英偉達(dá)黃仁勛最新演講：CPU的擴(kuò)張時(shí)代已結(jié)束，AI能讓所有人化身程序員
劃重點(diǎn)：
- 1黃仁勛表示，加速計(jì)算和人工智能重塑了計(jì)算機(jī)行業(yè)，CPU擴(kuò)張的時(shí)代已經(jīng)結(jié)束了。當(dāng)下需持續(xù)提升運(yùn)算能力的數(shù)據(jù)中心需要的CPU越來越少，需要的GPU越來越多。人類已經(jīng)到達(dá)了生成式AI的引爆點(diǎn)。
- 2黃仁勛認(rèn)為，人工智能意味著每個人現(xiàn)在都可以成為計(jì)算機(jī)程序員，因?yàn)槿藗兯枰龅木褪桥c計(jì)算機(jī)對話，他為“數(shù)字鴻溝”的終結(jié)而歡呼。
- 3黃仁勛強(qiáng)調(diào)，企業(yè)和個人應(yīng)該了解人工智能新浪潮，并迅速推動新技術(shù)的創(chuàng)新，否則將會被淘汰。同時(shí)，人工智能也將成為輔助工具，提高工人的生產(chǎn)力和效率，并創(chuàng)造新工作崗位，而一些傳統(tǒng)工作崗位則會消失。
- 4黃仁勛透露，世界上首款擁有巨大內(nèi)存的加速計(jì)算處理器GH200 Grace Hopper現(xiàn)已全面投產(chǎn)，微軟、Meta以及谷歌云預(yù)計(jì)將成為該超級計(jì)算機(jī)的首批用戶。
- 5此外，黃仁勛還將英偉達(dá)2019年以69億美元收購超級計(jì)算機(jī)芯片制造商Mellanox稱為其有史以來做出的“最偉大的戰(zhàn)略決策之一。
騰訊科技訊 英偉達(dá)聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛日前在Computex 2023上發(fā)表主題演講，分享英偉達(dá)在 AI、圖形及其他領(lǐng)域的最新進(jìn)展。
在黃仁勛近兩個小時(shí)的演講中，他為用戶帶來了一系列重磅產(chǎn)品和消息，其中包括向游戲開發(fā)商提供的AI模型代工服務(wù)、算力大幅提升的DGX GH200人工智能超級計(jì)算機(jī)以及與其他頭部科技公司的合作進(jìn)展。黃仁勛向人們更具體地描繪了AI賦能的未來。
以下是兩小時(shí)主旨演講全文實(shí)錄：
大家好，我又回來了！這是我近四年來首次舉行面對面現(xiàn)場活動。我已經(jīng)四年沒有發(fā)表公開演講了，我有很多東西要告訴你們，但時(shí)間卻如此有限。所以，讓我們趕緊開始吧！
游戲GPU全面投產(chǎn)
光線追蹤、模擬光和材料的特性是加速計(jì)算面臨的終極挑戰(zhàn)。六年前，我們第一次展示了終極加速計(jì)算挑戰(zhàn)，在不到幾個小時(shí)的時(shí)間里呈現(xiàn)了這個場景。經(jīng)過十年的研究，我們利用GPU能夠在15秒內(nèi)將這個場景渲染出來。
六年前，我們發(fā)明了英偉達(dá)RTX，并結(jié)合了三項(xiàng)基本技術(shù)——硬件加速光線追蹤、在英偉達(dá)張量核心GPU上運(yùn)行人工智能以及全新的算法。下面讓我們看看，它們在推出短短五年后有了哪些不同。
這是在Kuda GPU上處理的圖像。六年前，渲染這張漂亮的圖片要花費(fèi)幾個小時(shí)。所以，在加速計(jì)算本就快速進(jìn)步的同時(shí)，這是一個巨大的突破。然后，我們發(fā)明了RTX GPU。
計(jì)算機(jī)圖形光線追蹤的“圣杯”現(xiàn)在可以實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)了。這是我們在RTX中采用的技術(shù)，五年后的今天對我們來說是非常重要的時(shí)刻，因?yàn)槲覀兊谝淮尾捎昧说谌鶤da架構(gòu)RTX GPU，并通過兩款新產(chǎn)品將其帶到了主流中?，F(xiàn)在，這兩款產(chǎn)品已經(jīng)完全投產(chǎn)。
無論內(nèi)外，這一切看起來都已經(jīng)有了很大不同。這是我們的全新產(chǎn)品，你在我左手看到的這臺設(shè)備正以每秒60幀的速度運(yùn)行支持光線追蹤和人工智能的Kuda GPU，它的屏幕大約14英寸，幾乎感受不到重量，它比最高端的PlayStation游戲機(jī)更強(qiáng)大。
我右手上是我們核心游戲玩家的最愛RTX 4060Ti?，F(xiàn)在，這兩款產(chǎn)品都已經(jīng)投產(chǎn)，我們的合作伙伴正在大量生產(chǎn)它們。我真的很興奮，非常感謝！我?guī)缀蹩梢园阉胚M(jìn)我的口袋里。
人工智能可以幫助我們做很多事情，而此前這些事情被認(rèn)為是絕對不可能做到的。以渲染像素為例，我們以前渲染像素時(shí)無法預(yù)測其他像素。而現(xiàn)在，我們可以使用人工智能來預(yù)測每個像素的另外七個像素，其性能高得令人難以置信。
現(xiàn)在，我向你們展示這兩款GPU的性能，但如果不是英偉達(dá)的超級計(jì)算機(jī)始終在運(yùn)行著幫助訓(xùn)練模型，以便我們可以增強(qiáng)應(yīng)用程序，這是不可能實(shí)現(xiàn)的。
所以未來就是我剛才向你們展示的，你們可以推斷出我在剩下的演講中要談到的所有事情幾乎可以歸結(jié)為一個簡單的想法，那就是將會有一臺大型計(jì)算機(jī)編寫軟件，開發(fā)和部署軟件，這是令人難以置信的，它可以部署在世界各地的設(shè)備上。
推出游戲AI模型代工服務(wù)
我們可以使用人工智能來渲染場景，還能利用使用人工智能來使其變得生動起來。今天我們宣布推出NVIDIA ACE Avatar云引擎，它是為動畫設(shè)計(jì)的，旨在使數(shù)字阿凡達(dá)變得栩栩如生。
它具有幾個特征，或說幾種能力，語音識別、文本轉(zhuǎn)語音、基于大語言模型獲得的自然語言理解，使用你的聲音來生成聲音讓你的臉做出不同表情，使用你的聲音和表情讓手做出相應(yīng)動作。所有這一切都是完全由人工智能訓(xùn)練的。
我們有一項(xiàng)服務(wù)，其中包括預(yù)先訓(xùn)練好的模型，開發(fā)者可以根據(jù)自己的故事來修改和增強(qiáng)應(yīng)用，因?yàn)槊靠钣螒蚨加胁煌墓适拢缓竽憧梢詫⑵洳渴鸬皆贫嘶蜃约旱脑O(shè)備上。
我們有很棒的后端，有張量RT，RT是一個視頻深度學(xué)習(xí)優(yōu)化編譯器，你可以將它部署在英偉達(dá)的圖形處理器上，以O(shè)nyx和工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)輸出，這樣你就可以在任何設(shè)備上運(yùn)行它。
只要一秒鐘就可以看到這個場景，但讓我首先給你講講。這完全是用光線追蹤渲染的，注意那些漂亮的燈光，有這么多不同的光線，所有不同的光線都是從相同光源投射出來的。所以你可以有各種直射光線，有全局照明，你會看到難以置信的美麗陰影和物理模擬，注意到角色的渲染，這一切都是在虛幻引擎5中完成的。
我們與一個名為Cum AI的虛擬人物框架和虛擬人物工具制造商合作，共同開發(fā)了這段視頻游戲演示。這一切都是實(shí)時(shí)的，對話如下：
玩家：嘿，Jen，你好嗎？
Jen：不幸的是，不太好。我很擔(dān)心這里的犯罪，最近情況越來越糟。我的店在交火中被毀了。
玩家：我能幫忙嗎？
Jen：如果你想做點(diǎn)什么，我聽到傳言說犯罪頭子Kuman正在城市里制造各種混亂，他可能是暴力的根源。
玩家：我會去和他談?wù)劦?。我在哪里可以找到他?/p>
Jen：我聽說他常出沒于城東的地下搏擊俱樂部。試試去那里。
玩家：我會去的！
Jen：注意安全！
這些對話都不是事先寫好的腳本。我們給人工智能這個角色相關(guān)背景故事，包括其小店的故事和這個游戲的故事，你所要做的就是和這個角色交談，因?yàn)檫@個角色已經(jīng)被集成了人工智能和大型語言模型，它可以與你互動，理解你的意思。最關(guān)鍵的是，這些互動都以一種非常合理的方式進(jìn)行。
所有的面部動畫都是由人工智能完成的，我們讓各種各樣的角色都可以生成。它們都是不同的域，有各自領(lǐng)域的知識。你可以自定義它，所以每個人的游戲都是不同的，看看它們多么漂亮而自然。這是電子游戲的未來，人工智能不僅有助于渲染和環(huán)境的合成，還將為這些角色制作動畫。人工智能將是未來電子游戲的重要組成部分。
計(jì)算機(jī)行業(yè)三大趨勢
我們這一代最重要的計(jì)算機(jī)無疑是IBM 360系統(tǒng)。這臺計(jì)算機(jī)徹底改變了很多東西：它是歷史上第一臺引入中央處理器概念的計(jì)算機(jī)、虛擬內(nèi)存、可擴(kuò)展IO，多任務(wù)處理，以及在不同計(jì)算范圍內(nèi)擴(kuò)展這臺計(jì)算機(jī)的能力。
其中最重要的貢獻(xiàn)和最深刻的見解之一就是保護(hù)軟件投資的重要性。這個軟件可以在所有的計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，并跨越了好幾代計(jì)算機(jī)。IBM認(rèn)識到軟件的重要性，認(rèn)識到保護(hù)投資的重要性，而且非常重要的是，認(rèn)識到安裝基礎(chǔ)的重要性。
