ECI@创新科技 |Nvidia首席执行官：我们重注人工智能，但鲜为人知
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通常来说，科技的发展都会交替经历平台期和爆发期。平台期的科技创新更多聚焦于识别并解决客户现在的痛点，而爆发期的科技创新更多聚焦于引领并创造客户未来的需求，划时代的伟大科技创新往往诞生于此。
随着科技不断进步，人工智能逐渐成为全球热门话题。然而，大多数人对其了解仅停留在表面。在这篇文章中，我们将深入探讨人工智能背后的神秘力量，揭示鲜为人知的真相。让我们一起探索人工智能背后的"隐形之手"，揭开这个神秘领域的面纱。
Nvidia创始人兼首席执行官黄仁勋今天表示，该公司在2018年做出了一个重大的商业决策，但很少有人意识到这个决策将重新定义其未来，并帮助重新定义一个不断发展的行业。当然，这带来了巨大的回报，但黄仁勋表示，这只是人工智能驱动的未来——一个主要由Nvidia硬件驱动的未来的开始。这个成功的策略是幸运还是聪明？答案似乎是“是的”。
在洛杉矶的SIGGRAPH大会上，黄仁勋发表了主题演讲，期间他发表了这些言论和反思。五年前的那个分水岭，黄仁勋表示，是选择以光线追踪和智能上采样（分别是RTX和DLSS）的形式拥抱人工智能图像处理。
“我们意识到光栅化已经达到了极限，”他指的是传统的、广泛使用的渲染3D场景的方法。“2018年是‘赌公司前途’的时刻。这要求我们重新发明硬件、软件和算法。在我们用人工智能重新发明CG的同时，我们也正在为人工智能重新发明GPU。”
尽管光线追踪和DLSS仍处在被消费者GPU和游戏这个多样化和复杂化的世界所接受的过程中，但他们为启用这项技术而创建的架构被发现是不断增长的机器学习开发社区的完美伙伴。
训练越来越大的生成模型所需的大量计算，不是由具有一定GPU功能传统数据中心来提供最佳服务，而是由从一开始就设计成能够大规模执行必要操作的系统来提供，比如H100。可以公平地说，人工智能的发展在某种程度上只受这些计算资源的可用性限制。Nvidia拥有Beanie Baby热潮的规模，并且已经售出了尽可能多的服务器和工作站。但黄仁勋断言，这仅仅是个开始。这些新模型不仅需要训练，还需要实时运行，甚至由数百万、数十亿用户定期使用。
“未来几乎所有事物的先锋都是法学硕士(LLM)。”他说，“‘人类’是新的编程语言。”从视觉效果到快速数字化的制造业市场、工厂设计以及重工业，都将以某种程度采用自然语言界面，黄仁勋预测。“整个工厂将由软件定义和机器人化，它们建造的汽车也将是机器人。所以这是机器人设计的机器人建造的机器人，”他说。
有些人可能不认同他的前景，虽然这种前景似乎可信，但恰好对Nvidia的利益非常有利。尽管对LLM的依赖程度可能还未知，但很少有人会说根本不会采用它，即使对谁将使用它以及将用于什么目的的保守估计，也需要对新的计算资源进行大量投资。
投资数百万美元在上一代计算资源上，比如以CPU为中心的机架，是一种愚蠢的行为，因为像新公布的专用于数据中心的AI开发硬件GH200这样的产品，可以用不到十分之一的成本和电力需求完成同样的工作。
他兴高采烈地展示了一段视频，展示了将多个Grace Hopper计算单元组装成刀片、机架，然后是一排GH200的过程，它们以如此高的速度连接在一起，以至于它们相当于“世界上最大的单个GPU”，拥有完整的exaFLOP的ML专用计算能力。
“顺便说一句，这是真实大小，”他站在可视化效果的中央，为了达到戏剧性的效果说道，“它甚至可能运行Crysis。”他提出，这些将成为未来以人工智能为主导的数字产业的基本单位。“我不知道是谁说的，但是……你买的越多，省的越多。如果我能请你记住我今天演讲中的一件事，那就是它了，”他在SIGGRAPH的现场观众中赢得了笑声。
他没有提到人工智能的许多挑战、监管，也没有提到人工智能转变的整个概念——尽管在过去的一年里，这个概念已经发生了多次变化。可以肯定的是，这是一个玫瑰色的世界观，但当你正在黄金热潮中卖镐和铲子的时候，你可以这样想。
注：本文内容转载文章为：
Nvidia CEO: We bet the farm on AI and no one knew it
（https://techcrunch.com/2023/08/08/nvidia-ceo-we-bet-the-farm-on-ai-and-no-one-knew-it/）
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