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發(fā)布時(shí)間:2024-06-07作者來(lái)源:薩科微瀏覽:1217
6月2日晚間,英偉達(dá)(NVIDIA)CEO黃仁勛在中國(guó)臺(tái)灣大學(xué)綜合體育館發(fā)表主題為“開(kāi)啟產(chǎn)業(yè)革命的全新時(shí)代”的主題演講。在長(zhǎng)達(dá)兩個(gè)小時(shí)的發(fā)言中,黃仁勛梳理并介紹了英偉達(dá)如何推動(dòng)人工智能(AI)演進(jìn),以及AI如何變革工業(yè)。同時(shí),他還宣布,Blackwell芯片現(xiàn)已開(kāi)始投產(chǎn),2025年將會(huì)推出Blackwell Ultra GPU芯片。下一代AI平臺(tái)名為“Rubin”,將集成HBM4內(nèi)存,將于2026年發(fā)布。
過(guò)去十年,計(jì)算成本降低了100萬(wàn)倍
計(jì)算機(jī)行業(yè)發(fā)展至今已有 60 年的歷史。從IBM System 360 引入了中央處理單元、通用計(jì)算、通過(guò)操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)硬件和軟件的分離、多任務(wù)處理、IO子系統(tǒng)、DMA以及今天使用的各種技術(shù)。架構(gòu)兼容性、向后兼容性、系列兼容性,所有今天對(duì)計(jì)算機(jī)了解的東西,大部分在1964 年就已經(jīng)描述出來(lái)了。PC 革命使計(jì)算民主化,把它放在了每個(gè)人的手中和家中。
2007 年,iPhone 引入了移動(dòng)計(jì)算,把計(jì)算機(jī)放進(jìn)了我們的口袋。從那時(shí)起,一切都在連接并隨時(shí)運(yùn)行通過(guò)移動(dòng)云。這 60 年來(lái),我們只見(jiàn)證了兩三次,確實(shí)不多,其實(shí)就兩三次,主要的技術(shù)變革,計(jì)算的兩三次構(gòu)造轉(zhuǎn)變,而我們即將再次見(jiàn)證這一切的發(fā)生,即GPU(圖形處理器)所帶來(lái)的加速計(jì)算。
黃仁勛表示,計(jì)算機(jī)行業(yè)在中央處理器(CPU)上運(yùn)行的引擎,其性能擴(kuò)展速度已經(jīng)大大降低。但我們必須做的計(jì)算量,仍然在以指數(shù)級(jí)的速度增長(zhǎng),如果所需的性能沒(méi)有如此增長(zhǎng),那么行業(yè)將經(jīng)歷計(jì)算的通貨膨脹。和計(jì)算成本的提升。他指出,有一種更好的方法增強(qiáng)計(jì)算機(jī)的處理性能,減輕CPU的負(fù)擔(dān),那便是通過(guò)專(zhuān)用處理器,來(lái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)于密集型應(yīng)用程序的加速。
“現(xiàn)在,隨著CPU擴(kuò)展速度放緩,最終基本停止,我們應(yīng)該加快讓每一個(gè)處理密集型應(yīng)用程序都得到加速,每個(gè)數(shù)據(jù)中心也肯定會(huì)得到加速,加速計(jì)算是非常明智的,這是很普通的常識(shí)?!秉S仁勛表示。
他指出,計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是一門(mén)完全可以并行操作的學(xué)科。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理、物理模擬、組合優(yōu)化、圖形處理、數(shù)據(jù)庫(kù)處理,以及深度學(xué)習(xí)中非常[敏感詞]的線性代數(shù),許多類(lèi)型的算法都非常適合通過(guò)并行處理來(lái)加速。
“通過(guò)結(jié)合GPU和CPU可以加速計(jì)算。我們可以讓計(jì)算速度加快100倍,但功耗只增加了大約三倍,成本只增加了約 50%?!秉S仁勛表示,英偉達(dá)在 PC 行業(yè)一直這樣做,比如在1000 美元 PC 上加一個(gè) 500 美元 GeForce GPU,性能會(huì)大幅提升。在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域,英偉達(dá)也是這樣做的,10億美元的數(shù)據(jù)中心增加了5億美元的GPU,它一下子變成了AI工廠。通過(guò)加速運(yùn)算,還可以節(jié)省成本和能源。
黃仁勛指出,每一次加快應(yīng)用程序的速度,計(jì)算成本就會(huì)下降,速度上升100倍,就可以節(jié)省96%、97%、98%的成本。在過(guò)去十年間,一種特定算法的邊際計(jì)算成本降低了100萬(wàn)倍?!艾F(xiàn)在我們得以用互聯(lián)網(wǎng)上所有數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練大語(yǔ)言模型。人工智能出現(xiàn)成為可能,是因?yàn)槲覀兿嘈烹S著計(jì)算變得越來(lái)越便宜,將會(huì)有人找到很好的用途?!?
