弃知先生的Blog

内容要点

产品发布

• 发布RTX 50显卡系列，RTX5070性能与RTX 4090相当，售价549美元。
• 发布互联网络 NevLink72，模型训练成本减少三倍。
• 发布源允许商用的世界基础模型Cosmos，用于自动驾驶和机器人研发。
• 发布下一代汽车处理器Thor，性能是上一代Orin的20倍。
• 宣布桌面级超级计算中心Project DIGITS，搭载联发科设计的GB10 GPU。

技术进展

• 互联网每年产生的数据量几乎是去年的两倍。
• 人类将产生的数据量将超过历史总量。
• 人工智能从感知AI发展到代理性AI，即能够感知、推理、计划并采取行动的AI。
• 物理AI的概念，理解世界物理动态。
• 人工智能的训练法则，包括扩展法则、后训练扩展法则和测试时间扩展法则。

应用场景

• 人工智能回归GeForce，提升图形渲染和AI性能。
• 人工智能在自动驾驶和机器人技术中的应用。
• 人工智能在云服务和个人电脑上的普及。
• 人工智能在工业数字化和自动化中的作用。

合作与生态系统

• 与比亚迪、理想、极氪、沃尔沃等合作伙伴合作。
• NVIDIA NIMS微服务和NVIDIA NEMO框架，方便开发者和IT行业构建和部署AI代理。
• NVIDIA Cosmos平台开放授权，用于物理AI的研发。

展望未来

• 物理AI的发展，以及它对机器人和自动驾驶汽车的影响。
• 通用机器人的ChatGPT时刻即将到来。
• 人形机器人的研发，作为通用机器人的一部分。
• Project DIGITS的推出，将AI超级计算机带入个人和企业级用户。

演讲总结

• 黄仁勋在CES上介绍了英伟达的最新技术和产品。
• 强调了AI在各个行业中的普及和影响。
• 展望了AI技术在未来的发展方向和潜在应用。

发布基于Blackwell架构的RTX 50显卡系列，RTX5070售价549美元，性能与1499美元的RTX 4090相当；
互联网每年产生的数据量几乎是去年的两倍，在未来几年内，人类将产生的数据量将超过人类自古以来所产生的总数据；
发布全新互联技术NVLink72，使模型训练成本减少3倍；
源允许商用的世界基础模型Cosmos，经2000万小时训练，真正理解世界物理动态，加速自动驾驶和下一代机器人训练研发；
发布下一代汽车处理器Thor，处理能力是上一代Orin的20倍，目前已全面投产；中国合作伙伴包括比亚迪、理想、极氪与沃尔沃。
通用机器人的ChatGPT时刻即将到来；
桌面级超级计算中心Project DIGITS搭载联发科设计的GB10 GPU，能运行2000亿参数；
宣布两大方向模型服务：灵活开发的NIM微服务，提供工作流的AI蓝图。

##主题演讲时提到了哪些关键产品的发布和技术进展？
在 CES 上的主题演讲中，英伟达的黄仁勋提到了以下关键产品的发布和技术进展：

RTX 50 显卡系列：基于 Blackwell 架构，RTX 5070 售价 549 美元，性能与 1499 美元的 RTX 4090 相当。

NVLink72：新的互联技术，使模型训练成本减少了三倍。

Cosmos：源允许商用的世界基础模型，经过 2000 万小时的训练，能够理解世界物理动态，加速自动驾驶和下一代机器人的训练研发。

Thor：下一代汽车处理器，处理能力是上一代 Orin 的 20 倍，已全面投产。

Project DIGITS：基于 Blackwell 架构的桌面级超级计算中心，搭载联发科设计的 GB10 GPU，能运行 2000 亿参数。

Blackwell GPU：具备 920 亿个晶体管和 4000 AI TOPS 的性能野兽，是以前 Ada 的三倍。

NVIDIA NIMS：提供工作流的 AI 蓝图，是一个灵活开发的微服务。

NVIDIA NEMO：一个数字员工入职和培训评估系统。

Llama Nemotron：一个基于 Llama 的语言模型，用于构建企业级 AI 应用。

NVIDIA Cosmos Nemetron 视觉语言模型Lama Nemetron 大语言模型 **：用于 NVIDIA Analytics AI 代理，帮助监测交通流等。

