在NVIDIA GTC这场技术盛宴的主题演讲中，NVIDIA首席执行官黄仁勋介绍了AI、汽车、机器人、5G、实时图形、协作和数据中心等领域的最新进展，描绘出一幅令人惊叹的未来愿景。

　　惊喜连连，不容错过。从芯片到超级计算机再到AI软件，NVIDIA首席执行官黄仁勋的演讲呈现出了对未来自主机器、超级智能AI和庞大虚拟世界的美好愿景。

　　黄仁勋在自家厨房发表了NVIDIA GPU技术大会演讲。他在演讲中表示：“NVIDIA正在为当今时代的每一位‘达芬奇’推进他们的各项研究工作，包括语言理解、药物研发或量子计算等。NVIDIA将助力成就他们毕生的事业。”

　　黄仁勋的演讲展现了现代科技的方方面面，包括众多产品发布、合作关系和演示。他谈到了NVIDIA如何在CPU、DPU和GPU方面大力投入，并使其能够用于研究人员和企业的全新数据中心级计算解决方案。

　　他还谈到，NVIDIA作为一家软件公司，提供一系列基于NVIDIA AI的软件，以及用于仿真、协作和自主机器训练的NVIDIA Omniverse。

　　最后，黄仁勋还谈到NVIDIA如何通过全新系统级芯片NVIDIA Atlan以及全新仿真功能来推动汽车计算领域的发展。

　　CPU、DPU和GPU

　　黄仁勋发布了NVIDIA首款数据中心CPU——Grace。这款CPU以美国海军少将、计算机编程先驱Grace Hopper的名字命名。

　　Grace是一款高度专用型处理器，主要面向大型数据密集型HPC和AI应用。新一代自然语言处理（NLP）模型的训练会有超过一万亿的参数。

　　基于Grace的系统与NVIDIA GPU紧密结合，性能将比目前最先进的NVIDIA DGX系统（在x86 CPU上运行）高出10倍。

　　绝大多数的数据中心仍将继续使用现有的CPU，而Grace主要将用于计算领域的细分市场。

　　“Grace充分彰显出Arm的强大。” 黄仁勋说道。

　　黄仁勋还宣布，瑞士国家超级计算中心将构建一台名为Alps的超级计算机。这台计算机将使用Grace和NVIDIA下一代GPU。美国能源部下属的洛斯阿拉莫斯国家实验室也将在2023年推出一台基于Grace的超级计算机。

　　通过BlueField-3为数据中心提供加速

　　黄仁勋宣布NVIDIA BlueField-3 DPU将为构建超大规模数据中心、工作站和超级计算机所需的基础设施提供进一步的加速。

　　这款新一代数据处理器将提供最强大的软件定义网络、存储和网络安全加速功能。

　　黄仁勋介绍道，BlueField-2能够卸载相当于30个CPU核的工作负载，而BlueField-3实现了10倍的性能飞跃，能够替代300个CPU核，以400Gbps的速率，对网络流量进行保护、卸载和加速。

　　三类芯片齐上阵

　　黄仁勋表示，数据中心路线图包括CPU、GPU和DPU这三类芯片，而Grace和BlueField是其中必不可少的关键组成部分。每个芯片架构历经两年的打磨周期（周期内可能出现转变），一年专注于 x86 平台，另一年专注于 Arm 平台。

　　“我们每年都会发布激动人心的新品。三类芯片，逐年飞跃，一个架构。”

　　将Arm扩展到云

　　黄仁勋表示，Arm是全球最受欢迎的CPU：“理由很充分，因为它超级节能，而且其开放式授权许可模式激励了全世界的创新者。”

　　在云计算、企业和边缘数据中心、超级计算、PC等其他市场中，Arm也开始崭露头角。黄仁勋宣布与多家重要的Arm合作伙伴展开合作，包括云计算领域的AWS、科学和云计算领域的Ampere Computing、超融合边缘服务器领域的Marvel、以及将打造Chrome OS和Linux PC SDK与参考系统的联发科。

　　DGX——面向AI的计算机

　　软硬件双管齐下，黄仁勋宣布升级NVIDIA专为工作组打造的“便携式AI数据中心”——NVIDIA DGX Station，以及NVIDIA专为密集型AI研发打造的AI数据中心产品——NVIDIA DGX SuperPod。