這臺計(jì)算機(jī)不僅革新了計(jì)算，而且我們中的許多人都是閱讀這臺計(jì)算機(jī)的使用手冊長大的，以了解計(jì)算機(jī)架構(gòu)是如何工作的，甚至是第一次了解DMA（編者注：DMA，即Direct Memory Access，直接存儲器存取，為計(jì)算機(jī)組成原理）。這臺計(jì)算機(jī)不僅徹底改變了計(jì)算，還徹底改變了計(jì)算機(jī)行業(yè)的思想。
IBM 360系統(tǒng)及其編程模型在很大程度上一直保留到今天。60年來，全球價(jià)值1萬億美元的數(shù)據(jù)中心基本上都在使用60年前發(fā)明的計(jì)算模式。今天的計(jì)算機(jī)行業(yè)正在發(fā)生兩個根本性的轉(zhuǎn)變。你們所有人都身在其中，也都能感受到它們。
有幾個基本趨勢。第一個趨勢是CPU的擴(kuò)張時(shí)代已經(jīng)結(jié)束，每五年以同樣成本獲得十倍性能的提升也已經(jīng)結(jié)束，這是當(dāng)今計(jì)算機(jī)如此之快的主要原因。在不增加功率的情況下，每五年維持十倍的計(jì)算能力提升，是世界數(shù)據(jù)中心在地球上消耗的電力沒有那么多的原因。這種趨勢已經(jīng)結(jié)束，我們需要一種新的計(jì)算方法，加速計(jì)算就是前進(jìn)的方向。
它恰好發(fā)生在一種新的軟件開發(fā)方式被發(fā)現(xiàn)的時(shí)候——深度學(xué)習(xí)，這兩件事結(jié)合在一起，推動著今天的計(jì)算向前快速發(fā)展。
加速計(jì)算和生成式人工智能這些開發(fā)軟件的方式，是一種從頭開始的重新發(fā)明。這并不容易。加速計(jì)算是一個全棧問題，它不像通用計(jì)算那么容易，CPU是一個奇跡，高級編程語言，偉大的編譯器。幾乎任何人都能寫出相當(dāng)好的程序，因?yàn)镃PU是如此的靈活。
然而，它的持續(xù)擴(kuò)展能力和性能提升已經(jīng)結(jié)束，我們需要一種新的方法。加速計(jì)算是個全棧問題，你必須從上到下和從下到上重新設(shè)計(jì)一切，包括芯片、系統(tǒng)、系統(tǒng)軟件、新的算法和優(yōu)化以及新的應(yīng)用等。
第二個趨勢與數(shù)據(jù)中心的規(guī)模有關(guān)。數(shù)據(jù)中心規(guī)模成為問題的原因在于，今天的數(shù)據(jù)中心就是計(jì)算機(jī)。與過去你的個人電腦是一臺電腦或電話是一臺電腦不同，今天你的數(shù)據(jù)中心就是一臺電腦，應(yīng)用跨整個數(shù)據(jù)中心運(yùn)行。因此，你必須了解如何優(yōu)化芯片以跨節(jié)點(diǎn)計(jì)算軟件，以分布式計(jì)算方式切換到另一端，這一點(diǎn)至關(guān)重要。
加速計(jì)算的第三個趨勢是多領(lǐng)域的，也處于特定領(lǐng)域。你為計(jì)算生物學(xué)創(chuàng)建的軟件棧中的算法和你為計(jì)算流體動力學(xué)創(chuàng)建的軟件棧是完全不同的。這些科學(xué)領(lǐng)域都需要各自的堆棧，這就是為什么加速計(jì)算花了我們近三十年的時(shí)間才完成的原因。
整個堆棧花了我們近30年的時(shí)間。然而，其表現(xiàn)是令人難以置信的，我會展示給你看。30年后，我們現(xiàn)在意識到，我們正處于一個轉(zhuǎn)折點(diǎn)，一種新的計(jì)算模式是極其難以實(shí)現(xiàn)的。因?yàn)橐腴_發(fā)出新的計(jì)算模式，你需要開發(fā)人員。
然而，開發(fā)人員加入前，必須有人創(chuàng)建最終用戶會購買的應(yīng)用。沒有最終用戶，就沒有客戶，就沒有計(jì)算機(jī)公司生產(chǎn)計(jì)算機(jī)。計(jì)算機(jī)公司不生產(chǎn)計(jì)算機(jī)，就沒有安裝基礎(chǔ)，沒有安裝基礎(chǔ)就吸引不了開發(fā)人員，最終也就沒有可用應(yīng)用。
在我從事這個行業(yè)的40年里，很多計(jì)算機(jī)公司都經(jīng)歷過這種循環(huán)。這確實(shí)是歷史上的第一個重大時(shí)期，一種新的計(jì)算模型已經(jīng)被開發(fā)和創(chuàng)建。我們現(xiàn)在有400萬開發(fā)者，3000多款應(yīng)用，CUDA軟件下載量達(dá)到4000萬次，僅去年就有2500萬次。世界上有15000家創(chuàng)業(yè)公司建立在英偉達(dá)的技術(shù)基礎(chǔ)上，有40000家大公司正在使用加速計(jì)算。
新計(jì)算時(shí)代臨界點(diǎn)
我們現(xiàn)在到達(dá)了一個新計(jì)算時(shí)代的臨界點(diǎn)，這種新的計(jì)算模式現(xiàn)在受到世界上每一家計(jì)算機(jī)公司和每一家云計(jì)算公司的歡迎。這是有原因的。事實(shí)證明，歸根結(jié)底，每一種計(jì)算方法最終帶來的好處都是降低成本。80年代是個人電腦革命的十年，個人電腦將計(jì)算的價(jià)格降到了前所未有的水平。
然后移動設(shè)備很方便，也節(jié)省了大量的錢。我們把相機(jī)、音樂播放器、手機(jī)以及其他許多不同的東西都整合在一起。最終，你不僅能夠更好地享受自己的生活，也節(jié)省了很多錢，并獲得了極大的便利。
每一代人都提供了新的東西，并節(jié)省了資金。這就是加速計(jì)算背后的初衷。這是用于大語言模型的加速計(jì)算，大型語言模型基本上就是生成式人工智能的核心。這是非常耗錢的項(xiàng)目，我們需要承擔(dān)所有成本，包括開發(fā)芯片、部署網(wǎng)絡(luò)等成本。1000萬美元可以買到近1000臺CPU服務(wù)器，訓(xùn)練大語言模型的過程需要11千兆瓦小時(shí)的電量。
這就是當(dāng)你用加速計(jì)算加速工作負(fù)載時(shí)所發(fā)生的事情，用1000萬美元買服務(wù)器，這就是為什么人們說GPU服務(wù)器很貴的原因。然而，GPU服務(wù)器不再是計(jì)算機(jī)，而計(jì)算機(jī)是數(shù)據(jù)中心。你的目標(biāo)是構(gòu)建最具成本效益的數(shù)據(jù)中心，而不是構(gòu)建最具成本效益的服務(wù)器。
在過去，計(jì)算機(jī)是服務(wù)器，這是一件合理的事情。但是今天，計(jì)算機(jī)是數(shù)據(jù)中心。你想做的是，你想用最好的TCO創(chuàng)建最有效的數(shù)據(jù)中心，花1000萬美元買48臺GPU服務(wù)器。它只消耗3.2千兆瓦時(shí)的電量，而性能卻是前者的44倍。
我們想要所謂的密集型計(jì)算機(jī)，而不是大型計(jì)算機(jī)。讓我給你看看別的東西。這是1000萬美元，960個CPU服務(wù)器。這次我們要做的是保持功率不變，這意味著你的數(shù)據(jù)中心電力供應(yīng)是有限的。事實(shí)上，今天大多數(shù)數(shù)據(jù)中心的電力供應(yīng)有限，在這種情況下，使用加速計(jì)算，你可以以3倍的成本獲得150倍的性能。
加速計(jì)算為什么這么有用？這樣做的原因是因?yàn)?，尋找另一個數(shù)據(jù)中心非常昂貴且耗時(shí)。如今，幾乎每個數(shù)據(jù)中心的電力供應(yīng)都是有限的，而幾乎所有人都在爭先恐后地開辟新的領(lǐng)域，以獲得更多的數(shù)據(jù)中心。因此，如果你的電力供應(yīng)受限，或者你的客戶電力供應(yīng)有限，那么他們可以做的就是在當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心上投入更多資金。這樣，你可以獲得更多的吞吐量，繼續(xù)推動公司增長。
我們再看一個例子：如果你的目標(biāo)是完成工作，而你不會在乎怎么去做。那么你不需要了解策略，不需要了解技術(shù)，只需要記?。嘿I的越多，省的越多。這就是英偉達(dá)能提供的。
再回到數(shù)據(jù)中心。在過去這么多年，你們每次見到我，我?guī)缀醵荚谡務(wù)摷铀儆?jì)算。過去20年始終如一，這是為何？為什么說現(xiàn)在迎來了臨界點(diǎn)？因?yàn)閿?shù)據(jù)中心的方程式非常復(fù)雜，與數(shù)據(jù)中心的成本有關(guān)。數(shù)據(jù)中心TCO是一個函數(shù)，這是每個人經(jīng)常搞砸的部分。這是芯片的函數(shù)，也是系統(tǒng)的函數(shù)，但這也是因?yàn)橛泻芏嗖煌挠美?/p>
