“生成式AI的意义是什么？它让计算机语言走向民主，未来几乎所有的事物都会有一个大语言模型，人类语言将成为新的编程语言，人人都可以是程序员。”

在昨晚英伟达举行的计算机图形年会SIGGRAPH上，黄仁勋进一步阐释了“生成式AI是AI的iPhone时刻”的看法，并甩出一些系列重磅产品持续为生成式AI提供支持。

包括发布为加速计算和生成式AI而生的处理器GH200 Grace Hopper超级芯片；宣布与初创企业Hugging Face一起为数百万开发者提供生成式AI超级计算，帮助构建大模型等高级AI应用；对Omniverse进行升级，加入对生成式AI和OpenUSD的支持以实现工业数字化等。

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在努力推动生成式AI成为新一代计算平台的路上，英伟达每一次都很用力。

配备最快内存，GH200降低大模型推理成本

\\"买得越多，省得越多”，黄教主在SIGGRAPH上多次重复这一销售金句，向全世界推销英伟达最新打造的新一代Grace Hopper超级芯片NVIDIA GH200，并称其为生成式AI而生。

根据黄仁勋的介绍，Grace Hopper超级芯片NVIDIA GH200由72核Grace CPU和4PFLOPS Hopper GPU组成，并配备全球最快的内存HBM3e，内存容量达到141GB，提供每秒5TB的带宽，每个GPU的容量能够达到NVIDIA H100 GPU的1.7倍，带宽达到H100的1.55倍。

与当前一代产品相比，双配置的内存容量增加了3.5倍，带宽增加了3倍，包括一台具144个Arm Neoverse核心、8PFLOPS计算性能的GPU、282GB HBM3e内存技术的单服务器，如果将连接到CPU的LPDDR内存包括在内，那么总共集成了1.2TB超快内存。

GH200是组建面向生成式AI服务器的基本单元，每个GH200芯片配备NVIDIA BlueField-3和ConnectX-7网卡、8通道4.6TB高速内存，组成一个Grace Hopper机架，16个机架组成一个NVIDIA DGX GH200，并通过NVLink Switch系统连成集群。

由256块GH200组成的NVIDIA DGX GH200 SuperPod，拥有高达1EFLOPS的算力和144TB高速内存。

多个DGX SuperPod高速互联，即可组建成面向生成式AI的Grace HopperAI超级计算机，与其他数据中心比起来，购买Grace Hopper AI超级计算机，客户可以用更低的成本获得同等算力。

以1亿美元能够买到的数据中心为例，在过去1亿美元能够买8800块 x86 CPU组成的数据中心，功耗是5MW，但如今1亿美元能够买2500块GH200组成的Iso-Troughput数据中心，功耗是3MW，且AI推理能力能够达到过去CPU系统的12倍，能效达20倍。

如果要实现过去1亿美元能够买到的x86 CPU数据中心所实现的AI推理性能，Iso-Troughput数据中心只需要用到210块GH200，功耗为0.26MW，花费800万美元即可。

黄仁勋表示，领先的系统制造商预计将在2024年第二季度交付基于该平台的系统。

服务百万开发者，企业握住属于自己的AI命脉

除了推出新一代处理器，英伟达还宣布了与Hugging Face建立合作伙伴关系，为数百万开发者提供生成式AI超级计算服务，帮助其构建大语言模型（LLM）和其他高级AI应用。

Hugging Face 平台让开发者能够利用开源资源构建、训练和部署最先进的 AI 模型。目前有超过 15,000 家企业机构正在使用 Hugging Face，社区共享了超过 25 万个模型和 5 万个数据集。

基于此次合作，开发者能够使用Hugging Face平台内的NVIDIA DGX Cloud AI超级计算为高级AI模型进行训练及调优，借助为智能聊天机器人、搜索、摘要等特定行业应用的业务数据定制的大语言模型（LLM），推动生成式 AI 在各个行业中的应用。

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“研究人员和开发者是正在改变每个行业的生成式 AI 的核心力量。Hugging Face 与 NVIDIA 正在将全球最大的 AI 社区与 NVIDIA 在全球领先云环境中的 AI 计算平台相连接。通过双方的合作，Hugging Face 社区用户只需要点击一下鼠标，就可以使用 NVIDIA AI 计算。”

作为合作的一部分，Hugging Face 将提供一项名为“训练集群即服务（Training Cluster as a Service）”的新服务，用以简化企业创建新的自定义生成式 AI 模型的过程。

该服务由 NVIDIA DGX Cloud 提供支持，每个 DGX Cloud 实例均配备 8 颗 NVIDIA H100 或 A100 80GB Tensor Core GPU，每个节点的 GPU 总内存为 640GB，附加英伟达专家支持，且将在未来几个月内推出。

Omniverse升级，实现更复杂的3D模拟

英伟达同时也在Omniverse方面做出重要更新，让开发者能够通过OpenUSD，利用生成式AI来加强自身工具，并让企业能够构建更大、更复杂的世界级模拟，以此作为其工业应用的数据测试场。

OpenUSD起源于皮克斯动画工作室，原本是一项高性能3D场景描述技术，能够为各种数据和工作流带来了强大的可操作性。英伟达、苹果、Adobe 和 Autodesk在近期联合成立OpenUSD联盟以统一OpenUSD规范，用以推动构建虚拟世界。

此次大会上，英伟达发布了四款全新的Omniverse Cloud API，帮助开发者更加无缝地实施和部署OpenUSD流程与应用。

面向开发人员的大型语言模型 (LLM) copilot工具ChatUSD，可以回答USD知识问题或生成 Python-USD 代码脚本；

RunUSD将OpenUSD文件转换为完全路径跟踪渲染的图像，并使用Omniverse Cloud生成渲染；

DeepSearch可在海量无标记资产数据库中进行快速语义搜索；

USD-GDN Publisher可以助力企业和软件制造商发布基于OpenUSD 的高保真体验，并实时传输到网络浏览器和移动设备。

面对工业应用对3D框架提出的不同要求，英伟达正在开发NVIDIA Omniverse（用于开发应用程序的OpenUSD原生软件平台），以及地理空间数据模型、度量组件、SimReady、OpenUSD 规范等，以支持高度复杂的工业与感知AI工作负载。

目前，可以同NVIDIA OpenUSD开发者计划抢先体验 OpenUSD 服务、资源和工具。

当然，英伟达为推动生成式AI做出的努力远不止如此，其中还包括在此次SIGGRAPH上发布的三款专业级桌面显卡RTX 5000、RTX 4500和RTX 4000，为专业人士提供最新的AI、图形和实时渲染技术，以及发布NVIDIA OVX服务器，用于帮助加速计算密集型应用，包括AI训练与推理、3D 设计与可视化、视频处理以及工业数字化等......

“人人都是程序员”的时代，已近在眼前。（雷峰网）

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