英伟达 GTC 2022 大会传达了哪些信息？发布了哪些产品与技术？
以下是这次大会传递的核心信息以及发布的主要产品与技术，我会尽量以一种更具人情味、更像是科技爱好者分享的方式来讲述：
核心信息：人工智能的普及与深化，以及英伟达的“AI工厂”战略
英伟达这次 GTC 的一个核心理念是，AI 不再是少数研究机构的专属，它正变得越来越普及和深入到各行各业的实际应用中。 这就像当年个人电脑的普及一样，AI 也正成为一种赋能工具，能够解决现实世界中的诸多难题。
为了实现这一目标，英伟达再次强调了其“AI工厂”的战略。这里的“AI工厂”不仅仅是指 GPU 硬件，而是一个 涵盖了从底层硬件（GPU、DPU）、软件框架、AI 模型库，到云服务、开发工具的全方位生态系统。 英伟达希望通过这个完整的生态系统，降低 AI 的开发门槛，提高 AI 的开发效率，让更多企业和开发者能够轻松地构建和部署自己的 AI 应用。
大会也传递出一种积极的信号：算力是驱动 AI 发展最核心的要素，而英伟达正是提供这些算力最强大的引擎。 从数据中心的巨型集群到边缘设备的智能芯片，英伟达的产品线几乎覆盖了所有需要强大计算能力的场景。
发布的产品与技术：从数据中心到边缘的全面升级
这次 GTC 2022 发布的亮点非常多，让我们逐一来看：
1. 数据中心算力的飞跃： Hopper 架构的登场与 Blackwell 的预告
Hopper 架构：革命性的 GPU 设计
最重磅的无疑是全新一代的 Hopper 架构 GPU，以及基于它的首款产品 H100 GPU。 这次 Hopper 的发布，用“革命性”来形容一点也不为过。英伟达将其定位为“AI 的下一个时代”，并且在性能上实现了巨大的飞跃。
Transformer 引擎： 这是 Hopper 架构的核心亮点之一。它专门为处理 Transformer 模型（目前最主流的深度学习模型，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域）而设计。Transformer 引擎能够智能地管理 FP8（8 位浮点数）和 FP16（16 位浮点数）混合精度计算，大幅提升了 AI 训练和推理的速度，甚至能达到前一代产品的 9 倍。 想象一下，以前需要几天才能训练好的模型，现在可能几个小时就搞定了，这对于研究和开发效率的影响是巨大的。
第四代 Tensor Core： H100 搭载了第四代 Tensor Core，这进一步提升了其在各种精度的计算能力。
DPX 指令： 新增的 DPX 指令加速了动态规划算法，这对于某些科学计算和优化问题也非常重要。
NVLink 和 NVSwitch： H100 的 NVLink 连接速度也得到了大幅提升，使得多颗 GPU 之间的通信更加高效，这对于构建大规模 AI 集群至关重要。
更大显存： H100 配备了 80GB 的 HBM3 显存，显存带宽也显著增加，能够处理更大的模型和更复杂的任务。
总的来说，H100 的发布直接将数据中心 AI 算力的天花板推高到了一个新的高度，为应对日益增长的 AI 模型规模和复杂性提供了强大的支持。
Blackwell 架构的早期预告： 虽然 H100 是当前的明星，但英伟达也没有停下脚步，他们也透露了下一代 Blackwell 架构的早期规划。 虽然具体细节不多，但可以预见的是，它将继续在性能、能效和功能上带来进一步的突破，继续巩固英伟达在 AI 算力领域的领导地位。
2. NVIDIA DGX H100：AI 超级计算机的集结号
专为 H100 设计的超级计算机： 伴随着 H100 的发布，英伟达也推出了 NVIDIA DGX H100 系统。 这可不是普通的服务器，而是一款专为 AI 计算而设计的超级计算机。 它将 8 颗 H100 GPU 集成在一个紧凑的机箱内，通过高速 NVLink 连接，提供前所未有的计算密度和互联能力。
大规模 AI 训练的基石： DGX H100 被设计用来解决当前乃至未来最复杂的 AI 挑战，比如训练拥有万亿甚至百万亿参数的超大模型。它能够显著缩短模型训练时间，加速科学发现的进程。
3. NVIDIA OVX：构建元宇宙的硬件基础
为虚拟世界而生： 随着“元宇宙”概念的兴起，对高性能图形渲染和实时交互的需求也日益增长。NVIDIA OVX 系统应运而生，它是专门为构建企业级元宇宙应用而设计的。
