电子产品世界

什么是“AI工厂”？

在未来会有一个了解你，能帮你推荐药物、读物、治疗方案等的模型，这个必须在输入数据和输出模型之间反复训练。现在你已经可以看到很多这样的互联网AI工厂，而以后每家公司都会有AI工厂，因为每家公司从根本上说所做的都是智能。

另一个角度来看，这是一种新型的数据中心，“它已经无处不在，但这只是开始”。企业客户正积极处理、提炼数据，开发AI软件，逐步转化为智能制造商。当前，AI科技正“朝着各个方向飞速向前。

为了实现上面所描述的目标，GTC大会介绍了基Hopper架构的英伟达H100，号称是为全球AI基础设施打造的新引擎，H100目前已经投入生产，预计从第三季度起正式供货。

Hopper的技术突破，包含新的Transformer引擎，模型训练周期将由几周缩短至数天，瞄准图形处理和人工智能两大赛道，能够在不损失准确性的前提下实现6倍网络加速性能。

小趣闻：H100的新一代Hopper架构以“计算机软件工程第一夫人”Grace Hopper命名。Grace Hopper是计算机科学的先驱之一，发明了世界上第一个编译器 —— A-0系统。1945年，Grace Hopper在Mark Ⅱ中发现了一只导致机器故障的飞蛾，从此“bug” 和 “debug” (除虫) 便成为计算机领域的专用词汇。

基于H100推出的最新DGX H100计算系统，是常见的配备8块GPU。但DGX H100系统在FP8精度下达到32 Petaflop的AI性能，比上一代DGX A100系统高了6倍，900GB/s的GPU连接速度接近上一代的1.5倍。

另外还有在DGX H100基础上搭建的Eos超级计算机，又创造了AI超算性能世界第一，其18.4 Exaflops的AI计算性能比日本“富岳”（Fugaku）超级计算机快了4倍。Eos配备了576个DGX H100系统，用了4608块H100。在传统科学计算，算力能达275 Petaflops ，第一名富岳是442 Petaflops。

下一个进化方向：Omniverse

在去年4月英伟达举办的GTC峰会上，其最为热议的标志性事件就是14秒的“数字替身”。不仅人是替身，黄仁旭身上的标志性皮衣、带壁炉的厨房以及桌上的所有物件，都是通过软件技术渲染出来的仿真画面。这14秒不仅是英伟达Omniverse的宣传，更是对元宇宙赛道的主动覆盖。

Omniverse是基于英伟达光线追踪GPU和皮克斯的USD（Universal Scene Description）数据格式的实时图形和仿真模拟平台，可进行3D虚拟世界实时模拟和协作。

这不是一个娱乐项目，黄仁勋为Omniverse描述的未来图景是成为“以行动为导向的AI”的组成成分。什么意思呢？以NASA举例，半个世纪之前，阿波罗13号登月计划遭遇意外。为了拯救机组人员，NASA的工程师们决定在地球上建造一个乘员舱模型、探索可行的救援办法。

Omniverse的目的并不是构建元宇宙本身，而是提供建设元宇宙的平台和工具。数字孪生也可以理解为在虚拟空间重现物理世界，简称“造世界”。数字孪生的思路相当于对此进行规模扩展，创造出一个与物理世界连通的虚拟世界。

例如爱立信就将自身多年的无线电网络仿真专业知识整合到Omniverse中，通过构建城市规模的数字孪生，帮助准确模拟5G基站与环境之间的交互作用，从而更大程度地提高性能和覆盖率。宝马集团也早已采用Omniverse来设计整个工厂，实现端到端的数字孪生。宝马全球生产网络中的数千名规划师、产品工程师、设备经理和精益专家能够在同一个虚拟环境中进行协作，在工厂实际建成或集成新产品之前，对极其复杂的制造系统进行设计、规划、工程、模拟和优化。

Omniverse软件专为构建数字孪生而生，助力元宇宙基建落地，生态初具雏形。英伟达认为Omniverse的意义在于创造全新的3D内容协作方式、真实场景的数字孪生以及为机器人创建模拟训练环境以降低试错成本。目前，Omniverse在全球3D设计和DCC用户内渗透率预计已达1%，预计Omniverse用户将在5年内突破300万，带来每年50亿美元以上订阅收入。

此次GTC上英伟达还发布了首款元宇宙服务器OVX。OVX系统将成为Omniverse数字孪生的运行载体，负责在同一时空内为多个自主系统运行大规模模拟，骨干在于其网络结构，这一结构的实现源自此次公布的英伟达Spectrum-4高性能数据网络基础设施平台。为了让更多用户能够访问Omniverse会上公布了Omniverse Cloud，现在只需点击几下，协作方就能接入云端、参与到Omniverse当中。

英伟达布局自动驾驶领域

在中国有句老话：“要想富，先修路。”现实生活中交通的高效运行会提高人流、物流等生产要素的流通效率，进而助力整个经济系统的发展。

早在2015年，英伟达就推出了NVIDIA Drive系列平台，赋能自动驾驶生态。此后几乎是每年英伟达都要更新一至两次Drive平台，每隔两年发布一款车规级SoC芯片，不断拉升算力水平。

英伟达DRIVE自动驾驶汽车系统在本质上就属于“AI司机”。作为新一代电动汽车、机器人出租车、穿梭巴士与货运卡车自动驾驶引擎的集中式AV与AI计算机英伟达Orin，将在本月内开始发货。

