全球AI行業計算技術盛會如期而至。當地時間周二，在英偉達2023年春季GTC大會上，該公司CEO黃仁勛穿著標志性皮夾克，向開發者披露最新的硬件和AI應用軟件進展。

　　簡而言之，本次演講具有其“亮點”、“重點”和多個“看點”。其中“亮點”是英偉達秘密研發并向芯片制造業甩出的一枚技術“核彈”——光刻計算庫cuLitho，可以用500套DGX ***，取代4萬個用來驅動計算光刻的CPU服務器。“重點”是圍繞生成式AI發布的系列加速模型訓練和推理軟硬件產品及服務，而“看點”則是展示針對量子計算、云服務、元宇宙、汽車等領域的新進展。

　　值得注意，為了出口至中國市場，英偉達基于旗艦芯片***開發出了H800芯片，并稱800系列產品完全符合出口管制法規，而且已被多家國內科技企業采用。但業內人士指出，H800的數據傳輸速率已被降低到旗艦***速率的一半左右。

　　計算光刻提速40倍 獲半導體巨頭力挺

　　在黃仁勛本次主題演講中，最大的亮點莫過于英偉達秘密研發四年、向業界甩出的一枚技術“核彈”——通過突破性的光刻計算庫cuLitho，將計算光刻加速40倍以上。可以說，計算光刻是提高光刻分辨率、推動芯片制造達到尖端工藝的關鍵手段。

　　據了解，作為芯片制造過程中最復雜、昂貴、關鍵的環節之一，光刻成本約占硅片加工成本的1/3以上。配合光刻計算EDA工具使用，其可以幫助晶圓廠縮短原型周期時間、提高產量，為2nm及以上先進工藝奠定基礎，并使得曲線掩模、High NA EUV、亞原子級光刻膠模型等新技術節點所需的新型解決方案和創新技術成為可能。

　　“計算光刻是芯片設計和制造領域中最大的計算工作負載，每年消耗數百億CPU小時。”黃仁勛稱，“大型數據中心24x7全天候運行，以便創建用于光刻系統的掩膜板。這些數據中心是芯片制造商每年投資近2000億美元資本支出的一部分。”

　　另據其介紹，英偉達*** GPU需要89塊掩膜板，在CPU上運行時處理單個掩膜板需要兩周時間，而在GPU上運行cuLitho只需8小時。通過這項應用，臺積電可以把4萬個用來驅動計算光刻的CPU服務器，換成500套DGX ***，能耗將從35兆瓦降至5兆瓦。此外，使用cuLitho的晶圓廠，每天可以生產3-5倍多的光掩膜，僅使用當前配置電力的1/9。

　　實際上，在計算光刻庫研發過程中，英偉達已經與三家全球頂頂尖芯片廠商開展了長達4年的合作，包括晶圓制造巨頭臺積電、光刻機制造商ASML，以及EDA巨頭新思科技。目前，這三家廠商均已開始將cuLitho技術引入芯片設計和制造流程。

　　對于這一“四年磨一劍”的技術，臺積電CEO魏哲家表示，cuLitho為臺積電在芯片制造中廣泛地部署光刻解決方案開辟了新的可能性;阿斯麥CEO彼得·溫寧克(Peter Wennink)稱ASML計劃將對GPU的支持集成到其所有的計算光刻軟件產品中;新思科技則表示，在cuLitho平臺上運行公司的光學鄰近校正(OPC)軟件將性能從幾周加速到幾天。

　　發布ChatGPT專用GPU可提速達10倍

　　本次GTC開發者大會上另一大重點，無疑是當前大熱的生成式AI。在演講中，英偉達發布了一系列相關加速模型訓練和推理的軟硬件新品及服務。訓練方面，英偉達*** GPU基于Hopper架構及其內置Transformer Engine，針對生成式AI、大型語言模型和推薦系統的開發、訓練和部署進行了優化。

　　在DGX AI基建領域，自從英偉達向OpenAI交付首臺DGX超級計算機后，目前《財富》100強企業中已經有一半用上這類產品。黃仁勛表示，“DGX(AI超級計算機)是大型語言模型實現突破背后的引擎，已成為AI領域的必備工具。”目前，NVIDIA DGX *** AI超級計算機已全面投入生產，很快將面向全球企業。

　　值得注意，英偉達已基于***芯片開發了H800版本出口到中國。英偉達發言人表示，“我們的800 系列產品完全符合出口管制法規”，阿里巴巴、百度和騰訊控股等中國科技公司的云計算部門正在使用這款新芯片。對于兩款芯片的不同之處，據業內人士透露，H800主要將芯片到芯片的數據傳輸速率降低到***速率的一半左右。

　　在推理硬件方面，英偉達也推出了全新GPU推理平臺，包括針對不同工作負載進行優化的4種配置，分別用于AI視頻、圖像生成、大型語言模型(LLM)部署以及推薦系統，即L4 Tensor Core GPU、L40 GPU、*** NVL GPU和Grace Hopper超級芯片。

