AI的决定性时刻，英伟达“赢麻了”

出品｜虎嗅科技组

作者｜齐健 编辑｜陈伊凡

“切勿错过AI的决定性时刻！”这是英伟达2023年GTC大会的广告语。不知英伟达所说的“决定性时刻”是指黄仁勋在GTC大会主题演讲中三次强调的“AI的iPhone时刻”，还是说本届GTC大会就是AI的“决定性”时刻。

当然，今时今日可能确实是AI的决定性时刻。

从上周三到现在，一系列或惊艳，或不那么惊艳的最前沿AI技术接二连三地刷爆科技新闻版面。从OpenAI发布GPT-4，到百度发布文心一言，再到微软发布Office的AI助手Microsoft 365 Copilot，以及Midjourney发布能“画手指”的V5版本，甚至几个小时前，谷歌也上线了Bard聊天机器人接受排队测试。

在这样的AI关键时刻，手握GPU算力技术的英伟达自然不会缺席，毕竟在大模型军备竞赛中，作为“军火商”的英伟达，已经赢麻了。

北京时间3月21日晚11点，2023春季GTC大会正式上线，在大会的主题演讲中，黄仁勋围绕AI、量子计算、芯片等前沿科技，发布了一系列前沿技术和产品。

ChatGPT专用GPU可提速10倍

围绕AI的发布自然少不了GPU的提速，在黄仁勋的主题演讲中发布了全新的GPU推理平台，该平台包括4种不同配置，针对不同工作负载进行优化，分别对应了AI视频加速、图像生成加速、大型语言模型（LLM）加速和推荐系统和LLM数据库。包括：L4 Tensor Core GPU、L40 GPU、p00 NVL GPU和Grace Hopper超级芯片。

其中，p00 NVL是专门为LLM设计的GPU，采用了Transformer加速解决方案，可用于处理ChatGPT。相比于英伟达HGX A100，一台搭载四对p00和双NVLINK的标准服务器速度能快10倍，可以将大语言模型的处理成本降低一个数量级。此外，p00 NVL配备94GB HBM3显存的PCIe p00 GPU，采用双GPU NVLink，支持商用PCIe服务器轻松扩展。

L4是针对AI生成视频的通用GPU，用于加速AI视频，可以提供比CPU高120倍的性能，能效提升约99%。可以优化视频解码与转码、视频内容审核、视频通话等性能，一台8-GPU L4服务器可以取代100多台用于处理AI视频的双插槽CPU服务器。目前，英伟达GPU在AI视频生产技术供应商Runway的产品中已经提供了相应的技术支持。

L40则是用于图像生成，针对2D、3D图像生成进行优化，并可以结合Omniverse，直接生成3D内容，甚至是元宇宙内容。该平台推理性能是英伟达的云推理GPU T4的10倍。

此外，Grace Hopper超级芯片是为推荐系统和大型语言模型AI数据库设计的。可用于图推荐模型、向量数据库和图神经网络。它可以通过900GB/s的高速一致性芯片到芯片接口连接英伟达Grace CPU和Hopper GPU。

计算光刻技术提速40倍

黄仁勋带来的另一项革命性技术，也关乎英伟达自身的产品研发，是一项聚焦先进芯片设计制造的技术——NVIDIA cuLitho的计算光刻库。

NVIDIA cuLitho计算光刻库可以通过计算技术大幅优化芯片制造流程，利用GPU技术实现计算光刻，可以使传统光刻技术提速40倍以上，为2nm及更先进芯片的生产提供助力。

事实上，英伟达的计算光刻库在研发过程中，已经与3家全球顶尖的芯片制造厂商开展了长达4年的合作。包括晶圆制造巨头台积电、光刻机制造商阿斯麦，以及EDA巨头新思科技，目前3家厂商均已开始将该技术引入芯片设计和制造流程。

“计算光刻是芯片设计和制造领域中最大的计算工作负载，每年消耗数百亿CPU小时。”黄仁勋介绍说，大型数据中心24x7全天候运行，以便创建用于光刻系统的掩膜板。这些数据中心是芯片制造商每年投资近2000亿美元的资本支出的一部分。

NVIDIA p00需要89块掩膜板，在CPU上运算时，处理单个掩膜板，当前需要2周时间。如果在GPU上运行cuLitho则只需8小时即可处理完一个掩膜板。黄仁勋说：“台积电可以通过在500个DGX p00系统上使用cuLitho加速，将功率从35MW降至5MW，替代用于计算光刻的40000台CPU服务器。”

GPU&量子计算

除了AI和芯片以外，英伟达还在研究另一项前沿科技——量子计算。

本次GTC上宣布的第一个全新产品就是与Quantum Machines合作的NVIDIA DGX Quantum。该产品结合了通用量子控制系统Quantum Machines OPX+和NVIDIA Grace Hopper超级芯片，这个平台可以为高性能和低延迟量子经典计算的研究人员提供了一种革命性的新架构。