這是一個可以創(chuàng)建系統(tǒng)多樣性的函數(shù)。為什么會有這么多不同配置的電腦？大型機(jī)、小型機(jī)、廉價(jià)計(jì)算機(jī)、超大規(guī)模計(jì)算機(jī)以及超級計(jì)算機(jī)等，而它們都完全兼容。我們的硬件生態(tài)系統(tǒng)能夠創(chuàng)造出這么多不同版本的軟件兼容，真是不可思議。
計(jì)算機(jī)的吞吐量非常重要。這取決于芯片，但這也取決于算法，因?yàn)闆]有算法庫，加速計(jì)算什么也做不了。它就在那里，你需要算法運(yùn)行它。這是一個數(shù)據(jù)中心的大問題。網(wǎng)絡(luò)問題和網(wǎng)絡(luò)問題分布式計(jì)算都是關(guān)于軟件的。再說一次，系統(tǒng)軟件很重要。不久之后，為了向客戶展示你的系統(tǒng)，你最終必須有很多應(yīng)用程序在上面運(yùn)行，軟件生態(tài)系統(tǒng)很重要。
數(shù)據(jù)中心的利用率是其TCO最重要的標(biāo)準(zhǔn)之一，就像酒店一樣。如果酒店很棒，但大部分時(shí)間都是空的，那么運(yùn)營成本會非常高。所以需要很高的利用率。為了提高利用率，你必須有很多不同的應(yīng)用程序。應(yīng)用程序的豐富性、庫中的算法以及現(xiàn)在的軟件生態(tài)系統(tǒng)都很重要。
假設(shè)你買了一臺電腦，但是從你購買的那一刻到你讓電腦開始工作賺錢是截然不同的，這個時(shí)間差可能會持續(xù)幾周。我們可以在幾周內(nèi)建成一臺超級計(jì)算機(jī)，因?yàn)槲覀冊谑澜绺鞯亟ㄔ炝撕芏喑売?jì)算機(jī)。如果你做得不太好，你可能要花一年的時(shí)間來彌補(bǔ)這個差距，讓你失去賺錢的機(jī)會，承擔(dān)高昂的成本，確保生命周期優(yōu)化，因?yàn)閿?shù)據(jù)中心是軟件定義的。
有很多工程師將繼續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化軟件堆棧，因?yàn)橐曨l軟件堆棧在架構(gòu)上是兼容的，跨越我們所有的世代，跨越我們所有的GPU。每次我們對某個方面進(jìn)行優(yōu)化，都會讓所有產(chǎn)品受益。所以生命周期優(yōu)化，以及你使用的電量都非常重要。
這個方程非常復(fù)雜，但我們現(xiàn)在已經(jīng)解決了很多不同領(lǐng)域、行業(yè)和數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)以及經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)方面的問題，我們部署軟件的方式有很多，從云到企業(yè)超級計(jì)算再到邊緣計(jì)算。我們也有很多不同的GPU配置，從HGX到全能宇宙(Omniverse)、從云GPU到圖形版本等。
現(xiàn)在的利用率很高。NBA GPU的利用率非常高，幾乎每一個云都是過度擴(kuò)展的，幾乎每一個數(shù)據(jù)中心都是過度擴(kuò)展的。有很多不同的應(yīng)用在使用它。所以我們現(xiàn)在已經(jīng)到了加速計(jì)算的臨界點(diǎn)，也到了生成式人工智能的臨界點(diǎn)，我要感謝你們所有人的支持、幫助和合作，讓這個夢想成為現(xiàn)實(shí)。
每次發(fā)布新產(chǎn)品，我們的需求都在增加，Kepler、Volta、Pascal 以及Ampere都是如此。而現(xiàn)在這一代加速計(jì)算的需求實(shí)際上來自世界的每個角落。我們很高興能全面量產(chǎn)H100。它由多家供應(yīng)商共同打造，被應(yīng)用于云中、企業(yè)中。
令人難以置信的是，這塊系統(tǒng)板有35000個組件，8個Hopper架構(gòu)GPU。它的重量超過27公斤，需要機(jī)器人幫忙抬起并集成。這款產(chǎn)品價(jià)值20萬美元，它取代了整個房間的其他電腦。我知道它很貴，它可能是世界上最昂貴的系統(tǒng)板，但你買得越多就省得越多。這是計(jì)算托盤的樣子，這是全新的H100，是世界上第一款帶有變壓器引擎的計(jì)算機(jī)。性能簡直令人難以置信。
收購Mellanox是最偉大戰(zhàn)略決策之一
12年來，我們始終在推動這種新型計(jì)算方式的發(fā)展。當(dāng)我們第一次見到深度學(xué)習(xí)的研究人員時(shí)，我們很幸運(yùn)地意識到，深度學(xué)習(xí)不僅會成為許多應(yīng)用程序的神奇算法，最初是計(jì)算機(jī)視覺和語音，而且它還會成為一種全新的軟件開發(fā)方式，這種方式可以使用數(shù)據(jù)來開發(fā)訓(xùn)練具有不可思議維度的通用函數(shù)近似器。它基本上可以預(yù)測任何你有數(shù)據(jù)的東西。
我們意識到，只要數(shù)據(jù)具有可以從中學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)，這種開發(fā)軟件的新方法就非常重要，并且它具有完全重塑計(jì)算的潛力。我們押對了賭注。12年后，我們重新發(fā)明了所有自己曾經(jīng)發(fā)明的東西。我們從創(chuàng)建一種新型庫開始，它本質(zhì)上就像一個續(xù)集，除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的深度學(xué)習(xí)，它就像渲染引擎，一個用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的解算器。
我們重新發(fā)明了GPU，人們以為GPU還是原來的GPU，但他們完全錯了。我們致力于重新設(shè)計(jì)GPU，使其變得非常出色。在張量處理方面，我們創(chuàng)造了名為SXM的新型封裝，并與臺積電合作，將多個芯片堆疊起來，這樣我們就可以將這些SXM模塊以高速芯片對芯片的方式互相連接在起來。
大約在十年前，我們制造了世界上首個芯片對芯片模塊，這樣我們就可以擴(kuò)展內(nèi)存。我們創(chuàng)造了一種名為HGX的新型主板。以前從來沒有電腦這么笨重，也沒有電腦消耗這么多電量。數(shù)據(jù)中心的每個方面都必須重新設(shè)計(jì)。我們還發(fā)明了一種新型的計(jì)算機(jī)設(shè)備，這樣我們就可以在上面開發(fā)軟件。
有一種簡單的設(shè)備，我們稱之為DGX，基本上就是巨大的GPU計(jì)算機(jī)。我們還收購了超級計(jì)算機(jī)芯片制造商Mellanox（編者注：英偉達(dá)于2019年3月11日宣布以69億美元價(jià)格收購總部位于以色列的Mellanox），這是我們公司最偉大的戰(zhàn)略決策之一。因?yàn)槲覀円庾R到，在未來，如果數(shù)據(jù)中心是計(jì)算機(jī)，那么網(wǎng)絡(luò)就是神經(jīng)系統(tǒng)。如果數(shù)據(jù)中心配置為計(jì)算機(jī)，那么網(wǎng)絡(luò)就定義了數(shù)據(jù)中心。這是一次非常好的收購。從那以后，我們一起做了很多事情，今天我將向你們展示一些非常棒的作品。
那么，如果一個操作系統(tǒng)有神經(jīng)系統(tǒng)，比如一個分布式計(jì)算機(jī)，它需要有自己的操作系統(tǒng)。我們稱為Magnum IO。我們有些最重要的工作要做，所有的算法和引擎都在這些計(jì)算機(jī)上，我們稱之為英偉達(dá)人工智能。這是世界上唯一一個將數(shù)據(jù)處理從數(shù)據(jù)處理到訓(xùn)練、優(yōu)化、部署、推理、端到端深度學(xué)習(xí)處理的人工智能操作系統(tǒng)。它是今天人工智能的引擎。
從Kepler開始的每一代產(chǎn)品，每兩年我們都有一個巨大的飛躍，但我們意識到我們需要更多的東西，這就是為什么我們把GPU相連構(gòu)建更大GPU的原因，我們用無限的帶寬把這些GPU連接在一起，形成更大規(guī)模的計(jì)算機(jī)，使我們能夠驅(qū)動處理器并擴(kuò)展計(jì)算的規(guī)模。
對于人工智能研究機(jī)構(gòu)來說，社區(qū)以驚人的速度推進(jìn)人工智能發(fā)展。每隔兩年，我們就會有巨大的飛躍，我期待下一次飛躍也足夠大。這就是新的計(jì)算機(jī)行業(yè)，軟件不再僅僅由計(jì)算機(jī)工程師編寫，而是由計(jì)算機(jī)工程師與人工智能共同合作編寫。
超級計(jì)算機(jī)將成為新工廠
超級計(jì)算機(jī)將成為新的工廠。汽車工業(yè)有工廠是非常合乎邏輯的，他們生產(chǎn)你可以看到的汽車。計(jì)算機(jī)行業(yè)有計(jì)算機(jī)工廠也很合理，你可以看到它們建造的電腦。將來，每家大公司都將擁有自己的人工智能工廠，用于構(gòu)建和生產(chǎn)自家公司的智能。這是一件非常明智的事情。我們培養(yǎng)自己的員工，并不斷創(chuàng)造條件，使他們能夠最好地工作。我們將成為智能的生產(chǎn)者，人工智能的生產(chǎn)者，每個公司都將擁有工廠，工廠將以這種方式建造。
