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來源：極客公園 要談元宇宙，英偉達(dá)是避不開的。 不管是更真實(shí)呈現(xiàn)虛擬世界所需要的光追技術(shù)，還是元宇宙所需要的人工智能以及大算力，英偉達(dá)都提供了一系列的技術(shù)和平臺(tái)支持。而在今年的英偉達(dá) GTC 2022 大會(huì)上，除了 RTX 40 系列顯卡之外，最引人矚目的，就是旗下一系列元宇宙相關(guān)的產(chǎn)品和技術(shù)的更新了。 在去年正式發(fā)布「工程師的元宇宙」NVIDIA Omniverse（以下簡稱 Omniverse）之后，英偉達(dá)這次推出了 Omniverse Cloud 云服務(wù)，創(chuàng)始人黃仁勛曾表示：「通過云端的 Omniverse，我們可以連接世界各地的團(tuán)隊(duì)，共同設(shè)計(jì)、構(gòu)建和運(yùn)行虛擬世界和數(shù)字孿生。」 對于英偉達(dá)來說，Omniverse 還是將他們擅長的計(jì)算機(jī)圖形、人工智能，以及科技計(jì)算和物理模擬真正大一統(tǒng)的平臺(tái)，他們對于元宇宙的所有暢想和規(guī)劃，都可以在 Omniverse 中略見一斑。 在今年 5 月的 Rebuild 大會(huì)上，我們邀請了 NVIDIA 中國區(qū) Omniverse Lead 何展，暢聊了他們對于 Omniverse 這個(gè)「工程師元宇宙」的思考。而這次，配合著更高算力的 GPU、自動(dòng)駕駛芯片雷神 Thor，還有 Omniverse Cloud 的發(fā)布，英偉達(dá)對于元宇宙的思考又有了什么新變化？他們心目中的「工程師元宇宙」的目標(biāo)有了新調(diào)整嗎？ 9 月 29 日，在極客公園的 Rebuild 2022，F(xiàn)ounder Park 的主播王式和 NVIDIA 中國區(qū)高級技術(shù)市場經(jīng)理施澄秋，一起聊聊英偉達(dá)在元宇宙的新思考。 01 元宇宙之外，GTC 大會(huì)的新亮點(diǎn) Founder Park：今年新推出的雷神 Thor 芯片直接將算力拉到了 2000T，并且直接取代了計(jì)劃于 2024 年量產(chǎn)的 Atlan 芯片，而不是作為后續(xù)的升級版，是出于什么樣的考慮? 施澄秋：自動(dòng)駕駛車輛有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。 第一點(diǎn)，車輛上采集器的數(shù)據(jù)來源非常多，激光雷達(dá)、雷達(dá)、攝像頭等。這些采樣得到的數(shù)據(jù)不是單一的，而是多樣性的，高精的地圖、環(huán)境；車內(nèi)外的一些互動(dòng)，比如突然穿過的行人、道路上的路標(biāo)；甚至包括車內(nèi)人員的談話、口型、面部表情，因?yàn)橛腥藱C(jī)互動(dòng)，可能都會(huì)有一些捕捉。要把這些數(shù)據(jù)來源全部匯總起來，意味著這個(gè)車規(guī)級的計(jì)算機(jī)每秒鐘運(yùn)算的數(shù)據(jù)量是非常巨大的。 第二點(diǎn)，數(shù)據(jù)一定要有冗余性。車輛行駛的安全性是至關(guān)重要的，車上裝一個(gè)攝像頭足以捕捉前方的數(shù)據(jù)，再加上雷達(dá)和激光雷達(dá)可以達(dá)到不同層級的冗余性；確保當(dāng)有某一個(gè)設(shè)備出現(xiàn)意外或受阻，比如攝像頭被其他車輛或者樹葉擋住的時(shí)候，其他設(shè)備還能夠?qū)崟r(shí)地提供一個(gè)安全的數(shù)據(jù)冗余。 冗余性和多樣性造就了自動(dòng)駕駛的車規(guī)級電腦實(shí)時(shí)處理的海量運(yùn)算，這也是今后日益發(fā)展的自動(dòng)駕駛車輛所提出的算力需求。