黄仁勋2022 GTC演讲速递：将数据中心变为AI炼油厂

“只有自己才能打败自己”。

无独有偶，“自己打败自己” 的还有Hopper指令集。NVIDIA宣布Hopper取而代之数代较慢测算平台将转用两年此前上架的Ampere指令集，Ampere是NVIDIA当今21世纪最失败的GPU指令集。

H100就是NVIDIA测算机系统手机基于Hopper指令集的GPU。据黄仁勋参考，H100采用摩托罗拉最取而代之4nm生产工艺，而非之此前留存很久的5nm。同时，H100装上第四代NVLink高速GPU互联取而代之技术，最多可联接256个H100 GPU，带宽运动速度扩展至900GB/s。

同时，H100高等数学测算能力也增强了，Hopper引入了名为DPX的取而代之指令集，可以较慢自适应工程建设，在GPU切线冗余和基因组学等自适应工程建设算法冗余原因，与CPU和上数代GPU相对来说道，其运动速度增强分别约40倍和7倍。

“20张H100即可好比全球的网络水量”，黄仁勋在GTC党代表大会上回应，“Hopper H100是历来最主要的一次可靠性更有——其大为数特训可靠性是A100的9倍大型口语建模侦探小说道发送量是A100的30倍”。据参考，H100将会在今年下半年开始节省成本。

以外，H100有两个版本可落选：一个是热力低功耗约此极致的700W（管理学应用领域自电子媒体指为英伟约“核爆炸化工厂”）的SXM，用作高可靠性服务器；另一个是适用作更本土化的服务器PCIe，低功耗比上数代A100的300W多了50W。

基于H100上架的最取而代之DGX H100测算该系统，是罕见的装上8块GPU。但DGX H100该系统在FP8准确性下超出32 Petaflop的AI可靠性，比上数代DGX A100该系统高了6倍，900GB/s的GPU联接运动速度接多达上数代的1.5倍。

在GTC党代表大会上，黄仁勋还参考了在DGX H100基础上搭设的Eos超级测算机，又想象了AI超算可靠性21世纪第一（其18.4 Exaflops的AI测算可靠性比东洋“GX”（Fugaku）超级测算机太快了4倍）。Eos装上了576个DGX H100该系统，用了4608块H100。在传统现代科学测算，算力能约275Petaflops ，第一名GX是442 Petaflops。

H100的取而代之数代Hopper指令集以“测算机软件工程第一夫人”Grace Hopper名指为。Grace Hopper是电子测算机的先驱之一，发明了21世纪上第一个SQL——A-0 该系统。1945年，Grace Hopper在 Mark Ⅱ中所发掘出了一只导致机械系统故障的飞蛾，从此“bug” 和 “debug” （除虫） 之此前已是测算机应用领域的方便用到词汇。

有“Hopper”也有“Grace”，在GTC党代表大会上，黄仁勋也参考了超级服务器中所央检视器Grace的最取而代之进展：Grace Hopper超级中所央检视器和Grace CPU超级中所央检视器，此前者由由一个Grace CPU和一个Hopper指令集的GPU一组；后者由两个Grace CPU一组，通过NVIDIA NVLink-C2C取而代之技术互联，包括144个Arm两大，内存带宽平均1TB/s，能耗500w。

黄仁勋现场也秀出一个样本——Grace超级中所央检视器在SPECrate2017_int_base基准测试中所三维可靠性超出740分，是当此前DGX A100换装的CPU的1.5倍（460分）。

“可靠性怪物”用来天和点什么？黄仁勋：造21世纪/元时空

NVIDIA多达几年持续在建设的Omniverse今天好似早已类似于个“元时空基建”工具，大写字母孪生也可以明白为在云端空间重现力学21世纪，简指为“造21世纪”。

但这不是一个娱乐节目重大项目，黄仁勋为Omniverse描绘出的愿景情景是已是“以行动为导向的AI”的一组成分。什么意思呢，黄仁勋以NASA简而言之，“长达此前，太空梭13号登年末任务碰见了苦恼。为了救船员们，NASA的工程公司们在的地球创建了一个船员们舱建模来大哥助解决航天飞机在飞船碰见的原因。

南美用Omniverse Enterprise确立云端“供货履行中所心”寻找最高效手段，百事可乐用Metropolis和Omniverse确立大写字母孪生化工厂三维运行以高品质排查原因，以及为了让仿真样本让AI测算机系统体在云端但适用现实生活21世纪力学有序的状况中所“练车”等等都是正因如此的直觉。

Omniverse中所确立大写字母孪生化工厂

黄仁勋2022 GTC演讲者传讯：将服务提供商变成AI化工厂 Omniverse中所练功夫

“AI准备各行各业‘全面性秋冬季’，包括取而代之指令集、取而代之进修策略、为数更大、可靠性更强的建模、取而代之现代科学应用领域、取而代之系统设计、取而代之零售业等，而且所有这些应用领域都在演进”，黄仁勋回应，“NVIDIA全力投入于较慢AI应用领域的取而代之创出以及AI和机械进修在每个零售业的系统设计。

这个判断也基于黄仁勋对负面影响零售业演进的五个趋势的意见：million-X百万倍测算运动速度更有，逐年加太快AI运动速度的Tranformers，已是AI化工厂的服务提供商，对机械人该系统的消费呈指数级太快速增长，以及下一个AI时代的大写字母孪生。

“我们将在愿景十年以服务提供商为数较慢整个堆栈，再次借助于million-X百万倍可靠性更有。”，黄仁勋在演讲者末尾时说道，“我早已几天后地想见到下一次百万倍可靠性更有将带给什么。”

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