此次公布的还有Hyperion 9，相比目前的第8代平台，最明显的改变是支持感知硬件数量大幅度提升，其中包括车外部分14个摄像头、9个毫米波雷达、3个激光雷达以及20个超声波雷达；车内部分，可支持3个摄像头以及1个毫米波雷达。这意味着Hyperion 9的性能两倍于第8代平台，并且将支持L3级自动驾驶和停车场L4级泊车功能。

Hyperion 9所采用的是Atlan芯片。Atlan芯片在GTC 2021大会上推出，在现有Orin芯片基础上对整体芯片架构进行了大变革，将集成Grace-Next CPU、Ampere-Next GPU单元，首次集成Bluefield 数据处理单元（DPU），起到协助AI运算、加强自动驾驶能力的作用。

虽然英伟达还没有公布各模块具体的核心参数，但在算力方面，Atlan芯片的目标算力是1000TOPS，Orin芯片的算力水平是254TOPS，提升了3倍左右。在交付时间方面，英伟达Atlan芯片的交付时间预计在2025年，Hyperion 9自动驾驶平台的交付时间预计在2026年。

自动驾驶所需的“神经”与“大脑”之外，GTC开发者大会上宣布的Drive Map是一个地图平台，旨在加速L3和L4自动驾驶汽车的到来。该平台基于创业公司DeepMap的技术，该公司去年被英伟达收购，DeepMap在过去六年中一直在开发用于自动驾驶车辆的高精度地图。

DRIVE Map将拥有两个地图引擎，分别对应真值测绘地图（DeepMap）引擎与众包车队地图引擎。两个地图引擎能满足不同功能所需，在数据精度与数据新鲜度、规模程度上取得两全其美的效果。

定位方面，DRIVE Map包含摄像头、雷达和激光雷达传感器三层定位层，摄像头定位层由司机在导航时看到的相同细节组成，如车道分隔线、道路标记、道路边界、交通灯、标志和电线杆等。雷达定位层是雷达回波的聚合点云，用于确定自动驾驶车辆的精确位置。雷达数据则在低光照条件和雨雾等恶劣天气条件下运转，AI能够根据雷达扫描发现的周围物体进行定位，激光雷达体素层则能以5厘米的高分辨率构建3D世界。

英伟达计划在2024年底前，对北美、西欧、亚洲的主要道路完成DRIVE Map的创建，公路总里程将达到50万公里。DRIVE Map所生成的数据，将导入到NVIDIA Omniverse中，在虚拟世界中构建数字孪生体，用于训练自动驾驶引擎。

英伟达在汽车圈客户大致可以分为三类：

1. 造车新势力，包括蔚来（ET5、ET7）、小鹏（P5、P7、G9）、理想（X01）、威马（M7）、上汽智己、R汽车、FF、Lucid Group等；

2. 传统车企，包括比亚迪、奔驰、捷豹路虎、沃尔沃、现代、奥迪、路特斯等；

3. 自动驾驶公司，包括通用Cruise、亚马逊 Zoox、滴滴、沃尔沃商用车、Kodiak、图森未来、智加科技、AutoX、小马智行、文远知行、元戎启行等。

英伟达定位服务L3及以上的智能驾驶，作为GPU的发明者，在汽车主控芯片的GPU市场处于垄断地位，常年保持70%的市场占有率。

英伟达制定了路线图，以实现一万亿美元的收入。1000亿美元可能来自游戏，3000亿美元来自芯片和系统，1500亿美元来自AI企业软件，1500亿美元来自Omniverse企业软件，3000亿美元来自汽车行业。

英伟达的汽车业务有三个组成部分：用于自动驾驶的Drive软件堆栈，车载硬件以及用于管理、培训和模拟的数据中心基础架构。

软件代表了3000亿美元汽车机会的绝大部分，每辆车的软件内容在车辆的整个生命周期内可能达到数千美元，而硬件则为数百美元。其次，软件可以根据车辆的安装基础进行扩展，而不是年产量。

例如，英伟达正在帮助汽车制造商提供Netflix风格的订阅服务，以实现自动驾驶等功。这些服务为OEM厂商提供了一个令人兴奋的机会来改变他们的商业模式，就像我们看到特斯拉用他们的Autopilot软件所做的那样。

与自动驾驶芯片相比，新势力等车企并不愿意直接搭载英伟达的计算平台，而是选择Tier 1来代工，自己搞定软件和算法，英伟达计算平台的客户也并不多。英伟达将持续面临着两大挑战。

其一，暂时排在英伟达身后的竞争者们，将继续奋力追击，寻找任何能够突破的市场。例如，国产自动驾驶芯片黑马地平线，已经与多家国产汽车厂商达成合作，从中低端市场切入，试图从下向上击穿市场。

其二，车企的自我革命，一部分车企以特斯拉和苹果公司为榜样，已经把自研芯片提上日程。理想汽车总裁沈亚楠就曾谈到车企布局芯片的逻辑，他表示车企首要先掌握域控制器的硬件能力、再掌握操作系统的能力，进而去开发一颗好的芯片。

根据该公司首席执行官黄仁勋最近的言论，英伟达显然正在考虑转向英特尔制造其芯片。然而，他也指出，根据路透社的一份新报告，代工讨论需要很长时间，因为它们涉及整合供应链。

就目前而言，台积电 ( TSMC ) 负责制造英伟达的大部分芯片。然而，台积电也为AMD、苹果、博通、联发科和许多其他大公司制造芯片。

电话中的记者问黄是否担心与英特尔这样的竞争对手合作，他说与行业合作伙伴合作是公司的关键，并且与英特尔合作了很长时间。事实上，“英特尔多年来一直知道我们的秘密，”他说。