我們的產(chǎn)品可能要豐富到一個(gè)極高的算力高度，才能夠完成對于這樣的復(fù)雜預(yù)算環(huán)境的挑戰(zhàn)，所以我們推出了一個(gè)更高級的產(chǎn)品雷神 Thor，基于今年最新的 Ada Lovelace 構(gòu)架，除了第三代光線追蹤以外，還加入了人工智能和神經(jīng)學(xué)圖形學(xué)的配合。 Founder Park：雷神 Thor 背后其實(shí)是基于 Ada Lovelace 架構(gòu)，這個(gè)新架構(gòu)核心創(chuàng)新點(diǎn)以及要去聚焦解決的問題是什么？ 施澄秋：Ada Lovelace 這個(gè)架構(gòu)可能衍生到各個(gè)方面，可以說它是圖形學(xué)和圖形圖像處理的一個(gè)巔峰之作。比如游戲玩家心心念念的 RTX 40 系列的產(chǎn)品，以及我們的數(shù)據(jù)中心馬上要使用的 RTX 6000 Ada 架構(gòu)，還有 L40 等系列產(chǎn)品都是基于 Ada Lovelace 架構(gòu)來設(shè)計(jì)的。 Ada Lovelace 架構(gòu)加入了最新的第三代光線追蹤核心，在做圖形開發(fā)專業(yè)級渲染或打游戲時(shí)，都擁有了實(shí)時(shí)光線追蹤的能力，而且每一秒鐘可能達(dá)到電影的 24 幀；另外還加入了人工智能的 TensorFlow 張量運(yùn)算，可以用 FP8 低精度去做非常快速的圖形圖像預(yù)測，這個(gè)部分就是神經(jīng)圖形的概念；還加入了大量的新功能，甚至能夠靠人工智能 AI 自動(dòng)加一個(gè)完整的幀出來。 Founder Park：智能汽車的算力應(yīng)該往集中化的方向走還是分布式算力？英偉達(dá)是如何布局的？ 施澄秋：對現(xiàn)在的車用市場而言，駕駛座艙的儀表、行車電腦、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)、娛樂系統(tǒng)，還有 HUD 的顯示器等可能都是由不同的處理器處理的，甚至是多個(gè)不同的電腦或者操作系統(tǒng)去處理的。很長時(shí)間內(nèi)都是這樣的模式運(yùn)作的，有兩個(gè)原因。第一個(gè)是算力不夠，無法用一臺(tái)中央電腦處理繁多冗雜的任務(wù)；另外就是各家有各自的系統(tǒng)，沒有廠商想過推出一個(gè)平臺(tái)去集成車上所有的系統(tǒng)。 首先，英偉達(dá)的算力要做到足夠強(qiáng)大。其次，我們的平臺(tái)要能夠兼容這些操作系統(tǒng)的運(yùn)算底層模式。如果能夠提供足夠的算力，把車上的系統(tǒng)集成化，對于生產(chǎn)、驗(yàn)證、維修保養(yǎng)環(huán)節(jié)都是一個(gè)更好的方向，對用戶、車主也是更有利的。 Founder Park：這次還發(fā)布了 Grace Hopper 推薦系統(tǒng)，搜索推薦感覺都要沒什么增長了，Grace Hopper 為什么還要聚焦于「推薦系統(tǒng)」？ 施澄秋：GPU 作為 Deep Learning 的加速器，在推薦系統(tǒng)里的算法遠(yuǎn)比 CPU 快。Grace Hopper 擁有 500 多 G 的內(nèi)存，Grace CPU 核心和 Hopper GPU 核心是通過 NVLink 高帶寬連接技術(shù)連接的，大內(nèi)存可以隨時(shí)被 Hopper GPU 訪問，意味著這套系統(tǒng)的能力遠(yuǎn)比一個(gè)單 GPU 所擁有的運(yùn)算能力和加速器能力要強(qiáng)大得多，因?yàn)樗?ARM 架構(gòu)可以處理很多單線程的非常高速的任務(wù)，這些任務(wù)可能并不適合在多線程的 GPU 上運(yùn)行；它們之間的緩存機(jī)制、內(nèi)存調(diào)用機(jī)制、顯存調(diào)用機(jī)制都是在 NVLink 的指導(dǎo)下完成的。 短視頻平臺(tái)的 UGC（用戶生成內(nèi)容）會(huì)儲(chǔ)存在互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商的服務(wù)器里，這些內(nèi)容需要一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過算法將其標(biāo)簽化。