文/VR陀螺

GTC 2024，又一次產(chǎn)業(yè)飛躍的奠基。

北京時間  2024 年 3 月 19 日，NVIDIA 舉辦 GTC（GPU Technology Conference）大會。NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛宣布了 NVIDIA 的下一代芯片架構(gòu) Blackwell 及相關(guān)產(chǎn)品，包括該公司最新的 AI 芯片 B200，以及基于生成式人工智能、Omniverse 帶來的一系列云服務(wù)與應(yīng)用案例等。

這一系列的活動中，我們也看見了 XR 產(chǎn)業(yè)在 GPU 快速成長的 AIGC 時代的諸多可能性。本文主要以 GPU 芯片、數(shù)字孿生技術(shù)、計算機視覺、三維地圖重建與定位等與 XR 領(lǐng)域強相關(guān)方面，作為切入觀察。

 2080 億個晶體管，地表最強AI芯片——B200 

“Blackwell 將成為我們歷史上最成功的產(chǎn)品發(fā)布。”黃仁勛在會上說道。

NVIDIA 今天正式宣布 NVIDIA Blackwell 平臺已經(jīng)到來，為生成式 AI 計算時代提供動力。該 GPU 平臺以數(shù)學(xué)家 David Harold Blackwell 的名字命名，繼承了該公司兩年前推出的 Hopper 架構(gòu)。

新 Blackwell 架構(gòu)的核心是兩個新 GPU：B100 和 B200，以及一個定制解決方案 Grace-Blackwell Superchip (GB200)。其中，B200 由兩個獨立的芯片組成，通過 10 TB/秒的芯片到芯片鏈路連接，GPU 擁有 2080 億個晶體管，遠遠高于 H100 GPU 的 800 億個晶體管。

B200 （圖源：NVIDIA）

B200 一經(jīng)發(fā)布，外界便賦予“地表最強 AI 芯片”之稱。Nvidia 表示，在處理大規(guī)模 AI 模型時，HGX B200 的推理性能比之前由 Nvidia Hopper 一代 GPU 驅(qū)動的系統(tǒng)高出 15 倍。在引擎蓋下，每個芯片都與 4 個 HBM3E 內(nèi)存堆棧配對，每個 B200 GPU 具有 192GB HBM3E RAM。

據(jù)介紹，訓(xùn)練一個 1.8 萬億參數(shù)的模型之前需要 8,000 個 Hopper GPU 和 15 兆瓦的電力。如今，2,000 個 Blackwell GPU 就可以做到這一點，而功耗僅為 4 兆瓦。在具有 1750 億個參數(shù)的 GPT-3 LLM 基準(zhǔn)測試中，GB200 的性能是 H100 的七倍，訓(xùn)練速度是 H100 的四倍。

為了確保訓(xùn)練最復(fù)雜的人工智能模型的快速連接，Nvidia 還推出了第五代 NVLink，它為每個 GPU 提供突破性的 1.8TB/s 雙向吞吐量，可實現(xiàn)多達 576 個 GPU 的無縫高速通信。

GB200，兩個 GPU、一個 CPU、一塊主板（圖源：NVIDIA）

將兩個 GPU 與單個 Grace CPU 結(jié)合在一起的 GB200 可以為 LLM 推理工作負載提供 30 倍的性能，同時還可能大幅提高效率。

對于需要超級計算機級計算的更大型的應(yīng)用，Nvidia 推出了新的 Nvidia GB200 NVL72，據(jù)稱它可以勝任訓(xùn)練萬億參數(shù)模型的任務(wù)。

GB200 NVL72 是一款定制機架解決方案，采用多節(jié)點液冷 Nvidia GPU 服務(wù)器。它提供 72 個 Blackwell GPU 和 36 個 Grace CPU 起的配置，并作為單個系統(tǒng)提供 1.4 exaflops 的 AI 性能和 30TB 的快速內(nèi)存。

為了獲得最高的 AI 性能，GB200 驅(qū)動的系統(tǒng)可以與 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 和 Spectrum™-X800 以太網(wǎng)平臺連接， 這些平臺可提供速度高達 800Gb/s 的高級網(wǎng)絡(luò)。

值得注意的是，英偉達表示應(yīng)用程序?qū)⒛軌蛞恢碌卦L問統(tǒng)一的內(nèi)存空間。這簡化了編程并支持萬億參數(shù) LLM、多模式任務(wù)的變壓器模型、大規(guī)模模擬的模型以及 3D 數(shù)據(jù)的生成模型的更大內(nèi)存需求。

GB200 NVL72（圖源：NVIDIA）

GB200 NVL72 實際上與 Nvidia 過去的 DGX 系統(tǒng)中使用的技術(shù)相同，使 8 個 GPU 表現(xiàn)得像一個 GPU。不同之處在于，使用專用的 NVLink 設(shè)備，Nvidia 能夠支持更多的 GPU。

