集微網消息，中原標準時間3月22日晚，英偉達NVIDIA GTC 2022在NVIDIA官網直播舉行，公司CEO 黃仁勳在GTC主題演講中探索讨論AI、Omniverse等前沿科技。
會議的主題包括加速計算和開發工具、自動駕駛汽車、計算機視覺/視訊分析、網絡安全、資料科學、遊戲開發、高性能計算、推理、圖形設計協作和數字孿生、推薦系統、機器人以及語音AI/NLP等數十項遍布各行業主題。
值得一提的是，英偉達創始人兼首席執行官黃仁勳先生在 GTC 主題演講中探讨 AI、Omniverse 等前沿科技，以及 NVIDIA 的新計算平台、創新機器人和虛拟協作技術突破如何賦能各行各業。
具體來看，首先當然是專業使用者比較關注的琥珀GPU，在經過相當長一段時間的傳聞之後，英偉達這一次終于官宣了這款旗艦級的GPU，命名也跟之前一樣，為Hopper架構，核心代号為H100。
首先是制造技術，與之前傳聞的有所不同，H100采用的是台積電4nm制程工藝，不過英偉達将其稱之為4N，應該是4nm定制版，同時基于CoWoS 2.5D晶圓級封裝，擁有超過800億個半導體，英偉達表示這是目前性能最為強大的GPU。此外英偉達也公布了關于H100的具體參數。
要知道，上一代A100還隻是7nm架構，這次釋出會出來前，外界不少聲音猜測老黃會用5nm制程，結果一釋出就給大家來了個大驚喜。
最恐怖的是CUDA核心直接飙升到了16896個，直接達到了A100的近2.5倍。（要知道從V100到A100的時候，核心也不過增加那麼一絲絲）
浮點運算和INT8/FP16/TF32/FP64的張量運算，性能基本全部提升3倍不止，相比來看，前兩代的架構更新也顯得小打小鬧。
據悉，這次H100也是首款支援PCle 5.0和HBM3的GPU，資料處理速度進一步飛升——記憶體帶寬達到了3TB/s。
此外，Hopper架構的新GPU和英偉達CPU Grace名字組在一起，就成了著名女性計算機科學家Grace Hopper的名字，這也被英偉達用于命名他們的超級晶片。
Grace Hopper發明了世界上第一個編譯器和COBOL語言，有“計算機軟體工程第一夫人”之稱。
除了GPU外，英偉達資料中心“三芯”戰略中另一大支柱CPU也有新進展。
在去年GTC大會上，英偉達透露了首款資料中心專屬CPU Grace，而在今年，這款面向AI基礎設施和高性能計算的超級CPU正式亮相。
這次的Grace有兩個版本，第一個版本叫做Grace-Hopper，是"CPU+GPU結合體，使用NVLink技術連接配接，帶寬高達900GB/s。
而名為"Grace CPU超級晶片"的版本則由兩個CPU晶片封裝組成，它們之間通過NVLink-C2C連接配接。整個超級晶片總計144個CPU核心（基于ARMv9指令集），緩存容量396MB，支援LPDDR5X ECC記憶體，帶寬高達1TB/s。
這被黃仁勳稱作“AI工廠的理想CPU”。
據介紹，Grace Hopper超級晶片模組能在CPU與GPU之間進行晶片間的直接連接配接，其關鍵驅動技術是記憶體一緻性晶片之間的NVLink互連，每個鍊路的速度達到900GB/s。
Grace CPU超級晶片也可以是由兩個CPU晶片組成。它們之間通過高速、低延遲的晶片到晶片互連技術NVLink-C2C連在一起。
這很難不讓人聯想到蘋果剛發的M1 Ultra，看來片間互連技術的進展，讓“拼裝”成了晶片行業一大趨勢。
Grace超級晶片在SPECrate2017_int_base基準測試中的模拟性能達到了740分，是目前DGX A100 搭載的CPU的1.5倍（460分）。
Grace超級晶片可以運作在所有的NVIDIA計算平台，既可作為獨立的純CPU系統，也可作為 GPU加速伺服器，利用NVLink-C2C技術搭載一塊至八塊基于Hopper架構的GPU。
Grace CPU超級晶片可運作所有的英偉達計算軟體棧，結合英偉達ConnectX-7網卡，能夠靈活地配置到伺服器中，或作為獨立的純CPU系統，或作為GPU加速伺服器，可以搭配1塊、2塊、4塊或8塊基于Hopper的GPU。
也就是說，使用者隻維護一套軟體棧，就能針對自身特定的工作負載做好性能優化。
黃仁勳說，Grace超級晶片有望明年開始供貨。
AI方面，如今英偉達已經能提供全棧AI，除了AI計算硬體外，其AI軟體也有不少進展。
黃仁勳說，AI已經從根本上改變了軟體的能力以及開發軟體的方式，過去十年，英偉達加速計算在AI領域實作了百萬倍的加速。
在本屆GTC大會上，英偉達釋出了60多個針對CUDA-X的一系列庫、工具和技術的更新，以加速量子計算和6G研究、網絡安全、基因組學、藥物研發等領域的研究進展。
英偉達将使用其首台AI數字孿生超級計算機Earth-2來應對氣候變化挑戰，并建立了Physics-ML模型來模拟全球天氣模式的動态變化。
英偉達認為，工業上同樣能通過在虛拟環境中模拟的方式，來增加AI訓練的資料量，換而言之就是“在元宇宙裡搞大訓練”。
例如，讓AI智能駕駛在元宇宙裡“練車”，利用仿真出來的資料搞出半真實環境，增加一些可能突發故障的環境模拟：
除了數字孿生，數字資産的生産也是元宇宙早期建設階段需要着重考慮的部分。
在這方面，英偉達推出了随時随地能在雲端協作的Omniverse Cloud。
黃仁勳認為，第一波AI學習是感覺和推理，下一波AI的發展方向是機器人，也就是使用AI規劃行動。英偉達Omniverse平台也正成為制造機器人軟體時必不可少的工具。
作為虛拟世界的仿真引擎，Omniverse平台能遵循實體學定律，建構一個趨真的數字世界，可以應用于使用不同工具的設計師之間的遠端協作，以及工業數字孿生。
黃仁勳認為，工業數字孿生需要一種專門建構的新型計算機，是以英偉達打造了面向工業數字孿生的OVX伺服器和OVX SuperPOD超級叢集。
Venturebeat對此評價稱，“這些案例給元宇宙賦予了真正的意義”。
最後，黃仁勳再次派出自己的虛拟數字人化身“玩偶老黃”Toy Jensen，并跟這個表情生動的玩偶進行了一番流暢的實時問答對話。
（校對/Arden）