思考
1 生成式AI大模型正在解决AI模型训练需要大量标注数据的问题（如Isaac Sim生成机器人仿真数据集，Drive Slim生成道路场景合成数据集） 2 依托类似Omniverse平台实现数字孪生等概念的工业生产流程模式，将因为节省大量现实调试成本而发展流行起来（如将汽车零部件在虚拟环境中组装成数字孪生汽车，通过虚拟NCAP驾驶测试验证主动安全系统等） 3 AI逐渐往通用性和易用性的方向发展，每个人（以前是程序员和研究人员为主）都有机会接触AI，在未来，花同样的时间在“精通AI的使用”和“入门AI技术”两者中，选择前者似乎更有前景 4 未来教育重点培养和考察学生能力的，不应该是记忆背诵能力，而是对AI提供的信息进行提取、分析、整合并加以输出的能力
开场
我们正处于AI的“iphone”时代
第一部分：AI加速器
加速库是基石，加速各种工作负载，减少功耗，达到事半功倍的效果
cuQuantum
用于量子编程的加速库
cuOpt
AT&T，高效调度、背包问题、组合优化、物流服务等
CV-CUDA
30多个计算机视觉算子，可用于检测、分割和分类
VPF
Python视频编解码加速库
Parabricks
4.1版本，用于云端或仪器设备内的端到端基因组分析
Holoscan
适用于实时传感器处理系统的软件库，用于医疗设备等（Medtronic将基于NVIDIA Holoscan构建新一代GI Genius系统）
cuLitho
一个计算光刻库，将计算光刻加速40倍以上；原先一块掩模板在CPU需要2周，若在GPU+cuLitho，只需要8小时（光刻：在晶圆上创建图案的过程，芯片制造的起始阶段，包括两个阶段——光掩膜制作和图案投影；光掩膜如同芯片中的模板光线被阻挡或穿过掩膜，到达晶片形成图案，光线由ASML EUV极紫外线光刻系统产生）
Grace
用于云计算处理和云服务器
BlueField-3
用于数据中心加速的芯片
NVIDIA DGX H100（超级计算机）
有8个H100 GPU模组，H100有Transformer引擎，旨在处理类似ChatGPT大模型（生成式预训练Transformer模型的代表）
第二部分：NVIDIA AI FOUNDATIONS（生成式AI的基础套件）
一个云服务和代工厂，用于构建自定义语言模型和生成式AI，包括语言、视觉和生物学应用
NEMO
构建定制的语言文本转文本生成式模型，为企业提供生成式AI预训练模型和服务
Picasso
视觉语言模型制作服务（未来将于Adobe合作，将生成式AI功能集成其中；Shutterstock将训练一个Edify-3D生成式模型，简化创意制作、数字孪生和虚拟协作的3D素材创建过程）
BIONEMO
利用生成式AI来发现疾病靶因、设计新型分子/蛋白质类药物、预测药物对机体的作用
第三部分：NVIDIA One Architecture
L4
针对AI视频工作负载，在视频解码和转码、视频内容审核、视频通话功能（背景替换/打光/眼神/转录和实时翻译等），L4相比CPU服务器在AI Video上提升了120x的速度 Snap将会把L4用于视频处理、生成式AI和增强现实，Google GCP成为首款NVIDIA AI云
L40
针对Omniverse、图形渲染和文本转图像和文本转视频等生成式AI，L40相比T4服务器在GPT-3 20B上提升了10x的速度 Runway（研究团队是Stable Diffusion的主要创造者）：使用CV-CUDA高效处理计算机视觉处理流程，并扩展到云，提供AI赋能的图像和视频编辑工具
H100 NVL
针对ChatGPT等大语言模型的推理，H100 NVL相比HGX A100在GPT-3 175B上提升了10x的速度
Grace Hopper
适合处理大型数据集，如推荐系统和大语言模型的AI数据库
第四部分
Omniverse：实现工业数字化的数字到物理操作，基于物理性质，反映物理原理
物流
Amazon：Proteus团队需要提高网络的性能来读取基准标记并确定机器人在地图上的位置，通过Omniverse Replicator生成大量逼真合成数据集，将标记检测成功率从88%提高到98%，将开发速度从几个月缩短到了几天
汽车
通用汽车借助Omniverse USD Composer连接和统一资产工作流，使用Alias、Maya和3ds Max将设计师、雕塑家和艺术家连接到一起，并将汽车零部件在虚拟环境中组装成数字孪生汽车。 在Omniverse中使用Drive Sim生成合成数据来训练AI 通过虚拟NCAP驾驶测试验证主动安全系统
结尾
我们正处于AI的“iphone”时代
知识科普
1 NVIDIA的推理平台由三个软件SDK组成，包括TensorRT（推理运行时针对指定GPU进行性能优化）、Triton（用于数据中心的推理服务，支持多种深度学习框架，支持GPU和CPU）、TMS（Triton 管理服务） 2 ChatGPT、Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney都是生成式AI，可能会颠覆人与机器的交互，使得非程序员也能用人类语言去命令机器人工作和提供服务 药物研发的三阶段：发现引发疾病的机理——>设计新分子（小分子/蛋白质/抗体）——>根据这些分子之间相互作用的方式来进行筛选（BIONEMO可加速药物研发）
链接
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