NVIDIA GTC 2024回顧：見證AI變革時刻（AI核彈B200、GR00T人型機器人）

2024-03-19 18:31:47 編輯： robot

導讀每年春季，NVIDIA的GTC主題演講都會成爲科技行業的盛典，它讓人們見識到當今的科技最前沿，而這些所展示的內容也並不是“空頭支票”，而是實實在在發生在我們身邊，或者說“身前”的。自2019年以 "...

每年春季，NVIDIA的GTC主題演講都會成爲科技行業的盛典，它讓人們見識到當今的科技最前沿，而這些所展示的內容也並不是“空頭支票”，而是實實在在發生在我們身邊，或者說“身前”的。自2019年以 "GPU Computing: The Future of Computing" 揭开序幕，AI 便成了 GTC 年會的重頭戲。NVIDIA 始終致力於將旗下產品的強大算力與 AI 技術的前沿需求無縫對接。正是老黃遠見卓識的策略布局，使NVIDIA在AI的黃金時代巍然屹立，穩佔行業霸主之位。

GTC 2024概覽：

● B200芯片：採用雙芯片設計，晶體管數量達到2080億個。單GPU AI性能達20 PFLOPS（即每秒2萬萬億次）。內存192GB，基於第五代NVLink，帶寬達到1.8TB/s。

● DGX GB200 NVL 72：內置36顆GRACE CPU和72顆Blackwell架構GPU，AI訓練性能可達720PFLOPs（即每秒72萬萬億次），推理性能爲1440PFLOPs（每秒144萬萬億次）。

● 基於GB200的DGX SuperPOD超算：搭載8顆DGX GB200，即288顆Grace CPU和576顆B200 GPU，內存達到240TB，FP4精度計算性能達到11.5EFLOPs（每秒11.5百億億次）

● Project GR00T：人型機器人項目——包含了人型機器人基礎模型，ISAAC Lab开發工具庫和Jetson Thor SoC片上系統开發硬件，帶寬達到100GB/s，AI計算性能達到800TFLOPs。

在今年的 GTC 上，老黃再一次地刷新了世界 AI 商用算力的排行榜，發布了 Blackwell 架構和同名 AI 處理器 B100、B200 和 GB200，產品取名自傑出數學家和統計學家 David H. Blackwell，體現了其在概率計算、博弈論、統計學和動態規劃等多個領域的傑出貢獻。

此次發布的 Blackwell GPU B100 使用了兩個台積電 4NP 工藝制造的芯片，芯片面積爲 814 平方毫米，這個數據已經接近了 EUV 光刻技術的理論極限值（858 平方毫米），兩個芯片通過 C2C-Interface 進行相連，組成一個 "1600 平方毫米 " 的超大處理單元。

單個 GPU 芯片含 1040 億晶體管，整體達到 2080 億個，比上一代的 Hopper 架構增加了 240 億個。每個 GPU 連接了四個各有 24 GB 的 HBM3E 存儲芯片，使得 B100 AI 處理器擁有 192 GB 的高速存儲，並且存儲帶寬達到了 8 TB/s。

在日常的計算任務中，FP32（單精度浮點數）和 FP64 是最爲普遍的數據格式，它們使用 32 位和 64 位分別對浮點數進行編碼，既能提供較大的數值範圍也保障了較高的數值精度，但相對地，也對內存和計算資源的需求更高。與之相對，FP16（半精度浮點數）和 FP4 提供的算力精度較低，特別是 FP4，其低精度下的性能並不理想，即使在大型語言模型（LLMs）中开啓 FP4 精度運行也是如此。

功耗方面，NVIDIA 宣布 Blackwell 系列的 TDP 範圍在 700 至 1200 W 之間。其中，風冷版本的 B100 和 B200 的 TDP 分別爲 700W 和 1000 W，而 1200 W 版本的則需使用上水冷散熱。此外，Blackwell GPU 還配備了支持 6.0 標准的 PCI-Express 控制器。

然後也放一下 B100 和 B200 的對比圖，B200 在運算性能與顯存上對比 B100 有了不小的提升，相當於 B100 的 " 官方灰燼版 "。同時 NVIDIA 還推出了 GB200。

GB200 就是將 2 個 B200 芯片和 1 個 Grace CPU整合到一起，" 合體之後 " 的性能表現將是單片 H100 的 30 倍左右的提升。當然 GB200 是應該是不會單獨售賣的，如同去年推出的 HGX 100 72X 一樣，GB200 主要還是通過整合，然後形成一個 GB200 NVL72 的計算中心進行出售。

NVIDIA 在本次的 GTC 2024 中進一步升級了其 Omniverse 平台，並將其企業技術擴展到了蘋果生態系統。這一策略在於借助 Vision Pro 應用，使开發者得以在增強現實 / 虛擬現實（AR/VR）環境中利用 Omniverse 的強大工具。

在 GTC 大會上上，NVIDIA 展示了設計師如何利用 Vision Pro 中的汽車配置工具操作車輛模型，並能夠以虛擬的方式 " 進入 " 車輛內部進行查看。這種交互是通過 Omniverse Cloud API 實現的，此外，圖形內容還可以通過雲計算服務直接流式傳輸至 Vision Pro，實現高效的圖形傳輸網絡服務。

這一升級意味着，Omniverse 和 Vision Pro 的結合將爲 AR/VR 領域帶來更加沉浸式和互動性強的體驗。用戶能夠在三維空間中以更加自然和直觀的方式進行設計、模擬和創作，這對於產品設計、建築可視化以及互動娛樂等多個應用場景都將是一次質的飛躍。

正當我們以爲今天的大會只會聚焦於算力話題時，老黃卻給我們帶來了意想不到的驚喜——備受矚目的年度機器人環節如約而至，NVIDIA 宣布了其人形機器人項目 GR00T。

在今日的主題演講中，黃仁勳展示了多款由 GR00T 平台驅動的人形機器人如何高效完成多項任務，這些機器人分別來自 Agility Robotics、Apptronik、傅利葉智能以及宇樹科技。

GR00T 的誕生源自 NVIDIA 的 Isaac 機器人平台工具，它基於全新的通用基礎模型設計，使得 GR00T 驅動的人形機器人能夠接收並處理文本、語音、視頻乃至現場示範的輸入信息，從而執行精確的操作。這些操作包括理解自然語言、模仿人類行爲、在現實世界中的導航和互動等。可以說，AI 已經變成了機器人的 " 靈魂 "。