英伟达CEO黄仁勋公布芯片路线图，直言机器人时代已来、下一波浪潮是物理AI...

整理 | 王轶群

责编 | 唐小引‍‍‍

出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100）

“你所看到的一切的基础是两项基本技术，加速计算和在宇宙中运行的人工智能。”6月2日晚7点，英伟达 CEO 黄仁勋在 Computex 2024 开幕前带来现场主题演讲《揭开新工业革命序幕》。

在这场不到2小时的演讲中，黄仁勋承接 GTC 2024 的科技成果，官宣了最新的芯片计划，并带来了芯片设备、数字孪生技术，以及机器人的最新构想及产业应用突破。 

“这是我们第一次举办夜间演讲，这些是早间演讲中做不来的。”黄仁勋的多个重磅推出和精彩的demo演示把台大体育馆现场氛围拉满。

芯片布局再上分：

Blackwell 量产，继任者 Rubin 2026年推出

英伟达新架构Blackwell宣布不过3个月，老黄又带来了重磅消息。

老黄表示，Blackwell芯片现已开始投产。他还表示，英伟达计划每年升级其 AI 加速器，在最新的芯片规划中：

• 2025 年推出 Blackwell Ultra 芯片；‍

• 2026 年推出使用 HBM4 内存的 Blackwell 继任者 Rubin 芯片；

• 2027年推出 Rubin Ultra，新一代基于 Arm 的 Vera CPU，以及 NVLink 6 Switch（3600GB/s）。

后续芯片计划中的Rubin 和 Vera 的命名均源自美国天文学家 Vera Rubin，她是研究暗物质先驱。 

“我在这里向你们展示的所有这些芯片都在完全开发中，百分之百。" 英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋说，英伟达的更新节奏以年为单位，所有架构都是兼容的，" 以一年为周期，我们把所有东西推向技术极限。”

到这一代Blackwell为止，英伟达已经把AI模型有效扩展到万亿参数。同时，老黄还给token定了个中文译名“词元”。

这次的主角依旧是 Blackwell。

老黄在现场展示了 Blackwell 芯片主板，称这是“世界上最复杂、性能最高的计算机”。

越大越节能，秒杀摩尔定律

8 年 AI 算力涨 1000 倍，能耗降到 1/350，老黄和他的Blackwell 正在秒杀摩尔定律。

黄仁勋介绍道，8 年内英伟达 AI 算力增加了 1000 倍，能以更低成本去训练大模型。举例来说，训练 1.8 万亿参数、8 万亿 token 的 GPT-4，所需能耗从 8 年前 Pascal 架构的 1000GWh 减少到 Blackwell 的 3GWh，也就是说将能耗足足降至 8 年前的 1/350。

此外，Blackwell 将生成 token 的能耗降至 8 年前的 1/45000。以前用 Pascal 产生 1 token 的能耗相当于 2 个 200W 灯泡运行 2 天，让 GPT-4 生成一个单词大约需要 3 个 token。现在 1 token 只用 0.4J 能耗。

不止于此，老黄表示，必须制造更大的机器，英伟达构建它的方式是风冷 DGX 和液冷 MGX。

其中 DGX 的 AI 算力提升到上一代的 45 倍，达到 1440PFLOPS，而能耗仅为上一代的 10 倍。新一代 DGX 能搭载 72 个 GPU，背后由 NVLink 5000 根电缆组成的主干支持，能为一个机架节省 20kW 电能。

MGX系统的核心在于两块Blackwell芯片，每个节点都集成了四个Blackwell芯片，这样的节点共有九个，共计72个GPU，这些GPU通过NV链接技术紧密相连，使得每个Blackwell芯片高效连接，构成巨大的72 GPU集群。相较于上一代的8个GPU，其性能提升了9倍，带宽增加了18倍，每秒浮点运算次数提升了45倍，功率仅增加了10倍。这样的系统能提供100千瓦的强劲动力，而上一代仅为10千瓦。

省电，就意味着省钱。黄仁勋在现场展示了他的CEO数学： “买得越多，省得越多”。

英伟达通过 GPU+CPU 组合，实现了高达 100 倍的加速，同时功耗仅增加到 3 倍，成本仅增加到 1.5 倍。

老黄建议企业同时投资图形处理器 (GPU) 和中央处理器 (CPU)。这两种处理器可以协同工作，将任务完成时间从“100 个单位缩短到 1 个单位”。因此，从长远来看，增加投资反而能节省成本。

