“英伟”英伟达又“拔”了一下AI的上限

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来源：极客公园

作者/宛辰

编辑/郑玄

今年的GTC，老黄又放了一堆“核弹”。

9月20日晚上11点，英伟达CEO黄仁勋的主题演讲为2022GTC揭开序幕。一个半小时的时间里，他介绍了英伟达下一代RTXGPU和支持AI工作流的新型云服务，以及各种新系统、芯片和软件。

对于游戏玩家和创作者而言，他们将获得首批基于全新NVIDIAAdaLovelace架构的GPU。较上一代旗舰GPURTX3090Ti，此次发布的RTX4090的性能将提升至前者的四倍。

但在这场演讲里，4090也只是“开胃菜”。在剩下的一个多小时，黄仁勋介绍了英伟达在企业级市场和汽车市场的进展。

首先是今年3月发布的新一代计算卡“H100”，黄仁勋宣布NvidiaH100TensorCore现在已经全面投产，预计将在10月份上市。为元宇宙开发搭建的Omniverse平台也迎来全面更新，并将推出OmniverseCloud——一款IaaS云服务产品。

而在汽车领域，英伟达公布了新一代自动驾驶芯片Thor，并放弃了此前发布的Atlan。据英伟达透露，极氪将首发搭载该芯片，时间为2025年，此外如小鹏汽车、轻舟智能等也将使用该芯片。

GeForceRTX40系列

首先是最受关注的GeForceRTX40系列显卡，会前曾有传言此次GTC40系列显卡有可能缺席，结果并没有成真。

今年GTC英伟达发布了40系列两款高端显卡，其中GeForceRTX4090将于10月12日上市，建议零售价12999元起；GeForceRTX4080将于11月推出，采用12GB和16GB显存两种配置版本，建议零售价分别为7199元和9499元起。

上一代RTX3090和RTX3080的首发价分别为11999元和5499元，40系列显卡的价格提升了不少，但相比上一代产品，40系列的性能也有了显著提升。根据黄仁勋介绍，GeForceRTX4090的性能将提升至上一代RTX3090Ti的4倍，GeForceRTX4080也比上一代产品在性能和功耗上有很大进步。

“和加速计算一样，计算机图形也是一项全栈挑战。”黄仁勋解释道，“若要实现突破，需要在架构、设计和算法方面进行创新。”

而在上述几个维度，尤其是架构和算法上，40系列新显卡都有跨越式的提升。

在架构方面，40系列显卡建立在全新的第三代RTX架构——即AdaLovelace（Ada架构）。在优化的4N工艺下，AdaGPU可以集成760亿个晶体管和超过18000个CUDA核心，比上一代AmpereGPU多了70%。

新架构下，所有三类处理器均有改进，包括：SM多单元流处理器、RTCore和TensorCore。值得注意的是，单个AdaGPU即可支持RacerX（基于物理定律的仿真）的运行。

在算法上，40系列显卡在基于深度学习的神经网络渲染上取得了突破——引入了第三代DLSS技术。

光线追踪所需的计算量近乎疯狂，CGI电影的每一帧画面渲染都需要数小时。英伟达RTX打开了实时光线追踪世界的大门，并且，通过引入基于深度学习的超分辨率技术，进一步提高了游戏帧率。

DLSS3通过将新帧和上一帧进行比较来了解场的变化，从而利用AI生成全新帧。与传统渲染相比，它能将游戏性能提高多达4倍。在这项技术的加持下，无论是对GPU性能要求较高的游戏还是受到CPU限制的游戏，都将从中受益。

老黄总结道：相较于4年前首次引入实时光线追踪技术，今天借助AI，英伟达在4年内将光追的性能升了16倍；与此同时，GPU中负责此类计算的晶体管数量并没有以同比增加，一些像素通过计算得出，而大多数像素则通过AI预测得出。

另外值得注意的是，此次英伟达只发布了两款40系列的高端显卡，这与游戏显卡市场需求疲软、英伟达急于去库存有一定关系。

黄仁勋在会后接受分析师采访时表示：终端市场目前需求疲软，英伟达减少了供应，来帮助下游消化3080、3080积压的库存，并预计用两个季度完成。对于Ada架构的新显卡，英伟达会在这个季度开始进行小规模生产，并在明年进行更多的公布。

此外，对于市场环境是否会影响4080和4090显卡的销售，黄仁勋认为，4080、4090主要针对高端游戏玩家，受到的市场影响较小。

简单来说，4080和4090两款高端旗舰显卡相较上一代性能有明显提升，有换代需求的高端玩家依然会正常购买。但对于4070、4060这些在性能上与3080、3080这些上一代旗舰性能相近的产品，为了避免影响下游去库存，英伟达会在更晚的时间点发布。

