「雷神」超級芯片登場,英偉達與其它AI芯片公司的算力差距再次擴大

語言: CN / TW / HK

2022年又是英偉達在AI加速計算賽道里飛速狂奔的一年,進一步拉大了與追趕者的差距。

先是今年3月發佈了性能有數量級飛躍的Hopper架構GPU H100。今天,英偉達CEO黃仁勛在GTC 2022上宣佈H100全面量產。但根據美國政府的最新規定,未經許可,英偉達不能出口、轉讓H100 GPU在中國市場上使用。

對此,黃仁勛在GTC 2022期間迴應,英偉達會推出不受限制的替代版本。當然,即便在現在的限制下,英偉達廣泛的產品線也能夠滿足客户的絕大多數的需求。

不過,秋季GTC更值得關注的是 史詩級的超級芯片DRIVE Thor(雷神) ,這款最新的超級計算機將於2025年上市,AI性能高達2000TOPS的DRIVE Thor SoC將可能變革智能汽車行業。

當然,黃仁勛也不忘用超強的AI算力普惠包括醫療和工業在內的邊緣計算領域,推出了基於英偉達IGX邊緣AI計算平台及解決方案。

另外,黃仁勛還更新了曾吸引了無數關注的英偉達Jetson Nano,最新推出的Jetson Orin Nano相比上一代實現了80倍的性能飛躍,價格維持在比較親民的199美元起。

如果説春季GTC 2022的 H100 GPU樹立了高性能AI芯片的新標杆,那秋季GTC的無疑會讓自動駕駛芯片和邊緣AI芯片的追趕者們感受到了壓力。

黃仁勛也給遊戲玩家帶來了值得興奮的新一代GeForce RTX 40系列GPU( RTX 40系顯卡GTC「炸場」發佈,性能提升70%,價格再創新高 )。

看起來,從雲端到邊緣端,從現實世界到元宇宙,英偉達都想通過創新保持一騎絕塵。

史詩級汽車SoC平台雷神

大算力汽車芯片已經成為趨勢,但作為領導者,英偉達在2022年給出了一個讓人驚豔的產品Thor(雷神)。

全新Thor超級芯片可提供每秒2,000萬億次浮點運算性能, 取代了DRIVE發展路線圖中的Atlan, 能夠與目前被用於量產汽車、可提供每秒254萬億次浮點運算性能的DRIVE Orin無縫銜接。

對於為什麼用Thor取代Atlan更改發展路線圖,黃仁勛也做出瞭解釋:“Atlan是已經商用的Orin的下一代產品,是幾年前的項目, 但因為出現了令人不可思議的Hopper、AdaGPU和Grace GPU,我們不願意為此再等兩年,於是決定用Thor取代Atlan,並集成了最新的技術,有了Thor超級芯片。

英偉達Thor的強大之處在於,一個基於Thor芯片的系統可以完成所有工作的計算機取代目前汽車內的單獨計算機,利用具有廣泛隔離(包括 MIG)的功能安全設計技術來防止單獨的任務相互干擾。

目前,想要實現汽車中的主動安全、停車、駕駛員監測、攝像頭後視鏡、集羣和車載信息娛樂系統等功能通常需要不同的計算機提供支持。

英偉達正在引領自動駕駛新的未來,也就是由在中央計算機上運行的軟件統一提供支持,並隨着時間的推移不斷改進。

據黃仁勛介紹,基於Thor芯片的系統可以將智能汽車的所有功能都集中在單個AI計算機上,“ 車載計算資源的集中化可以將成本降低數百美元 ”。

具體來看,DRIVE Thor平台集Hopper的Transformer Engine、基於Ada的GPU和Grace CPU於一身。

基於新的架構和引擎,Thor芯片具有8位浮點 (FP8) 功能,憑藉着8位浮點 (FP8) 的精度,Thor芯片為汽車引入了一種新的數據處理方式。

傳統意義上,AV(自動駕駛車輛)仿真平台的開發人員需要從32位浮點轉移到8位整數數據格式,而FP8精度簡化了這種過渡, 讓開發人員可以在不犧牲精度的情況下進行數據傳輸。

另外,英偉達還推出了NVLink‑C2C技術,該技術可以同時連接兩個Thor芯片,使兩個芯片成為單一操作系統的單片平台。NVLink‑C2C的優勢在於共享和調度,它可以使用最小的算力成本進行跨鏈路分配工作。

在軟件定義汽車的發展趨勢下,NVLink‑C2C技術為汽車提供了足夠大的算力宂餘來保證軟件配置的靈活性,併為智能汽車未來的OTA做好了算力方面的保障。

醫療和工業領域也有了通用邊緣AI方案

智能汽車是AI邊緣最火熱的應用,但英偉達的目標是推動AI在所有邊緣應用中的應用。

GTC 2022上,英偉達推出了 新的邊緣AI計算平台IGX平台 ,IGX平台由NVIDIA IGX Orin超級計算機驅動,能更簡便的為製造、物流、醫療等安全敏感行業帶來了安全的工作環境。

NVIDIA IGX平台同時包含軟件堆棧,可以針對不同的應用場景進行編程和配置,這些軟件功能允許用户在倉庫、手術室等需要人類與機器人協同工作的場景下提供主動安全用例。