這將轉(zhuǎn)化為你的吞吐量，這轉(zhuǎn)化為你的規(guī)模，你將以一種非常非常好的方式構(gòu)建它，因?yàn)槲覀冎铝τ谧非筮@條道路，并在10年內(nèi)不懈地提高性能。我們增加吞吐量，我們增加規(guī)模，所有堆棧的總體吞吐量在10年內(nèi)增加100萬倍。剛開始時(shí)，我給你們展示了5年內(nèi)的計(jì)算機(jī)圖形發(fā)展速度，我們在5年內(nèi)用人工智能和加速計(jì)算將計(jì)算機(jī)圖形性能提高了1000倍。
現(xiàn)在的問題是，當(dāng)你的電腦快了100萬倍，你能做什么？原來我們在多倫多大學(xué)認(rèn)識的朋友，亞歷克斯·克里斯（Alex Chris）和伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）以及杰夫·辛頓（Jeff Hinton）。蘇茨克維是OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人，他發(fā)現(xiàn)人工智能在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的持續(xù)擴(kuò)展，并提出了ChatGPT。在這種通用形式下，正是轉(zhuǎn)換器引擎和使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)的能力，能夠從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并識別大序列中的模式和關(guān)系，并使用轉(zhuǎn)換器來預(yù)測下一個單詞，大語言模型由此被創(chuàng)建出來。
這種突破是非常明顯的，我相信在座的每個人都已經(jīng)嘗試過ChapGPT，但重要的是，我們現(xiàn)在有一個軟件能力來學(xué)習(xí)幾乎任何信息的結(jié)構(gòu)。我們可以學(xué)習(xí)文本、聲音、圖像的結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)所有人的身體結(jié)構(gòu)，比如蛋白質(zhì)、DNA、化學(xué)物質(zhì)。我們可以學(xué)習(xí)語言的，比如英語、漢語、日語等等，但你也可以學(xué)習(xí)許多其他語言。
下一個突破是生成式人工智能。一旦你學(xué)會了語言，特別是學(xué)會了特定信息的語言，然后通過我們稱之為提示的其他信息源的指導(dǎo)，就可以引導(dǎo)人工智能生成各種信息。我們可以生成文本、圖像。但重要的是，這個信息轉(zhuǎn)換成其他信息是可能的。文本到蛋白質(zhì)，文本到化學(xué)物質(zhì)，圖像到三維圖像到二維圖像到文字說明。視頻到視頻，許多不同類型的信息現(xiàn)在可以轉(zhuǎn)換。
有史以來第一次，我們有了一種軟件技術(shù)，能夠理解多種形式的信息表達(dá)。我們現(xiàn)在可以應(yīng)用計(jì)算機(jī)科學(xué)，可以應(yīng)用我們行業(yè)的工具，可以把我們這個行業(yè)的工具應(yīng)用到許多不同的領(lǐng)域，這在以前是不可想象的。這就是大家感到如此興奮的原因。
現(xiàn)在讓我們來看看其中的一些例子，讓我們看看它能做什么。首先，這里有有個提示符，這個提示符是“Hi，Computex”。我在這里輸入文字：“我來這里是告訴你臭豆腐有多好吃！你可以在這里享受它，夜市最好。那天晚上我就在那里。”我唯一輸入的就是文字，而輸出的就是視頻。
接下來，讓我們嘗試下文本轉(zhuǎn)音樂功能。只需要簡單地給出音樂風(fēng)格提示和歌詞，人工智能就可以自動生成。我輸入的文字是：“I am here at computex, I will make you like me best. Sing sing it with me, I really like Nvidia!" 你們能做到嗎？反正我做不到。有了這樣的表現(xiàn)，下次我要雇用人工智能了。
所以，很明顯，這是一個非常重要的新能力。這就是為什么有這么多生成式人工智能創(chuàng)業(yè)公司涌現(xiàn)的原因。我們正在與大約1600家生成式人工智能初創(chuàng)公司合作，它們存在于各個領(lǐng)域，語言領(lǐng)域、媒體領(lǐng)域以及生物學(xué)領(lǐng)域等。
我們關(guān)心的最重要的領(lǐng)域之一是數(shù)字生物學(xué)領(lǐng)域，它將經(jīng)歷一場革命。這將是一件令人難以置信的事情，它們可以幫助我們創(chuàng)造工具，這樣我們就可以構(gòu)建出色的芯片和系統(tǒng)。我們將第一次擁有計(jì)算機(jī)輔助藥物發(fā)現(xiàn)工具，它們將能夠操縱和處理蛋白質(zhì)和化學(xué)物質(zhì)，了解疾病目標(biāo)，并嘗試各種以前從未想到過的化學(xué)物質(zhì)。
這是一個非常重要的領(lǐng)域，有很多創(chuàng)業(yè)公司、工具和平臺公司。讓我給你們看一段他們正在做的工作視頻。
難以置信，對吧？簡直不可思議。毫無疑問，我們正處于一個新的計(jì)算時(shí)代。每一個計(jì)算時(shí)代都可以讓你做很多以前不可能做到的事情。人工智能當(dāng)然符合這個條件。在這個特定的計(jì)算時(shí)代，有幾個方面是特殊的。首先，它能夠理解的信息不僅僅是文本數(shù)字，還可以理解多模態(tài)，這就是為什么這場計(jì)算革命可以影響每個行業(yè)的原因。
其次，因?yàn)檫@臺計(jì)算機(jī)不在乎你如何編程。它會試著理解你的意思，因?yàn)樗蟹浅?qiáng)大的語言模型能力，編程障礙非常低。我們縮小了數(shù)字鴻溝，每個人都是程序員?，F(xiàn)在，你只需要對電腦說點(diǎn)什么。第三，這臺電腦不僅能夠?yàn)槲磥碜鲂@人的事情，它還可以支持上一個計(jì)算時(shí)代的每款應(yīng)用做驚人的事情，這就是為什么所有這些API都被連接到Windows應(yīng)用程序、瀏覽器、Powerpoint和Word上。
每個現(xiàn)存的應(yīng)用程序都會因?yàn)槿斯ぶ悄芏兊酶?。你不必只對新興應(yīng)用集成人工智能功能，這個計(jì)算時(shí)代不需要新的應(yīng)用程序。它可以在所有應(yīng)用程序中成功，它將會有新的應(yīng)用。因?yàn)樗苋菀资褂?，所以它的發(fā)展速度如此之快，這將觸及每一個行業(yè)的核心，因?yàn)槊恳粋€計(jì)算時(shí)代，它都需要一種新的計(jì)算方法。在這個特殊的時(shí)代，計(jì)算方法是加速計(jì)算，它已經(jīng)被徹底改造了。
Grace Hopper已全面投產(chǎn)
在過去的幾年里，我一直在和你們談?wù)撐覀冋陂_發(fā)的新型處理器。這就是我們創(chuàng)造它的原因。Grace Hopper已經(jīng)全面投產(chǎn)，這臺電腦里有近2000億個晶體管。
這款處理器真的很神奇。它有幾個獨(dú)特之處：這是世界上第一個加速計(jì)算處理器，也有巨大的內(nèi)存。它有將近600 GB的內(nèi)存，介于CPU和GPU之間。所以GPU可以引用內(nèi)存，CPU可以引用內(nèi)存，并且可以避免任何不必要的來回復(fù)制。驚人的高速內(nèi)存讓GPU可以處理非常大的數(shù)據(jù)集。這是一臺電腦，而不是芯片，它使用低功耗DDR內(nèi)存，就像你的手機(jī)那樣，只不過這是經(jīng)過優(yōu)化設(shè)計(jì)的，適用于高彈性數(shù)據(jù)中心應(yīng)用，性能驚人。
這花了我們好幾年的時(shí)間研發(fā)，我對它感到非常興奮，我將向你們展示我們將用它做的事情。四個轉(zhuǎn)換器引擎、72個CPU通過高速芯片到芯片的鏈路連接起來，每秒可達(dá)900千兆字節(jié)。本地內(nèi)存，96GB的HBM 3內(nèi)存通過1PDDR內(nèi)存在一個非常大的高速緩存上進(jìn)行擴(kuò)展。所以這臺電腦是世界上從未見過的。
現(xiàn)在讓我給你們做些演示。我在這里比較三種不同的應(yīng)用。這是一個非常重要的應(yīng)用。如果你從來沒有聽說過它，一定要去查查。它被稱為矢量數(shù)據(jù)庫，即經(jīng)過標(biāo)注的數(shù)據(jù)庫，并已經(jīng)將數(shù)據(jù)矢量化。因此，它了解其存儲中所有數(shù)據(jù)的關(guān)系。這對于大語言模型的知識擴(kuò)充以及避免產(chǎn)生幻覺極其重要。
第二種應(yīng)用是深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)。這就是我們獲得新聞、音樂和你在設(shè)備上所看到所有文本的方式。當(dāng)然，推薦音樂、商品和各種東西。推薦系統(tǒng)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的引擎。這可能是世界上任何一家公司運(yùn)行的最有價(jià)值的軟件，堪稱世界上第一個人工智能工廠。未來還會有其他人工智能工廠，但這真的是第一家。