　　其中，*** NVL是專門為LLM設計的GPU，采用Transformer加速解決方案，可用于ChatGPT等大型語言模型的大規模部署。黃仁勛稱，目前在云上唯一可以實際處理ChatGPT的GPU是HGX A100。與適用于GPT-3處理的HGX A100相比，一臺搭載4對***及雙GPU NVLink的標準服務器的速度要快10倍。

　　此外，L4是針對AI生成視頻的通用GPU，用于加速AI視頻，可以提供比CPU高120倍的性能，能效提升約99%;可以優化視頻解碼與轉碼、視頻內容審核、視頻通話等性能。因此，一臺8-GPU L4服務器將取代100多臺用于處理AI視頻的雙插槽CPU服務器。

　　L40則用于圖像生成，針對2D、3D圖像生成進行優化，并可以結合Omniverse直接生成3D內容、元宇宙等，推理性能是英偉達最受歡迎的云推理GPU T4的10倍。而Grace Hopper超級芯片是為推薦系統和大型語言模型AI數據庫設計，可以通過900GB/s的高速一致性芯片到芯片接口連接英偉達Grace CPU和Hopper GPU。

　　BlueField-3 DPU已投產 加碼量子計算布局

　　除了計算光刻和生成式AI，英偉達GTC大會上也公布了該公司多款最新升級的技術產品及服務。在DPU方面，黃仁勛宣布英偉達BlueField-3 DPU已投入生產，并被騰訊、百度、京東、微軟和甲骨文等多家領先的云服務提供商所采用，以加速其云計算平臺。而在算力生態以中，英偉達還想要通過云服務，把制造大模型的能力交給更多用戶。

　　在大會上，英偉達發布的DGX Cloud云服務，提供了專用的NVIDIA DGX AI超級計算集群。搭配NVIDIA AI軟件，其可使每個企業都可以使用簡單的網絡瀏覽器訪問AI超算，消除了獲取、部署和管理本地基礎設施的復雜性，進而為生成式AI和其他開創性應用訓練先進的模型。

　　緊接著，黃仁勛帶來的另一項關于云的重磅發布是NVIDIA AI Foundations，包括語言模型NEMO、視覺模型PICASSO和生物學模型BIONEMO，以為用戶提供定制化LLM和生成式AI解決方案。其中，NEMO可提供80億、430億、5300億參數模型;PICASSO可用于訓練圖像、視頻和3D應用等生成式AI模型;PICASSO可以通過高文本提示和元數據用DGX Cloud上的模型創造AI模型。

　　值得注意，英偉達還在量子計算等前沿科技領域取得了突破。在演講中，黃仁勛宣布的第一個全新產品就是與Quantum Machines合作的NVIDIA DGX Quantum。該產品結合了通用量子控制系統Quantum Machines OPX+和NVIDIA Grace Hopper超級芯片，可為高性能和低延遲量子經典計算的研究人員提供革命性的新架構。

　　據他介紹，“NVIDIA DGX Quantum是全球首個GPU加速的量子計算系統，可以實現GPU和量子處理單元(QPU)之間的亞微秒級延遲。”這種組合使研究人員能夠建立強大的應用，實現校準、控制、量子糾錯和混合算法，將量子計算與最先進的經典計算相結合。

　　另外，英偉達也發布了一系列面向元宇宙、汽車和工業等領域的新進展，包括推出第三代OVX計算系統和新一代工作站，PaaS服務NVIDIA Omniverse Cloud現已向特定企業開放，與寶馬集團擴大合作建設虛擬工廠、比亞迪更多車型將采用NVIDIA DRIVE Orin平臺等。在GTC發布會上，最后登場的是“數字孿生”工業模擬應用Omniverse，主要的用處是讓企業在實際建設工廠、生產產品前，通過數字化模擬“預覽”實際的成品。

　　結語

　　“生成式AI正在推動AI的快速應用，并將重塑幾乎所有行業。”黃仁勛數次表示，如今整個AI產業正處于“iPhone時刻”——創業公司正在競相建立顛覆式的商業模型，而業界巨頭也在尋找應對之道。由此，AIGC已在全球商業界掀起了開發AI策略的緊迫性。

　　可以看出，圍繞AI、計算光刻、量子計算、芯片等前沿科技發布一系列前沿技術和產品，英偉達已構建了一套圍繞產業上下游運轉的應用開發生態，覆蓋從GPU、DPU等硬件到幫助企業加速構建定制生成式AI模型的云服務以及升級數據中心、芯片制造工藝等等，因而在自然科學、視覺解析、數據處理、機器學習和AI等領域成為不可或缺的一環。

　　顯而易見，黃仁勛正在帶領英偉達走向一個新階段，乃至進一步推動產業界釋放新的創造力。近十年來，人工智能的飛速發展背后其實都離不開英偉達的軟硬件支持。而如今，在生成式AI幾乎激勵著每個行業重新設想其商業戰略和技術路線的發展前景下，英偉達正在讓行業伙伴受益AI等前沿應用的變革性力量過程中變得越發強大，甚至不可替代。