在人工智能應(yīng)用“淘金潮”的火熱背后，總少不了“賣水工”英偉達(dá)的“默默付出”。

最近爆紅的ChatGPT也離不逃脫不開這一定律。正如英偉達(dá)CEO黃仁勛在GTC演講中展示的那樣，數(shù)年以前，正是黃仁勛親手將附有自己簽名與贈(zèng)語的全球首臺(tái)DGX交給了OpenAI。

正因?yàn)檫@臺(tái)集成了八塊通過NVLink共享算力的H100組成的超級(jí)計(jì)算機(jī)，OpenAI才獲得了向世界交出這份名為ChatGPT答卷的機(jī)會(huì)。

在英偉達(dá)向OpenAI交付首臺(tái)DGX AI電腦后，位列《財(cái)富》100強(qiáng)的企業(yè)中有一半都使用了DGX AI計(jì)算機(jī)。英偉達(dá)的算力基礎(chǔ)設(shè)備與人工智能應(yīng)用，儼然已經(jīng)成為了一枚硬幣不可分割的正反面。

在剛剛結(jié)束的英偉達(dá)GTC 2023上，英偉達(dá)向我們展示了他們向人工智能的未來邁出的下一步。

人工智能的“iPhone時(shí)刻”

如今，生成式AI和大語言模型帶來的殺手級(jí)應(yīng)用在全球的火熱，又讓人工智能站到了一個(gè)新的路口前，如黃仁勛在GTC 2023的演講中所說的一樣，人工智能現(xiàn)在等來了屬于自己的“iPhone時(shí)刻”。

而作為AI硬幣另一面，英偉達(dá)也正隨AI一同前行。

黃仁勛預(yù)測(cè)，就像iPhone帶來智能手機(jī)和應(yīng)用程序的普及一樣，能生成自然文章和圖像的“生成式AI”將在社會(huì)普及。

“算力即權(quán)力”這句口號(hào)正以人們未曾預(yù)料到的速度變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，但對(duì)于企業(yè)和開發(fā)者來說，想獲得這樣的“權(quán)力”并沒有那么容易。

新生的初創(chuàng)公司競(jìng)相構(gòu)建從未有過的產(chǎn)品的商業(yè)模式，老牌公司也在積極擁抱變化，應(yīng)對(duì)新的環(huán)境。

而大模型的訓(xùn)練需要數(shù)據(jù)中心成百上千的計(jì)算卡“齊心協(xié)力”，對(duì)企業(yè)來說，這代表著場(chǎng)地和維護(hù)成本，是一道并不容易越過的門檻。

不論是新生血液還是老牌豪強(qiáng)，都呼喚更快捷的人工智能開發(fā)流程。

作為“算力供應(yīng)商”的英偉達(dá)已經(jīng)發(fā)覺了這一新需求，黃仁勛在接受媒體采訪時(shí)提到，在最近做出的重大決定中，最佳決定就是讓英偉達(dá)跳到云端，與全球CSP合作。

云端人工智能DGX Cloud是這一決定交出的答卷。

DGX Cloud能夠?yàn)榭蛻籼峁Ｓ玫挠?jì)算集群，每個(gè)DGX Cloud實(shí)例配備八個(gè)NVIDIA H100或A100 80GB Tensor Core GPU共640GB的GPU內(nèi)存，用戶能夠按月租用這些計(jì)算資源，并使用簡(jiǎn)單的web瀏覽器訪問。從而消除在本地獲取、部署和管理基礎(chǔ)設(shè)施的成本，大大增加了AI的便捷性。

對(duì)于這一產(chǎn)品的遠(yuǎn)景，黃仁勛充滿憧憬的描繪到：“如今通過一個(gè)瀏覽器，就能將DGX AI超級(jí)計(jì)算機(jī)即時(shí)地接入每家公司?！?/strong>

這樣的愿景并非空中樓閣，在GTC 2023的演講中，黃仁勛宣布，英偉達(dá)將與云服務(wù)提供商合作托管DGX云基礎(chǔ)設(shè)施，在GTC上，英偉達(dá)宣布與所有的CSP建立合作伙伴關(guān)系，如黃仁勛所說：“我們現(xiàn)在處于所有云中。”

目前已經(jīng)于甲骨文達(dá)成了合作，甲骨文的OCI RDMA Supercluster已經(jīng)提供了一個(gè)可擴(kuò)展到超過32000個(gè)GPU的超級(jí)集群。微軟Azure預(yù)計(jì)下個(gè)季度開始托管DGX Cloud，很快谷歌云也將加入托管的行列。

打開生成式AI的“魔盒”

iPhone問世之后，并沒有止步不前，而是引領(lǐng)了智能手機(jī)長(zhǎng)達(dá)數(shù)十年的大發(fā)展。如今走到“iPhone時(shí)刻”的AI，面對(duì)的也是一個(gè)與當(dāng)年的iPhone極其相似的世界。

ChatGPT的成功，對(duì)AI的革命而言，僅僅是踏進(jìn)門口的一小步。

門后的世界中，還蘊(yùn)藏著屬于生成式AI更廣闊的世界。

在基礎(chǔ)設(shè)施之外，對(duì)想要掌握AI“原力”的企業(yè)來說，如何搭上AI的下一班車，建立一個(gè)生成式AI模型，并將其應(yīng)用到生產(chǎn)中，也將是一個(gè)重要命題。

