加速计算：NVIDIA黄仁勋在GTC21的 keynote亮点

"GTC21-Jensen-Huang-Keynote_04.pdf" 在NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋的GTC主题演讲中，他探讨了加速计算的未来趋势，强调数据中心将成为新的计算单位，而人工智能（AI）正在成为编写软件的新方式。演讲涵盖了多个关键领域和技术，包括5G时代的AI应用、自动驾驶系统、药物发现、量子计算以及一系列NVIDIA的创新技术。 首先，加速计算被视为前进的道路，通过利用GPU的力量，可以显著提升处理复杂任务的速度。黄仁勋指出，数据中心正逐渐取代传统的计算单元，成为高性能计算的核心。这一转变使得大规模数据分析和机器学习应用得以实现，AI软件能够自我学习并优化其算法，进一步推动了软件开发的革命。 5G与AI的结合被看作是第四次工业革命的催化剂。随着5G网络的普及，AI的应用将更加广泛，从智能制造到物联网，再到智能城市的管理，都将受益于高速、低延迟的网络环境。 演讲还涉及了自动驾驶系统，无论是在现实世界还是虚拟环境中，它们都在不断发展和完善。NVIDIA的自动驾驶解决方案，如DRIVE平台，正助力实现更安全、更智能的交通运输系统。 黄仁勋介绍了NVIDIA的一些新科技，如Megatron，用于大型语言模型的训练；DrugDiscovery，利用AI加速药物研发；以及量子计算领域的探索。他还提到了新型的服务器平台如DGX，专为深度学习和高性能计算设计的Grace CPU，以及融合了DPU的BlueField。 NVIDIA的DOCA（Data Center Onboard Accelerator）为数据中心提供了全面的开发工具包，支持对加速计算的编程。Jarvis、Merlin、Maxine、Morpheus等新项目展示了NVIDIA在AI推理、推荐系统、虚拟会议和网络安全等领域的持续创新。 此外，NVIDIA AI、EGX边缘计算平台、5G技术、DRIVE自动驾驶平台、Hyperion传感器套件、Atlan和Orin自动驾驶芯片，以及Omniverse虚拟协作和模拟平台，都是NVIDIA在不同领域的最新成果。Isaac平台专注于机器人技术，RTX则推动了实时光线追踪技术的发展。 演讲中提及了CUDA，这是NVIDIA的并行计算平台，拥有超过2400万的下载量，支持超过2000个GPU应用程序，超过7500家AI初创公司，以及250万个开发者，他们使用NVIDIA的150多个SDK进行开发。目前全球有超过10亿颗CUDA GPU在运行，每年的浮点运算能力达到250 ExaFLOPS，广泛应用于天文学、气候与天气研究、科学可视化、医疗成像、分子动力学、基因组学、游戏开发、渲染与光线追踪、增强现实/虚拟现实等多个科学和商业领域。 演讲还强调了全栈优化的重要性，通过NVIDIA的多GPU和多节点扩展技术，例如在NAMD版本3.0中的应用，实现了从exascale级别的高性能计算到AI的HPL-AI性能的显著提升。这些进步表明，NVIDIA不仅提供硬件，更是一个全方位的计算平台，持续推动科技进步，为科学家们提供了一个时间机器，帮助他们更快地进行科学研究和发现。