無論是從運(yùn)算模式、軟件框架，還是使用上的調(diào)度便利性和數(shù)據(jù)規(guī)模來說，Grace Hopper 都是數(shù)據(jù)中心最合適使用的一款產(chǎn)品。我們覺得今后的數(shù)據(jù)中心必然是往后迭代的，人工智能深入學(xué)習(xí)這套算法在過去的十年里面發(fā)展得非常快，以后可能會(huì)有各式各樣的新算法，而硬件一定要在軟件之前準(zhǔn)備好；當(dāng)提出一個(gè)軟件的構(gòu)想，能夠提供一個(gè)匹配的算力去驗(yàn)證這個(gè)軟件的構(gòu)想。 另外就是，現(xiàn)在的搜索或者推薦系統(tǒng)，不僅僅是字符或者文本內(nèi)容的搜索，要處理語音、視頻等復(fù)雜的內(nèi)容，其中的自然語言處理也是很復(fù)雜的事情，這些都需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，需要 AI 和大算力。 Founder Park：NVIDIA 目前做的方向，似乎越來越接近 AI 的應(yīng)用層面了，比如醫(yī)療圖像處理 AI 框架 Monai，還比如 Tokkio，未來你們會(huì)直接提供 AI 應(yīng)用嗎？ 施澄秋：這些其實(shí)都是進(jìn)行演示的 demo，演示的是英偉達(dá)現(xiàn)有的軟件框架和硬件設(shè)備所能夠達(dá)到的效果以及能夠提供的服務(wù)，用戶可以根據(jù)自身需求做深度的二次開發(fā)。比如醫(yī)療影像學(xué)的輔助診斷，可以提示這張 CT 某個(gè)位置可能有一些問題，提示醫(yī)生額外注重某些位置；而這并不是英偉達(dá)最后的應(yīng)用。醫(yī)規(guī)級的設(shè)備是非常嚴(yán)格的，英偉達(dá)必定是要跟客戶共同開發(fā)，做出一個(gè)符合當(dāng)?shù)胤捎譂M足醫(yī)管局要求的醫(yī)療設(shè)備；這就足以證明了英偉達(dá)不會(huì)直接提供應(yīng)用。 英偉達(dá)首先要保證的是做好硬件的算力與功能，做好之后再做一個(gè)軟件開發(fā)工具包和中間的一些運(yùn)行框架等，疊上層層軟件棧，最終讓用戶獲得一個(gè)開箱就可以使用的開發(fā)環(huán)境；英偉達(dá)營造的是開箱即有的開發(fā)環(huán)境，而不是開箱就有的實(shí)用案例。人工智能不是一個(gè)消費(fèi)形式，它必定要建立在整個(gè)行業(yè)內(nèi)共建的復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)之上，所以英偉達(dá)不會(huì)直接推出 AI 應(yīng)用的產(chǎn)品，我們做的是在平臺(tái)上提供一個(gè)全軟件堆棧的服務(wù)層。 02 Omniverse 致力于搭建一個(gè)平等的元宇宙 Founder Park：在產(chǎn)品上，為什么要做 Omniverse Nucleus 以及 Omniverse Cloud，它們和一般的數(shù)據(jù)庫和云有什么區(qū)別？ 施澄秋：數(shù)據(jù)庫的描述并不準(zhǔn)確，我們做的叫 MDL（Material Description Language），材質(zhì)描述語言，它能描述物體的粗糙程度、重力、光線反射程度等；可以把它想成一個(gè)包羅萬象的元宇宙里所有物體的大型數(shù)據(jù)庫。在相當(dāng)長的一段時(shí)間內(nèi)，我們都在耕耘 MDL，用戶也可以自由地添加材質(zhì)；中國有一些特有的材質(zhì)，我們有很多合作伙伴在幫忙做這些材質(zhì)；把 MDL 放到 Omniverse 讓元宇宙的建設(shè)者、參與者能夠自由地調(diào)配和使用這些元宇宙的材質(zhì)是很重要的。 