速度快10倍，成本降一个数量级！英伟达发布ChatGPT专用GPU

　　

　　“AI的iPhone时刻已经到来。”

　　北京时间3月21日晚，图形芯片巨头(Nvidia)召开2023年GTC大会，其创始人兼CEO黄仁勋穿着标志性皮夹克发表主题演讲，介绍了在(AI)领域的多款产品，包括为大型语言模型设计的新款GPU(图形处理器)、针对AI()视频的芯片L4，以及AI超级计算服务DGX Cloud等。

　　在演讲中，黄仁勋多次重复道，AI的iPhone时刻已经到来，并表示“生成式AI将重塑几乎所有行业”。

　　“生成式AI让企业产生重新思考其产品设计、商业模式，大家都希望成为推动变革的一方，而不是被变革淘汰的一方。”黄仁勋说道。

　　3月21日美股收盘，涨1.15%，报收261.99美元/股，盘后微跌0.09%，相比英伟达股价的波澜不惊，22日上午，A股ChatGPT、算力、CPO、芯片、电商活跃，截至午盘，寒武纪(688256)涨超10%，(601138)涨超8%，青云科技(688316)涨停。

　　H100 NVL:速度快10倍，成本降低一个数量级

　　去年11月，OpenAI推出基于大型语言模型(LLM)的聊天ChatGPT，这一技术引发各界关注，随后、谷歌等科技公司在AI领域展开角逐。

　　在演讲中，黄仁勋也着重介绍了英伟达在这一领域的布局，透露道针对算力需求巨大的大型语言模型(LLM)，英伟达推出新款GPU——NVIDIA H100 NVL。

　　H100基于英伟达的Hopper架构，采用Transformer引擎。其具有94GB内存，并配备了双GPU NVLINK的PCIE H100 GPU，能处理含1750亿参数的GPT-3。

　　与用于处理ChatGPT的HGX A100相比，搭载四对H100和双NVLINK的标准服务器的处理速度最高可达10倍。黄仁勋称，它能将大语言模型的处理成本降低一个数量级。

　　“加速计算并非易事。”黄仁勋举例，2012年计算机视觉模型AlexNet动用了GeForce GTX 580，每秒可处理262 PetaFLOPS，该模型引发了AI技术的爆炸。而十年之后，随着Transformer的出现，GPT-3动用323 ZettaFLOPS的算力，是AlexNet的100万倍。

　　此外，针对AI视频英伟达还推出了芯片L4，在视频解码和转码、视频内容审核、视频通话等功能上进行优化。英伟达称，相比传统的CPU，L4能够提供高出120倍的AI视频性能，同时能效提高99%。

　　在芯片制造工艺方面，英伟达还宣布推出计算光刻库cuLitho，并与ASML、等巨头展开合作。据介绍，cuLitho可将计算光刻加速40倍以上，使2nm及更先进芯片的生产成为可能。

　　“计算光刻是芯片设计和制造领域中最大的计算工作负载，每年需要消耗数百亿CPU小时。”黄仁勋说道，该软件正被集成到全球最大的代工芯片制造商的设计系统中，将于6月开始对cuLitho进行生产资格认证。

　　DGX Cloud:每月3.7万美元，让任何企业都能构建AI能力

　　在主题演讲中，黄仁勋还介绍了英伟达在生成式AI方面的另一个布局——AI超级计算服务DGX Cloud。

　　黄仁勋透露，英伟达已经与多家云服务供应商合作，推出云端DGX Cloud，未来企业可以按月租、通过浏览器使用DGX Cloud集群，快速轻松地扩展大型多节点AI训练。DGX Cloud起价为每个实例每月36999美元。

　　“这种合作关系将英伟达的生态系统带到云服务商手中，还扩大了英伟达的市场规模和覆盖面。”黄仁勋说道。

　　据介绍，每个DGX Cloud实例具有八个H100或A100 80GB Tensor Core GPU，每个节点共有640GB GPU内存。NVIDIA Networkin 构建的高性能、低延迟结构确保工作负载可以跨互连系统集群扩展，允许多个实例充当巨大的GPU，以满足高级AI训练的性能要求。

　　目前英伟达已经与展开合作，预计Azure在下个季度将会开始托管DGX Cloud，未来谷歌云也将加入托管行列。

　　值得注意的是，早在2016年，黄仁勋便向OpenAI交付了第一台NVIDIA DGX超级计算机。黄仁勋透露，目前DGX已经被企业广泛用于优化数据和处理 AI，《财富》100强企业中有一半安装了DGX.黄仁勋称，DGX是超级计算机是现代AI工厂。

　　对于英伟达带来的产品，金融机构Rosenblatt Securities的Hans Mosesmann表示，这些产品“比竞争对手领先很多年。”该分析师认为，“英伟达在AI软件方面的领导地位不仅具有里程碑意义，而且还在加速发展。”