来源:量子位

  刚刚,中国台湾大学体育场,欢呼阵阵如同演唱会,但这次“摇滚巨星”,其实是英伟达创始人黄仁勋,再次回到学校,带来Computex重磅演讲,以及英伟达的新一代GPU。

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  是的,英伟达新架构Blackwell宣布不过3个月,老黄就把后三代路线图全公开了:

2025年Blackwell Ultra,2026年新架构Rubin,2027年Rubin Ultra。

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  好好好,像做iPhone一样造芯片。

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  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。(还给token定了个译名:词元)。

1.8万亿参数GPT4的训练能耗,8年降低至原来的1/350。

推理能耗,8年降低至原来的1/45000。

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  看着这一波亮相和剧透,网友真相了:英伟达没有竞争对手,而是选择将摩尔定律放在地上摩擦……

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  老黄是在书写自己的定律。

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  所以应该叫老黄定律?还是英伟达定律?

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  ComputeX前夜,老黄一开场就展开了一波隐形卖货,他自称不太准确的“CEO数学”:

买得越多,省得越多……

The more you buy, the more you save.

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  经典语录依然引发现场欢呼大笑:虽然不太准确,但好像有些道理……

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  除此之外,还有一些新产品亮相,包括能够模拟气冲的天气预测模型CorriDiff、数字人微服务、BlackWell系统、Spectrum-X、机器人平台Isaac……

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  好了话不多说,这就来看看老黄这次到底搞了哪些事情

  “AI Factory Is generating”

  谈到当前新的产业革命,老黄表示:新的计算时代正在开始;而AI Factory正在诞生。

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  他在现场展示了BlackWell系统。

  3月份GTC大会上还遮遮掩掩地说是GPT-MoE-1.8T模型,这下彻底摊牌了:GPT-4参数就是1.8T。

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  跟DGX Hopper相比。

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  现场还看到了它的真身,大概有两米那么高吧…

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  而真正的AI Factory大概会长这样,大概有32000GPU。

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  AI加速每个应用程序

  AI对于企业的影响,老黄认为AI加速每一个应用程序。他首先谈到了NIM推理微服务,这是一个帮助开发者或者企业轻松构建AI应用,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。

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  运行Meta Llama 3-8B的NIM可以产生比不使用NIM多3倍的tokens。

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  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。

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  而背后源于丰富的技术合作生态——

  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。

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  此次在这个NIM中还有上新,也就是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,还增加了两个技术:

  一个是可以基于音轨生成身体姿势Audio2Gesture;

  一个Nemotron-3 4.5B,这是英伟达首款SLM(小爱语言模型),专为低延迟端侧设备而生。

  ∂接下来,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。

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  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。

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每一台带有RTX的PC,都是一台RTX AIPC。

  用于机器人开发的技术平台Isaac

  这次一同亮相的,还有用于机器人开发的技术平台,NVIDIA Isaac。

  为啥搞这玩意儿呢,老黄给出的理由是这样的:

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。

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  这个Isaac平台具体长啥样呢?

  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。

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  注意,平台是模块化的,允许公司单独或一起采用多种技术。

  具体而言,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

  据介绍,目前,包括比亚迪电子、西门子、泰瑞达机器人和Intrinsic(Alphabet的子公司)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。

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  这些团队用上Isaac,一边提高制造工厂、仓库和配送中心的效率,同时确保人类同事的安全;一边也能充当重复劳动和超精确任务的执行者。

  现场放出了很多demo,很多工厂在英伟达Omniverse里建造了一个完全模拟现实的自助工厂,以及基于Isaac平台开发的AI机器人。

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  官网悄悄推出游戏Agent助手

  除了现场老黄亲自发布的上述内容外,我们在英伟达官网还找到了一个彩蛋,一个巨久远的call back。

  Project G-Assist。

  时间回到2017年愚人节,英伟达官网开了个大玩笑:

  宣称自家发布了一款支持10080款游戏的USB人工智能超算卡GeForce GTX G-Assist。

  重点在于它很AI。

  GeForce GTX G-Assist像是个AI游戏助手,可以帮助玩家自动完成游戏操作,甚至代打击败Boss。

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  今天,英伟达真的将这个愚人节玩笑变为现实——

  英伟达官网上线Project G-Assist,一套工具和模型的集合而成的AI Agent系统,供游戏和应用程序开发者使用。

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  通过前后剧情,Project G-Assist利用大模型对游戏输出响应,能够检查游戏性能和系统设置,建议用户优化以充分利用可用硬件,或者适当升级角色。

  玩家这边呢,还可以通过Project G-Assist找到最好的武器,也可以查询到最牛的攻略,然后就可以或制作武器材料,或一路杀怪通关。

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  总而言之,Project G-Assist可以让人有个Agent外挂,但是不会让你完全挂机,

  官网还贴心表示:

G-Assist 项目不会像我们在2017年愚人节预言视频中那样完全替代您玩游戏,但它可以帮助您从您最喜欢的游戏中获得更多收益。

  游戏体验再上大分!

  据介绍,Project G-Assist支持各种模态的输入。

  可以是来自玩家的文本提示,或声音指令;可以是屏幕上显示框架的上下文;可以是来自应用程序或系统本身的API。

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  这些数据都通过连接了游戏知识数据库的大模型处理,然后使用RAG(检索增强生成)生成和用户相关的查询结果——没错,Project G-Assist允许玩家使用PC或云端RTX AI驱动的知识库。

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  Project G-Assist开发工具将出现在即将推出的RTX AI开发套件中,具体会用在哪些游戏上,还需要游戏开发商来决定并提供支持。

  为了让大家更好地使用Project G-Assist,英伟达贴心地附上视频教学大礼包,需要可自取。

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  One More Thing

  整场发布会,老黄还整了不少活儿。

  比如AI老黄似乎已经成了发布会常客。

  在介绍天气预测模型时,他坦白承认在视频中那么流利讲普通话的那位是AI生成的,因为自己中文不太好。

  而本场重磅的BlackWell系统、AI Factory的核心构成,也被他各种搬来搬去……

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  除了下一代GPU取名Rubin,我们还看到 Vera CPU,他们共同出现在新的Vera Rubin加速器上。而这一名称来源,实际上是来自美国一位女天文学家Vera Rubin,她是研究暗物质先驱。

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  以及,COMPUTEX 2024不愧是6月开头就炸场的AI终端大戏。

  除了黄院士外,英特尔、AMD、高通等老板都悉数到场,接下来几天会挨个发表演讲。

  这些主题演讲,绝大部分都跟AIPC有关。

  大家一起蹲一蹲吧~