Drive OS：达到了 ASIL-D，ISO 26262 的功能安全软件定义可编程人工智能计算机的最高标准。

Groot Teleop、Groot Mimic 和 Groot Gen：用于通用机器人的训练和数据集生成。

DGX Cloud：基于 Project DIGITS 的云平台，提供了一台可以放在桌子上的云计算平台。

GB10 芯片：一款超级秘密芯片，是 Blackwell GPU 的最小版本，与联发科合作开发，预计将在五月上市。

##英伟达如何看待人工智能的发展趋势，以及他们在推动人工智能技术方面做出了哪些努力？
英伟达认为人工智能的发展趋势主要体现在以下几个方面：

数据量的激增：互联网每年产生的数据量几乎是去年的两倍，人类产生的数据量将超过历史累积的总数据量。

模型的不断扩展：随着训练数据的增加、模型的规模和计算能力的提升，人工智能模型变得更加有效和强大。

AI 的普及：AI 不仅仅是一个新应用领域或新的商业机会，它正在改变计算的方式、软件开发的方式以及我们与技术的互动方式。

代理性 AI 的兴起：AI 正逐渐从简单的感知能力发展到能够推理、计划并采取行动的代理性 AI。

物理 AI 的进步：AI 开始理解和模拟物理世界的动态，这对于自动驾驶和机器人技术的发展至关重要。

AI 工作负载与计算图形的混合处理：新一代产品能够同时处理 AI 工作负载和计算图形，提高效率和性能。

英伟达在推动人工智能技术方面做出了以下努力：

发布先进的硬件：如 RTX 50 显卡系列、Thor 汽车处理器和 GB10 芯片，以支持复杂的 AI 计算需求。

开发世界基础模型：如 Cosmos，为自动驾驶和机器人提供了一个能够理解物理动态的基础模型。

推动软件生态系统的发展：通过 NVIDIA NIMS、NVIDIA NEMO 等工具，帮助企业构建和部署 AI 代理。

提供 AI 训练和模拟平台：如 Omniverse 和 Cosmos 平台，用于生成合成数据和模拟真实世界场景，加速 AI 模型的训练和测试。

加强与合作伙伴的合作：与自动驾驶、物流、工业制造等行业的合作伙伴合作，将 AI 技术应用于实际场景。

推动云计算和边缘计算的融合：如 DGX Cloud，提供了云端和边缘端的 AI 计算解决方案。

强化 AI 的安全性和可靠性：如 Drive OS 的 ASIL-D 认证，确保了 AI 系统在汽车自动驾驶等安全关键领域的应用。

通过这些努力，英伟达正在推动人工智能技术的进步，并促进其在各个行业中的应用和普及。

##英伟达的新一代汽车处理器 “Thor” 有哪些特点和应用场景
英伟达新一代汽车处理器“Thor”的特点和应用场景如下：

特点：

1. 高性能：Thor的处理能力是上一代处理器Orin的20倍。

2. 高效：Thor能够处理大量的传感器数据，包括高分辨率摄像头、雷达和激光雷达等。

3. 功能安全：Thor的Drive OS已经达到了ASIL-D，ISO 26262的功能安全软件定义可编程人工智能计算机的最高标准。

4. 通用性：Thor不仅适用于自动驾驶汽车，还可以应用于完整的机器人系统，包括自主移动机器人。

5. 灵活性：Thor可以作为机器人的大脑，处理复杂的推理任务，并支持多种传感器和执行器。

应用场景：

1. 自动驾驶汽车：Thor作为自动驾驶计算机，负责处理来自车辆传感器的数据，进行路径规划和决策。

2. 自主移动机器人：在工业环境中，Thor可以用于控制机器人的移动和执行任务。

3. 机器人操作系统：Thor可以集成在机器人操作系统中，作为处理传感器输入和执行器控出的核心。

4. 工业自动化：在工厂中，Thor可以用于自动化生产线，提高生产效率和安全性。

5. 智能交通系统：Thor可以应用于智能交通系统，帮助监控和优化交通流量。

6. 智能仓库和物流：在仓库和配送中心，Thor可以用于控制自动化机器人，提高物流效率。

7. 机器人研究和开发：Thor可以作为研究和开发平台，用于探索新的机器人技术和应用。

通过“Thor”处理器的强大计算能力和安全特性，英伟达正在推动自动驾驶和机器人技术的发展，为未来的智能交通和自动化工业打下技术基础。