元宇宙必須提供一個(gè)統(tǒng)一的源源不斷的隨叫隨到的算力，實(shí)現(xiàn)「在元宇宙里大家都是平等的」的概念；英偉達(dá) Omniverse Cloud 希望元宇宙的建設(shè)者都可以到云上參與設(shè)計(jì) Nucleus 元宇宙的生態(tài)環(huán)境，算力不應(yīng)該成為阻礙，通過云端的 GPU 算力來保障用戶能夠參與到元宇宙的設(shè)計(jì)、建設(shè)、驗(yàn)證、訓(xùn)練、部署等等的各式各樣的環(huán)境里。Omniverse Cloud 通過 Nucleus 存儲(chǔ) MDL 的材質(zhì)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)能夠保有數(shù)據(jù)建模和一整套工作的流程，再通過我們的 OmniverseConnector 連接到幾百款第三方合作伙伴的生態(tài)系統(tǒng)，去打造整個(gè)元宇宙的數(shù)字資產(chǎn)，這是我們的一個(gè)設(shè)計(jì)初衷。 Founder Park：注意到 Omniverse 試圖把以往計(jì)算機(jī)的 AI、數(shù)據(jù)處理等統(tǒng)一化，變成一款產(chǎn)品，這是不是也是 Omniverse 未來的產(chǎn)品方向？ 施澄秋：是這樣的，在 Omniverse 中會(huì)有很多不同的需求，比如有人要做復(fù)雜的 AI 的訓(xùn)練，機(jī)器人或者自動(dòng)駕駛的訓(xùn)練，首先是需要的算力比較高，然后就是 Omniverse 里的環(huán)境也需要 1:1 的數(shù)字孿生，比如還原街道和城市，需要讓車輛經(jīng)歷春夏秋冬、陰晴雨雪等各種天氣，這樣車輛在訓(xùn)練的時(shí)候才能達(dá)到硬件的閉環(huán)，它會(huì)以為是在真實(shí)的世界訓(xùn)練。另外對于環(huán)境來說，也要對車子的碰撞產(chǎn)生和現(xiàn)實(shí)世界一樣的反饋，撞到墻、電線桿、動(dòng)物和人的反饋是不一樣的。 這些都需要仿真，也需要人工智能、光線追蹤、圖形學(xué)計(jì)算以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，甚至還有語言模型，因?yàn)檫€牽扯到人機(jī)互動(dòng)，這些元素自然地就融入在一個(gè)系統(tǒng)中了。事實(shí)上，當(dāng)所有的元素都集中在一起的時(shí)候，我們認(rèn)為它就是元宇宙了。 Founder Park：這次還發(fā)布了一些硬件系統(tǒng)，比如 NVIDIA OVX，背后的思考是什么？ 施澄秋：OV 是 Omniverse 的縮寫；X 是英偉達(dá)常用的一個(gè)結(jié)尾，代表了兩件事，一個(gè)是極致 Extreme，一個(gè)是加速 Acceleration；OVX 是專為元宇宙做加速的加速器。 我們的 OVX 很強(qiáng)大，里面有 8 張顯卡，以及很先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò) CPU 存儲(chǔ)，這次新發(fā)布的 OVX 采用了 Ada Lovelace 架構(gòu)的 L40 圖卡，這些先進(jìn)的設(shè)備組合成 OVX 能夠?yàn)樵钪嫣峁┧懔χ危欢鄠€(gè) OVX 組成的 OVX SuperPOD 為 Omniverse 計(jì)算系統(tǒng)集群提供了基礎(chǔ)硬件的支撐。 OVX 很快就會(huì)上市，不過可以認(rèn)為這是我們的公版設(shè)計(jì)，我們的合作伙伴會(huì)提供經(jīng)過 NV 認(rèn)證的 OVX 系統(tǒng)，為用戶提供演示——我們的 OVX 可以用系統(tǒng)堆疊出的集群去支撐元宇宙的算力。 Founder Park：目前 Omniverse 有哪些應(yīng)用擴(kuò)展？ 施澄秋：Omniverse 的擴(kuò)展很豐富。比如設(shè)計(jì)師可以做在線協(xié)同工作，英偉達(dá)在這次 GDC 大會(huì)發(fā)布的技術(shù)演示就是由不同國家的工程師用 Omniverse 在線上分工協(xié)作完成的；在這個(gè)過程中，每個(gè)人負(fù)責(zé)的部分和使用的應(yīng)用都不同，Omniverse 就是要做分工的 3D 世界的協(xié)同、構(gòu)造、創(chuàng)建、查看等這些方面的應(yīng)用。 