集成了 GPU 和 DPU： OVX 系统结合了英伟达的 GPU（用于图形渲染和 AI 计算）和其数据处理单元（DPU）。DPU 的加入能够卸载服务器的 CPU 来处理网络、存储和安全等任务，从而让 CPU 更专注于 AI 和图形处理，整体提升了系统的效率。
赋能 Omniverse： OVX 系统是 NVIDIA Omniverse 平台的关键硬件基础。Omniverse 是一个用于 3D 设计协作和实时仿真的平台，OVX 的强大算力将为 Omniverse 提供流畅的体验，让设计师、工程师和开发者能够在一个统一的虚拟环境中进行创作和协作。
4. NVIDIA DRIVE H100：自动驾驶的终极算力
自动驾驶的“大脑”： 对于蓬勃发展的自动驾驶领域，算力的需求同样是刚性的。NVIDIA DRIVE H100 将强大的 Hopper 架构带入了汽车领域。它是一个高性能的计算平台，专为自动驾驶汽车设计。
更强的感知和决策能力： 凭借 Hopper 架构的强大能力，DRIVE H100 能够处理来自车辆传感器（摄像头、雷达、激光雷达等）的海量数据，进行更精准的环境感知、路径规划和决策，从而提升自动驾驶的安全性和可靠性。
支持端到端的 AI： 它能够支持从数据采集、模型训练到模型在车端推理的全流程 AI 开发。
5. 其他重要更新与技术
CUDA 和软件生态的持续演进： 英伟达深知硬件的强大离不开软件的支持。在 GTC 2022 上，他们也强调了 CUDA 平台的不断发展，以及为各种 AI 应用优化的库和框架的更新。比如，cuDNN、TensorRT 等都获得了针对 Hopper 架构的优化，进一步提升了性能。
NVIDIA AI Enterprise 的扩展： 作为面向企业的全栈 AI 软件平台，NVIDIA AI Enterprise 也得到了进一步的增强，为企业提供更便捷、更可靠的 AI 开发和部署方案。
AI for Science： 英伟达在科学计算领域的投入也一如既往地受到关注。他们展示了如何利用 GPU 加速蛋白质折叠预测（如 AlphaFold）、天气预报、材料科学等研究，为科学发现开辟新的道路。
网络和存储的优化： 除了 GPU，英伟达也关注整个数据中心的效率。通过 BlueField DPU 和相关的网络技术，他们致力于提升数据中心的互联速度和效率，降低延迟。
总结来说，GTC 2022 大会传递出的信息是：
英伟达正在以前所未有的速度和广度推进人工智能的发展。他们通过提供业界领先的硬件（Hopper 架构的 H100 是核心）、强大的软件生态和全面的解决方案（DGX、DRIVE、OVX 等），正在构建一个能够支持从数据中心到边缘的各种 AI 应用的完整生态系统。
这次大会不仅仅是关于新的芯片和硬件，更是关于如何让 AI 变得更易于访问、更强大、更深入地融入到我们的工作和生活中，并为未来的数字化转型和科学探索奠定坚实的基础。英伟达的野心不仅在于提供算力，更在于赋能整个行业的智能化升级。
网友意见
一、AI主题
3月22号晚上11点，英伟达CEO黄仁勋带来了以AI为主旨的演讲。
本次GTC延续以往风格，老黄在演讲中依旧是激情四射，目光依旧是如此坚定。
此次主题演讲老黄依然穿着皮衣，不过几乎已成GTC大会“标配”的厨房场景已经变了，而是呈现了一个更具科幻感的虚拟空间，这种呈现又更贴近老黄的演讲主题人工智能（AI）。
AI的发展与广泛应用是一个必然的趋势，围绕AI将产生出一个巨大的价值空间，同时对各行各业，乃至整个人类都带来深远的影响。
这次英伟达是将其产品强大的AI性能淋漓尽致地展示在消费者以及行业的面前。其介绍的产品让人目不暇接，有Hopper、DGX100、 Spectrum、 Grace CPU、CUDA-X 库更新、数据中心规模Omniverse 计算系统、Hyperion平台等一系列产品。
在上述产品中，Hopper架构H100值得特别一看。
GTC2022大会链接如下，注册后目前可免费观看各领域的主题演讲）。
上面的注册地址千万不要错过。
二、算力怪兽 H100
英伟达推出采用Hopper 架构的新一代加速计算平台。
与上一代产品相比，该平台实现了数量级的性能飞跃。
Hopper的名字是为了纪念最著名的先驱程序媛 Grace Hopper。