第三種應(yīng)用是大語言模型推理。650億參數(shù)已經(jīng)是相當(dāng)大的語言模型，這在CPU上根本不可能實(shí)現(xiàn)。使用x86架構(gòu)的Hopper，速度會更快，但請注意它的內(nèi)存有限。當(dāng)然，你可以將400 GB的數(shù)據(jù)分割，然后分布在更多的GPU上。但在Grace Hopper的情況下，其內(nèi)存比所有這些模塊都大。明白了嗎？因此，你不必將數(shù)據(jù)分成這么多塊。當(dāng)然，這種方法的計(jì)算量更高，但使用起來要容易得多。
如果你想要擴(kuò)展大語言模型、矢量數(shù)據(jù)庫或深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)，這是很容易使用的方法。這太好用了，將其插入數(shù)據(jù)中心即可。這就是我們建造Grace Hopper的原因。另一個讓我超級興奮的應(yīng)用是我們公司的基礎(chǔ)。英偉達(dá)是Cadence的大客戶，我們使用他們所有的工具，而他們的所有工具都在CPU上運(yùn)行。它們之所以在CPU上運(yùn)行，是因?yàn)橛ミ_(dá)的數(shù)據(jù)集非常大。
而且，這些算法會在很長一段時(shí)間內(nèi)得到改進(jìn)。因此，大多數(shù)算法都以CPU為中心。我們用Cadence加速其中某些算法已經(jīng)有一段時(shí)間了，但現(xiàn)在有了Grace Hopper，我們只花了幾天和幾周的時(shí)間來研究它，性能已經(jīng)加快了，我迫不及待地想向你們展示它，這太瘋狂了！這將給整個行業(yè)帶來革命，這是世界上計(jì)算密集度最高的行業(yè)之一，包括設(shè)計(jì)芯片、設(shè)計(jì)電子系統(tǒng)、CAE、CAD、EDA，當(dāng)然還有數(shù)字生物學(xué)。
所有這些市場，所有這些行業(yè)都需要大量的計(jì)算，但數(shù)據(jù)集也非常大。Grace Hopper是最理想的選擇。600 GB內(nèi)存是個很大的數(shù)字，我手上拿著的基本就是一臺超級計(jì)算機(jī)。但想想看，12年前，當(dāng)我們從AlexNet的6200萬個參數(shù)開始訓(xùn)練120萬張圖像時(shí)，現(xiàn)在谷歌的Palm已經(jīng)擴(kuò)大了5000倍。當(dāng)然，我們還會做更大的，它已經(jīng)在超過300萬倍的數(shù)據(jù)上進(jìn)行了訓(xùn)練。
因此，在十年的時(shí)間里，深度學(xué)習(xí)的計(jì)算問題對于軟件來說增加了5000倍，數(shù)據(jù)集增加了300萬倍。沒有其他計(jì)算領(lǐng)域的增長速度如此之快。因此，我們一直在追求深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步已經(jīng)有很長一段時(shí)間了，這將做出非常非常大的貢獻(xiàn)。然而，600 GB仍然不夠，我們需要更多。
讓我向你們展示一下我們要做什么。首先，我們有了Grace Hopper超級芯片，把它插入電腦。我們要做的第二件事是使用NVLink交換機(jī)將其中的八個連接起來，將八個芯片連接到三個交換托盤中，形成八個Grace Hopper吊艙。這八個Grace Hopper吊艙，每個Grace Hopper都以每秒900 GB的速度相連。然后，我們用第二層交換機(jī)將32個一級系統(tǒng)連接起來，256個Grace Hopper超級芯片的速度可達(dá)1 Exaflop（百億億次）。
你知道，許多國家始終在致力于實(shí)現(xiàn)Exaflop計(jì)算。256個Grace Hopper可擴(kuò)展為1 Exaflop轉(zhuǎn)換器引擎，它為我們提供了144 TB的內(nèi)存，每個GPU都可以看到。這不是144 TB的分布式部署，而是144 TB的連接。為什么我們不來看看它的真實(shí)面貌呢？
這個設(shè)備包含150英里的線纜--光纖電纜；2000個風(fēng)扇，能夠每分鐘凈化7萬立方英尺的空氣，它可能用幾分鐘時(shí)間就能將整個會場的空氣凈化一遍。它的重量達(dá)到40萬磅，等同于4頭大象的重量。
DGX GH200人工智能超級計(jì)算機(jī)
這是我們的新品牌Grace Hopper，它是臺人工智能超級計(jì)算機(jī)，也是一個巨大的、完全不可思議的GPU。我們現(xiàn)在正在建造它，所有的每一個部件都在生產(chǎn)中。我們非常興奮，谷歌云、Meta和微軟將成為全球第一批接入的公司。他們將和我們一起在人工智能的前沿領(lǐng)域進(jìn)行探索性研究。我們將把這些系統(tǒng)建成產(chǎn)品。因此，如果你想要一臺人工智能超級計(jì)算機(jī)，我們會過來在你的公司里安裝它。我們還與我們所有的云供應(yīng)商共享這臺超級計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)圖，以便云合作伙伴能夠把它集成到他們的網(wǎng)絡(luò)和基礎(chǔ)設(shè)施中。我們還將在公司內(nèi)部搭建這個超級計(jì)算機(jī)，以便自己進(jìn)行研發(fā)?？傮w而言，DGX GH200超級計(jì)算機(jī)就如同是一個巨大的GPU。
1964年，也就是我出生的第二年，對科技產(chǎn)業(yè)而言是偉大的一年。IBM在這一年推出了System/360大型計(jì)算機(jī)，AT&T向世界展示了第一部通過銅線和雙絞線進(jìn)行編碼、壓縮和傳輸?shù)目梢曤娫?。這是一部解碼的可視電話，小小的黑白屏幕。
直到今天，這種體驗(yàn)也是如此。出于各種原因，我們都知道視頻通話如今在我們的日常生活中必不可少。每個人都這樣做。如今，視頻占據(jù)了大約65%的網(wǎng)絡(luò)流量。然而，它的實(shí)現(xiàn)方式基本上還是一樣的。在設(shè)備上壓縮，流式傳輸，然后在另一端解壓縮。60年來什么都沒變。我們對待交流就像它在一個啞管道（dumb pipe）里一樣。問題是，如果我們將生成式人工智能應(yīng)用于此，會發(fā)生什么？我們現(xiàn)在已經(jīng)造出了計(jì)算機(jī)Grace Hopper.它可以很容易地在世界各地廣泛部署。因此，每一個數(shù)據(jù)中心，每一臺服務(wù)器都將具備生成式人工智能的能力。如果不僅僅是解壓縮流和讀取恢復(fù)解壓縮，基于云端的生成式人工智能功能會帶來什么樣的結(jié)果？
在剛才的視頻片段中，所有從我嘴中說出的話都是由人工智能生成的，所以在未來，交流將不再是壓縮、數(shù)據(jù)流和解壓縮，而是感知、傳輸和重建、再生。它能夠以各種不同的方式產(chǎn)生。它可以生成3D圖像，也可以再生你的語言和另一種語言。所以，我們現(xiàn)在有了一個萬能的翻譯器。
這種計(jì)算技術(shù)可以放入每一個單獨(dú)的云中。但真正令人驚奇的是，Grace Hopper的運(yùn)行速度太快了，它甚至可以運(yùn)行5G堆棧（Stack）。目前，最先進(jìn)的5G堆棧可以在Grace Hopper的軟件中完全免費(fèi)運(yùn)行。突然，一個5G的無線電能夠在軟件中運(yùn)行，就像過去在軟件中運(yùn)行的視頻編解碼器一樣，現(xiàn)在可以在軟件中運(yùn)行5G堆棧。第一層，第二層--MAC層，也是5G的核心層，所有這些計(jì)算都非常密集。如今，整個堆棧現(xiàn)在可以在一個Grace Hopper中運(yùn)行。
與軟銀合作建分布式數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)
基本上，這里正在發(fā)生的事情，你在這里看到的這臺計(jì)算機(jī)，允許我們把生成式人工智能帶入當(dāng)今世界的每一個數(shù)據(jù)中心，因?yàn)槲覀冇熊浖x的5G，所以電信網(wǎng)絡(luò)也可以成為像云數(shù)據(jù)中心一樣的計(jì)算平臺。未來的每一個數(shù)據(jù)中心都可能是智能的，每個數(shù)據(jù)中心都可以是軟件定義的，無論是基于互聯(lián)網(wǎng)、基于網(wǎng)絡(luò)還是基于5G通信，一切都將被軟件定義。借此良機(jī)，我們宣布與軟銀建立合作伙伴關(guān)系，共同把生成式人工智能和軟件定義的5G堆棧重新設(shè)計(jì)和部署到全球軟銀數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中。我們對與軟銀建立合作關(guān)系感到非常興奮。