比如構(gòu)建元宇宙時(shí)，不可能把地球上的事物一一畫出來，可以用 AI 去生成，Omniverse Replicator 可以把攝像頭照到的生成出 3D 建模，而這些 3D 建模可以即時(shí)導(dǎo)入到元宇宙中，這就叫合成數(shù)據(jù)，是具有物理真值并符合自然界的物理規(guī)律的。 Omniverse 能夠讓所有元宇宙的創(chuàng)造者、使用者能夠更好地管理并運(yùn)行這個(gè)模擬世界，能夠讓整個(gè)團(tuán)隊(duì)都能在 Omniverse 進(jìn)行共同地設(shè)計(jì)、編程、優(yōu)化、部署、訓(xùn)練基于人工智能的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一系列的應(yīng)用和服務(wù)。比如自動(dòng)駕駛車輛、機(jī)械手臂、服務(wù)機(jī)器人的訓(xùn)練等等，都可以直接在元宇宙里進(jìn)行。 Founder Park：前不久，你們推出了 Omniverse ACE，英偉達(dá)對于未來虛擬人的理解是怎樣的？ 施澄秋：英偉達(dá)在云端云原生的開發(fā)工具叫 ACE（Avatar Cloud Engine），就是虛擬形象的云端引擎。我們對虛擬人的標(biāo)準(zhǔn)定位很高，虛擬人要做得真實(shí)，要符合自然界的定律，要物理準(zhǔn)確，需要光線追蹤，毛發(fā)、皮膚、表情、嘴型都要跟這個(gè)人匹配；能夠以假亂真，是虛擬人能夠達(dá)到的高度。 在這個(gè)基礎(chǔ)上，還要配合一系列光線追蹤、人工智能、物理模擬等，Omniverse 里有一款產(chǎn)品 Audio2Face，輸入一段話，可以自動(dòng)地把這段話投射到 CG 角色的臉部上，并且可以根據(jù)前后文理解這段話，自動(dòng)地認(rèn)知到喜怒哀樂，并相應(yīng)地投射出豐富的面部表情。 Omniverse 還有一個(gè)小組件 Machinima，用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式制造電影場景。通過單個(gè)普通的民用攝像頭捕捉的動(dòng)作，可以實(shí)時(shí)地把人的骨骼、關(guān)節(jié)、肢體語言、每一個(gè)身體動(dòng)作都 1:1 仿真到虛擬人上。 03 英偉達(dá)立足于元宇宙的基礎(chǔ)服務(wù)商 Founder Park：NVIDIA 是怎么定義元宇宙的？ 施澄秋：從 Web1.0 到 Web2.0 再到如今的 Web3，首先是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，然后就是大家都隨時(shí)隨地永遠(yuǎn)在線，在 Web3 的元宇宙里，也應(yīng)該是永遠(yuǎn)在線的狀態(tài)。 英偉達(dá)定義的元宇宙是用 USD（Universal Scene Description，一種用于描述虛擬世界的可擴(kuò)展通用語言） 的方式把所有的數(shù)字資產(chǎn)串連起來。地球上的所有事物可能都會(huì)進(jìn)入元宇宙，用現(xiàn)有的第三方 ISV 軟件去描述這些數(shù)字資產(chǎn)，用 USD 作為橋梁，把各種格式的數(shù)字資產(chǎn)通過 Omniverse Connector 連接起來，成為實(shí)時(shí)的 3D 互聯(lián)網(wǎng)。 以前的人絕對想不到互聯(lián)網(wǎng)會(huì)成為生活的重要組成部分，元宇宙最后會(huì)變成什么樣也是無法預(yù)測的，英偉達(dá)作為全軟件堆棧服務(wù)的提供商，能做好的是硬件的算力、軟件交換能力、軟件的 SDK 等一系列框架，做好基礎(chǔ)服務(wù)商，幫助用戶共同構(gòu)建元宇宙。 Founder Park：為什么英偉達(dá)做的虛擬世界，追求和真實(shí)世界的相似度？