu的(de)管(guǎn)理(lǐ)网(wǎng)络基礎設施。这(zhè)是(shì)一(yī)款先(xiān)進(jìn)的(de)DGXAI超級计算机，可(kě)以为多(duō)租戶提(tí)供雲(yún)服(fú)務(wù)。我(wǒ)公(gōng)司拥有(yǒu)50家(jiā)EA企業客戶，包(bāo)括消費因特(tè)网(wǎng)和(hé)软(ruǎn)件(jiàn)，醫疗保健，媒體(tǐ)，娛乐(lè)和(hé)金(jīn)融服(fú)務(wù)。
ChatGPT、StableDiffusion、DALL-E和(hé)Midjourney喚醒了(le)世界对生(shēng)成(chéng)式AI的(de)認識，这(zhè)些(xiē)應(yìng)用(yòng)的(de)便利性(xìng)和(hé)令人(rén)印(yìn)象(xiàng)深刻(kè)的(de)功能(néng)在(zài)短(duǎn)短(duǎn)幾(jǐ)个(gè)月(yuè)內(nèi)就(jiù)吸引了(le)超过(guò)1亿(yì)的(de)用(yòng)戶。ChatGPT是(shì)迄今为止用(yòng)戶數量(liàng)增长(cháng)最(zuì)快(kuài)的(de)應(yìng)用(yòng)程序，不(bù)需要(yào)訓练就(jiù)可(kě)以給(gěi)这(zhè)些(xiē)模型下(xià)指令。您可(kě)以使用(yòng)準确的(de)提(tí)醒，也(yě)可(kě)以使用(yòng)模拟提(tí)醒，如(rú)果(guǒ)提(tí)醒不(bù)夠清(qīng)晰，ChatGPT会(huì)根(gēn)據(jù)对话了(le)解(jiě)您的(de)意(yì)图(tú)。ChatGPT可(kě)以編写(xiě)記(jì)事(shì)本(běn)和(hé)詩歌(gē)，重(zhòng)写(xiě)研究論文(wén)，解(jiě)決數學(xué)問(wèn)题，突出(chū)合同(tóng)的(de)關(guān)鍵點(diǎn)，甚至(zhì)編写(xiě)软(ruǎn)件(jiàn)。
ChatGPT是(shì)一(yī)台(tái)计算机，它(tā)不(bù)僅可(kě)以運行软(ruǎn)件(jiàn)，還(huán)可(kě)以編写(xiě)软(ruǎn)件(jiàn)。许多(duō)突破性(xìng)成(chéng)果(guǒ)創造了(le)生(shēng)成(chéng)式AI，Transformer可(kě)以從數據(jù)的(de)關(guān)系(xì)和(hé)依賴中(zhōng)大(dà)規模並(bìng)行學(xué)習語(yǔ)言和(hé)含義，这(zhè)使得大(dà)型語(yǔ)言模型可(kě)以使用(yòng)大(dà)量(liàng)的(de)數據(jù)進(jìn)行學(xué)習。他(tā)们(men)可(kě)以在(zài)沒(méi)有(yǒu)明(míng)确訓练的(de)情(qíng)況下(xià)執行下(xià)遊任務(wù)，物(wù)理(lǐ)啟發(fà)的(de)擴散(sàn)模型可(kě)以通(tòng)过(guò)無監督學(xué)習生(shēng)成(chéng)图(tú)像。
