什么是“AI工廠”？

在未來會有一個了解你，能幫你推薦藥物、讀物、治療方案等的模型，這個必須在輸入數(shù)據和輸出模型之間反復訓練。現(xiàn)在你已經可以看到很多這樣的互聯(lián)網AI工廠，而以后每家公司都會有AI工廠，因為每家公司從根本上說所做的都是智能。

另一個角度來看，這是一種新型的數(shù)據中心，“它已經無處不在，但這只是開始”。企業(yè)客戶正積極處理、提煉數(shù)據，開發(fā)AI軟件，逐步轉化為智能制造商。當前，AI科技正“朝著各個方向飛速向前。

為了實現(xiàn)上面所描述的目標，GTC大會介紹了基Hopper架構的英偉達H100，號稱是為全球AI基礎設施打造的新引擎，H100目前已經投入生產，預計從第三季度起正式供貨。

Hopper的技術突破，包含新的Transformer引擎，模型訓練周期將由幾周縮短至數(shù)天，瞄準圖形處理和人工智能兩大賽道，能夠在不損失準確性的前提下實現(xiàn)6倍網絡加速性能。

小趣聞：H100的新一代Hopper架構以“計算機軟件工程第一夫人”Grace Hopper命名。Grace Hopper是計算機科學的先驅之一，發(fā)明了世界上第一個編譯器 —— A-0系統(tǒng)。1945年，Grace Hopper在Mark Ⅱ中發(fā)現(xiàn)了一只導致機器故障的飛蛾，從此“bug” 和 “debug” (除蟲) 便成為計算機領域的專用詞匯。

基于H100推出的最新DGX H100計算系統(tǒng)，是常見的配備8塊GPU。但DGX H100系統(tǒng)在FP8精度下達到32 Petaflop的AI性能，比上一代DGX A100系統(tǒng)高了6倍，900GB/s的GPU連接速度接近上一代的1.5倍。

另外還有在DGX H100基礎上搭建的Eos超級計算機，又創(chuàng)造了AI超算性能世界第一，其18.4 Exaflops的AI計算性能比日本“富岳”（Fugaku）超級計算機快了4倍。Eos配備了576個DGX H100系統(tǒng)，用了4608塊H100。在傳統(tǒng)科學計算，算力能達275 Petaflops ，第一名富岳是442 Petaflops。

下一個進化方向：Omniverse

在去年4月英偉達舉辦的GTC峰會上，其最為熱議的標志性事件就是14秒的“數(shù)字替身”。不僅人是替身，黃仁旭身上的標志性皮衣、帶壁爐的廚房以及桌上的所有物件，都是通過軟件技術渲染出來的仿真畫面。這14秒不僅是英偉達Omniverse的宣傳，更是對元宇宙賽道的主動覆蓋。

Omniverse是基于英偉達光線追蹤GPU和皮克斯的USD（Universal Scene Description）數(shù)據格式的實時圖形和仿真模擬平臺，可進行3D虛擬世界實時模擬和協(xié)作。

這不是一個娛樂項目，黃仁勛為Omniverse描述的未來圖景是成為“以行動為導向的AI”的組成成分。什么意思呢？以NASA舉例，半個世紀之前，阿波羅13號登月計劃遭遇意外。為了拯救機組人員，NASA的工程師們決定在地球上建造一個乘員艙模型、探索可行的救援辦法。

Omniverse的目的并不是構建元宇宙本身，而是提供建設元宇宙的平臺和工具。數(shù)字孿生也可以理解為在虛擬空間重現(xiàn)物理世界，簡稱“造世界”。數(shù)字孿生的思路相當于對此進行規(guī)模擴展，創(chuàng)造出一個與物理世界連通的虛擬世界。

例如愛立信就將自身多年的無線電網絡仿真專業(yè)知識整合到Omniverse中，通過構建城市規(guī)模的數(shù)字孿生，幫助準確模擬5G基站與環(huán)境之間的交互作用，從而更大程度地提高性能和覆蓋率。寶馬集團也早已采用Omniverse來設計整個工廠，實現(xiàn)端到端的數(shù)字孿生。寶馬全球生產網絡中的數(shù)千名規(guī)劃師、產品工程師、設備經理和精益專家能夠在同一個虛擬環(huán)境中進行協(xié)作，在工廠實際建成或集成新產品之前，對極其復雜的制造系統(tǒng)進行設計、規(guī)劃、工程、模擬和優(yōu)化。