英偉達(dá)推動(dòng)了大語(yǔ)言模型的誕生
黃仁勛強(qiáng)調(diào),加速計(jì)算確實(shí)帶來(lái)了非凡的成果,但它并不容易。原因是因?yàn)檫@非常難。沒(méi)有一種軟件可以通過(guò)C編譯器運(yùn)行,突然間應(yīng)用程序就快了100倍。這甚至不合邏輯。如果可以做到這一點(diǎn),他們?cè)缇透脑?CPU了。因此,對(duì)于英偉達(dá)來(lái)說(shuō),必須重寫(xiě)軟件,這是最難的部分。軟件必須完全重寫(xiě),以便能夠重新表達(dá)在 CPU 上編寫(xiě)的算法,使其能夠被加速、卸載并行運(yùn)行。這種計(jì)算機(jī)科學(xué)的改變極其困難。
為了推動(dòng)GPU所能夠帶來(lái)的計(jì)算加速,英偉達(dá)在2012年后改變了GPU的架構(gòu),采用Tensor Core(張量計(jì)算單元),并推出了一種協(xié)助“CPU任務(wù)分發(fā)+GPU并行處理”的編程模型/平臺(tái)——CUDA,用于加速GPU和CPU之間的計(jì)算。 可以說(shuō),CUDA 增強(qiáng)了 CPU,卸載并加速了專(zhuān)用處理器可以更好完成的工作。
隨后,黃仁勛花了較大篇幅來(lái)強(qiáng)調(diào)英偉達(dá)運(yùn)算平臺(tái)CUDA的重要性。黃仁勛表示,作為使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的平臺(tái),CUDA顯著推動(dòng)了計(jì)算機(jī)科學(xué)在近20年內(nèi)的進(jìn)展?,F(xiàn)在,全球已有500萬(wàn)名CUDA開(kāi)發(fā)者。
黃仁勛指出,CUDA已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了“良性循環(huán)”,能夠在運(yùn)算基礎(chǔ)不斷增長(zhǎng)的情況下,擴(kuò)大生態(tài)系統(tǒng),令成本不斷下降:“這將促使更多的開(kāi)發(fā)人員提出更多的想法,帶來(lái)更多的需求實(shí)驗(yàn),成為偉大事業(yè)的開(kāi)端?!?
在CUDA之后,英偉達(dá)還發(fā)明了NVLink(一種總線及其通信協(xié)議),然后是TensorRT、NCCL,收購(gòu)了Mellanox,推出TensorRT-ML、Triton推理服務(wù)器,所有這些都整合在一臺(tái)全新的計(jì)算機(jī)上,助力了生成式AI的誕生。
“當(dāng)時(shí)沒(méi)人理解這件事(推出CUDA,并使得英偉達(dá)GPU支持CUDA),我也不認(rèn)為會(huì)有人來(lái)買(mǎi),當(dāng)時(shí)我們?cè)贕TC大會(huì)上宣布了這件事,舊金山的一家小公司OpenAI看到了,他們便要我給他們送去一臺(tái)。”黃仁勛表示,2016年,英偉達(dá)向OpenAI交付了[敏感詞]臺(tái)DGX超級(jí)計(jì)算機(jī),隨后繼續(xù)擴(kuò)展超級(jí)計(jì)算機(jī)的能力,以便訓(xùn)練大量數(shù)據(jù)。2022年11月,基于成千上萬(wàn)的英偉達(dá)GPU加速卡,OpenAI推出了ChatGPT,并在5天內(nèi)收獲了上百萬(wàn)名用戶。
加速新的工業(yè)革命
Blackwell已投產(chǎn),2026年推出Rubin GPU
在今年3月的GTC2024大會(huì),英偉達(dá)正式發(fā)布了面向下一代數(shù)據(jù)中心和人工智能應(yīng)用的Blackwell GPU,時(shí)隔僅不到3個(gè)月,在此次的臺(tái)大演講當(dāng)中,黃仁勛就披露了下一代的Blackwell Ultra GPU和再下一代的Rubin GPU。
據(jù)介紹,目前Blackwell芯片已經(jīng)開(kāi)始投產(chǎn),它是當(dāng)今世界上最復(fù)雜、性能[敏感詞]的計(jì)算芯片。相比八年前的Pascal芯片,Blackwell芯片的AI算力提升了1000倍。