在(zài)短(duǎn)短(duǎn)的(de)幾(jǐ)十(shí)年(nián)里(lǐ)，我(wǒ)们(men)經(jīng)曆了(le)真(zhēn)正(zhèng)的(de)貓形象(xiàng)，從試图(tú)識别貓到(dào)在(zài)月(yuè)球上(shàng)穿着太空(kōng)服(fú)行走。生(shēng)成(chéng)AI是(shì)一(yī)種(zhǒng)新(xīn)型计算机，一(yī)種(zhǒng)我(wǒ)们(men)可(kě)以用(yòng)人(rén)类語(yǔ)言編程的(de)计算机，具有(yǒu)深遠(yuǎn)的(de)意(yì)義。每个(gè)人(rén)都可(kě)以指示计算机解(jiě)決問(wèn)题。在(zài)此(cǐ)之(zhī)前(qián)，这(zhè)是(shì)一(yī)个(gè)只(zhī)有(yǒu)计算机程序員才能(néng)接觸的(de)領域，但現(xiàn)在(zài)每个(gè)人(rén)都可(kě)以成(chéng)为程序員。生(shēng)成(chéng)AI是(shì)一(yī)个(gè)新(xīn)的(de)计算平台(tái)，與(yǔ)PC、互聯网(wǎng)、移动終(zhōng)端和(hé)雲(yún)类似于(yú)以前(qián)的(de)计算时(shí)代(dài)。先(xiān)锋们(men)正(zhèng)在(zài)建立一(yī)个(gè)新(xīn)的(de)應(yìng)用(yòng)程序並(bìng)建立一(yī)个(gè)新(xīn)的(de)公(gōng)司，以應(yìng)用(yòng)生(shēng)成(chéng)式AI的(de)自(zì)动化(huà)和(hé)协同(tóng)創作(zuò)能(néng)力。借(jiè)助Debuild，用(yòng)戶可(kě)以設计和(hé)部(bù)署(shǔ)web應(yìng)用(yòng)程序，只(zhī)需表(biǎo)明(míng)他(tā)们(men)想(xiǎng)要(yào)的(de)內(nèi)容。
Grammerly是(shì)一(yī)个(gè)可(kě)以結合上(shàng)下(xià)文(wén)的(de)写(xiě)作(zuò)助手(shǒu)，Tabnine可(kě)以幫助開(kāi)發(fà)者(zhě)編写(xiě)代(dài)碼，Omnekey可(kě)以生(shēng)成(chéng)定(dìng)制的(de)廣告和(hé)文(wén)案(àn)，Kore.作(zuò)为一(yī)个(gè)虛拟客戶服(fú)務(wù)，Jasper可(kě)以生(shēng)成(chéng)營销材料，Jasper已經(jīng)写(xiě)了(le)近(jìn)50亿(yì)字(zì)，縮短(duǎn)了(le)80%的(de)原稿生(shēng)成(chéng)时(shí)間(jiān)。Insilico使用(yòng)AI来(lái)加快(kuài)藥物(wù)設计，Absci使用(yòng)AI来(lái)預測抗體(tǐ)的(de)治疗。
生(shēng)成(chéng)AI将重(zhòng)塑幾(jǐ)乎所(suǒ)有(yǒu)行業，许多(duō)公(gōng)司可(kě)以使用(yòng)一(yī)个(gè)優秀的(de)生(shēng)成(chéng)AIAPI，即将上(shàng)市(shì)。一(yī)些(xiē)專業領域的(de)企業需要(yào)使用(yòng)自(zì)己的(de)專有(yǒu)數據(jù)来(lái)構建定(dìng)制模型，他(tā)们(men)需要(yào)制定(dìng)使用(yòng)規範和(hé)優化(huà)模型，以滿足企業的(de)安(ān)全(quán)、隐私和(hé)安(ān)全(quán)要(yào)求。