Omniverse軟件專為構建數(shù)字孿生而生，助力元宇宙基建落地，生態(tài)初具雛形。英偉達認為Omniverse的意義在于創(chuàng)造全新的3D內容協(xié)作方式、真實場景的數(shù)字孿生以及為機器人創(chuàng)建模擬訓練環(huán)境以降低試錯成本。目前，Omniverse在全球3D設計和DCC用戶內滲透率預計已達1%，預計Omniverse用戶將在5年內突破300萬，帶來每年50億美元以上訂閱收入。

此次GTC上英偉達還發(fā)布了首款元宇宙服務器OVX。OVX系統(tǒng)將成為Omniverse數(shù)字孿生的運行載體，負責在同一時空內為多個自主系統(tǒng)運行大規(guī)模模擬，骨干在于其網絡結構，這一結構的實現(xiàn)源自此次公布的英偉達Spectrum-4高性能數(shù)據網絡基礎設施平臺。為了讓更多用戶能夠訪問Omniverse會上公布了Omniverse Cloud，現(xiàn)在只需點擊幾下，協(xié)作方就能接入云端、參與到Omniverse當中。

英偉達布局自動駕駛領域

在中國有句老話：“要想富，先修路?！爆F(xiàn)實生活中交通的高效運行會提高人流、物流等生產要素的流通效率，進而助力整個經濟系統(tǒng)的發(fā)展。

早在2015年，英偉達就推出了NVIDIA Drive系列平臺，賦能自動駕駛生態(tài)。此后幾乎是每年英偉達都要更新一至兩次Drive平臺，每隔兩年發(fā)布一款車規(guī)級SoC芯片，不斷拉升算力水平。

英偉達DRIVE自動駕駛汽車系統(tǒng)在本質上就屬于“AI司機”。作為新一代電動汽車、機器人出租車、穿梭巴士與貨運卡車自動駕駛引擎的集中式AV與AI計算機英偉達Orin，將在本月內開始發(fā)貨。

此次公布的還有Hyperion 9，相比目前的第8代平臺，最明顯的改變是支持感知硬件數(shù)量大幅度提升，其中包括車外部分14個攝像頭、9個毫米波雷達、3個激光雷達以及20個超聲波雷達；車內部分，可支持3個攝像頭以及1個毫米波雷達。這意味著Hyperion 9的性能兩倍于第8代平臺，并且將支持L3級自動駕駛和停車場L4級泊車功能。

Hyperion 9所采用的是Atlan芯片。Atlan芯片在GTC 2021大會上推出，在現(xiàn)有Orin芯片基礎上對整體芯片架構進行了大變革，將集成Grace-Next CPU、Ampere-Next GPU單元，首次集成Bluefield 數(shù)據處理單元（DPU），起到協(xié)助AI運算、加強自動駕駛能力的作用。

雖然英偉達還沒有公布各模塊具體的核心參數(shù)，但在算力方面，Atlan芯片的目標算力是1000TOPS，Orin芯片的算力水平是254TOPS，提升了3倍左右。在交付時間方面，英偉達Atlan芯片的交付時間預計在2025年，Hyperion 9自動駕駛平臺的交付時間預計在2026年。

自動駕駛所需的“神經”與“大腦”之外，GTC開發(fā)者大會上宣布的Drive Map是一個地圖平臺，旨在加速L3和L4自動駕駛汽車的到來。該平臺基于創(chuàng)業(yè)公司DeepMap的技術，該公司去年被英偉達收購，DeepMap在過去六年中一直在開發(fā)用于自動駕駛車輛的高精度地圖。

DRIVE Map將擁有兩個地圖引擎，分別對應真值測繪地圖（DeepMap）引擎與眾包車隊地圖引擎。兩個地圖引擎能滿足不同功能所需，在數(shù)據精度與數(shù)據新鮮度、規(guī)模程度上取得兩全其美的效果。