我剛剛談到了我們將如何擴(kuò)展人工智能的前沿，我談到了我們將如何擴(kuò)展生成式人工智能，將生成式人工智能擴(kuò)展到高級生成式人工智能。全球的計(jì)算機(jī)數(shù)量確實(shí)非?？捎^，世界各地的數(shù)據(jù)中心以及未來十年的所有數(shù)據(jù)中心都將被回收，再造成為加速數(shù)據(jù)中心和具有人工智能能力的數(shù)據(jù)中心。
但是在很多不同的領(lǐng)域，它們有很多不同的應(yīng)用，科學(xué)計(jì)算，數(shù)據(jù)處理，大型語言模型訓(xùn)練，我們一直在談?wù)摰纳墒饺斯ぶ悄?、EDA、SSD等等，面向企業(yè)的生成式人工智能。這些應(yīng)用程序中的每一個都有不同的服務(wù)器配置，不同的應(yīng)用程序發(fā)送的側(cè)重點(diǎn)不同，不同的部署方式和安全性也不相同，操作系統(tǒng)不同，管理方式不同，計(jì)算機(jī)的位置也不同。因此，每一個不同的應(yīng)用領(lǐng)域都必須用一種新型的計(jì)算機(jī)來重新設(shè)計(jì)。這只是數(shù)量龐大的配置。
推出NVIDIA MGX服務(wù)器規(guī)范
今天，我們宣布與眾多公司合作，推出NVIDIA MGX服務(wù)器規(guī)范。這是一個開放式模塊化服務(wù)器設(shè)計(jì)規(guī)范，專為加速計(jì)算而設(shè)計(jì)。
今天的大多數(shù)服務(wù)器都是為通用計(jì)算而設(shè)計(jì)的。對于一個非常高密度的計(jì)算系統(tǒng)來說，機(jī)械、熱和電是不夠的。加速計(jì)算機(jī)將許多服務(wù)器壓縮成一臺。這樣，你能夠節(jié)省很多錢，節(jié)省了很多占地面積，但是它的架構(gòu)是不同的。我們將它設(shè)計(jì)成多通用多代標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，這樣，一旦你進(jìn)行投資，我們的下一代CPU、下一代GPU和下一代DPU將繼續(xù)輕松配置到其中，我們就可以擁有最佳的上市時(shí)間和最佳的投資保護(hù)。我們可以針對不同的多樣性和不同的應(yīng)用程序配置成數(shù)百種配置，并集成到云或企業(yè)數(shù)據(jù)中心。你可以在母線或電源調(diào)節(jié)器中布線，也可以在熱通道或冷通道中布線。不同的數(shù)據(jù)中心有不同的要求，我們使其模塊化和靈活化，以便它可以適用于所有這些不同的領(lǐng)域。
這些都是基本的功能。讓我們來看看你可以用它做的其他事情。系統(tǒng)制造商可使用它快速且經(jīng)濟(jì)高效地構(gòu)建100多種服務(wù)器配置，以適應(yīng)廣泛的AI、HPC及NVIDIA Omniverse應(yīng)用。MGX支持英偉達(dá)全系列GPU、CPU、DPU和網(wǎng)絡(luò)適配器，以及各種x86及ARM處理器。其模塊化設(shè)計(jì)使系統(tǒng)制造商能夠更有效地滿足每個客戶的獨(dú)特預(yù)算、電力輸送、熱設(shè)計(jì)和機(jī)械要求。
這個是Grace超級芯片服務(wù)器，它只是CPU，有能力經(jīng)濟(jì)地容納四個CPU，四個灰色的CPU，或者兩個灰色的超級芯片，但性能卓越。如果你的數(shù)據(jù)中心電力有限，這款CPU在電力有限的環(huán)境中具有令人難以置信的能力，可以運(yùn)行PageRank算法，并且有各種各樣的基準(zhǔn)可以運(yùn)行。Grace整個服務(wù)器僅消耗580瓦，而最新一代的CPU服務(wù)器，x86架構(gòu)，消耗1090瓦。在相同的性能下，它基本上是一半的功率，或者換句話說，在相同的功率下，如果你的數(shù)據(jù)中心是功率受限的，可以獲得兩倍的性能。如今，大多數(shù)數(shù)據(jù)中心都是電力有限的，因此這確實(shí)是一項(xiàng)了不起的功能。
我們喜歡服務(wù)器，我也喜歡服務(wù)器，它們對我來說很美。你現(xiàn)在看到的是我們的Grace Hopper，人工智能超級計(jì)算機(jī)。我要感謝你們所有人的大力支持，謝謝你們。
我們要把人工智能拓展到一個新的領(lǐng)域。如果你看看世界上的數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)中心現(xiàn)在就是計(jì)算機(jī)?？梢哉f，網(wǎng)絡(luò)定義了數(shù)據(jù)中心的功能。大體上看，如今有兩種類型的數(shù)據(jù)中心。一種是用于超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，其中有各種不同的應(yīng)用程序工作負(fù)載。這類數(shù)據(jù)中心主要使用CPU，使用GPU的數(shù)量相對較少。此類數(shù)據(jù)中心的用戶數(shù)量非常多，工作量很不均勻，工作負(fù)載是松散耦合的。
還有一種類型的數(shù)據(jù)中心，它們就像是超級計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)中心，人工智能超級計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)中心，其工作負(fù)載緊密耦合。它的用戶數(shù)量非常少，有時(shí)只會是一個。它的用途是處理海量的計(jì)算問題。它基本上是無與倫比的。所以超級計(jì)算中心和人工智能超級計(jì)算機(jī)，世界云和超大規(guī)模云在本質(zhì)上是非常不同的。
推出全新加速以太網(wǎng)平臺Spectrum-X
以太網(wǎng)基于TCP，它是一種有損算法，且非常有彈性。每當(dāng)有數(shù)據(jù)包丟失時(shí)，就會進(jìn)行傳輸。它知道哪個數(shù)據(jù)包丟失了，并請求發(fā)送者重新發(fā)送。以太網(wǎng)能夠連接幾乎任何地方的組件，這是世界互聯(lián)網(wǎng)誕生的原因。如果它需要太多的協(xié)調(diào)，我們怎么能建立今天的互聯(lián)網(wǎng)？所以以太網(wǎng)有著深遠(yuǎn)的貢獻(xiàn)。在以太網(wǎng)看來，有損能力是彈性能力，因?yàn)樗旧峡梢园褞缀跞魏螙|西連接在一起。然而，一個超級計(jì)算數(shù)據(jù)中心負(fù)擔(dān)不起。你不能把隨機(jī)的東西連接在一起，因?yàn)閷r(jià)值10億美元的超級計(jì)算機(jī)而言，95%的網(wǎng)絡(luò)吞吐量和50%的網(wǎng)絡(luò)吞吐量之間的差距實(shí)際上是5億美元。運(yùn)行在整個超級計(jì)算機(jī)上的工作負(fù)載成本非常高昂，以至于企業(yè)無法承受網(wǎng)絡(luò)中的任何損失。
無限帶寬（Infiniband)非常依賴于我們的DMA。這是一種流量控制，一種無損失的方法。它需要流量控制，這基本上意味著你必須從端到端了解數(shù)據(jù)中心、交換機(jī)到軟件的瓶頸，以便可以利用適應(yīng)路由來協(xié)調(diào)流量，處理擁塞控制，避免隔離區(qū)域中的流量過于飽和，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)包丟失。你根本負(fù)擔(dān)不起，因?yàn)樵跓o限帶寬的情況下，它的損失更少。因此，一個有損耗，另一個損耗較少，非常有彈性，性能非常高。這兩個數(shù)據(jù)中心完全不同?，F(xiàn)在，我們希望把生成式人工智能帶到每個數(shù)據(jù)中心。問題是，我們?nèi)绾我胍环N新型的以太網(wǎng)，它可以向后兼容一切，但其設(shè)計(jì)方式可以實(shí)現(xiàn)把人工智能工作負(fù)載帶給世界上任何的數(shù)據(jù)中心。
這是一次非常激動人心的旅程，這一戰(zhàn)略的核心是我們做出的全新轉(zhuǎn)變。這個是Spectrum-X。我今天展示的所有東西都很重。這是臺有128個端口的交換機(jī)，每秒400千兆位。這是它的芯片，非常巨大。這個芯片擁有1000億個晶體管，規(guī)格是90毫米乘90毫米，底部有800個球。這個交換機(jī)耗能2800瓦，它是空氣冷卻的，包含了48個PCB。也就是說，48個PCB合并在一起組成了Spectrum-X。該交換機(jī)旨在支持新型以太網(wǎng)。
Spectrum-X基于網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新，將英偉達(dá)Spectrum-4以太網(wǎng)交換機(jī)與英偉達(dá)BlueField-3 DPU緊密耦合，實(shí)現(xiàn)了相比傳統(tǒng)以太網(wǎng)結(jié)構(gòu)1.7倍的整體人工智能性能和能效提升，并通過性能隔離增強(qiáng)了多租戶功能，在多租戶環(huán)境中保持一致、可預(yù)測的性能。