这(zhè)一(yī)行業需要(yào)一(yī)个(gè)类似于(yú)台(tái)積電(diàn)的(de)代(dài)工廠(chǎng)来(lái)構建自(zì)定(dìng)義的(de)大(dà)型語(yǔ)言模型。今日(rì)，我(wǒ)们(men)宣布(bù)推出(chū)NVIDIAAIFoundations，它(tā)是(shì)一(yī)種(zhǒng)雲(yún)服(fú)務(wù)，用(yòng)于(yú)構建、優化(huà)和(hé)運行定(dìng)制LLM(大(dà)型語(yǔ)言模型)和(hé)生(shēng)成(chéng)AI，並(bìng)使用(yòng)其(qí)專有(yǒu)數據(jù)進(jìn)行實(shí)踐。NVIDIAAIFoundations包(bāo)括語(yǔ)言、视覺和(hé)生(shēng)物(wù)模型制作(zuò)服(fú)務(wù)。NVIDIANemo用(yòng)于(yú)構建定(dìng)制的(de)語(yǔ)言文(wén)本(běn)轉(zhuǎn)文(wén)本(běn)生(shēng)成(chéng)模型，用(yòng)戶可(kě)以引入(rù)自(zì)己的(de)模型，也(yě)可(kě)以從Nemo那里(lǐ)進(jìn)行。、GPT-43、GPT-預訓练模型，如(rú)530等數十(shí)亿(yì)參數。NVIDIAAI專家(jiā)将全(quán)程與(yǔ)您合作(zuò)，從建立專有(yǒu)模型到(dào)運營。
“生(shēng)成(chéng)模型，如(rú)NVIDIA的(de)43B基本(běn)模型，通(tòng)过(guò)基于(yú)數十(shí)亿(yì)个(gè)句(jù)子和(hé)數万(wàn)亿(yì)个(gè)單词(cí)的(de)练習来(lái)學(xué)習。随着模型的(de)收(shōu)斂，它(tā)開(kāi)始(shǐ)理(lǐ)解(jiě)單词(cí)與(yǔ)其(qí)基本(běn)概念之(zhī)間(jiān)的(de)關(guān)系(xì)，这(zhè)些(xiē)關(guān)系(xì)是(shì)通(tòng)过(guò)模型嵌入(rù)空(kōng)間(jiān)中(zhōng)的(de)權重(zhòng)来(lái)捕捉的(de)。Transformer模型采用(yòng)了(le)一(yī)種(zhǒng)叫做自(zì)我(wǒ)注意(yì)力的(de)技術(shù):一(yī)種(zhǒng)机制，旨在(zài)學(xué)習一(yī)系(xì)列單词(cí)中(zhōng)的(de)依賴和(hé)關(guān)系(xì)，其(qí)結果(guǒ)是(shì)獲得一(yī)種(zhǒng)模型，可(kě)以为类似ChatGPT的(de)感(gǎn)覺奠定(dìng)基礎。这(zhè)些(xiē)生(shēng)成(chéng)模型需要(yào)大(dà)量(liàng)的(de)數據(jù)步驟訓练和(hé)專業分(fēn)布(bù)訓练。
Picasso是(shì)一(yī)项針(zhēn)对希望使用(yòng)许可(kě)內(nèi)容或(huò)專有(yǒu)內(nèi)容来(lái)訓练自(zì)定(dìng)義模型客戶的(de)视覺語(yǔ)言模型制作(zuò)服(fú)務(wù)。GettyImages将利用(yòng)Picasso服(fú)務(wù)構建Edify图(tú)片和(hé)Edify视頻生(shēng)成(chéng)模型，这(zhè)些(xiē)模型基于(yú)其(qí)豐富的(de)內(nèi)容庫進(jìn)行實(shí)踐，其(qí)中(zhōng)包(bāo)括大(dà)量(liàng)的(de)專業图(tú)像和(hé)视頻模板，以負責任的(de)方(fāng)式獲得许可(kě)，企業可(kě)以使用(yòng)簡單的(de)文(wén)本(běn)或(huò)图(tú)像提(tí)醒来(lái)建立自(zì)定(dìng)義的(de)图(tú)像和(hé)视頻。Shutterstock正(zhèng)在(zài)開(kāi)發(fà)一(yī)个(gè)Edify-3D生(shēng)成(chéng)模型，由(yóu)于(yú)它(tā)的(de)專業图(tú)像、3D和(hé)视頻素材庫而(ér)练習。