黃仁勛表示,英偉達(dá)在8年時(shí)間里,計(jì)算能力、浮點(diǎn)運(yùn)算以及人工智能浮點(diǎn)運(yùn)算能力增長(zhǎng)了1000倍。這樣的增長(zhǎng)速度,幾乎超越了摩爾定律在[敏感詞]時(shí)期的增長(zhǎng)。
此外,相比八年前的Pascal芯片,Blackwell芯片用于訓(xùn)練GPT-4模型(2萬(wàn)億參數(shù)和8萬(wàn)億Token)訓(xùn)練的能耗下降了350倍。
黃仁勛解釋稱(chēng),如果使用Pascal進(jìn)行同樣的(GPT-4模型)訓(xùn)練,它將消耗高達(dá)1000吉瓦時(shí)的能量。這意味著需要一個(gè)吉瓦數(shù)據(jù)中心來(lái)支持,但世界上并不存在這樣的數(shù)據(jù)中心。即便存在,它也需要連續(xù)運(yùn)行一個(gè)月的時(shí)間。而如果是一個(gè)100兆瓦的數(shù)據(jù)中心,那么訓(xùn)練時(shí)間將長(zhǎng)達(dá)一年。然而,利用Blackwell進(jìn)行訓(xùn)練,則可以將原本需要高達(dá)1000吉瓦時(shí)的能量降低到僅需3吉瓦時(shí),這一成就無(wú)疑是令人震驚的突破。想象一下,使用1000個(gè)GPU,它們所消耗的能量竟然只相當(dāng)于一杯咖啡的熱量。而10,000個(gè)GPU,更是只需短短10天左右的時(shí)間就能完成同等任務(wù)。
Blackwell不僅適用于推理,其在Token生成性能上的提升更是令人矚目。在Pascal時(shí)代,生成每個(gè)Token消耗的能量高達(dá)17,000焦耳,這大約相當(dāng)于兩個(gè)燈泡運(yùn)行兩天的能量。而生成一個(gè)GPT-4的Token,幾乎需要兩個(gè)200瓦特的燈泡持續(xù)運(yùn)行兩天??紤]到生成一個(gè)單詞大約需要3個(gè)Token,這確實(shí)是一個(gè)巨大的能量消耗。
現(xiàn)在的情況已經(jīng)截然不同,Blackwell的推出使得生成每個(gè)Token只需消耗0.4焦耳的能量,以驚人的速度和極低的能耗進(jìn)行Token生成。相比Pascal的Token生成能耗降低了約350倍,這無(wú)疑是一個(gè)巨大的飛躍。
但即使如此,英偉達(dá)仍不滿足,為了更大的突破,在推出整合Blackwell芯片的DGX系統(tǒng)的同時(shí),英偉達(dá)還在持續(xù)研發(fā)新一代的GPU。
黃仁勛透露,英偉達(dá)將會(huì)在2025年推出增強(qiáng)版的Blackwell Ultra GPU(8S HBM3e 12H)。在2026年,英偉達(dá)還將推出再下一代的Rubin GPU,將集成8顆HBM4,隨后在2027年,將推出Rubin Ultra GPU,將集成12顆HBM4版本。
根據(jù)外媒wccftech介紹,Rubin GPU將采用4x光罩設(shè)計(jì),并將使用臺(tái)積電3nm制程,以及CoWoS-L封裝技術(shù)。
“在此展示的所有的新的芯片都處于全面開(kāi)發(fā)階段,確保每一個(gè)細(xì)節(jié)都經(jīng)過(guò)精心打磨。我們的更新節(jié)奏依然是一年一次,始終追求技術(shù)的[敏感詞],同時(shí)確保所有產(chǎn)品都保持100%的架構(gòu)兼容性?!秉S仁勛說(shuō)道。
生成式AI加速以太網(wǎng)
但對(duì)于新的基于AI的工業(yè)革命來(lái)說(shuō),光有AI算力的提升這還不足以滿足需求,特別是對(duì)于大型人工智能工廠來(lái)說(shuō)更是如此,因此還必須使用高速網(wǎng)絡(luò)將這些人工智能工廠連接起來(lái)。
對(duì)此,英偉達(dá)推出了兩種網(wǎng)絡(luò)選擇:InfiniBand和以太網(wǎng)。其中,InfiniBand已經(jīng)在全球各地的超級(jí)計(jì)算和人工智能工廠中廣泛使用,并且增長(zhǎng)迅速。然而,并非每個(gè)數(shù)據(jù)中心都能直接使用InfiniBand,因?yàn)楹芏嗥髽I(yè)在以太網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)上進(jìn)行了大量投資,而且管理InfiniBand交換機(jī)和網(wǎng)絡(luò)確實(shí)需要一定的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技術(shù)。
