英伟达发布新款AI超级芯片，黄仁勋称其性价比超过x86处理器
界面新闻记者 | 彭新
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英伟达借大模型撑起万亿市值后，在人工智能领域再次全面出击。
北京时间8月9日凌晨，英伟达CEO黄仁勋在于洛杉矶举行的计算机图形专业会议SIGGRAPH 2023上发表演讲，发布了一系列新硬件、软件和服务，从数据中心到工作站，从人工智能到计算机图形均有覆盖。
尽管SIGGRAPH是计算机图形学的专业会议，但黄仁勋近1个半小时的演讲内容重点仍落在人工智能。他回顾英伟达与SIGGRAPH的联系时提到，英伟达最早在2018年发布了支持光线追踪的GPU，并用5年时间改变了计算机图形行业。他指出，5年前GPU只存在于一块显卡中，然而目前的形态已大为不同，由GPU组成的超级计算机在背后驱动着各种人工智能服务、大语言模型。
如今，身为人工智能领域绝对领先的公司，英伟达仍在继续强化GPU的优势。在SIGGRAPH上，英伟达宣布推出新一代AI超级芯片DGX GH200 Grace Hopper，以增强显存容量和速度，该芯片首次搭载了新型显存HBM3e。英伟达表示，新一代GH200超级芯片将于2024年第二季度投产。
在发布会前的媒体沟通会上，英伟达的超大规模和高性能计算部门主管Ian Buck告诉界面新闻，GH200采用了英伟达的Hopper GPU架构，并与Arm的Grace CPU架构结合起来，比此前推出的H100数据中心系统容纳了更多的内存和更大的带宽，即141GB的HBM3e内存，以及每秒5TB的带宽。
HBM即高带宽内存芯片，目前主要用途即作为GPU的显存，提供高速、大容量数据存储功能。随着GPU被广泛用于人工智能，HBM芯片亦成为近期走红的一款存储芯片产品。
“对于HBM3e，我们感到非常兴奋，并且正在与他们（HBM内存制造商）保持密切合作，以满足人工智能领域的需求，确保我们的产品尽快使用最新的内存。”Ian Buck称。
对于企业客户，英伟达GPU训练AI模型成本已非常昂贵。但黄仁勋仍强调其产品的“性价比”：同样使用1亿美元打造数据中心，可以购得8800块x86处理器或2500套GH200，但后者的AI算力是前者的12倍，同时功耗也更低。
同时，英伟达发布了一系列均力图降低用户使用生成式AI的门槛。其宣布与知名机器学习平台Hugging Face合作，后者将利用NVIDIA DGX Cloud云服务提供训练服务。开发者可利用Hugging Face平台的NVIDIA DGX Cloud进行定制化生成式AI与大型语言模型训练与微调，量身打造智能聊天机器人、搜索等服务。
此外，英伟达还宣布推出NVIDIA AI Workbench、NVIDIA AI enterprise 4.0、NVIDIA Triton等产品和服务，简化企业开发、部署使用AI的过程。
会上另一个重要发布是生成式AI能力和计算机图形的结合，以及英伟达3D内容平台Omniverse的生态进展。
通用场景描述（USD）是一种高性能3D场景描述格式，对于3D交互而言，类似于超文本标记语言（HTML）与2D网页之间的关系。这项技术最早在2015年由皮克斯动画工作室创造，并在2016年开源。英伟达的Omniverse平台也正是以USD作为基础，以成为连接各类3D制作工具的平台为愿景来开发。
英伟达也在着手强化Omniverse的基础USD生态。就在8月1日，英伟达宣布与皮克斯、Adobe、苹果、欧特克等多家巨头成立OpenUSD联盟（Alliance for OpenUSD，AOUSD），以推动USD标准规范化。一直以来，英伟达希望Omniverse能够成为搭建数字世界的工具，提供各类开发软件调用，用英伟达GPU提供实时渲染。USD标准化后，将有利于各种3D工具格式在Omniverse的统一交互和调用。
“就像HTML点燃了2D互联网的重大计算革命一样，OpenUSD将点燃3D创作和工业数字化时代。”黄仁勋承诺，英伟达将全力支持OpenUSD的发展和采用。
此前，Omniverse被外界解读为英伟达版“元宇宙”，但英伟达更专注于在工业、3D创作领域的应用。功能上Omniverse也有大幅升级，包括与Adobe Firefly（Adobe的生成式AI工具）API接入，与更多内容创作软件厂商的集成合作、开发工具升级等。4项基于OpenUSD的Omniverse新API（应用程序接口）中，又分别涵盖了USD的使用协助、3D内容制作、数字资产搜索以及应用程序发行环节。