Shutterstock将有(yǒu)助于(yú)簡化(huà)3D材料的(de)建立过(guò)程，用(yòng)于(yú)創意(yì)制作(zuò)、數字(zì)孿生(shēng)和(hé)虛拟合作(zuò)，使企業能(néng)夠更(gèng)快(kuài)、更(gèng)容易地(dì)完成(chéng)这(zhè)些(xiē)任務(wù)。我(wǒ)宣布(bù)，我(wǒ)们(men)與(yǔ)Adobe的(de)长(cháng)期合作(zuò)将迎来(lái)重(zhòng)要(yào)的(de)擴张(zhāng)，我(wǒ)们(men)将共(gòng)同(tóng)構建一(yī)系(xì)列新(xīn)一(yī)代(dài)AI功能(néng)，在(zài)創意(yì)領域創造未来(lái)。将生(shēng)成(chéng)式AI融入(rù)到(dào)销售人(rén)員和(hé)創意(yì)專業人(rén)員的(de)日(rì)常工作(zuò)流中(zhōng)，新(xīn)的(de)生(shēng)成(chéng)式AI模型将優化(huà)图(tú)像、视頻、3D和(hé)动画制作(zuò)。Adobe正(zhèng)在(zài)開(kāi)發(fà)以商業可(kě)行性(xìng)和(hé)正(zhèng)确內(nèi)容歸屬为重(zhòng)點(diǎn)的(de)方(fāng)案(àn)，以保护藝術(shù)家(jiā)的(de)權利，这(zhè)一(yī)方(fāng)案(àn)得到(dào)了(le)Adobe的(de)“內(nèi)容真(zhēn)實(shí)性(xìng)倡议”的(de)支持(chí)。
我(wǒ)们(men)的(de)第(dì)三(sān)个(gè)語(yǔ)言領域是(shì)生(shēng)物(wù)學(xué)，藥物(wù)研發(fà)是(shì)一(yī)个(gè)價值近(jìn)2万(wàn)亿(yì)美(měi)元(yuán)的(de)行業，研發(fà)投資高(gāo)达(dá)2500亿(yì)美(měi)元(yuán)。NVIDIAClara是(shì)一(yī)个(gè)用(yòng)于(yú)影像、儀器、基因组學(xué)分(fēn)析和(hé)藥物(wù)研發(fà)的(de)醫疗健康應(yìng)用(yòng)框架。目前(qián)，該行業正(zhèng)在(zài)轉(zhuǎn)向(xiàng)使用(yòng)生(shēng)成(chéng)AI来(lái)發(fà)現(xiàn)疾病的(de)靶因，設计新(xīn)的(de)分(fēn)子或(huò)蛋白(bái)質(zhì)藥物(wù)，以及(jí)檢測藥物(wù)对人(rén)體(tǐ)的(de)作(zuò)用(yòng)。數百(bǎi)家(jiā)新(xīn)的(de)AI藥物(wù)研發(fà)初創公(gōng)司相繼出(chū)現(xiàn)，一(yī)些(xiē)公(gōng)司已經(jīng)發(fà)現(xiàn)了(le)新(xīn)的(de)目标(biāo)或(huò)替代(dài)藥物(wù)，並(bìng)開(kāi)始(shǐ)了(le)身(shēn)體(tǐ)臨床(chuáng)試验(yàn)。BioNe幫助MAmgen、AstraZeneca、InsilicoMedicine和(hé)其(qí)他(tā)公(gōng)司都是(shì)BioNeMO最(zuì)初的(de)客戶。