因此,英偉達(dá)的解決方案是將InfiniBand的性能帶到以太網(wǎng)架構(gòu)中,這并非易事。原因在于,每個(gè)節(jié)點(diǎn)、每臺(tái)計(jì)算機(jī)通常與互聯(lián)網(wǎng)上的不同用戶相連,但大多數(shù)通信實(shí)際上發(fā)生在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部,即數(shù)據(jù)中心與互聯(lián)網(wǎng)另一端用戶之間的數(shù)據(jù)傳輸。然而,在人工智能工廠的深度學(xué)習(xí)場(chǎng)景下,GPU并不是與互聯(lián)網(wǎng)上的用戶進(jìn)行通信,而是彼此之間進(jìn)行頻繁的、密集的數(shù)據(jù)交換。
它們相互通信是因?yàn)樗鼈兌荚谑占糠纸Y(jié)果。然后它們必須將這些部分結(jié)果進(jìn)行規(guī)約(reduce)并重新分配(redistribute)。
這種通信模式的特點(diǎn)是高度突發(fā)性的流量。重要的不是平均吞吐量,而是最后一個(gè)到達(dá)的數(shù)據(jù),因?yàn)槿绻阏趶乃腥四抢锸占糠纸Y(jié)果,并且我試圖接收你所有的部分結(jié)果,如果最后一個(gè)數(shù)據(jù)包晚到了,那么整個(gè)操作就會(huì)延遲。對(duì)于人工智能工廠而言,延遲是一個(gè)至關(guān)重要的問(wèn)題。
所以,英偉達(dá)關(guān)注的焦點(diǎn)并非平均吞吐量,而是確保最后一個(gè)數(shù)據(jù)包能夠準(zhǔn)時(shí)、無(wú)誤地抵達(dá)。然而,傳統(tǒng)的以太網(wǎng)并未針對(duì)這種高度同步化、低延遲的需求進(jìn)行優(yōu)化。為了滿足這一需求,我們創(chuàng)造性地設(shè)計(jì)了一個(gè)端到端的架構(gòu),使NIC(網(wǎng)絡(luò)接口卡)和交換機(jī)能夠通信。
為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),英偉達(dá)采用了四種關(guān)鍵技術(shù):
[敏感詞],英偉達(dá)擁有業(yè)界領(lǐng)先的RDMA(遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問(wèn))技術(shù)。現(xiàn)在,我們有了以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)級(jí)別的RDMA,它的表現(xiàn)非常出色;
第二,引入了擁塞控制機(jī)制。交換機(jī)具備實(shí)時(shí)遙測(cè)功能,能夠迅速識(shí)別并響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中的擁塞情況。當(dāng)GPU或NIC發(fā)送的數(shù)據(jù)量過(guò)大時(shí),交換機(jī)會(huì)立即發(fā)出信號(hào),告知它們減緩發(fā)送速率,從而有效避免網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)的產(chǎn)生。
第三,采用了自適應(yīng)路由技術(shù)。傳統(tǒng)以太網(wǎng)按固定順序傳輸數(shù)據(jù),但在英偉達(dá)的架構(gòu)中,其能夠根據(jù)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)狀況進(jìn)行靈活調(diào)整。當(dāng)發(fā)現(xiàn)擁塞或某些端口空閑時(shí),可以將數(shù)據(jù)包發(fā)送到這些空閑端口,再由另一端的Bluefield設(shè)備重新排序,確保數(shù)據(jù)按正確順序返回。這種自適應(yīng)路由技術(shù)極大地提高了網(wǎng)絡(luò)的靈活性和效率。
第四,實(shí)施了噪聲隔離技術(shù)。在數(shù)據(jù)中心中,多個(gè)模型同時(shí)訓(xùn)練產(chǎn)生的噪聲和流量可能會(huì)相互干擾,并導(dǎo)致抖動(dòng)。英偉達(dá)的噪聲隔離技術(shù)能夠有效地隔離這些噪聲,確保關(guān)鍵數(shù)據(jù)包的傳輸不受影響。
