当地时间周二，英伟达举办2023年春季GTC大会，黄仁勋穿着标志性皮夹克，向开发者披露最新的硬件和AI应用软件进展。 在过去十年里，AI产业经历了历史性的飞跃。从2012年卷积神经网络AlexNet...
当地时间周二，英伟达举办2023年春季GTC大会，黄仁勋穿着标志性皮夹克，向开发者披露最新的硬件和AI应用软件进展。
在过去十年里，AI产业经历了历史性的飞跃。从2012年卷积神经网络AlexNet点燃了深度学习领域的“星星之火”，到CHATGPT一鸣惊人，背后都离不开英伟达的硬件支持。AlexNet使用的是英伟达GTX 580进行训练，而在OpenAI训练GPT-3时，所用到的A100芯片算力已经达到当年的100万倍。
通过过去几十年的经营，英伟达不仅提供算力，也构建了一套围绕着实际产业运转的应用生态，在自然科学、化学制药、视觉解析、数据处理、机器学习和AI领域成为不可或缺的一环。这也是英伟达在今天的发布会上花了非常多时间介绍的部分。受到篇幅所限，本文挑选个别案例进行展示。
例如在汽车、电子元器件行业中常用的CFD计算中，使用英伟达的GPU加速计算解决方案，在产出不变的情况下，较使用CPU减少9倍成本，还能减少17倍能耗。
与此同时，英伟达也正在与全球量子计算机产业进行合作，帮助研究人员模拟系统架构、算法等。
英伟达也在周二宣布，经过与台积电、ASML、新思科技等公司多年的合作，推出全新的计算光刻应用，大大降低芯片代工厂在这一工序上所消耗的时间和能耗，为2nm以及更先进制程的到来做好准备。黄仁勋介绍称，通过这项应用，台积电可以把4万个用来驱动计算光刻的CPU服务器，换成500套DGX H100，能耗将从35兆瓦降至5兆瓦。
在硬件领域，英伟达也着重提及了去年GTC上发布的Grace超级芯片，强调这款CPU在算力和能效上的卓越表现，帮助数据中心产业实现降低能耗、提升算力的效果。而在DPU领域，英伟达也在周二宣布，包括腾讯、百度、京东、微软、甲骨文等行业巨头，已经采用公司的BlueField数据中心加速平台。
英伟达也在周二发布RTX 4000 SFF Ada架构显卡，这款低功耗、紧凑型产品结合了第三代 RT Core、第四代 Tensor Core和20GB显存。
而在大名鼎鼎的DGX AI基建领域，自从英伟达向OpenAI交付首台DGX超级计算机后，目前《财富》100强企业中已经有一半用上这类产品。而最新DGX超级计算机的核心，正是8块H100模组。通过将这些计算机进行高速连接，构成了今日AI产业的最关键基建。
黄仁勋表示，眼下整个AI产业正处于“iPhone时刻”——创业公司正在竞相建立颠覆式的商业模型，而业界巨头也在寻找应对之道。AIGC在全球商业界掀起了开发AI策略的紧迫性。对于商业公司更快、更方便用上超强算力和AI应用库的需求，英伟达也在周二宣布与谷歌云、微软Azure、甲骨文云联手推出DGX云服务。
作为硬件供应商，英伟达也为不同种类的AIGC产业提供了对应的硬件产品。市面上几乎所有的AIGC产品，都离不开英伟达的算力支持。
英伟达在周二确认，使用H100芯片的云服务已经上线。之前使用A100 GPU训练和运行ChatGPT的OpenAI，将通过微软Azure超级计算机用上H100的超强算力，理论上的回复速度将快10倍。
作为AI软硬件的结合，英伟达也与全球最大电动车生产企业比亚迪宣布，将在下一代王朝系列和海洋系列的多款车型中使用英伟达DRIVE Orin高性能计算平台。
在GTC发布会上，最后登场的是“数字孪生”工业模拟应用Omniverse，主要的用处是让企业在实际建设工厂、生产产品前，通过数字化模拟“预览”实际的成品。例如这几年很火的“黑灯工厂”，就能通过Omniverse进行设计和模拟。
而在汽车行业中，沃尔沃和通用汽车使用Omniverse统一产品设计的管线，丰田汽车则用来创建数字孪生工厂，梅赛德斯·奔驰使用这款软件建立和优化新车的生产线，宝马计划在2025年投产的新电动车工厂已经在软件中成功运作。
同样，英伟达也将通过合作伙伴迭代Omniverse工作站和OVX平台，按照“万物皆可上云”的逻辑，英伟达也与微软推出了Omniverse云服务。
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