　　黄仁勋表示，全新DGX Station 320G借助320GB超快速HBM2e连接至4个NVIDIA A100 GPU，内存带宽达到每秒8TB。然而，仅需将其插入普通的壁装电源插座即可使用，耗电量只有1500瓦。

　　DGX SuperPOD使用全新80GB NVIDIA A100，将其HBM2e内存提升至90TB。目前它已经升级至采用NVIDIA BlueField-2，且NVIDIA如今还为该产品提供配套的NVIDIA Base Command DGX管理和编排工具。

　　面向企业级的NVIDIA EGX

　　为进一步实现AI民主化，黄仁勋发布了来自顶尖制造商的新系列NVIDIA认证系统，即大容量企业级服务器。它们现在已通过认证，可运行NVIDIA AI Enterprise软件套件，该套件得到了全球应用最广泛的计算虚拟化平台——VMware vSphere 7的独家认证。

　　NVIDIA于今日发布多款新系统，以扩大NVIDIA认证服务器生态系统。这些新系统配备用于主流AI和数据分析的NVIDIA A30 GPU，以及用于AI图形、虚拟工作站以及混合计算和图形工作负载的NVIDIA A10 GPU。

　　Aerial A100：为全球各行各业带来智能手机时代的发展机遇

　　黄仁勋还提到了NVIDIA的AI-on-5G计算平台。NVIDIA通过一款专为边缘设计的新型计算平台，将5G和AI相结合。该平台将采用NVIDIA Aerial软件开发套件与NVIDIA BlueField-2 A100，将GPU和CPU组合成“有史以来最先进的PCIE卡。”

　　富士通、Google Cloud、Mavenir、Radisys和Wind River等合作伙伴都在开发适用于NVIDIA AI-on-5G平台的解决方案。

　　NVIDIA AI和NVIDIA Omniverse

　　人类与AI和机器人共存的虚拟实时3D世界不再只是科幻小说中的故事情节。

　　黄仁勋解释说，NVIDIA Omniverse是一个云原生平台，其特点包括：可以扩展至多个GPU、具有高物理精度、能够充分运用RTX实时路径追踪和DLSS、可以使用NVIDIA MDL模拟材料、可以使用NVIDIA PhysX模拟物理学并且与NVIDIA AI完全集成。

　　他还表示：“Omniverse旨在创建共享虚拟3D世界，就像尼尔·斯蒂芬森在1990年代早期的小说《雪崩》中所描述的科幻虚拟空间那样。”

　　黄仁勋还宣布将从今年夏季开始提供Omniverse企业授权许可。自公测版发布以来，建筑领域的福斯特建筑事务所（Foster and Partners）、娱乐领域的ILM、游戏领域的Activision以及大型广告公司WPP等合作伙伴都将Omniverse运用到了其工作中。

　　未来工厂

　　为展示Omniverse能够带来的无限可能，黄仁勋与宝马股份公司管理董事会董事Milan Nedeljkovi?共同展示了一个逼真的实时数字模型（一座宝马高度自动化工厂的数字孪生）如何加快现代化制造的速度。

　　Nedeljkovi表示：“这些创新将帮助我们缩短规划时间、提高灵活性和精度，最终使规划效率提高30%。

　　丰富的AI软件

　　黄仁勋发布了用于训练Transformers的框架—— NVIDIA Megatron。Transformers已帮助开发者在自然语言处理领域取得了突破性进展。Transformers能够生成文档摘要、将电子邮件中的短语补充完整、对测验进行评分、生成体育赛事现场评论、甚至生成代码。

　　他详细介绍了NVIDIA用于计算药物研发加速库Clara Discovery的一些新模型，以及与Schrodinger的合作。Schrodinger是一个基于物理学和机器学习的顶尖药物研发与材料科学计算平台。

　　为加快有赖于量子位（或量子比特，能作为单个的0或1存在，也可以同时作为二者存在）的量子计算研究，黄仁勋发布了cuQuantum，其能够为量子电路模拟器提供加速，以助力研究人员设计出更完善的量子计算机。

　　为了保障现代化数据中心的安全，黄仁勋发布了NVIDIA Morpheus数据中心安全平台，其基于NVIDIA AI、NVIDIA BlueField、Net-Q网络遥测软件和EGX而构建，能够对完整的数据包进行实时检测。

