財聯社8月9日訊（編輯 史正丞）北京時間周二晚間，英偉達聯合創始人兼CEO黃仁勛時隔5年再度登上SIGGRAPH的舞臺發表主旨演講，期間提及一系列與生成式AI浪潮息息相關的硬件和軟件服務。
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SIGGRAPH由ACM SIGGRAPH（計算機協會計算機圖形圖像特別興趣小組）舉辦，是計算機圖形學的年度頂級會議。
對于再度登上SIGGRAPH的舞臺，黃仁勛也是頗為感慨。他回憶稱，2018年正是在SIGGRAPH的舞臺上，他發布了能夠在實時渲染中完成光線追蹤的RTX平臺，那也是英偉達的“賭命時刻”。時過境遷，當年發布顯卡時他可以把顯卡拿在手上展示，現在由Grace Hopper芯片組成的產品只能放在臺子上展示了。
（來源：直播視頻）
“買得越多、賺得越多”的GH2
黃仁勛也再度提到今年5月臺北電腦展上發布的GH200系統，同時通過動畫展示了如何使用NVLink等技術，將Grace Hopper超級芯片與HBM3e高速連接，并構建出一整套為生成式人工智能打造的超級計算機。
順便一提，最后的圖片是按照實物大小展示，中間那個影子就是黃仁勛。這套系統能夠無縫連接256個Grace Hopper超級芯片——對應的是1 EFLOPS的AI算力和144TB的高速存儲。
黃仁勛還順便解釋了一下GH200“買得越多、賺得越多”這件事情。作為比較，同樣使用1億美元打造數據中心，可以買下8800個x86的CPU或2500套GH200，但后者的AI算力是前者的12倍，同時能耗也更低。
反過來算，只需要花800萬美元采購210套GH200，就能達到與1億美元CPU數據中心同等的AI算力。
Omniverse
Omniverse是Nvidia創建的實時3D圖形協作平臺，主要的功能就是創建“數字孿生”，在虛擬世界中模擬現實。
在周二的演講中，黃仁勛也拿世界最大廣告公司WPP和比亞迪（騰勢汽車），作為Omniverse云和生成式AI的使用案例。WPP通過Omniverse為騰勢N7打造了一個實時、囊括各種外觀配置的汽車“數字孿生”，并能夠通過Adobe等提供的AIGC功能修改宣傳材料的圖像背景。
Hugging Face
在這一輪AI浪潮中脫穎而出的共享機器學習模型和數據集平臺Hugging Face（俗稱“抱抱臉”）也出現在周二的舞臺上。黃仁勛宣布，英偉達已經與Hugging Face達成合作協議，幫助該社區推出一項AI模型訓練服務，背后自然有英偉達DGX云的支持。
I 工作臺
隨著各種模型的開發變得日常工作，開發者也有在不同設備間同時開發大模型的需求。一個統一，且能調用不同算力、同步微調結果的“AI工作臺”應運而生。通過AI工作臺，開發人員能夠在PC或工作站上快速創建、測試和自定義預訓練的生成式AI模型，然后將其擴展到幾乎任何數據中心或者公共云上。
另外，英偉達也發布了最新版本的企業軟件平臺NVIDIA AI Enterprise 4.0，為企業用戶提供生成式人工智能所需的工具。
L40S顯卡、新工作站和服務器
對于那些想要配置本地算力資源的個人和創業公司而言，英偉達也在周二發布了新的工作站產品，每個工作站最多可以塞進去四張NVIDIA RTX 6000顯卡，對應的參數為5,828 TFLOPS AI算力和192GB顯存。黃仁勛介紹稱，用這臺機器，微調400億參數的GPT-3大概只需要15個小時。
在這里，黃仁勛再一次強調“買得越多、賺得越多”，直言像這樣的工作站，用來開發大模型，幾個月就能把本金賺回來了。
英偉達也在周二發布了基于Ada Lovelace架構的新顯卡L40S。官方數據介紹稱，與A100相比，L40S的生成式AI推理性能提高最多1.2倍，訓練性能提高最多1.7倍。L40S 包含 18,176 個CUDA內核，單精度浮點 (FP32) 性能是A100的近5倍。
隨后，黃仁勛也把遮在臺上的黑布揭開，展示了一系列新的OVX服務器產品。新的OVX系統最多可以裝8張L40S顯卡，每張顯卡擁有48GB的顯存。黃仁勛也強調，這些服務器設計時的用途，并不是用來訓練最尖端的大模型（例如GPT-4），而是用來運行從“抱抱臉”上下載的主流大模型。
與前面提到的工作站相比，這些服務器微調400億參數的GPT-3大概只需要7個小時。
通用場景描述
通用場景描述（OpenUSD）是一種高性能3D場景描述技術，對于3D交互而言，類似于超文本標記語言（HTML）與2D網頁之間的關系。這項技術最早在2015年由皮克斯動畫工作室創造，并在2016年開源。英偉達的Omniverse也正是以OpenUSD作為基礎，以成為連接各類3D制作工具的平臺為愿景來開發。
黃仁勛在周二宣布，英偉達將為開發者和公司提供廣泛的框架、資源和API服務，以加速OpenUSD的采用，并推出ChatUSD來幫助開發者利用自然語言實現一系列場景的調整。
