Nvidia CEO: 我們在 AI 上押了全部都沒有人知道
一個決定性的抉擇
Nvidia 的創辦人兼 CEO 黃仁健(Jensen Huang)表示該公司在 2018 年做出了一個存在性的業務決定，很少有人意識到這將重新定義其未來，並幫助重新定義一個不斷發展的行業。這當然收穫豐碩，但黃仁健表示這只是 AI 驅動未來的開始 - 一個主要由 Nvidia 硬體驅動的未來。
幸運還是明智的冒險？
這次成功的賭注是幸運還是明智的冒險？答案似乎是“都是”。他在洛杉磯 SIGGRAPH 的主題演講中發表了這些言論和反思。五年前的那個轉折點，黃仁健說，是選擇接受 AI 驅動的影象處理，具體表現為光線追蹤和智慧升頻：RTX 和 DLSS(按照我的筆記記錄，可能並非逐字稿，校正後可能會有一些微小的更改)。他說：“我們意識到光柵化技術已經達到了極限”，光柵化是一種傳統的、廣泛使用的渲染 3D 場景的方法。「2018 年是一個‘賭上整家公司’的時刻。它需要我們重新發明硬體、軟體、算法。在我們透過 AI 重新發明 CG 的同時我們也正在為 AI 重新發明 GPU。」
AI 的應用範圍
儘管光線追蹤和 DLSS 在消費者 GPU 和遊戲的廣泛和複雜領域中仍在被接受的過程中，但他們創造的架構被發現是巨大的發展機器學習社區的完美合作夥伴。由於培訓越來越大的生成模型所需的計算量最適合透過不僅有 GPU 能力的傳統資料中心，而是像 H100 這樣從一開始就設計為以規模進行必要操作的系統來提供。可以說，AI 的發展在某種程度上只受這些計算資源的可用性約束。Nvidia 已經獲得了一份像 TY Beanie Baby 那樣的熱潮，已經出售了與其能夠生產的數量相當的伺服器和工作站。但黃仁健聲稱這只是個開始。新模型不僅需要訓練，而且需要每天定期由數百萬，甚至數十億的使用者實時執行。「未來是‘自然語言模型 (LLM)’的時代：‘人類’就是新的程式設計語言，」他說。從視覺效果到迅速數位化的製造市場，工廠設計以及重工業都將在某種程度上採用自然語言介面。黃仁健提到：“整個工廠將是軟體定義的，而且是機器人化的，而它們正在建造的車輛本身也是機器人化的。所以它是機器人設計的機器人正在建造機器人。”
投資新的計算資源
可能有人不同意他的展望，因為這種展望雖然合理，但也極有利於 Nvidia 的利益。但是儘管對 LLMs 使用程度尚不明確，很少人會說 LLMs 將完全不被採用，即使是保守的估計也要求在新的計算資源上進行嚴肅投資。在像 GH200 這樣的新一代計算資源上投資數百萬美元，像 CPU 專注架構的機架一樣，是愚蠢的，因為 GH200 可以以不到十分之一的成本和功耗完成相同的工作。他興高採烈地展示了一段影片，展示了將多個 Grace Hopper 計算單元組裝成一個刀片，然後組裝成一個機架，然後是一排存取在一起速度非常快的 GH200，共同組成“世界上最大的單一 GPU”，具有一整個 exaflop 的專業機器學習計算能力。
未來的數位 AI 主導行業
他提出，這些將是未來數位 AI 主導行業的基本單元。他提出：“我不知道是誰說的，但是… 你買得越多，你就能節省得越多。如果我讓你從我今天的演講中記住一件事，那就是這個”，這引起了在 SIGGRAPH 遊戲觀眾的笑聲。
那些未被提及的挑戰
然而他沒有提到 AI 面臨的眾多挑戰、監管問題，或者 AI 概念已經多次轉變的整個概念。這是一種玫瑰色的世界觀，當你在淘金時賣鎬和鏟子時，你有能力這樣想。
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