英伟达黄仁勋CES主题演讲


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。