　　为加快对话式AI的发展，黄仁勋宣布先进的深度学习AI——NVIDIA Jarvis已经可用，其能够实现语音识别、语言理解、翻译和表达性语音。

　　推荐系统是用于搜索、广告、在线购物、音乐、书籍、电影、用户生成内容和新闻等领域的引擎，为加快推荐系统的速度，黄仁勋宣布NVIDIA Merlin现可通过NGC（NVIDIA的深度学习框架容器目录）获取。

　　为帮助客户将自身专业知识应用于AI领域，黄仁勋发布了NVIDIA TAO，其可以运用客户和合作伙伴的数据，对NVIDIA预训练模型进行微调和适配，同时保护数据隐私。

　　黄仁勋表示：“各种应用的领域、环境和专业化都呈现出无限的多样性。没有人能够拥有所有数据，有些数据很罕见，有些数据属于商业机密。”

　　最后出场的是推理服务器NVIDIA Triton，它可以从进入客户EGX服务器或云实例的连续数据流中获取洞察。

　　黄仁勋说：“这包括任何在cuDNN上运行的AI模型，也就是几乎所有的AI ，包括来自TensorFlow、Pytorch、ONNX、OpenVINO、TensorRT或自定义C++/python后台等的任何框架。”

　　NVIDIA DRIVE助推汽车行业发展

　　黄仁勋表示，自动驾驶汽车领域是“机器学习和机器人技术所面对的最严峻的挑战之一，同时也是最棘手、影响最大的挑战之一。”

　　NVIDIA正在为价值10万亿美元的交通运输行业构建模块化的端到端解决方案，使合作伙伴能够充分利用所需要的部件。

　　黄仁勋表示，将于2022年投产的NVIDIA自动驾驶汽车计算系统级芯片——NVIDIA DRIVE Orin，旨在成为汽车的中央电脑。

　　沃尔沃汽车从2016年开始借助高性能且高能效的NVIDIA DRIVE的算力，基于NVIDIA DRIVE Xavier，为新车型开发AI辅助驾驶功能，软件则由沃尔沃汽车旗下的自动驾驶软件开发公司Zenseact自主研发。

　　沃尔沃汽车在今日的GTC大会主题演讲中宣布，将为新一代汽车的自动驾驶计算机配备NVIDIA DRIVE Orin。

　　这意味着两家公司的合作深入到了更多软件定义车型，首发就是将于明年发布的新一代XC90。

　　与此同时，黄仁勋宣布了NVIDIA新一代车载系统级芯片NVIDIA DRIVE Atlan，为汽车带来真正的数据中心。它已“整装待发，将带来新一轮的巨大飞跃。”

　　Atlan可以达到每秒超过1000万亿次（TOPS）运算次数，致力于应用到2025年的车型。

　　黄仁勋表示：“Atlan集NVIDIA在AI、汽车、机器人、安全和BlueField安全数据中心领域的所有技术之大成，堪称一项技术奇迹。”

　　黄仁勋还发布了NVIDIA第八代Hyperion汽车平台，包括参考传感器、自动驾驶汽车和中央计算机、3D地面真实数据记录仪、网络以及所有必要的软件。

　　黄仁勋还宣布DRIVE Sim将于今年夏季开放供业界使用。

　　正如Omniverse能够构建汽车生产工厂的数字孪生一样，DRIVE Sim也可用于创建自动驾驶汽车的数字孪生，并将其用于自动驾驶汽车的开发。

　　黄仁勋表示：“Omniverse中的DRIVE数字孪生是能够与车队中每一位工程师和每一辆车互联的虚拟空间。”

　　助力您成就毕生的事业

　　黄仁勋最后总结了4点：

　　NVIDIA如今是一家能够提供GPU、CPU和DPU三种芯片的公司。

　　NVIDIA是一家软件平台公司，并大力发展NVIDIA AI和NVIDIA Omniverse。

　　NVIDIA是一家AI公司，提供Megatron、Jarvis、Merlin、Maxine、Isaac、Metropolis、Clara和DRIVE、以及各种可使用TAO进行定制化的预训练模型。

　　NVIDIA正在通过用于研究的DGX、用于云的HGX、用于企业级和5G边缘的EGX以及用于机器人技术的AGX来扩展AI。

　　黄仁勋表示：“几乎可以说，NVIDIA将助力您成就毕生的事业。”