記得我說過什么嗎？無限帶寬從根本上說是不同的，因?yàn)槲覀儚亩说蕉藰?gòu)建無限帶寬，我們可以進(jìn)行自適應(yīng)控制和自適應(yīng)路由，這樣我們就可以進(jìn)行擁塞控制，從而隔離性能，這樣我們就可以隔離有噪聲的鄰居，可以在結(jié)構(gòu)計(jì)算中獲得收入，所有這些功能在無損的互聯(lián)網(wǎng)和以太網(wǎng)方法中都是不可能的。
我們做無限帶寬的方法是從頭開始設(shè)計(jì)，就像超級計(jì)算機(jī)一樣。這就是超級計(jì)算機(jī)的構(gòu)造方式。我們也要做同樣的事情?，F(xiàn)在，對以太網(wǎng)而言，這是第一次，我們一直在等待關(guān)鍵的部分。我們將把這款新DPU帶給全世界，因?yàn)槊總€數(shù)據(jù)中心都希望將自己變成一個生成式人工智能數(shù)據(jù)中心。有些人需要在整個公司部署以太網(wǎng)，并且他們的數(shù)據(jù)中心有很多用戶，要擁有無限帶寬的功能并將其隔離在數(shù)據(jù)中心內(nèi)是非常困難的。我們第一次將高性能計(jì)算的能力帶入以太網(wǎng)市場。
我們將為以太網(wǎng)市場帶來幾樣?xùn)|西。首先是自適應(yīng)路由?；旧鲜钦f基于通過數(shù)據(jù)中心的流量，取決于該交換機(jī)的哪個端口過度擁塞。它會告訴Bluefield-3，把它送到另一個端口。另一端的Bluefield-3將重新組裝它，并將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給CPU，將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給計(jì)算機(jī)，然后呈現(xiàn)給GPU，完全在我們的DMA中進(jìn)行，沒有任何CPU干預(yù)。第一，自適應(yīng)路由，第二，擁塞控制。這是可能的。某個不同的端口可能會變得嚴(yán)重?fù)砣?，在這種情況下，交換機(jī)的遙測功能會讓每個交換機(jī)了解網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行情況，并與發(fā)送方進(jìn)行聯(lián)系。請不要馬上發(fā)送更多數(shù)據(jù)，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)目前擁塞。擁塞控制基本上需要一個重要的系統(tǒng)，其中包括軟件、與所有端點(diǎn)配合工作的交換機(jī)，用于全面管理數(shù)據(jù)中心的擁塞或流量和吞吐量。
現(xiàn)在，認(rèn)識到在高性能計(jì)算應(yīng)用中，每一顆GPU都必須完成自己的工作，這樣應(yīng)用才能繼續(xù)前進(jìn)，這一點(diǎn)非常重要。在許多情況下，你做所有的削減，你必須等到每一個單獨(dú)的結(jié)果。如果一個節(jié)點(diǎn)花費(fèi)的時(shí)間太長，所有人都會受到影響。這種能力將大大提高以太網(wǎng)的整體性能。真的很高興推出Spectrum-X。
英偉達(dá)Spectrum-X 可加速在傳統(tǒng)以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)上可能會出現(xiàn)性能損失的AI工作流程
作為Spectrum-X參考設(shè)計(jì)的草圖和測試平臺，我們正在以色列數(shù)據(jù)中心構(gòu)建一臺超大規(guī)模生成式人工智能超級計(jì)算機(jī)Israel-1。這臺設(shè)備價(jià)值數(shù)億美元，采用戴爾PowerEdge XE9680服務(wù)器、英偉達(dá)HGX H100超級計(jì)算平臺、內(nèi)置BlueField-3 DPU和Spectrum-4交換機(jī)的Spectrum-X平臺。
世界上的應(yīng)用程序，世界上的企業(yè)還沒有享受到生成式人工智能。到目前為止，我們一直在與CSPS合作。CSPS將能夠?yàn)樵S多不同地區(qū)和行業(yè)中的許多不同應(yīng)用帶來生成式人工智能。偉大的旅程還在我們前面。世界上有如此多的企業(yè)和每個人，因?yàn)槲抑疤岬降亩嗄B(tài)能力，每個行業(yè)現(xiàn)在都可以受益于生成式人工智能。
協(xié)助各行業(yè)定制語言模型
我們必須做幾件事情。首先，我們必須幫助行業(yè)定制語言模型，不是每個人都能使用公共服務(wù)中的語言模型。對一些客戶而言，他們需要高度專業(yè)化的語言模型。所有行業(yè)都有專有信息。我們?nèi)绾螏椭麄冏龅竭@一點(diǎn)？我們推出了云服務(wù)產(chǎn)品Nvidia AI Foundations，用于構(gòu)建自定義語言模型和生成式人工智能模型，它包括語言、圖像、視頻和3D模型的開發(fā)服務(wù)。
這些模型專為企業(yè)所在領(lǐng)域的特定任務(wù)而創(chuàng)建，并且在專有數(shù)據(jù)上訓(xùn)練。我們讓這個模型運(yùn)行Nvidia AI Enterprise，也就是我之前跟你們說過的操作系統(tǒng)。這個操作系統(tǒng)運(yùn)行在每一個云中。這讓這個非常簡單的系統(tǒng)具有視頻人工智能基礎(chǔ)，用于訓(xùn)練大型語言模型并在視頻人工智能企業(yè)中部署語言模型。它在每個模型中都可用，允許每個企業(yè)都能夠參與。
很少有人意識到的一件事是，如今只有一種軟件堆棧是企業(yè)安全和企業(yè)級的，這種軟件堆棧就是CPU。這是因?yàn)闉榱顺蔀槠髽I(yè)級，它必須是安全的，并且必須在其整個生命周期中得到企業(yè)管理和企業(yè)支持。
加速計(jì)算中有如此多的軟件，超過4000個軟件包，這是人們今天在數(shù)據(jù)處理、培訓(xùn)和優(yōu)化中使用加速計(jì)算一直到推理所需要的。這是我們第一次使用所有的軟件，我們將像紅帽對linux那樣維護(hù)和管理它。現(xiàn)在，企業(yè)終于可以擁有企業(yè)級和企業(yè)級安全軟件堆棧了。這是一件大事。否則，盡管加速計(jì)算的承諾對許多研究人員和科學(xué)家來說是可能的，但對企業(yè)而言卻是不可能的。
讓我們來看看這對他們有什么好處。這是一個簡單的圖像處理應(yīng)用程序。如果你是在GPU上運(yùn)行它，而不是在CPU上，效率能夠提升20多倍，或者你只需要支付5%的成本。這真是太神奇了。這就是云中加速計(jì)算的好處。但是對于許多公司來說，除非你有棧，否則就無法實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。
Nvidia AI Enterprise如今已經(jīng)完全整合到了AWS、谷歌云、微軟Azure和甲骨文云當(dāng)中，當(dāng)你在這些云中部署工作負(fù)載時(shí)，如果想要企業(yè)級軟件，或者如果你的客戶需要企業(yè)級優(yōu)秀軟件，Nvidia AI Enterprise正等著你。它還被集成到全球的機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品線中。正如我之前提到的，人工智能是一種不同類型的工作負(fù)載和新型軟件。這種新型的軟件有一個全新的軟件產(chǎn)業(yè)。我們通過Nvidia AI Enterprise已經(jīng)同這個軟件產(chǎn)業(yè)百分之百的連接在一起。
現(xiàn)在讓我告訴你人工智能的下一個階段，人工智能遇到了數(shù)字孿生。人工智能為什么需要數(shù)字孿生？我馬上就要解釋了，但是首先讓我展示一下你可以用它做什么。為了讓人工智能了解重工業(yè)，就需要讓人工智能有一個數(shù)字孿生。記住，到目前為止，人工智能只用于輕工業(yè)、信息、文字、圖像、音樂等等，諸如此類。如果要在重工業(yè)使用人工智能，規(guī)模達(dá)到50萬億美元的制造業(yè)，所有不同的制造基地，無論你是在建芯片廠、電池廠還是電動車制造廠。所有這些都必須數(shù)字化，以便使用人工智能自動化設(shè)計(jì)和自動化未來的業(yè)務(wù)。
我們要做的第一件事是，我們必須創(chuàng)造一種能力，讓他們的世界可以用數(shù)字來表達(dá)。首先是數(shù)字化。為什么你會如何使用它？讓我給你舉個簡單的例子。未來，你可以對你的機(jī)器人說，我想讓你做點(diǎn)什么，機(jī)器人會理解你的話，并生成動畫。記住，我之前說過你可以從文本到文本，可以從文本到圖像，可以從文字到音樂。為什么不能從文字到動畫？所以在未來，機(jī)器人技術(shù)將會被我們已經(jīng)掌握的技術(shù)高度革新。然而，這個機(jī)器人怎么知道它產(chǎn)生的運(yùn)動是基于現(xiàn)實(shí)的呢？它以物理學(xué)為基礎(chǔ)。你需要一個理解物理定律的軟件系統(tǒng)。
