文 | 硅基研究室
摩根士丹利分析师刚给英伟达贴上“泡沫”的标签，英伟达就拿出了最新一代GH 200 Grace Hopper超级芯片平台，证明这股AI热并非摇摇欲坠的空中楼阁。
美东时间8月8日，在洛杉矶的SIGGRAPH大会上，英伟达发布新一代GH200 Grace Hopper超级芯片平台，该平台依托于搭载全球首款HBM3e处理器的Grace Hopper超级芯片（后称GH200）。
(资料图片)
图源：SIGGRAPH大会
英伟达表示，新平台旨在处理世界上最复杂的生成式AI工作负载，涵盖大型语言模型、推荐系统和矢量数据库，将提供多种配置。
除了超级芯片平台，英伟达还发布了5款硬件新品和简化企业级AI开发过程的AI workbench服务等内容。
其中，5款硬件新品分别是搭载全新L40S Ada GPU的新款OVX服务器、搭载RTX 6000 Ada GPU的全新RTX工作站，以及3款高端桌面工作站GPU。
本次发布会上，黄仁勋照旧搬出了那句标志性的促销口号，“买得越多，省得越多”。
同样花1亿美金，过去能买8800块x86 CPU组成的数据中心，功耗是5MV。
在GH200面世后，这1亿美金发挥出了更大的价值。通过购买2500块GH200组成的Ios-Budget数据中心，不仅可以将功耗降低到3MV，AI推理性能更是达到了前者的12倍，折合能效提升20倍。
同等推理性能的情况下，Iso-Troughput数据中心只需用到210块GH200，功耗是0.26MW，成本只有x86 CPU数据中心的二分之一，仅800万美元。
图源：SIGGRAPH大会
即便和英伟达的拳头产品——在eBay上涨到4.5万美元的H100相比，GH200的表现同样让人惊艳。
基于全球最快内存HBM3e，GH 200内存容量高达141GB，提供每秒5TB的带宽。每个GPU容量达到H100的1.7倍，带宽达1.55倍。
对于行业来说，更大的容量和更高的运行速度，意味着未来可以让模型驻留在单个GPU上，而不必需要多个系统或GPU才能运行。
但这并不意味着GH 200就不适用于生成式AI的巨型模型，英伟达新发布的NVIDIA NVLink™服务器设计，对GH200进行了拓展。
NVIDIA NVLink™将允许Grace Hopper超级芯片可以与其他超级芯片连接组合，这一技术方案为GPU提供了完全访问CPU内存的途径。
同时，英伟达表示，目前正在开发一款新的双GH200基础NVIDIA MGX服务器系统，将集成两个下一代Grace Hopper超级芯片。
在新的双GH200服务器中，系统内的CPU和GPU将通过完全一致的内存互连进行连接，这个超级GPU可以作为一个整体运行，提供144个Grace CPU核心、8千万亿次的计算性能以及282GB的HBM3e内存。
除了全新的超级芯片平台，另一项对行业起到促进作用的内容是AI Workbench。
英伟达认为，当前企业级AI的开发过程太过繁琐和复杂，不仅需要在多个库中寻找合适的框架和工具，当项目需要从一个基础设施迁移到另一个基础设施时，过程可能会变得更加具有挑战性。
简单来说，AI Workbench实现了企业级模型的快速打包和搬运，让开发者既可以在个人电脑、笔记本电脑或工作站上快速创建、测试和定制生成式AI模型，也可以在必要时重新将其拓展到数据中心、公有云或NVIDIA DGX Cloud。
具体到使用上，AI Workbench提供了一个简单的用户界面，开发人员能够将模型、框架、SDK等信息从开源资源整合到统一的工作区中，可以在本地计算机上运行并连接到HuggingFace、Github以及其它流行开源或商用AI代码储存库。
图源：SIGGRAPH大会
英伟达表示，使用 AI Workbench 的一些主要优势包括：