甚至老黃還表示：要把「粒子物理定律、引力定律、電磁定律.... 壓力和聲音」都應(yīng)用到元宇宙中。 施澄秋：元宇宙的初期肯定是用戶先感受、探索的過程，但如果元宇宙跟真實(shí)世界毫無交集，那元宇宙最后就變成一個(gè)科幻世界了。早期的科幻可以說是對未來世界的一種展望，現(xiàn)在的元宇宙也可能是未來某個(gè)時(shí)間點(diǎn)現(xiàn)實(shí)社會(huì)的一種表達(dá)；如果能夠把元宇宙里的內(nèi)容拿到現(xiàn)實(shí)社會(huì)去驗(yàn)證，會(huì)對科技發(fā)展起到推波助瀾的作用。比如美國的零售店把元宇宙里對門店的規(guī)劃通過增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的方式投射到門店陳列的物品上，馬上就能得到反饋，如何陳列展示會(huì)更加合理、增加用戶的購買欲；這就是元宇宙跟現(xiàn)實(shí)的交互。 在元宇宙里可以驗(yàn)證、訓(xùn)練、設(shè)想、實(shí)踐各種各樣的猜想，部署天馬行空的創(chuàng)意，最后它能夠在某一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上連接到物理世界；英偉達(dá)的 GPU 加速器是為了加速人工智能的發(fā)展，希望通過我們的硬件、軟件一系列的堆棧和環(huán)境的構(gòu)建，幫助各種各樣的運(yùn)算環(huán)境都能達(dá)到加速，因?yàn)槲覀兿嘈旁钪娼K有一天會(huì)落實(shí)到現(xiàn)實(shí)世界中。虛擬世界最終還是要和現(xiàn)實(shí)世界做耦合，虛擬世界的價(jià)值應(yīng)該回到現(xiàn)實(shí)世界完成閉環(huán)。 Founder Park：最近 AIGC（AI 生成內(nèi)容）很熱，英偉達(dá)在這個(gè)領(lǐng)域，看中什么？ 施澄秋：從早期的服務(wù)商提供內(nèi)容，到由用戶提供內(nèi)容，今后由 AI 自主生成提供的內(nèi)容，這是三步進(jìn)化的必然過程。未來的元宇宙內(nèi)容的豐富還是要依靠 AI 生成的內(nèi)容。 現(xiàn)在通過 GauGAN 畫幾筆就能幫用戶生成一幅藝術(shù)大師級別的美術(shù)畫作，這就是基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的 AIGC 的內(nèi)容。在今年的圖形學(xué)大會(huì) SIGGRAPH 上，英偉達(dá)的一篇關(guān)于 AI 生成的論文就獲得了最佳論文獎(jiǎng)，論文的核心就是將一張靜態(tài)的 3D 圖片逆向渲染成動(dòng)態(tài) 3D 建模。 英偉達(dá)這次發(fā)布的 40 系列顯卡有一個(gè)最重要的功能 DLSS3，就是第三版的 Deep Learning Super Sampling 深度學(xué)習(xí)超采樣技術(shù)。它可以完整生成一幅畫面——一幀 4K 相當(dāng)于四幀 1080P 的畫面，我們只有 1/8 的運(yùn)算量，每兩幀 4K 的畫面只有一幀 1080P 的真實(shí)渲染運(yùn)算量，剩下的 7/8 全部是由 Ada Lovelace 架構(gòu)里的 Tensor Core 用人工智能的方式算出來的。 基于 DLSS3，各種技術(shù)演示都可以獲得幾何級的幀率提升，這就是 AIGC 基于 Ada 架構(gòu)里 Tensor Core 完成的人工智能產(chǎn)生的內(nèi)容。AIGC 是非常前沿的技術(shù)，也是英偉達(dá)長時(shí)間以來堅(jiān)持圖形學(xué)，乃至利用 AIGC 變成現(xiàn)在所謂的神經(jīng)圖形學(xué)、神經(jīng)圖形的運(yùn)算方式。 Founder Park：游戲的世界其實(shí)是有限規(guī)則的世界，但是元宇宙應(yīng)該是實(shí)時(shí)生成的世界，英偉達(dá)是如何應(yīng)對這個(gè)挑戰(zhàn)的？ 