現(xiàn)在，借助ChatGPT，事實(shí)上你們已經(jīng)看到了這些。Nvidia AI可以使用Nvidia Omniverse，就像強(qiáng)化學(xué)習(xí)循環(huán)中的自我強(qiáng)化一樣。ChatGPT能夠使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，使用人類反饋來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。利用人類的反饋，ChatGPT能夠以人類為基礎(chǔ)進(jìn)行開發(fā)，并使之與我們的原則相一致。因此，有人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)非常重要。強(qiáng)化學(xué)習(xí)對于物理反饋非常重要。
你們看到的所有視頻內(nèi)容都是模擬的，沒有什么帶有藝術(shù)成分。是不是很神奇？在過去的25年里，我來到這里時(shí)，你們總是賣東西給我。我現(xiàn)在很緊張，Omniverse將是我推銷給你們的第一件商品。這是因?yàn)樗鼘椭銈儚氐赘淖冏约旱臉I(yè)務(wù)，把它變成一個數(shù)字化的業(yè)務(wù)，并通過人工智能實(shí)現(xiàn)自動化。你們將首先以數(shù)字化的方式生產(chǎn)產(chǎn)品。在把它做成實(shí)物之前，你們會先建造工廠；在把它做成實(shí)物之前，先用數(shù)字來規(guī)劃。所以在未來，Omniverse的業(yè)務(wù)規(guī)模將會非常大。
現(xiàn)在我將很快向你們展示云中的Omniverse。Omniverse的整個堆棧非常復(fù)雜。我們把所有的事情都考慮到了云管理服務(wù)中，并且托管在微軟Azure中。
這是在加利福尼亞，距我們這里大約6264英里。視頻僅僅延后了34毫秒，而且是完全互動的。一切都是光線追蹤的。不需要藝術(shù)。你把整個CAD的所有東西都放進(jìn)Omniverse，打開瀏覽器，把你的數(shù)據(jù)帶進(jìn)來，把你的工廠帶進(jìn)來。不需要藝術(shù)。燈光只是做了燈光該做的事情。多個用戶，你想要多少就有多少，可以同時(shí)進(jìn)入Omniverse，一起共事。
你可以虛擬地建立整個公司的統(tǒng)一數(shù)據(jù)源，可以虛擬地設(shè)計(jì)、建立和運(yùn)營工廠。在破土動工之前，不要犯錯誤，這種錯誤通常在集成的開始會產(chǎn)生很多變化，會花很多錢。不要只注意現(xiàn)在是人類與Omniverse互動，未來將會是生成式人工智能與Omniverse互動，我們甚至可以利用生成式人工智能幫助我們建立虛擬的世界。
攜手WPP開發(fā)生成式AI內(nèi)容引擎
今天我們宣布，全球最大的廣告機(jī)構(gòu)WPP，將與英偉達(dá)合作，基于Omniverse和生成式人工智能開發(fā)內(nèi)容生成引擎。它集成了許多不同合作伙伴的工具。例如，Adobe Firefly，被集成到整個環(huán)境中，使它能夠?yàn)椴煌挠脩艉蛷V告應(yīng)用程序生成獨(dú)特的內(nèi)容。舉例來說，在未來，無論何時(shí)你做了一個特定的廣告，它都會為你而生。但是產(chǎn)品被精確地渲染出來，因?yàn)楫a(chǎn)品的完整性非常重要。每次你在未來投放一個特定的廣告，它都會被檢索出來。
請注意，計(jì)算模式已經(jīng)發(fā)生了變化。WPP制作了全世界25%的廣告，全球60%的大公司都是他們的客戶。
開放的機(jī)器人平臺
我們還帶來了自己的機(jī)器人平臺Nvidia ISAAC AMR，它已成為任何想制造機(jī)器人的公司的參考設(shè)計(jì)。就像我們對高性能計(jì)算和視頻所做的那樣，我們構(gòu)建了整個堆棧，然后我們將其分解。無論是否購買我們的芯片、整套系統(tǒng)或軟件，無論是否采用我們的算法。如果你喜歡使用自己的算法，我們的業(yè)務(wù)都是開放式的，可以幫助你在任何你喜歡的地方集成加速計(jì)算。
未來，我們將在機(jī)器人領(lǐng)域做同樣的事情。從芯片到算法，我們從上到下構(gòu)建了整個機(jī)器人堆棧。它完全是開放的，你們可以使用其中的任何一部分或全部。
這是Nvidia ISAAC AMR，它包括一個名為Orin的芯片。這是世界上目前最先進(jìn)的AMR。
我們可以在ISAAC中設(shè)計(jì)機(jī)器人，模擬機(jī)器人，訓(xùn)練機(jī)器人，然后把大腦ISAAC SIM植入，讓機(jī)器人變成實(shí)際的機(jī)器人。經(jīng)過一定的調(diào)整，它應(yīng)該能夠完成同樣的工作。這是未來的機(jī)器人，Omniverse和人工智能一起工作的生態(tài)系統(tǒng)。IT行業(yè)終于有能力理解物理世界的語言。我們可以理解重工業(yè)的語言。我們的軟件工具Omniverse，允許我們模擬、開發(fā)、建造和操作我們的物理工廠、物理機(jī)器人、物理資產(chǎn)，就好像它們是數(shù)字化的一樣。
重工業(yè)的興奮令人難以置信。我們一直在用Omniverse連接全球各國的工具公司、機(jī)器人公司、傳感器公司，各種行業(yè)。正如我們所說，現(xiàn)在有三個行業(yè)正在大筆投資，即芯片行業(yè)、電池行業(yè)和電動車行業(yè)。這些行業(yè)未來幾年將投入數(shù)萬億美元。他們都希望做得更好。我們現(xiàn)在給他們一個系統(tǒng)，一個平臺工具，讓他們?nèi)?shí)現(xiàn)自己的愿景。
我想感謝你們所有人今天的到來。我談了很多事情。我們已有許久再未見面。所以我有很多話要告訴你們。昨晚我說了許多，今早又說了許多，話說的有點(diǎn)多了?？偨Y(jié)一下：首先，我們正在經(jīng)歷兩個計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)同步轉(zhuǎn)型：加速計(jì)算和生成式人工智能。這種形式的計(jì)算不同于傳統(tǒng)的通用計(jì)算，它是全棧式的。這是數(shù)據(jù)中心規(guī)模級的，因?yàn)閿?shù)據(jù)中心就是計(jì)算機(jī)。對于你們想進(jìn)入的每個領(lǐng)域、每個行業(yè)，它都是特定于領(lǐng)域的，你們需要擁有軟件堆棧。如果你們有軟件棧，那么效用，設(shè)備的利用率，計(jì)算機(jī)的利用率將會很高。
其次，它是完整的堆棧數(shù)。我們正在全力開發(fā)生成式人工智能的引擎，那就是HGX H100。與此同時(shí)，這個會用于人工智能工廠的引擎將使用Grace Hopper進(jìn)行擴(kuò)展，也就是我們?yōu)樯墒饺斯ぶ悄軙r(shí)代創(chuàng)造的引擎。我們也在使用Grace Hopper，并意識到我們一方面可以擴(kuò)展性能，但也必須擴(kuò)展規(guī)模，以便制作更大規(guī)?？捎?xùn)練的模型。
NVIDIA MGX服務(wù)器規(guī)范，為系統(tǒng)制造商提供了模塊化參考架構(gòu)。系統(tǒng)制造商可使用它快速且經(jīng)濟(jì)高效地構(gòu)建100多種服務(wù)器配置，以適應(yīng)廣泛的AI、HPC及NVIDIA Omniverse應(yīng)用。
我們希望將生成式人工智能擴(kuò)展到全世界的企業(yè)，而服務(wù)器有如此多不同的配置。我們將視頻放在云中，這樣世界上的每個企業(yè)都可以讓我們創(chuàng)建生成性人工智能模型，并以安全的方式部署它，在每個云中以企業(yè)級和企業(yè)安全的方式部署它。
NVIDIA Avatar云引擎是一項(xiàng)定制AI模型代工服務(wù)，中間件、工具和游戲開發(fā)者可以使用它來構(gòu)建和部署定制的語音、對話和動畫人工智能模型。它能賦予非玩家角色更智能且不斷進(jìn)化的對話技能，使其能夠以栩栩如生的個性來回答玩家的問題?；谟ミ_(dá)Omniverse，ACE for Games為語音、對話和角色動畫提供了優(yōu)化的AI基礎(chǔ)模型，包括：英偉達(dá)NeMo，使用專有數(shù)據(jù)，構(gòu)建、定制和部署語言模型；英偉達(dá)Riva，用于自動語音識別和文本轉(zhuǎn)語音，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)語音對話；英偉達(dá)Omniverse Audio2Face，用于即時(shí)創(chuàng)建游戲角色的表情動畫，以匹配任何語音軌道。
最后，我們希望將人工智能擴(kuò)展到全球工業(yè)領(lǐng)域。到目前為止，我身處的行業(yè)，也就是我們所有人身處的行業(yè)，只是世界整個行業(yè)的一小部分。有史以來第一次，我們正在做的工作可以涉及每一個行業(yè)，我們通過讓工廠實(shí)現(xiàn)自動化，讓機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自動化來做到這一點(diǎn)。
感謝你們所有人多年來的合作。謝謝你們。