強大的 GPU 不僅能為 AI 訓(xùn)練提供強有力的底層支持，對于高質(zhì)量圖形圖像要求的 XR 硬件而言，更是猶如一把利刃，可以直接或間接推動相關(guān)內(nèi)容產(chǎn)業(yè)以及硬件的發(fā)展（長線視角）。

全新的 GPU 系列外，英偉達的工業(yè)元宇宙平臺 NVIDIA Omniverse 在今年也迎來了新的升級。

 Apple Vision Pro用Omniverse“拓展”未來渲染 

以 Cloud API，打造更開放的 Omniverse 平臺。

NVIDIA 于今日宣布將以 API 形式提供 Omniverse™ Cloud。借助五個全新 Omniverse Cloud 應(yīng)用編程接口（API），開發(fā)者能夠輕松地將 Omniverse 的核心技術(shù)直接集成到現(xiàn)有的數(shù)字孿生設(shè)計與自動化軟件應(yīng)用中，或是集成到用于測試和驗證機器人或自動駕駛汽車等自主機器的仿真工作流中。

五個全新 Omniverse Cloud API 既可單獨使用，也可組合使用。它們分別是：

USD Render：生成 OpenUSD 數(shù)據(jù)的全光線追蹤 RTX™渲染USD Write：讓用戶能夠修改 OpenUSD 數(shù)據(jù)并與之交互USD Query：支持場景查詢和交互式場景USD Notify：追蹤 USD 變化并提供更新信息Omniverse Channel：連接用戶、工具和世界，實現(xiàn)跨場景協(xié)作

基于 Omniverse Cloud API 或應(yīng)用程序編程接口構(gòu)建的新軟件框架，使開發(fā)人員可以輕松地將其通用場景描述 (OpenUSD)工業(yè)場景從內(nèi)容創(chuàng)建應(yīng)用程序發(fā)送到 NVIDIA 圖形交付網(wǎng)絡(luò) (GDN)，全球圖形就緒數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，可以將 3D 體驗傳輸?shù)竭h程硬件設(shè)備中。

大會上的演示中，Nvidia 展示了一個完全交互式的汽車模型，該模型被傳輸?shù)?Apple Vision Pro 頭顯中。蘋果 Vision 產(chǎn)品集團副總裁 Mike Rockwell 表示：“Apple Vision Pro 突破性的超高分辨率顯示器與 NVIDIA 加速計算流式傳輸?shù)?OpenUSD 內(nèi)容的真實感渲染相結(jié)合，為推進沉浸式體驗帶來了絕佳的機會。”

該工作流程還引入了混合渲染，這是一種在設(shè)備上結(jié)合本地和遠程渲染的突破性技術(shù)。用戶可以使用來自 GDN 的 Omniverse RTX 渲染器流，通過 Apple 的本機 SwiftUI 和 Reality Kit 在單個應(yīng)用程序中渲染完全交互的體驗。

據(jù)介紹，這種基于 Omniverse 的全新工作流程將 Apple Vision Pro 突破性的高分辨率顯示器與 NVIDIA 強大的 RTX 云渲染相結(jié)合，只需設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)連接即可提供空間計算體驗。

基于云的方法允許實時基于物理的渲染無縫傳輸?shù)?Apple Vision Pro，提供高保真視覺效果，而不會影響大量工程保真度數(shù)據(jù)集的細節(jié)。

從長遠發(fā)展角度來看，云服務(wù)的確是降低產(chǎn)品側(cè)功耗，提升用戶多樣化體驗的必經(jīng)之路，不過，大量數(shù)據(jù)的傳輸，同樣需要較高的帶寬網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。當(dāng)然，強大的云端服務(wù)渲染與硬件的結(jié)合，也是理想化的數(shù)字孿生世界中的基建。

 Earth-2 氣候數(shù)字孿生云平臺，速度與精度的新結(jié)合

在 AI 的助推下，數(shù)字孿生正在悄然發(fā)生變化。

為加速應(yīng)對氣候變化導(dǎo)致的極端天氣所造成的經(jīng)濟損失，NVIDIA 于還發(fā)布了 Earth-2 氣候數(shù)字孿生云平臺，使天氣和氣候的模擬和可視化達到前所未有的精度。

NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示：“如今氣候災(zāi)害很常見，新聞中時常會看到歷史性的干旱、災(zāi)難性的颶風(fēng)和百年不遇的洪水。Earth-2 云 API 將幫助我們更好地應(yīng)對極端天氣，使我們可以采取行動以緩解極端天氣的影響。”

作為同于今日發(fā)布的 NVIDIA CUDA-X™ 微服務(wù)的一部分，NVIDIA DGX Cloud™ 上的全新 Earth-2 云 API 能夠支持所有用戶創(chuàng)建基于 AI 的仿真，從而加快實現(xiàn)交互式、高分辨率模擬的速度，模擬范圍從全球大氣和局部云層到臺風(fēng)和湍流。

