黄仁勋全面介绍了加速计算服务、软件和系统，它们正在推动实现新业务模式和提高当前业务模式效率。他表示，“加速计算和 AI 标志着计算的革新”。
2023年，ChatGPT火爆全球，生成式AI迅速受到千行百业用户的关注，以此为代表的创新也成为企业纷纷讨论的话题。为了帮助企业加速基于生成式AI的创新应用开发与落地，在今年的Computex上，NVIDIA面向各行各业发布了全新的生成式AI平台，为生成式AI的落地提供了多样化的产品和解决方案。
发布会上，黄仁勋全面介绍了加速计算服务、软件和系统，它们正在推动实现新业务模式和提高当前业务模式效率。他表示，“加速计算和 AI 标志着计算的革新”。
(资料图片仅供参考)
全新发布AI超级计算机，以一体化解决方案加速生成式AI工作负载
众所周知，生成式AI由于对算力有着极高的需求，大部分企业尤其是传统企业想要获取生成式AI所需要的算力，往往并不简单，且成本高昂。
如何让各行各业都能够更加简单、快捷的获取生成式AI所需的算力，是NVIDIA优先考虑的重要因素。为此，NVIDIA发布了能够为企业提供超强 AI 性能的 DGX GH200大内存 AI 超级计算机。通过 NVIDIA NVLink，这台超级计算机将多达 256 块 NVIDIA GH200 Grace Hopper 超级芯片整合到一个数据中心大小的 GPU 中。
据黄仁勋介绍， NVIDIA DGX GH200 AI超级计算机为生成式AI工作负载提供1 exaflop性能。
据介绍，DGX GH200 提供 1 exaflop 性能与 144 TB 共享内存，比单个NVIDIA DGX A100 320GB系统高出近500倍。这让开发者可以构建用于生成式AI聊天机器人的大型语言模型、用于推荐系统的复杂算法，以及用于欺诈检测和数据分析的图形神经网络。
黄仁勋宣布，GH200 超级芯片现已全面投产，它将节能的NVIDIA Grace CPU与高性能的NVIDIA H100 Tensor Core GPU整合到一个超级芯片中。谷歌云、Meta和微软是首批有望接入DGX GH200的企业，它们将探索这台超级计算机在生成式AI工作负载方面的能力。
另据了解，NVIDIA正在建造自己的大规模AI超级计算机NVIDIA Helios。这台超级计算机将于今年上线，它将使用四个与NVIDIA Quantum-2 InfiniBand网络相连的DGX GH200系统，可提供训练大型AI模型所需要的数据吞吐量。
发布会上，黄仁勋还宣布，将有超过400种采用NVIDIA 最新版本Hopper，Grace，Ada Lovelace和BlueField架构的系统上市。这些系统将被用于解决AI，数据科学和高性能计算领域的复杂挑战。
为了满足各种规模数据中心的需求，黄仁勋发布了一个用于创建加速服务器的模块化参考架构NVIDIA MGX。系统制造商将使用该架构快速、经济地构建100多种不同的服务器配置，满足各种AI、HPC和NVIDIA Omniverse应用的需求。
黄仁勋表示，凭借MGX，制造商能够使用通用架构和模块化组件构建CPU和加速服务器。MGX支持NVIDIA全部GPU、CPU、DPU和网络适配器系列，以及各种风冷、液冷机箱的X86和Arm处理器。
NVIDIA Spectrum-X 网络平台：为基于以太网AI云提供更高性能
在云计算如此普及的今天，借助云上算力支撑实现生成式AI的应用，已经成为很多用户选择。为了让用户能够通过云平台获取生成式AI的算力，减少网络延迟，提高网络的性能就显得至关重要。
为此，NVIDIA还推出了全新的 NVIDIA Spectrum-X 网络平台，该平台NVIDIA Spectrum-X™ 是基于网络创新的新成果而构建 —— 将 NVIDIA Spectrum-4 以太网交换机与 NVIDIA BlueField®-3 DPU 紧密结合，取得了 1.7 倍的整体 AI 性能和能效提升，同时可在多租户环境中提供一致、可预测的性能。Spectrum-X 还提供 NVIDIA 加速软件和软件开发套件（SDK），使开发人员能够构建软件定义的云原生AI应用。
