又是一届GTC大会，本届GTC大会可谓是一场算力盛宴，也拉开了人工智能芯片激烈竞争的大幕。只要AI的浪潮此起彼伏，算力市场也就不会沉默，一场场好戏也将轮番登场。

　　本届大会，NVIDIA将人工智能引入了各行各业，从AI训练到部署，从半导体到软件库，从系统到云服务，NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋全面阐述了全新一代的诸多技术突破将如何实现触手可及。

　　GPT的狂飙进化，离不开这种底层能力

　　ChatGPT仅是一个起点。NVIDIA已经正式宣布与谷歌、微软、Oracle等一众领军企业开展广泛的合作，为各行各业带来新的AI、模拟和协作能力。

　　正如黄仁勋所说：计算正在以“光速”发展。如果把加速计算比作曲速引擎，那么AI就是动力来源。生成式AI的非凡能力，使得公司产生了紧迫感，他们需要重新构思产品和商业模式。

　　因此，加速计算和AI的出现恰逢其时，摩尔定律正在放缓，各个行业正在应对可持续发展，生成式AI以及数字化等强大的动态挑战。各个行业的企业正在竞相进行数字化转型，希望成为软件驱动的技术公司，成为行业颠覆者而不是被颠覆者。

　　加速计算可助力企业应对这些挑战，黄仁勋表示：“加速是重获优势、实现可持续发展，以及达到净零排放的更优途径。”

　　那么，在本届GTC大会，NVIDIA又给我们带来了哪些惊喜呢？

　　NVIDIA DGX Cloud人工智能云服务，它可以让企业快速访问为生成式人工智能和其他开创性应用训练高级模型所需的基础设施和软件。

　　NVIDIA cuLitho，这是一套可以集成在NVIDIA Hopper架构中的光刻库。使用NVIDIA cuLitho软件库加上NVIDIA Hopper GPU替代目前光刻机上使用的CPU，整体的效率可以提升40倍左右，减少目前每年消耗数百亿CPU小时的大量计算工作负载。

　　用于普及生成式AI的推理平台。NVIDIA推出了用于AI推理的DGX H100计算平台，以及H100 NVL、L4 GPU。

　　BlueField-3 DPU，通过从CPU卸载数据中心基础设施任务来大幅提升性能和效率。因此它可以将工作负载的运行速度提高8倍。

　　二合一超级芯片，去年在GTC 2022上，英伟达发布了首款用于数据中心的CPU架构“Grace”，以及已经上市的高性能计算GPU架构“Hopper”。而基于这两种架构，打造了超级芯片——Grace CPU＋Hopper GPU。

　　NVIDIA联合Quantum Machines推出量子级运算系统“DGX Quantum”，这是首个结合GPU与量子运算的系統。该加速运算的系统将NVIDIA的Grace Hopper超级芯片与CUDA Quantum开源平台，以及Quantum Machines的量子处理器OPX＋结合，使其兼具量子运算与经典运算。

　　面向元宇宙领域，NVIDIA推出了第三代OVX计算系统和新一代工作站，为基于NVIDIA Omniverse Enterprise的大规模数字孪生提供动力。

　　等等

　　除了上述的产品外，英伟达在本届GTC上还公布了多款新品，几乎可以说覆盖了整个AI领域。不得不说，NVIDIA在AI领域做出了许多杰出的贡献：

　　GPU加速领域，NVIDIA的高性能GPU加速了AI训练和推理速度，使AI算法能够更快、更精确地执行。

　　CUDA编程领域，NVIDIA的CUDA编程语言使开发人员能够更轻松地编写用于GPU加速的AI应用程序。

　　深度学习框架方面，NVIDIA推出了一系列深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Caffe和MXNet等，这些框架使开发人员能够更快速地构建和训练AI模型。

　　GPU云服务领域，NVIDIA的GPU云服务可使企业更具成本效益地使用AI技术，而无需为硬件和基础架构进行大量投资。

　　在自动驾驶技术领域，NVIDIA的DRIVE平台为自动驾驶汽车提供了关键的AI技术，如计算机视觉和GPU加速。

　　综上所述，NVIDIA在AI领域的贡献是难以估计的，它的创新和技术提高了AI技术的效率和准确性，为推动AI领域的发展奠定了坚实的基础。

　　写在最后，NVIDIA在GTC大会上展示的新产品和技术，再次彰显了该公司在AI、高性能计算和安全领域的领导地位，这些技术不仅有望提高数据中心、自动驾驶和机器人等领域的性能和效率，同时也将为未来带来更多的创新机遇。