易于使用的开发平台。AI Workbench 通过提供单一平台来管理数据、模型和计算资源，支持跨机器和环境的协作，从而简化了开发流程。
与 AI 开发工具和存储库集成。AI Workbench 与 GitHub、NVIDIA NGC 和 Hugging Face 等服务和 Git 服务器集成，用户可以使用 JupyterLab 和 VS Code 等工具跨平台和基础设施进行开发，具有高度的可重复性和透明度。
增强协作。该项目结构有助于自动化围绕版本控制、容器管理和处理机密信息的复杂任务，同时还支持跨团队协作。
访问加速计算资源。AI Workbench 部署是客户端-服务器模型，用户能够开始在其工作站中的本地计算资源上进行开发，并随着训练作业的规模扩大而转向数据中心或云资源。
具体到工业领域，演讲的另一位主角——Omniverse平台，以及该平台的基础——开源通用场景描述框架OpenUSD，打开了工业元宇宙和数字孪生场景开发的想象力。
图源：SIGGRAPH大会
一句话介绍，Omniverse平台是一个被用于跨3D工具的连接、描述和模拟，能加快构建虚拟世界和工业数字化高级工作流程的软件平台。
新平台的亮点包括更新开发原生OpenUSD应用及扩展的引擎——Omniverse Kit，以及英伟达Omniverse Audio2Face基础应用和空间计算功能的更新。
Omniverse和模拟技术副总裁 Rev Lebaredian表示，更新后的Omniverse让开发人员可以通过OpenUSD利用生成式AI强化他们的工具，并且让工业企业能构建更大、更复杂的世界级模拟，作为其工业应用的数字测试场。
为了方便程序员使用，英伟达推出了一些Omniverse云API，其中包括基于NVIDIA Nemo框架的大语言模型ChatUSD、用于检查兼容性和生成实时的完全路径跟踪的交互式USD文件渲染的RunUSD、语义搜索服务DeepSearch。
黄仁勋宣布，比亚迪和梅赛德斯·奔驰合资的豪华电动汽车品牌腾势（DENZA）已与营销及通信巨头WPP合作，在NVIDIA Omniverse Cloud上构建和部署其下一代先进汽车配置器。
除了上述介绍的这些新产品及更新，英伟达还推出了配备全新NVIDIA L40S GPU的NVIDIA OVX服务器，可用于加速AI训练和推理、3D设计和可视化、视频处理和工业数字化等复杂的计算密集型应用；
搭载RTX 6000 Ada GPU的全新NVIDIA RTX工作站，系统可配置NVIDIA AI Enterprise或Omniverse Enterprise软件，以支持各种苛刻的生成式AI和图形密集型工作负载；
企业软件平台NVIDIA AI enterprise 4.0，可提供生产就绪型生成式AI工具，并提供了可靠的生产部署所需的安全性和API稳定性。
显然，这位大模型时代的宠儿正在用硬实力证明，英伟达并不只是芯片生产商，而是不折不扣的模型开发平台，而层出不穷的新产品和服务，则一次又一次地坐实了企业作为AI普惠核心推动者的身份。
日前，AMD发布了对标H100的MI300X，在容量和带宽上实现了反超，意图在“缺芯”的背景下分食英伟达的市场，但随着GH200发布，AMD的算盘是否还能在极致性价比的冲击下起效？
一个现实是，在群狼环伺的AI战场上，硬件、生态两手抓的英伟达，目前还没发现真正的对手。
参考资料：
英伟达超级芯片GH200 Grace明年Q2投产，黄仁勋称“AI时代，英伟达的技术可以替代传统数据中心”|王铮Silvia
老黄又来“抢钱”：英伟达再推超强芯片平台，守住万亿芯片老大擂台|硅星人
昨夜，黄仁勋甩出最强生成式AI处理器，全球首发HBM3e，比H100还快|智东西
NVIDIA Keynote at SIGGRAPH 2023
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