格蕾丝·赫柏（Grace Murray Hopper），1906年12月9日出生于美国纽约，计算机软件工程第一夫人、杰出的计算机科学家，同时也是美国海军将军。
耳熟能详的Bug一词，其来由就同Grace Hopper有关。
程序员挂在嘴边的bug跟debug就是来自格蕾丝·赫柏。
老黄指出Hopper 架构将取代两年前推出的Ampere 架构。
英伟达首席GPU架构师迈克尔·安徒生和格雷格·帕尔默发表主题演讲，感兴趣的可以来听听。
英伟达首款基于 Hopper 架构的 GPU —NVIDIA H100。这款 GPU 集成了 800 亿个晶体管，是彻底的“算力怪兽”。
H100 是全球范围内最大的性能出众的加速器，拥有革命性的 Transformer 引擎和高度可扩展的 NVIDIA NVLink 互连技术等突破性功能。可推动庞大的 AI 语言模型、深度推荐系统、基因组学和复杂数字孪生的发展。
老黄表示：“数据中心正在转变成‘AI工厂’。它们处理大量数据，以实现智能。NVIDIA H100 是全球 AI基础设施的引擎，让企业能够利用其实现自身AI业务的加速。”
H100架构的有六项突破性创新：
第一、世界最先进的芯片 ——由 800 亿个晶体管构建而成使其能够帮助客户推出先进的推荐系统以及实时运行数据推理的大型语言模型。
第二、新的 Transformer 引擎 —— H100 加速器的 Transformer 引擎速度提升至上一代的六倍。
第三、多实例 GPU ——在云环境中 Hopper 架构通将 MIG 的部分能力扩展了 7 倍。
第四、机密计算 —— H100 是全球首款具有机密计算功能的加速器，可保护 AI 模型和正在处理的客户数据。客户还可以将机密计算应用于医疗健康和金融服务等隐私敏感型行业的联邦学习，也可以应用于共享云基础设施。
第五、第4代NVIDIA NVLink —— 相较于上一代采用 NVIDIA HDR Quantum InfiniBand网络，带宽高出9倍。
第六、DPX 指令 —— 新的 DPX 指令可加速动态规划，适用于包括路径优化和基因组学在内的一系列算法，同上一代 GPU 相比，其速度提升分别可达 40 倍和 7 倍。
此次会议主题涵盖范围非常广，包括加速计算和开发工具、自动驾驶汽车、计算机视觉/视频分析、网络安全、数据科学、游戏开发、高性能计算、推理、图形设计协作和数字孪生、推荐系统、机器人以及语音AI/NLP等数十项遍布各行业主题。
三、发力自动驾驶
今年的 GTC 上，自动驾驶无疑也占据了较大的篇幅。在未来六年内汽车产品线预计将为英伟达带来超过110亿美元的收入。
因此英伟达在自动驾驶方面做足了功夫。它推出了最新版本的Hyperion 9自动驾驶平台，这也是英伟达用于自动驾驶汽车的硬件架构。
该平台将有14个摄像头、9个雷达、3个激光雷达和20个超声传感器，将于2026年投入使用。
老黄透露不少中国厂商了采用DRIVE Orin平台，比亚迪就在其中。比亚迪将在2023年上半年开始采用DRIVE Orin平台，并借力英伟达的平台。
放眼全球车企，涉足 L3 级以上自动驾驶，鲜有能够跳开英伟达芯片或者自动驾驶平台。而英伟达也不负各方的期待。
四、医药行业的重量级运用
英伟达还在医药领域发力。英伟达推出了Nemo Megatron框架，他展示了集中预训练模型，包括英伟达的BioMegatron及与阿斯利康合作的MegaMolBart。
MegaMolBART可以用于药物合成的线路选择、合成线路的优化和药物分子的设计，这个系统通过对ZINC化合物数据库进行学习，并且标注。能发现新的最优的化学合成路线，并筛选出高效的合成路线。这对于新药研发有着积极的意义。
杨森制药就利用英伟达的BioMegatron打造出药物不良反应的模型，用以预测药物的未知不良反应。此外，佛罗里达大学健康学院也利用最新的Megatron框架和BioMegatron用于医药行业，其训练库由超过10年的200万名患者的资料形成，参数量达到50亿之多。是迄今为止最大的临床语言模型。
MONAI也是同英伟达合作推出的产品，它针对医疗数据，尤其是图像进行了专门的优化。使其能够处理医学图像。
MONAI因其开源和易于使用，一经推出，反响巨大。截至2022年2月，MONAI的月下载量已经达到5万次。基于MONAI产出的论文到目前已经超过65篇。
五、网址
英伟达此次展示的内容非常多，更多更精彩的内容，还是移步到