英偉達(dá)發(fā)布的新云服務(wù)平臺(tái)NVIDIA AI Foundations則是讓企業(yè)做到這一點(diǎn)的“神兵利器”。

NVIDIA AI Foundations被分為用于構(gòu)建定制的語言文本模型的Nemo、提供視覺語言制作服務(wù)的Picasso和提供醫(yī)學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)專有模型構(gòu)建服務(wù)的Bionemo三個(gè)而部分。

在Nemo中，客戶可以引入自己的模型，或使用Nemo包含的從GPT-8、GPT-43到GPT-530等數(shù)十億參數(shù)的預(yù)訓(xùn)練模型，并基于此構(gòu)建自己掌控下的語言模型。

Picasso則為使用者提供了大量具有授權(quán)許可的專業(yè)圖像和視屏素材，使用者能夠使用這些許可內(nèi)容或根據(jù)自己的專有內(nèi)容訓(xùn)練自定義模型，并將生成的內(nèi)容導(dǎo)入編輯工具，甚至可以導(dǎo)入英偉達(dá)元宇宙平臺(tái)Omniverse，投入“元宇宙”的大基建事業(yè)。

能夠提供包括語言、視覺和生物學(xué)等領(lǐng)域模型在內(nèi)的制作服務(wù)，適用于需要構(gòu)建、改進(jìn)和操作自定義 LLM 的客戶以及使用專有數(shù)據(jù)訓(xùn)練的生成 AI，以及針對(duì)特定領(lǐng)域的任務(wù)。

使用Bionemo，用戶既能夠即時(shí)訪問藥物研發(fā)工作流，也可以用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和蛋白質(zhì)生成與分子生成、分子對(duì)接等新藥研究關(guān)鍵步驟的模型生成中。

英偉達(dá)不僅將三者合一的NVIDIA AI Foundations視為云服務(wù)，更將其視為構(gòu)建生成式AI模型的“代工廠”。

GPU反客為主，造芯關(guān)鍵步驟“搶班奪權(quán)”

要想真正跨過AI下一次進(jìn)化的大門，作為人工智能最重要的“基建設(shè)備”的GPU芯片本身的制造也極為重要。

人工智能的火熱，離不開GPU的助力。能夠提供大量執(zhí)行重復(fù)簡(jiǎn)單計(jì)算的GPU對(duì)需要大量算力的大模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，是天然的伴侶。

在過去的幾年里，人工智能在掀起了在工業(yè)上落地的浪潮。小到餐廳中的小料臺(tái)補(bǔ)貨，大到碼頭或光伏電站，人工智能已經(jīng)成為了工業(yè)領(lǐng)域公認(rèn)的“先進(jìn)產(chǎn)能”。

而在兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)之后，GPU的發(fā)明者英偉達(dá)，終于把人工智能的觸手帶回了“最初的起點(diǎn)”——GPU芯片的制造上。

黃仁勛在演講中提到，隨著芯片制造工藝的進(jìn)步，如今的芯片制造已經(jīng)要求約一個(gè)金原子或一條人類DNA鏈尺寸的誤差。

而作為芯片制造的核心步驟和起始階段的光刻更是重中之重。

大約30年前，晶體管的尺寸已經(jīng)發(fā)展到比光刻機(jī)波長(zhǎng)更小，由于衍射效應(yīng)，掩膜上的圖案與最終圖案特征變得完全不同，這使得模擬光通過光學(xué)元件和光刻膠互相作用結(jié)果的計(jì)算光刻成為了芯片制造過程中機(jī)器重要的一環(huán)。

此前，CPU一直是承擔(dān)這一工作負(fù)載的主力。根據(jù)黃仁勛的估算，每年芯片制造商們?cè)谶@一步驟上消耗了數(shù)百億CPU小時(shí)的算力來創(chuàng)建用于光刻系統(tǒng)的掩模板。

但隨著先進(jìn)制程發(fā)展，計(jì)算光刻變得愈加復(fù)雜，CPU負(fù)載已經(jīng)舉步維艱。

多次高呼“摩爾定律已死”的英偉達(dá)CEO黃仁勛在今天的演講上帶來了人工智能與芯片制造結(jié)合的最新成果：基于用于芯片制造的NVIDIA cuLitho軟件庫，為芯片制造找到了一條新的“活路”。

英偉達(dá)表示，在cuLitho加持下，短期內(nèi)可以提升芯片產(chǎn)業(yè)鏈效率，并大幅降低功耗，在新的流程下，僅需要500塊H100就能夠完成此前需要傳統(tǒng)流程中40000個(gè)CPU系統(tǒng)才能完成的工作，讓光刻技術(shù)性能躍升了40倍。

而相比現(xiàn)有的流程，使用cuLitho、能夠僅使用如今九分之一的功耗做到每天三到五倍的生產(chǎn)效率，也能在一夜之間完成傳統(tǒng)方法兩周才能完成的單個(gè)掩模板處理任務(wù)。

而長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，英偉達(dá)則有著更遠(yuǎn)大的目標(biāo)。

英偉達(dá)不僅將與臺(tái)積電、新思科技合作，將NVIDIA cuLitho軟件庫集成到軟件和系統(tǒng)中，用于制造最新一代的Hopper架構(gòu)GPU。

黃仁勛還在演講中宣布，英偉達(dá)將與臺(tái)積電、阿斯麥與新思科技合作，并利用cuLitho為未來2nm及后續(xù)更先進(jìn)制程芯片的制造打下基礎(chǔ)。從而為AI“iPhone時(shí)刻”后的革命準(zhǔn)備好充足“糧草”。雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。