黃仁勛説,“這將是世界上最強大、緊湊、節能的人工智能超級計算機。”

對於AI芯片而言,全棧軟件的重要性更加突顯。NVIDIA IGX平台也能夠運行NVIDIA AI Enterprise軟件,優化開發和部署人工智能工作流程並保證開發者能夠順利訪問必要的人工智能框架和工具。

英偉達表示,其將與Canonical、紅帽和SUSE等夥伴合作,為IGX平台帶來長期的全棧支持。

另外,用户可以通過NVIDIA Fleet Command在中央雲部署安全的無線軟件和系統更新,方便快捷地管理工業或醫療環境中的IGX平台。

過去,邊緣AI在製造、物流等行業中一般採用定製方案。但這些定製方案通常昂貴且缺少通用性,需要專為特定用例構建。

為了能夠讓AI能在這些領域更好運用,IGX平台則能夠提供可編程的一站式解決方案, 英偉達推出了面向工業和醫療的IGX一站式解決方案。

“隨着人類與機器人的協作場景不斷豐富,各行各業都在為機器人、人工智能和計算制定新的安全標準。”黃仁勛説,“NVIDIA IGX將幫助企業構建下一代由軟件定義的工業和醫療設備,並在與人協作的環境中安全運行。”

在製造和物流領域,IGX可以用來構建安全、可靠的自動化平台,從而改進人機協作關係,提高生產效率。

目前的生產機器人幾乎都內置了反應性安全功能,即在安全威脅和事件發生後做出反應。比如有人走進了機器人的行進路線,機器人會減速或者停下。

IGX平台能夠使生產安全性更上一層樓,不僅能夠增強機器人現有的反應性安全功能,還能利用AI傳感器識別潛在的安全隱患併發出警報,從而減少事故。

例如當倉庫中的攝像頭看到有人進入機器人的路徑後可以向機器人發出信號改變路徑,從而並避免碰撞,並同時提醒該區域的所有員工和機器人。

據悉,英偉達已經與製造領域巨頭西門子達成合作,在邊緣部署IGX平台。

而在醫療領域,IGX則能夠解決傳感器、手術輔助機器人、患者檢測系統等臨牀醫療儀器對算力的要求。

IGX能夠支持NVIDIA Clara Holoscan的運行,允許醫療設備開發人員連接邊緣、本地和雲服務,並快速的開發由軟件定義的設備,將最新的AI成功直接帶入手術室。

英偉達IGX的醫療解決方案也已經有合作伙伴,三家領先的醫療設備初創公司Activ Surgical, Moon Surgical and Proximie與英偉達合作,使用在IGX上運行的NVIDIA Clara Holoscan計算平台為其手術機器人系統提供算力。

對於IGX在更廣泛邊緣AI場景的落地和應用,英偉達表示凌華科技、研華、Dedicated Computing、控創、麗台、MBX、Onyx、Portwell、Prodrive、Technologies和YUAN將率先為醫療設備行業構建基於NVIDIA IGX的產品。

明年,英偉達將向開發者提供IGX Orin開發工具包,以讓企業快速測試原型產品。每個套件都集成用於高性能AI計算的GPU與CPU以及NVIDIA ConnectX-7 SmartNIC,以提供低延遲、高安全性的網絡。

80倍性能提升,入門級AI系統售價199美元起

2019年GTC,英偉達推出了售價99美元的機器人芯片Jetson Nano,給業界帶來了新的選擇,也將產品線拓展到了入門級AI。

今天,黃仁勛帶來了Jetson產品線的成員——Jetson Orin Nano系統級模塊。值得注意的是,相較上一代Jetson Nano產品, Jetson Orin Nano性能達到上一代產品80倍,售價為199美元起, 為入門級別AI和機器人技術樹立了新標準,將於明年1月出貨。

推出的Orin Nano芯片是Jetson中尺寸最小的,但能夠 提供每秒10萬億次操作的AI性能。

雷峯網 (公眾號:雷峯網) 瞭解到,Jetson Orin採用了NVIDIA Ampere架構GPU、Arm架構的CPU,並支持下一代深度學習和視覺加速器、高速接口、高速內存帶寬和多模式傳感器。

Jetson Orin Nano將提供兩個版本,高配版本具有8G內存,提供40TOPS算力,功率可在7W至15W之間配置,低配版本具有4G 內存,能夠提供20TOPS算力,功率可低至5-10W。

Jetson Orin Nano的目標是讓零售分析、工業質量控制等領域中使用入門級設備和應用程序的開發人員能夠以更低的成本訪問複雜的AI模型,這當然也需要生態的支持。

據悉, Jetson生態系統如今正在迅猛發展, 目前為止已有超過100萬名開發人員、6000多客户、2000家初創公司和150家合作伙伴加入該是生態。

Jetson Orin也已經得到了佳能、約翰迪爾、微軟Azure、泰瑞達、TK電梯等合作伙伴的支持。

黃仁勛表示,Jetson Orin平台旨在解決最棘手的機器人挑戰,並未超過700000名ROS開發人員帶來加速計算。

從雲端到邊緣,在英偉達觸達的AI市場,既有不斷迭代的強大硬件,也有不斷豐富的軟件生態,挑戰者想要成功的難度都非常大。

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