“这种性能提升所带来的好处是惊人的，加速100倍，而功率仅增加约3倍，成本仅上升约50%。我们在PC行业早已实践了这种策略。在PC上添加一个价值500美元的GeForce GPU，就能使其性能大幅提升，同时整体价值也增加至1000美元。在数据中心上，我们也采用了同样的方法。一个价值十亿美元的数据中心，在添加了价值5亿美元的GPU后，瞬间转变为一个强大的人工智能工厂。今天，这种变革正在全球范围内发生。”

AI 加速进行时

“近二十年来，我们一直致力于加速计算的研究。CUDA技术增强了CPU的功能，将那些特殊处理器能更高效完成的任务卸载并加速。事实上，由于CPU性能扩展的放缓甚至停滞，加速计算的优势愈发显著。我预测，每个处理密集型的应用都将实现加速，且不久的将来，每个数据中心都将实现全面加速。”

“数百万 GPU 数据中心的时代即将到来！" 黄仁勋宣布每年推出新的 Spectrum-X 产品。

NVIDIA Spectrum-X 是全球首款专为 AI 打造的以太网网络平台，可将网络性能较传统以太网网络平台提升 1.6 倍，能加快 AI 工作负载的处理、分析和执行速度。Spectrum-X800 为数万个 GPU 而设计，X800 Ultra 为数十万个 GPU 而设计，X1600 则可扩展至数百万个 GPU。 

英伟达计划每年推出 Spectrum-X 新品，提供更高的带宽、更多的端口、更加强大的软件功能集与可编程能力，不断提高 AI 以太网网络性能。CoreWeave、Lambda 等 AI 云服务提供商率先采用 Spectrum-X。

除了基础设施的全面加速，老黄认为AI也在加速每一个应用程序。“选择加速计算是明智之举，这已成为行业共识。”

老黄在演讲中还提到了GTC 2024发布的NIM的最新进展。

NIM推理微服务，这一帮助开发者或者企业轻松构建AI应用，可大幅简化大模型部署程序，不管是聊天机器人、还是生活/驾驶助手等，部署时间都能从几周缩短到几分钟。 

企业和开发者可以使用NIM运行生成文本、图像、视频、语音和数字人类的应用程序。

“想要了解更多或试用这些版本，只需访问ai.nvidia.com。今天，我们在Hugging Face上发布了完全优化的Llama 3 Nim，你可以立即体验，甚至免费带走它。无论你选择哪个云平台，都能轻松运行它。当然，你也可以将这个容器下载到你的数据中心，自行托管，并为你的客户提供服务。”他表示。

目前，近200家技术合作伙伴，包括Cadence、Cloudera、Cohesity、DataStax、NetApp、Scale AI和Synopsys等，正在将NIM集成到他们的平台中。

此外，英伟达还推出了RTX AI Toolkit，一个工具和SDK集合，帮助Windows开发者定制优化本地部署模型。同Mac相比，部署了RTX的Windows的Stable Diffusion推理速度是Mac的7倍。

数字孪生引发产业变革：

升级孪生技术，精准预测气象

老黄介绍了NVIDIA最近推出了一种名为Avatar Cloud Engine （ACE）的先进数字人AI技术，旨在提升游戏和虚拟世界中角色的互动体验。ACE 生成式AI微服务也包含在NIM中。

ACE 生成式AI微服务，数字人AI技术套件。除了原有自动语音识别、文本到语音的转换和翻译、Nemotron语言模型、 Audio2Face等套件，还增加基于音轨生成身体姿势Audio2Gesture和Nemotron-3 4.5B，即英伟达首款SLM，专为低延迟端侧设备而生。

“ACE不仅能在云端高效运行，同时也兼容PC环境。我们前瞻性地将Tensor Core GPU集成到所有RTX系列中，这标志着人工智能GPU的时代已经到来，我们为此做好了充分准备。”

这一数字人微服务将部署在一亿台RTX AI PC上面。当前英伟达在新的合作伙伴，比如华硕、MSI的加入下，已经拥有超过200种RTX AI PC型号。

“因此，我们在每一款RTX GPU中都集成了Tensor Core处理单元，目前全球已有1亿台GeForce RTX AI PC投入使用，而且这个数字还在不断增长，预计将达到2亿台。在最近的Computex展会上，我们更是推出了四款全新的人工智能笔记本电脑。”黄仁勋表示。

