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英偉達CEO黃仁勛在SIGGRAPH大會上發(fā)表主題演講時透露，該公司早在2018年就開始押注人工智能，那時很少有人意識到此舉的重要意義。
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黃仁勛表示，大語言模型在未來幾乎處于一切事物的前沿。從視覺效果到快速數(shù)字化的制造市嘗工廠設計和重工業(yè)，一切都將在某種程度上采用自然語言界面。
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黃仁勛預言，由英偉達芯片驅(qū)動的人工智能技術(shù)將“重塑計算機本身”，目前已知的計算平臺將很快被強大的新人工智能平臺所取代。
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英偉達推出了專為運行人工智能模型而設計的芯片，以期在人工智能硬件領(lǐng)域擊退包括AMD、谷歌和亞馬遜在內(nèi)的競爭對手。
科技新聞訊 8月9日消息，美國當?shù)貢r間周二晚間，英偉達創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在2023年度計算機圖形學大會（SIGGRAPH）上發(fā)表演講，討論該公司最新的人工智能和3D圖形領(lǐng)域的創(chuàng)新。
五年前悄然押注AI獲得豐厚回報
黃仁勛表示，英偉達在2018年做出了一個攸關(guān)公司生死存亡的商業(yè)決定，但卻很少有人意識到這個決定將對英偉達乃至整個半導體行業(yè)的重大意義。當然，這一押注為英偉達帶來了豐厚的回報，但黃仁勛表示，這只是人工智能驅(qū)動的未來的開端，一個主要由英偉達硬件驅(qū)動的未來。
黃仁勛回憶說，五年前的分水嶺時刻是選擇采用以光線追蹤（RTX）還是智能升級（DLSS）形式的人工智能圖像處理方案。“我們意識到柵格化正在達到極限，”他說，他指的是傳統(tǒng)的、被廣泛使用的3D場景渲染方法。“2018年是一個‘押注公司’的時刻。這需要我們重新發(fā)明硬件、軟件和算法。在我們用人工智能重塑CG的同時，我們也在為人工智能重塑GPU。”
雖然光線跟蹤和DLSS仍在消費者GPU和游戲多樣化等領(lǐng)域被采用，但他們?yōu)閷崿F(xiàn)它而創(chuàng)建的架構(gòu)卻是不斷增長的機器學習開發(fā)社區(qū)的完美合作伙伴。
訓練越來越大的生成式模型所需的大量計算，不再由某些具有GPU功能的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心提供，而是從一開始就設計用于執(zhí)行必要大規(guī)模操作的系統(tǒng)支持，如H100。公平地說，人工智能的發(fā)展在某些方面只是受到這些計算資源可用性的限制。英偉達從人工智能熱潮中受益，其服務器和工作站的銷量始終處于供不應求的狀態(tài)。
但黃仁勛堅稱，這只是個開始。新的模型不僅需要訓練，還需要數(shù)百萬甚至數(shù)十億用戶的實時運行支持。他說：“大語言模型在未來幾乎處于一切事物的前沿：從視覺效果到快速數(shù)字化的制造市嘗工廠設計和重工業(yè)，一切都將在某種程度上采用自然語言界面。整個工廠將由軟件控制的機器人操控，他們將制造的汽車本身也將是機器人。所以這是機器人設計機器人，并負責建造機器人。”
有些人可能不同意黃仁勛的觀點，這雖然看似合理，但碰巧也非常有利于英偉達的利益。
但是，盡管我們對大語言模型的依賴程度尚不確定，但很少有人敢說不使用它們，甚至對誰將使用它，以及在什么情況下需要在新的計算資源上進行重大投資方面也是如此。
在以CPU為核心的機架等上一代計算資源上投資數(shù)百萬美元已經(jīng)沒有意義，因為像GH200這樣的硬件，可以用不到十分之一的成本和電力需求來完成同樣的工作。GH200是英偉達新推出的、專用于數(shù)據(jù)中心的人工智能開發(fā)硬件。