施澄秋：用游戲舉例，90 年代的游戲 NPC 比較簡單，只有固定的一些套路，知道之后就顯得索然無味了；現(xiàn)在做游戲設(shè)計(jì)時(shí)，NPC 可以用人工智能的方式去驅(qū)動(dòng)，學(xué)習(xí)人類操作的模式、軌跡，不斷地進(jìn)化 NPC 的運(yùn)行邏輯和模式，為游戲帶來了更高的挑戰(zhàn)和更多的趣味性。 用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，NPC 不僅可以學(xué)習(xí)人類的模式，還能夠自主學(xué)習(xí)；要學(xué)得快、學(xué)得好，對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的要求是非常高的，需要強(qiáng)大的算力和后臺(tái)支撐平臺(tái)。英偉達(dá)提供了 Omniverse Cloud 并提出了 GDN（Graphic Delivery Network）的概念，當(dāng)需要復(fù)雜的元宇宙代入感或互動(dòng)感時(shí)，GDN 能夠自動(dòng)識(shí)別離用戶最近的算力，用最好的 GPU 占比進(jìn)行加速，極大地提升用戶體驗(yàn)感。 Founder Park：NVIDIA 做了硬件+系統(tǒng)軟件+應(yīng)用框架，為什么要全部都做？NVIDIA 要成為一家縱向一體化的公司嗎？ 施澄秋：我們其實(shí)沒有那么大的野心。首先英偉達(dá)是一家半導(dǎo)體公司，先設(shè)計(jì)半導(dǎo)體，然后交給合作伙伴去生產(chǎn)制造；其次我們的產(chǎn)品性能非常優(yōu)秀，如果沒有把我們的產(chǎn)品使用到極致，那就是一種浪費(fèi)了，并且我們擁有世界上最優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)成員，所以就提出要做軟件堆棧。 每一代數(shù)據(jù)中心的 GPU 到邊緣式運(yùn)算的計(jì)算機(jī) Jetson 我們都會(huì)用 CUDA 連接在一起，用戶的代碼、產(chǎn)品不需要移植，因?yàn)槭墙y(tǒng)一架構(gòu)的；在 A 設(shè)備上的代碼，到 B 設(shè)備上也可以跑，優(yōu)化之后效率會(huì)更高。在 CUDA 架構(gòu)上，可以堆疊各種針對不同垂直行業(yè)的 SDK。為了方便用戶和開發(fā)者使用，英偉達(dá)提供了一些開源的 container（容器）下載后可以立即使用。 英偉達(dá)的自身定位是一個(gè)全軟件、硬件堆棧的平臺(tái)提供商，從底層的驅(qū)動(dòng)、架構(gòu)到整個(gè)產(chǎn)品的開發(fā)語言，到開發(fā)組件、開發(fā)中間件、開發(fā)框架，到最后的一些參考設(shè)計(jì)等，只要注冊一個(gè)賬號就能夠使用這樣一個(gè)全方位的全軟件堆棧的平臺(tái)解決方案。這是英偉達(dá)對自己的定義，最終目的是把硬件做好，并且讓用戶更好、更方便、更優(yōu)秀、更有效率地壓榨出我們硬件的性能。 Founder Park：英偉達(dá)應(yīng)用涉及的領(lǐng)域包括醫(yī)療，自動(dòng)駕駛，物理、化學(xué)研究，前沿的科研，你們會(huì)定義自己的能力圈在哪里，哪些層面你們是不碰的嗎？ 施澄秋：我們基本上不會(huì)定義自己的邊界，因?yàn)?GPU 是一個(gè)可以用來做通用運(yùn)算的一個(gè)處理器，當(dāng)然它在某些領(lǐng)域會(huì)更有效率，尤其是大規(guī)模變形運(yùn)算；CPU 也有耕耘的項(xiàng)目。我們會(huì)看到市場上有需求的存在，就會(huì)研究如何去交付符合這個(gè)需求的產(chǎn)品；當(dāng)某一個(gè)垂直的細(xì)分行業(yè)有需求的時(shí)候，我們就會(huì)有針對這個(gè)行業(yè)的 SDK 出現(xiàn)，比如像現(xiàn)在已經(jīng)比較流行的自駕車、醫(yī)療、機(jī)器人等各類細(xì)分賽道。 只要市場有需求、用戶有需求，我們就會(huì)去布局。 |