通過(guò)采用這些技術(shù),英偉達(dá)成功地為人工智能工廠提供了高性能、低延遲的網(wǎng)絡(luò)解決方案。在價(jià)值高達(dá)數(shù)十億美元的數(shù)據(jù)中心中,如果網(wǎng)絡(luò)利用率提升40%而訓(xùn)練時(shí)間縮短20%,這實(shí)際上意味著價(jià)值50億美元的數(shù)據(jù)中心在性能上等同于一個(gè)60億美元的數(shù)據(jù)中心,揭示了網(wǎng)絡(luò)性能對(duì)整體成本效益的顯著影響。
幸運(yùn)的是,帶有Spectrum X的以太網(wǎng)技術(shù)正是英偉達(dá)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵,它大大提高了網(wǎng)絡(luò)性能,使得網(wǎng)絡(luò)成本相對(duì)于整個(gè)數(shù)據(jù)中心而言幾乎可以忽略不計(jì)。這無(wú)疑是英偉達(dá)在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域取得的一大成就。
目前英偉達(dá)已經(jīng)擁有一系列強(qiáng)大的以太網(wǎng)產(chǎn)品線,其中最引人注目的是Spectrum X800。這款設(shè)備以每秒51.2 TB的速度和256路徑(radix)的支持能力,為成千上萬(wàn)的GPU提供了高效的網(wǎng)絡(luò)連接。接下來(lái),我們計(jì)劃一年后推出X800 Ultra,它將支持高達(dá)512路徑的512 radix,進(jìn)一步提升了網(wǎng)絡(luò)容量和性能。而X 1600則是為更大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的,能夠滿足數(shù)百萬(wàn)個(gè)GPU的通信需求。
黃仁勛強(qiáng)調(diào),隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,數(shù)百萬(wàn)個(gè)GPU的數(shù)據(jù)中心時(shí)代已經(jīng)指日可待。這一趨勢(shì)的背后有著深刻的原因。一方面,我們渴望訓(xùn)練更大、更復(fù)雜的模型;但更重要的是,未來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)交互將越來(lái)越多地依賴于云端的生成式人工智能。這些人工智能將與我們一起工作、互動(dòng),生成視頻、圖像、文本甚至數(shù)字人。因此,我們與計(jì)算機(jī)的每一次交互幾乎都離不開(kāi)生成式人工智能的參與。并且總是有一個(gè)生成式人工智能與之相連,其中一些在本地運(yùn)行,一些在你的設(shè)備上運(yùn)行,很多可能在云端運(yùn)行。這些生成式人工智能不僅具備強(qiáng)大的推理能力,還能對(duì)答案進(jìn)行迭代優(yōu)化,以提高答案的質(zhì)量。這意味著我們未來(lái)將產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)生成需求。
英偉達(dá)還宣布,包括華碩、技嘉、鴻佰科技、英業(yè)達(dá)、和碩、云達(dá)科技、美超威、緯創(chuàng)及緯穎、永擎電子等將利用英偉達(dá)的GPU與網(wǎng)絡(luò)技術(shù),推出云端、本地端、嵌入式與邊緣AI系統(tǒng)。
AI機(jī)器人時(shí)代已經(jīng)到來(lái)
展望未來(lái),機(jī)器人技術(shù)將不再是一個(gè)遙不可及的概念,而是日益融入我們的日常生活。當(dāng)提及機(jī)器人技術(shù)時(shí),人們往往會(huì)聯(lián)想到人形機(jī)器人,但實(shí)際上,它的應(yīng)用遠(yuǎn)不止于此。機(jī)械化將成為常態(tài),工廠將全面實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,機(jī)器人將協(xié)同工作,制造出一系列機(jī)械化產(chǎn)品。它們之間的互動(dòng)將更加密切,共同創(chuàng)造出一個(gè)高度自動(dòng)化的生產(chǎn)環(huán)境。