亲自体验下。
之前在国外做了几年机器学习落地的项目，服务了几家大型金融机构，用了不少的工具，有传统的，有SOTA的。在这过程中，踩过一些坑，也获得了一些宝贵的经验，慢慢的，也在项目里开始独当一面。
犹记得我刚毕业那会，第一个任务，是在公司内部搞一个开发服务器，第一件事就是等在运维刚弄好的服务器上安装CUDA。CUDA全称是Compute Unified Device Architecture，是一种操作GPU计算的硬件和软件架构。那时候还是新手，安装的还是当时最新的CUDA8.0，折腾了挺久的。由于CUDA和我工作息息，所以每次CUDA发布新版本我都会留意一下。转眼间，CUDA已经出到11.6了。当然，更让我感兴趣的是CUDA-X，CUDA-X AI 是软件加速库的集合，这些库建立在CUDA （NVIDIA 的开创性并行编程模型）之上，提供对于深度学习、机器学习和高性能计算(HPC) 必不可少的优化功能。
作为机器学习从业者，每年的GTC可谓是必看的节目了。而在前不久的GTC2022上，NVIDIA 发布 60 余项 CUDA-X 库更新，加强了 CUDA 作为业内最综合全面的平台地位。据介绍，这些更新可以帮助供开发人员构建加速应用以应对高性能计算领域的挑战，例如 6G 研究、量子计算、基因组学、药物发现和物流优化，以及机器人技术、网络安全、数据分析等方面的高深研究。具体介绍大家可以看看今年GTC2022的视频里相关的介绍。
继续讲回我的项目经验。后来我被派去某个大金融机构那边跟了一个大项目，在落地的过程中我发现，这些大机构，数据积累得快的，但计算中心的能力升级得慢，限制了它们数据的使用。所以我也一直关注计算中心和计算芯片的发展，今年GTC2022发布了：
- DGX H100 。这是第四代 NVIDIA® DGX™ 系统，这是全球首个基于全新 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 的 AI 平台，能够满足大型语言模型、推荐系统、医疗健康研究和气候科学的大规模计算需求。每个 DGX H100 系统配备八块 NVIDIA H100 GPU，并由 NVIDIA NVLink® 连接，能够在新的 FP8 精度下达到 32 Petaflop 的 AI 性能，比上一代系统性能高 6 倍。
- Grace CPU 。Grace CPU 超级芯片是去年NVIDIA发布的首款由 CPU-GPU 集成的“Grace Hopper 超级芯片”的模块，具有144 个高性能核心，可达到每秒1 TB的内存带宽。
前面说到的两个产品，能产生协同效应。H100和Grace CPU 将一同应用于大型 HPC 和AI 应用。这两款超级芯片采用相同的底层 CPU 架构及 NVLink-C2C 互连。 从而实现黄仁勋说的：将数据中心变成AI工厂。
当然，关注我的都知道，我除了做好自己的工作，也关注前沿科技发展，例如元宇宙。而元宇宙是一个很广的概念，也很虚，其中一个比较贴切实际，容易落地的方向，是数字孪生。介绍今年GTC2022的几个产品：
- OVX。要讲OVX就不得不将omniverse了。NVIDIA Omnivers 是专为虚拟协作和实时逼真模拟打造的开放式平台。而OVX是为了在Omniverse中运行数字孪生模拟而创建的算力系统
- 为了服务OVX，NVIDIA还在GTC2022发布了Spectrum 高性能数据中心网络基础设施平台。可以看到，大数据和数字孪生联系还挺紧密的。
- Omniverse cloud。也就是Omniverse的设计协作的一套东西搬到云上。
其实今年GTC2022还发布了其他产品，例如DRIVE Orin，Hyperion等等，这里就不一一列举了，感兴趣的可以看看GTC2022视频。
如果看到这里大家有点对今年发布的产品有点眼花缭乱，可以看看GTC2022里用到的这个图
总的来说，这次GTC2022发布的产品都是很硬核的，不过看过往期GTC的朋友都知道，NVIDIA的产品都是实打实的，但视频内容都是科幻般的，例如去年的厨房让大家惊呼。大家是否好奇今年的视频哪里是合成的？你又是否能看出来？那就看看今年GTC2022视频吧，看看合成效果是不是更强大了。
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