當(dāng)前氣候技術(shù)行業(yè)的規(guī)模已達 200 億美元，Earth-2 應(yīng)用編程接口通過結(jié)合該行業(yè)的公司所擁有的專有數(shù)據(jù)，可幫助用戶在數(shù)秒內(nèi)發(fā)布預(yù)警和最新預(yù)報。而使用傳統(tǒng)模型在 CPU 上運行，這一過程需要耗時數(shù)分鐘乃至數(shù)小時。

Earth-2 API 提供各種 AI 模型，并且新添加一種名為 CorrDiff 的全新 NVIDIA 生成式 AI 模型。該模型基于領(lǐng)先的擴散模型技術(shù)，能將當(dāng)前數(shù)值模擬的分辨率提升 12.5 倍，相比傳統(tǒng)方法，速度和能效分別提升了 1000 倍和 3000 倍。它不僅可以糾正粗分辨率預(yù)報中的錯誤，還能夠生成對決策至關(guān)重要的指標(biāo)。CorrDiff 是一個開創(chuàng)性的生成式 AI 模型，能夠?qū)崿F(xiàn)超分辨率，生成利益相關(guān)方感興趣的新指標(biāo)，并且可以從高分辨率數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)小范圍局部天氣的物理特性。

Earth-2 云 API 的另一個關(guān)鍵組成部分是 NVIDIA Omniverse™，該計算平臺可幫助個人和團隊開發(fā)基于通用場景描述（OpenUSD）的 3D 工作流與應(yīng)用。

Earth-2 API 使用 DGX Cloud 為氣候和天氣解決方案提供全棧加速，其中包括 FourCastNet、GraphCast 和 Deep Learning Weather Prediction 等模型的最佳 AI 實現(xiàn)、在最新 Grace Hopper 系統(tǒng)上對 ICON 等數(shù)值天氣預(yù)報模型的 GPU 加速等。在 NVIDIA DGX GH200、HGX H100 和 OVX 超級計算機上運行的 Earth-2 在進行全球氣候模擬和可視化上實現(xiàn)了前所未有的速度與精度。

 Isaac Perceptor軟件開發(fā)工具包，內(nèi)含XR猛料？

作為本次 GTC 活動的彩蛋之一，演講接近尾聲之時，黃仁勛展示了來自迪士尼研究院的一對由 NVIDIA 驅(qū)動的小型機器人。

GPU——AIGC——機器人，三者無疑是生成式人工智能時代最完美的結(jié)合體。為了幫助機器人更好地感知所處環(huán)境，黃仁勛還發(fā)布了 Isaac Perceptor 軟件開發(fā)工具包，該工具包具有最先進的多攝像頭視覺里程計、3D 重建和占用地圖，以及深度感知功能。

為了使機械臂更具適應(yīng)性，NVIDIA 宣布推出 Isaac Manipulator —— 一個先進的機械臂感知、路徑規(guī)劃和運動學(xué)控制庫。

最后，黃仁勛宣布了 Project GR00T，這是一個為人形機器人設(shè)計的通用基礎(chǔ)模型，旨在進一步推動 NVIDIA 在機器人技術(shù)和具身智能方面的突破性工作。

為了支持這一努力，黃仁勛推出了一款用于人形機器人的新型計算機 Jetson Thor，它基于 NVIDIA Thor 系統(tǒng)級芯片，并對 NVIDIA Isaac 機器人平臺進行了重大升級。

黃仁勛表示：“計算機圖形學(xué)、物理學(xué)和 AI 是 NVIDIA 的靈魂所在，生成式 AI 時代一切改變都有可能發(fā)生。”

事實上，除了機器人應(yīng)用之外，從 Isaac Perceptor 軟件開發(fā)工具包包含的技術(shù)，特別是多攝像頭視覺里程計、3D 重建和占用地圖，以及深度感知功能，與 XR 有著千絲萬縷的聯(lián)系。

通常情況下，一個支持 6DoF 的 VR/MR 頭顯不僅需要內(nèi)置 IMU、還需要相應(yīng)的外部追蹤系統(tǒng)與 SLAM 算法、去識別和標(biāo)記周圍環(huán)境，以及自己的位置，以此重建三維視圖。而目前 XR 設(shè)備中最常用的就是基于攝像頭的計算機視覺技術(shù)，包括 Quest 3、Vision Pro 等。

這一基礎(chǔ)原理與 AI 機器人在三維視覺地圖重建上，其實有著異曲同工之處。對于 NVIDIA 而言，拓展 XR 算法與渲染也許并不難。就目前來看，僅是時間節(jié)點與關(guān)注度問題。

 寫在最后 

從底層 GPU 硬件，到以 Omniverse 為主的數(shù)字孿生技術(shù)生態(tài)，Isaac Perceptor 軟件開發(fā)工具包，NVIDIA 正在無形之中參與空間計算的革命浪潮。

至于 XR 如何才能真正乘上 AIGC 風(fēng)口，迎來空間計算時代的小爆發(fā)，且讓子彈再飛一會兒。

參考資料：https://nvidianews.nvidia.com/news/

       原文標(biāo)題 : 最強AI核彈！英偉達將成空間計算時代最大推動力