定位方面，DRIVE Map包含攝像頭、雷達和激光雷達傳感器三層定位層，攝像頭定位層由司機在導航時看到的相同細節(jié)組成，如車道分隔線、道路標記、道路邊界、交通燈、標志和電線桿等。雷達定位層是雷達回波的聚合點云，用于確定自動駕駛車輛的精確位置。雷達數(shù)據則在低光照條件和雨霧等惡劣天氣條件下運轉，AI能夠根據雷達掃描發(fā)現(xiàn)的周圍物體進行定位，激光雷達體素層則能以5厘米的高分辨率構建3D世界。

英偉達計劃在2024年底前，對北美、西歐、亞洲的主要道路完成DRIVE Map的創(chuàng)建，公路總里程將達到50萬公里。DRIVE Map所生成的數(shù)據，將導入到NVIDIA Omniverse中，在虛擬世界中構建數(shù)字孿生體，用于訓練自動駕駛引擎。

英偉達在汽車圈客戶大致可以分為三類：

1. 造車新勢力，包括蔚來（ET5、ET7）、小鵬（P5、P7、G9）、理想（X01）、威馬（M7）、上汽智己、R汽車、FF、Lucid Group等；

2. 傳統(tǒng)車企，包括比亞迪、奔馳、捷豹路虎、沃爾沃、現(xiàn)代、奧迪、路特斯等；

3. 自動駕駛公司，包括通用Cruise、亞馬遜 Zoox、滴滴、沃爾沃商用車、Kodiak、圖森未來、智加科技、AutoX、小馬智行、文遠知行、元戎啟行等。

英偉達定位服務L3及以上的智能駕駛，作為GPU的發(fā)明者，在汽車主控芯片的GPU市場處于壟斷地位，常年保持70%的市場占有率。

英偉達制定了路線圖，以實現(xiàn)一萬億美元的收入。1000億美元可能來自游戲，3000億美元來自芯片和系統(tǒng)，1500億美元來自AI企業(yè)軟件，1500億美元來自Omniverse企業(yè)軟件，3000億美元來自汽車行業(yè)。

英偉達的汽車業(yè)務有三個組成部分：用于自動駕駛的Drive軟件堆棧，車載硬件以及用于管理、培訓和模擬的數(shù)據中心基礎架構。

軟件代表了3000億美元汽車機會的絕大部分，每輛車的軟件內容在車輛的整個生命周期內可能達到數(shù)千美元，而硬件則為數(shù)百美元。其次，軟件可以根據車輛的安裝基礎進行擴展，而不是年產量。

例如，英偉達正在幫助汽車制造商提供Netflix風格的訂閱服務，以實現(xiàn)自動駕駛等功。這些服務為OEM廠商提供了一個令人興奮的機會來改變他們的商業(yè)模式，就像我們看到特斯拉用他們的Autopilot軟件所做的那樣。

與自動駕駛芯片相比，新勢力等車企并不愿意直接搭載英偉達的計算平臺，而是選擇Tier 1來代工，自己搞定軟件和算法，英偉達計算平臺的客戶也并不多。英偉達將持續(xù)面臨著兩大挑戰(zhàn)。

其一，暫時排在英偉達身后的競爭者們，將繼續(xù)奮力追擊，尋找任何能夠突破的市場。例如，國產自動駕駛芯片黑馬地平線，已經與多家國產汽車廠商達成合作，從中低端市場切入，試圖從下向上擊穿市場。

其二，車企的自我革命，一部分車企以特斯拉和蘋果公司為榜樣，已經把自研芯片提上日程。理想汽車總裁沈亞楠就曾談到車企布局芯片的邏輯，他表示車企首要先掌握域控制器的硬件能力、再掌握操作系統(tǒng)的能力，進而去開發(fā)一顆好的芯片。

根據該公司首席執(zhí)行官黃仁勛最近的言論，英偉達顯然正在考慮轉向英特爾制造其芯片。然而，他也指出，根據路透社的一份新報告，代工討論需要很長時間，因為它們涉及整合供應鏈。

就目前而言，臺積電 ( TSMC ) 負責制造英偉達的大部分芯片。然而，臺積電也為AMD、蘋果、博通、聯(lián)發(fā)科和許多其他大公司制造芯片。

電話中的記者問黃是否擔心與英特爾這樣的競爭對手合作，他說與行業(yè)合作伙伴合作是公司的關鍵，并且與英特爾合作了很長時間。事實上，“英特爾多年來一直知道我們的秘密，”他說。