不仅人类可以孪生，地球也可以，并且能够更精准预测极端天气。

老黄还介绍了 NVIDIA Earth-2，它融合了人工智慧、物理模拟和观测数据。

数字孪生地球 Earth-2，主要用于天气观测。基于 CorrDiff 生成式 AI 模型技术，Earth-2 能够从今天的数据预测未来世界的影响。 相对于第一代 Earth，Earth-2 能以 12 倍解析度精确预测天气信息，提高 3000 倍能源效率。

英伟达同时表示，Earth-2 未来还将支持超本地预测，能够模拟建筑物周围的气流，在气象局的测试结果中，能够以 10 米的精确值预测台风登陆点，以帮助有关部门和公司精确预见未来，防止极端天气的影响。

“机器人时代已经来临”

“机器人时代已经来临，这是人工智能的下一波浪潮。”老黄激动地说。 

“物理人工智能正引领人工智能领域的新浪潮，它们深谙物理定律，并能自如地融入我们的日常生活。为此，物理人工智能不仅需要构建一个精准的世界模型，以理解如何解读和感知周围世界，更需具备卓越的认知能力，以深刻理解我们的需求并高效执行任务。”

演讲最后的重头戏，老黄介绍了用于机器人开发的技术平台，NVIDIA Isaac。Isaac平台提供一系列英伟达加速库、AI基础模型和仿真技术，供机器人制造商集成到自己的技术栈中。

其中包括：

• NVIDIA Isaac ROS：一系列模块化的ROS 2包，为ROS社区开发者带来NVIDIA加速和AI模型；

• NVIDIA Isaac Perceptor：一个参考工作流程，提供基于AI的自主移动机器人的多摄像头3D环视能力；

• NVIDIA Isaac Manipulator：一个简化AI启用机械臂开发的参考工作流程；

• NVIDIA Isaac Sim：一款参考应用程序，用于在基于NVIDIA Omniverse平台的物理环境中模拟、测试和验证机器人，并生成合成数据；

• NVIDIA Isaac Lab：Isaac Sim中的参考应用程序，针对AI机器人基础模型训练的强化、模仿和迁移学习进行了优化；

目前，包括比亚迪电子、西门子、泰瑞达机器人和Intrinsic在内，全球超多名列前茅的机器人开发团队，都在采用Isaac平台。

“当提及机器人技术时，人们往往会联想到人形机器人，但实际上，它的应用远不止于此。机械化将成为常态，工厂将全面实现自动化，机器人将协同工作，制造出一系列机械化产品。它们之间的互动将更加密切，共同创造出一个高度自动化的生产环境。” 

英伟达致力于为不同类型的机器人系统打造平台：机器人工厂与仓库专用平台、物体操纵机器人平台、移动机器人平台，以及人形机器人平台。这些机器人平台与我们其他众多业务一样，依托于计算机加速库和预训练模型。

机器人工厂由三个主要计算机系统组成，在NVIDIA AI平台上训练人工智能模型，以确保机器人在本地系统上高效运行以编排工厂流程；同时利用Omniverse这一模拟协作平台，对包括机械臂和AMR（自主移动机器人）在内的所有工厂元素进行模拟。Omniverse 是机器人训练场，在这里，机器人学会如何做机器人。这些模拟系统均共享同一个虚拟空间，实现无缝的交互与协作。 

黄仁勋坚信下一波 AI 浪潮是物理 AI，并看好人形机器人：“与其他类型的机器人相比，训练人形机器人需要大量的数据。由于我们拥有相似的体型，通过演示和视频能力提供的大量训练数据将极具价值。因此，我们预计这一领域将取得显著的进步。”

未来已来，这不是科幻，这真实发生在我们身边的生活、工作与产业变革上。

“机器人时代已经到来。有朝一日，所有会移动的东西，都将实现自主化。”黄仁勋说道，“This isn't the future，this is happening now.”

参考链接：

https://www.nvidia.cn/events/computex/?ncid=so-wech-642406

开发者正在迎接新一轮的技术浪潮变革。由 CSDN 和高端 IT 咨询和教育平台 Boolan 联合主办的 2024 年度「全球软件研发技术大会」秉承干货实料（案例）的内容原则，将于 7 月 4 日-5 日在北京正式举办。大会共设置了 12 个大会主题：大模型智能应用开发、软件开发智能化、AI 与 ML 智能运维、云原生架构……详情