据介绍，NVIDIA Spectrum-X 网络平台具有高度的通用性，并采用完全标准的以太网，与现有以太网的堆栈实现互通。该平台起步于 Spectrum-4 ，这是全球首款专为 AI 网络打造的 51Tb/s 以太网交换机。先进的 RoCE 扩展功能可以跨 Spectrum-4 交换机、BlueField-3 DPU 和 NVIDIA LinkX 光纤相互协同，共同构建了一个专为 AI 云优化的端到端 400GbE 网络。
性能方面，NVIDIA Spectrum-X 单台交换机即可实现突破性的 256 个 200Gb/s 端口的连接，使用两层叶脊拓扑可以连接 16,000 个端口，以支持 AI 云的增长和扩展，同时保持极高的性能和极低的网络延时。
除此之外，NVIDIA Spectrum-X 通过性能隔离增强了多租户环境，确保租户的 AI 工作负载能以最佳性能持续运行。NVIDIA Spectrum-X 还提供了更好的 AI 性能可见性，它可以识别性能瓶颈，而且具有全自动网络验证功能。
作为 NVIDIA Spectrum-X 参考设计的蓝图和测试平台，NVIDIA 正在构建一台超大规模生成式 AI 超级计算机，命名为 Israel-1。它将被部署在 NVIDIA 以色列数据中心，由基于 NVIDIA HGX™ 平台的戴尔 PowerEdge XE9680 服务器， BlueField-3 DPU 和 Spectrum-4 交换机等打造而成。
NVIDIA 网络高级副总裁 Gilad Shainer 表示：“诸如生成式 AI 等革命性技术正在推动各家企业提升数据中心性能的极限，从而获得更多竞争优势。作为新一代以太网络，NVIDIA Spectrum-X 为新一代 AI 工作负载扫清障碍，将会彻底改变整个行业。”
为各行各业生成式AI加速，赋能全球行业的数字化转型
众所周知，数字广告行业是生成式AI应用未来一段时间的主要阵地。数据显示，生成式AI为价值7,000亿美元的数字广告行业带来新的机遇。例如，全球最大的营销服务机构WPP正与NVIDIA一起在Omniverse Cloud上构建首个生成式AI内容引擎。
在本次发布会上，黄仁勋在一段演示中展示了创作团队将如何连接他们的3D设计工具（如Adobe Substance 3D）并在NVIDIA Omniverse中构建客户产品的数字孪生。然后，他们可以凭借在来源可信的数据上训练并使用NVIDIA Picasso构建的生成式AI工具所提供的内容，快速制作出虚拟场景。据了解，WPP客户可以使用制作完毕的场景生成大量广告、视频和3D体验，供全球市场和用户在任何网络设备上使用。
除了数字广告行业之外，在制造行业中，NVIDIA也正在以全新的技术赋能数字工厂的建设。数据显示，价值46万亿美元的制造业有1,000万家工厂，它们是工业数字化的重点领域。
为此，黄仁勋在主题演讲中，展示了多家电子制造商如何利用NVIDIA技术打造数字化流程，实现全数字化智能工厂的愿景。
据了解，制造企业通过Omniverse和生成式AI 的API接口，以连接他们的设计和制造工具，从而构建工厂数字孪生。他们还使用NVIDIA Isaac Sim模拟和测试机器人，并使用视觉AI框架NVIDIA Metropolis实现光学检测的自动化。最新组件NVIDIA Metropolis for Factories可以创建定制化的质控系统，为制造商带来竞争优势。该组件正在帮助企业开发先进的AI应用。
黄仁勋表示，全球最大的工业制造的都是实物。如果能够先以数字方式制造这些产品，就可以节省数十亿美元。
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