Omniverse推出云服务

互联网的下一次演化方向被视作元宇宙，而英伟达对于元宇宙的理解是“数字孪生”。英伟达于2019年正式推出Omniverse，一个用来构建和运行元宇宙应用的平台。

简单来说，Omniverse是一个实时的大型3D数据库，一个可以共享的3D世界，一个基于USD构建的网络；同时，它也是一个计算平台，使用者可以编写在Omniverse上运行的应用，这些应用如同进入Omniverse虚拟世界的门户。

此外，英伟达也编写了一些Omniverse应用，例如用于协作的Create和View，用于合成数据生成的Replicator，以及用于数字孪生模拟的IsaacSim和DriveSim。

作为一个新的计算平台，Omniverse由三部分构成：RTX计算机（供创作者、设计师和工程师使用）、OVX服务器（用来托管与Nucleus数据库的连接并运行虚拟世界模拟）以及第三部分：NVIDIAGDN（进入Omniverse的门户）。

会上，黄仁勋介绍了第二代OVX系统，后者将由AdaLovelaceL40数据中心GPU提供支持，该GPU现已全面投产。

此外，英伟达还宣布推出OmniverseCloud。这是一款Iaas产品，可连接在云上、本地或单个设备上运行的Omniverse应用。

黄仁勋介绍：新的Omniverse容器现已可以部署到云端，该容器包括用于合成数据生成的Replicator、用于扩展渲染农场的Farm以及用于构建和训练AI机器人的IsaacSim。

Omniverse上云一方面意味着将进一步方便协作，提升效率；另一方面，也意味着英伟达数字孪生业务将覆盖更大的应用场景和客户。

黄仁勋表达了自己对元宇宙的看法：未来，所有的产品都将具有数字孪生。制造商利用数字孪生模拟产品在物理世界中的作用和性能。如果不对软件的数字孪生版本进行测试，则无法大规模部署该软件所运营的的物理产品。

黄仁勋列举了很多客户案例来解释不同领域的公司如何利用Omniverse，比如为工厂、物流仓库、自动化生产线和工业厂房创建数字孪生；如何利用Omniverse实现团队互联，以全保真度可视化他们的数据并生成合成数据，从而训练AI模型，模拟数字孪生。

自动驾驶：放弃Atlan，拥抱Thor

最后，多少有点出乎意料，英伟达公布了新一代自动驾驶平台Thor。

目前，想要实现汽车中的主动安全、停车、驾驶员监测、摄像头后视镜、集群和车载信息、娱乐系统等功能通常需要不同的计算机提供支持。而未来，它们将由在中央计算机上运行的软件统一提供支持，并随着时间的推移不断改进。

去年，英伟达推出了Atlan，一款1000TOPS的SoC。虽然这款产品还没有投产，但是黄仁勋宣布Atlan不再是第一了，它将被Thor取代。

新推出的DRIVEThor平台，集成了基于Hopper的TransformerEngine、基于Ada的GPU和基于Grace的CPU。

黄仁勋表示，Hopper的Transformer引擎以及VisionTransformer的快速变革，它们都至关重要，必须纳入到下一代的机器人处理器，而Ada中多实例GPU的发明将有助于车载计算资源的集中化可将成本降低数百美元，Grace的CPU则正好拥有非常出色的单线程性能。

基于这些基础，Thor的吞吐量是上一代Atlan的两倍，交付的性能也是Atlan的两倍以上。并且，Thor能够与目前被用于量产汽车、可提供每秒254万亿次浮点运算性能的DRIVEOrin无缝衔接。

使用场景上，Thor处理器可以应用在机器人、医疗仪器、工业自动化和边缘AI系统等。

对于英伟达取消Atlan的原因，黄仁勋在会后接受分析师采访时表示，Atlan的产品包括GPU、CPU和TensorCore三个关键的架构。这三个架构，在过去两年都发生了巨大的进步。每过两年。机器人系统的研发都会迎来重大更新，这是他们做出取消Atlan直接做Thor的原因。

此外，黄仁勋还进一步透露，除了会上公布的极氪等中国车厂，到2025年，奔驰、捷豹路虎等车企的车队，都会由英伟达提供全栈式的解决方案。公司预计未来在汽车业务领域中的商业化速度以及竞争将会加剧。目前英伟达大概有110亿美金的在手订单和汽车业务相关。

好了，关于英伟达又“拔”了一下AI的上限就讲到这。