NVIDIAAIFoundations是(shì)一(yī)家(jiā)用(yòng)于(yú)構建自(zì)定(dìng)義語(yǔ)言模型和(hé)生(shēng)成(chéng)AI的(de)雲(yún)服(fú)務(wù)和(hé)代(dài)工廠(chǎng)。自(zì)十(shí)年(nián)前(qián)AlexNet推出(chū)以来(lái)，深度(dù)學(xué)習開(kāi)辟了(le)一(yī)个(gè)巨大(dà)的(de)新(xīn)市(shì)场(chǎng)，包(bāo)括自(zì)动駕駛、机器人(rén)和(hé)智能(néng)音(yīn)響，並(bìng)重(zhòng)塑了(le)我(wǒ)们(men)購物(wù)、了(le)解(jiě)新(xīn)聞和(hé)享受音(yīn)乐(lè)的(de)方(fāng)式。这(zhè)只(zhī)是(shì)冰山(shān)一(yī)角(jiǎo)。随着生(shēng)成(chéng)AI掀起(qǐ)新(xīn)一(yī)波(bō)基于(yú)浪潮(cháo)的(de)浪潮(cháo)，AI正(zhèng)處(chù)于(yú)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，推理(lǐ)負荷呈台(tái)階(jiē)函(hán)數增长(cháng)。
AI可(kě)以生(shēng)成(chéng)多(duō)種(zhǒng)數據(jù)，設计一(yī)个(gè)雲(yún)數據(jù)中(zhōng)心来(lái)處(chù)理(lǐ)生(shēng)成(chéng)AI是(shì)一(yī)个(gè)巨大(dà)的(de)挑战。一(yī)方(fāng)面(miàn)，最(zuì)好(hǎo)在(zài)理(lǐ)想(xiǎng)的(de)前(qián)提(tí)下(xià)使用(yòng)加速器，因为它(tā)可(kě)以使數據(jù)中(zhōng)心具有(yǒu)彈性(xìng)，並(bìng)且(qiě)可(kě)以應(yìng)对不(bù)可(kě)預測的(de)流量(liàng)峰(fēng)值和(hé)低(dī)谷(gǔ)。另(lìng)一(yī)方(fāng)面(miàn)，NVIDIA的(de)OneArchitecture平台(tái)兼顧了(le)加速功能(néng)和(hé)彈性(xìng)，因为沒(méi)有(yǒu)一(yī)个(gè)加速器可(kě)以以最(zuì)好(hǎo)的(de)方(fāng)式處(chù)理(lǐ)算法(fǎ)、模型、數據(jù)类型和(hé)數據(jù)大(dà)小的(de)多(duō)樣(yàng)性(xìng)。
今日(rì)，我(wǒ)们(men)宣布(bù)推出(chū)一(yī)个(gè)全(quán)新(xīn)的(de)推理(lǐ)平台(tái)：四種(zhǒng)設備-一(yī)个(gè)系(xì)統架構-一(yī)个(gè)软(ruǎn)件(jiàn)栈，每一(yī)種(zhǒng)設備都優化(huà)了(le)某一(yī)类工作(zuò)負载(zài)。L4是(shì)針(zhēn)对AI视頻工作(zuò)負载(zài)推出(chū)的(de)，它(tā)優化(huà)了(le)以下(xià)幾(jǐ)个(gè)方(fāng)面(miàn)：视頻解(jiě)碼和(hé)編碼，视頻內(nèi)容審核，视頻通(tòng)话功能(néng)等等。現(xiàn)在(zài)，大(dà)多(duō)數雲(yún)视頻都在(zài)CPU上(shàng)處(chù)理(lǐ)，一(yī)台(tái)8-GPUL4服(fú)務(wù)器将取(qǔ)代(dài)100多(duō)台(tái)用(yòng)于(yú)處(chù)理(lǐ)AI视頻的(de)双(shuāng)插槽CPU服(fú)務(wù)器。NVIDIAAI是(shì)NVIDIAAI在(zài)计算机视覺和(hé)推薦系(xì)統中(zhōng)處(chù)于(yú)領先(xiān)地(dì)位(wèi)的(de)客戶，Snapp4将