黃仁勛還播放了一段視頻，展示了由多個Grace Hopper計算單元組成的樂高積木般的組件，它們先是組成了刀片，然后是機架，最后是成排的GH200，所有這些計算單元都被高速連接在一起，成為“世界上最大的單個GPU”，它擁有完整的ML專業(yè)計算能力。
黃仁勛提出，這些將成為未來人工智能主導的數(shù)字行業(yè)的基本單位。他說：“我不知道是誰說的，但你買的越多，省的錢就越多。如果我能讓你們記住我今天演講中的一件事，那就是它了。”
黃仁勛在演講中沒有提到人工智能面臨的諸多挑戰(zhàn)、監(jiān)管，也沒有談到人工智能的整體概念在發(fā)生變化， 就像它在去年已經(jīng)多次經(jīng)歷過的那樣。當然，這是一種樂觀的世界觀，就像在淘金熱期間出售鎬和鏟子等工具的商人，他們同樣賺得盆滿缽滿。
英偉達硬件推動AI革命，電腦即將被重新發(fā)明
黃仁勛在會上表示，由英偉達芯片驅(qū)動的人工智能技術(shù)將“重塑計算機本身”，目前已知的計算平臺將很快被強大的新人工智能平臺所取代。
黃仁勛說：“大語言模型就是一種新的計算平臺，因為現(xiàn)在的編程語言是人類。計算機本身當然會以一種非常不同的方式處理信息。”
在將計算機和計算平臺轉(zhuǎn)向大語言模型方面，黃仁勛說，英偉達的加速計算將支持這一點。但與此同時，即將到來的充滿生成式人工智能的環(huán)境，需要大幅擴大云計算的規(guī)模。
為了實現(xiàn)云計算的革命性擴展，黃仁勛表示，英偉達正在“提升”其Grace Hopper超級芯片處理器的性能。這種新的芯片由Grace Hopper和世界上速度最快的存儲芯片HBM3相結(jié)合而成，被稱為GH200。
黃仁勛證實：“芯片正在生產(chǎn)中，它基本上把這兩個超級芯片變成了一個超大尺寸的超級芯片。你可以選擇任何你喜歡的大語言模型，并將其放入其中，它將瘋狂地進行推理。大語言模型的推理成本將大幅下降。”
黃仁勛解釋稱，這是一款專為運行人工智能模型而設計的芯片，以期在人工智能硬件領(lǐng)域擊退包括AMD、谷歌和亞馬遜在內(nèi)的競爭對手。
據(jù)估計，目前，英偉達以超過80%的市場份額主導著人工智能芯片市常該公司的專長是圖形處理單元（GPU），這已成為支撐生成式人工智能軟件的大型AI模型的首選芯片，如谷歌的Bard和OpenAI的ChatGPT。但英偉達的芯片始終供不應求，因為科技巨頭、云提供商和初創(chuàng)公司都在爭奪GPU，以開發(fā)自己的人工智能模型。
GH200與英偉達目前最高端的AI芯片H100擁有相同的GPU，但它配備了141G的尖端內(nèi)存以及72核的Arm中央處理器。黃仁勛說，新的芯片將在明年第二季度通過英偉達的分銷商上市，并應該在今年年底之前提供樣品。英偉達的代表拒絕透露價格。
通常情況下，使用人工智能模型的過程至少分為兩個部分：訓練和推理。
首先，模型使用大量數(shù)據(jù)進行訓練，這一過程可能需要幾個月的時間，有時還需要數(shù)千個GPU，例如英偉達的H100和A100芯片。然后，該模型被用于軟件中，通過一個稱為推理的過程進行預測或生成內(nèi)容。就像培訓一樣，推理的計算成本很高，而且每次軟件運行時，比如生成文本或圖像時，都需要大量的處理能力。但與訓練不同的是，推理幾乎是不斷進行的，而訓練只在模型升級時才需要。
英偉達副總裁伊恩巴克（Ian Buck）周二在與分析師和記者的電話會議上表示，GH200是為推理而設計的，因為它有更大的存儲容量，允許更大的人工智能模型安裝在一個系統(tǒng)上。H100內(nèi)存為80 GB，而GH200的內(nèi)存為141 GB。英偉達還宣布了一種系統(tǒng)，可以將兩個GH200芯片結(jié)合到一臺計算機中，用于擴展規(guī)模。巴克說，擁有更大的內(nèi)存可以讓模型駐留在單個GPU上，而不需要多個系統(tǒng)或多個GPU才能運行。
與此同時，英偉達的主要GPU競爭對手AMD最近發(fā)布了自己的面向人工智能的芯片MI300X，它支持192 GB的內(nèi)存，擁有強大的人工智能推理能力。包括谷歌和亞馬遜在內(nèi)的公司也在設計自己的定制人工智能芯片來進行推理。（文/金鹿）