未來(lái),工廠內(nèi)的機(jī)器人將成為主流,它們將制造所有的產(chǎn)品,其中兩個(gè)高產(chǎn)量機(jī)器人產(chǎn)品尤為引人注目:一個(gè)是自動(dòng)駕駛汽車(chē)或具備高度自主能力的汽車(chē);另一個(gè)則可能是由機(jī)器人工廠高產(chǎn)量制造的產(chǎn)品是人形機(jī)器人。
在自動(dòng)駕駛汽車(chē)方面,英偉達(dá)宣布,明年計(jì)劃計(jì)劃與梅賽德斯-奔馳車(chē)隊(duì)攜手,隨后在2026年與捷豹路虎(JLR)車(chē)隊(duì)合作。英偉達(dá)提供完整的解決方案堆棧,但客戶可根據(jù)需求選擇其中的任何部分或?qū)蛹?jí),因?yàn)檎麄€(gè)驅(qū)動(dòng)堆棧都是開(kāi)放和靈活的。
在人形機(jī)器人方面,黃仁勛表示,“近年來(lái),在認(rèn)知能力和世界理解能力方面取得了巨大突破,這一領(lǐng)域的發(fā)展前景令人期待。我對(duì)人形機(jī)器人特別興奮,因?yàn)樗鼈冏钣锌赡苓m應(yīng)我們?yōu)槿祟?lèi)所構(gòu)建的世界。與其他類(lèi)型的機(jī)器人相比,訓(xùn)練人形機(jī)器人需要大量的數(shù)據(jù)。由于我們擁有相似的體型,通過(guò)演示和視頻能力提供的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)將極具價(jià)值。因此,我們預(yù)計(jì)這一領(lǐng)域?qū)⑷〉蔑@著的進(jìn)步。”
黃仁勛還提出“數(shù)字人類(lèi)”(digital humans)的概念,稱(chēng)“數(shù)字人類(lèi)是我們的愿景”,可應(yīng)用在客服、廣告及電玩游戲等產(chǎn)業(yè)。
將加碼AI PC市場(chǎng)?
在演講中,黃仁勛還披露了英偉達(dá)進(jìn)軍AI PC的企圖心。黃仁勛強(qiáng)調(diào),英偉達(dá)在每一個(gè) RTX GPU 中安裝了張量核心處理器,因此也可以理解為,現(xiàn)在全球有 1 億臺(tái)基于 GeForce RTX 的AI PC,有超過(guò)200款搭載英偉達(dá)芯片的RTX AI PC,包括華碩、微星等PC品牌廠商都是合作伙伴。
在本次 Computex 2024展會(huì)上,英偉達(dá)將展示四款新的令人驚嘆的筆記本電腦。黃仁勛表示,“它們都能夠運(yùn)行AI,運(yùn)行由AI增強(qiáng)的應(yīng)用程序。未來(lái)的PC 將成為一個(gè)AI,它將不斷在后臺(tái)幫助你、協(xié)助你。你所有的照片編輯、寫(xiě)作工具、你使用的一切工具都將由AI增強(qiáng)。你的PC還將托管帶有數(shù)字人類(lèi)的 AI 應(yīng)用程序。因此,AI 將在不同的方式中表現(xiàn)出來(lái)并被用于PC中。PC 將成為非常重要的 AI 平臺(tái)?!?
值得注意的是,近期業(yè)內(nèi)有傳言稱(chēng),英偉達(dá)(Nvidia)正準(zhǔn)備推出一款將下一代 Arm Cortex CPU內(nèi)核與其 Blackwell GPU內(nèi)核相結(jié)合的芯片,主要面向Windows on Arm的AI PC設(shè)備領(lǐng)域。
考慮到目前英偉達(dá)在云端人工智能領(lǐng)域的統(tǒng)治地位,在生成式AI開(kāi)始從云端進(jìn)入到邊緣端的趨勢(shì)之下,英偉達(dá)希望憑借其強(qiáng)大的GPU能力以及近年來(lái)在自研Grace Arm CPU上積累的經(jīng)驗(yàn),以及期與PC制造商和服務(wù)器廠商多年來(lái)的深度合作,進(jìn)入Arm Windows PC市場(chǎng)無(wú)疑一個(gè)市場(chǎng)機(jī)遇,特別是在PC市場(chǎng)正面臨生成式AI PC所帶來(lái)的換機(jī)潮的背景之下。
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