受ChatGPT火爆刺激，英伟达推出生成式AI及超级计算云服务

2023-03-01 10:04:46GPU制造商英伟达日前推出了一项新服务，允许客户在云端访问其DGX AI超级计算机。该公司还发布了一套新的基于云的工具，用于构建生成式AI系统。

GPU制造商英伟达日前推出了一项新服务，允许客户在云端访问其DGX AI超级计算机。该公司还发布了一套新的基于云的工具，用于构建生成式AI系统。自从OpenAI推出ChatGPT聊天机器人以来，这类AI模型得到了广泛欢迎，而英伟达也一直从中获利。

英伟达CEO黄仁勋在2月22日召开的电话财报会议上透露了新产品的细节。当财季，英伟达营收为60.5亿美元，略高于预期的60.1亿美元，但同比下降21%。

尽管全球经济放缓正在影响利润，但该公司预计今年第一季度的收入将达到65亿美元，高于此前63.3亿美元的预期，这在很大程度上得益于AI热潮推动了GPU需求。

英伟达将GDX超级计算机引入云端

黄仁勋透露，该服务将于今年3月在该公司举办的GTC开发者大会上正式推出。他说，“Nvidia DGX Cloud是开发者拥有自己的DGX AI超级计算机的最快、最简单的方式，用户只需要打开浏览器即可使用。这一产品已经在Oracle云基础设施应用，不久也将在Microsoft Azure、Google云平台和其他平台使用。”

黄仁勋还在会上讨论了该公司新的AI云服务，该服务将由英伟达直接向客户提供，并托管在微软Azure和谷歌云等主要云平台上。

黄仁勋指出，客户可以在AI超级计算机、加速库软件或预先训练的AI模型层上使用英伟达的AI云服务。此举将为客户提供世界上最先进的AI平台，同时可以利用当前最先进的云平台提供的存储、网络、安全和云服务。

这意味着，客户将能够使用该平台来训练和部署大型语言模型或其他AI系统。此外英伟达还将提供预训练生成式AI模型NeMo和BioNeMo——黄仁勋将其描述为“可定制的AI模型，面向希望为其业务构建专有生成式AI模型和服务的企业客户”。

“通过我们的新业务模式，客户可以在其私有云到公共云之间使用英伟达全方位的AI计算服务。”黄仁勋补充道。

客户对生成式AI的兴趣飙升

英伟达的声明可能不会受到一些大客户的欢迎，例如谷歌和微软，这两家公司都在购买英伟达的芯片来支持他们自己的AI产品和服务。

英伟达目前主导着用于加速AI工作负载的GPU市场，因此随着越来越多的企业购买其芯片。ChatGPT的成功以及谷歌Bard等其他生成式AI模型的出现，显著改善了该公司的财务状况。

黄仁勋表示，对GPU和其他处理器的需求是改善该公司财务前景的主要因素。他将这类系统的出现描述为“计算的新时代”，并指出“这种类型的计算机在应用上是完全革命性的，因为它为更多的人提供了民主化的编程。”

在谈到这类模型编写准确代码的能力时，他补充说:“这是一个可以为任何应用编写代码的AI模型。出于这个原因，每个开发软件的人或者开始警觉，或者感到震惊，或者积极开发类似ChatGPT的产品，并将其集成到他们的应用或服务中。”

“围绕我们在Hopper(英伟达的GPU微架构)上构建的AI基础设施的活动，以及围绕使用Hopper (英伟达的另一种GPU微架构) 和Ampere推理大型语言模型的活动在过去60天里飙升。毫无疑问的是，AI行业在过去60～90天中发生了相当大的变化。”他补充道。

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目前已有实体机的只有海思k3v2，nvidia的tegra3，都是40nm的a9架构4核。 tegra3的是4+1的 伴星结构，gpu是12个流处理器的geforce ulp，gpu性能相当25%的7300gt。 由于主cpu需副处理器激活，平时休眠，目前存在核心切换的问题。 海思k3v2采用ai tech的降低功耗技术，同性能下比tegra3的减少30%的功耗，配的gpu是gc4000，200m/s多边形生成率，2000m/s的像素填充率，和ipad2的gpu sgx543的性能相当。 从mwc2012上的对比表现来看，同频下，海思k3v2无论cpu还是gpu性能都要强于tegra3。 三星目前的a9 4核是esynos4412，由于采用32nm制程，所以cpu性能肯定要强于海思k3v2和tegra3。 gpu方面未确定，无法比较。 三星目前最强的4核是exynos5450，a15架构4核，架构方面的优势，基本能完胜目前所有的a9 4核，同时也是目前已知性能最高的手机cpu。 高通的4核是krait架构，和a9，a15架构都不同，28nm制程，代表是apq8064，同频下cpu性能要比a9双核高32%，但可能是异部多核，在多线程下，性能打折，实际可能只有同频a9 4核的cpu性能的79.2%。 而且高通4核的完成时间较晚，目前只有krait架构双核msm8960对抗其他厂商的a9 4核，至少要2012年第四季才能出apq8064，但这个时候，tegra4的第二版的a15架构8核接近完成。 同频下tegra4第二版是apq8064的cpu性能的3倍。 所以高通4核实在太迟，基本没有任何竞争优势，所以高通才会酸溜溜的说4核没有必要。

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人工智能未来的发展前景怎么样？

未来人工智能将有可能进入到我们生活的方方面面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。

随着各种智能终端的普及和互联互通，在不远的未来，人们将不仅生活在真实的物理空间，同样生活在一个数字化、虚拟化的网络空间。 在这个网络空间中，人和机器之间的界限将被空前淡化，换言之，网络空间中的每个个体既有可能是人，也有可能是一个人工智能。 另外，在真实的物理世界中，人工智能又不必具有类人的形态，这使得人工智能将有可能从更多的角度进入到我们生活的方方面面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。

在生产方面，随着我国城镇化建设的不断推进，未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。 例如，通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况，由人工智能自动决定（或向管理员推荐）最合适的种植方案，并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行，从而最大限度解放农业生产力。 在制造业中，人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计，在理想情况下，可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状，从而大大提高制造业的产品设计能力。 同时，通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据，人工智能还可望推动资源的优化配置，提升企业效率。 在理想情况下，企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持，推动我国制造业转型和升级。

在生活服务方面，人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。 例如，客服机器人可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊；医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案，并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征，观察治疗效果。 在教育方面，一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务，从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。 对金融而言，人工智能将能协助银行建立更全面的征信和审核制度，从全局角度监测金融系统状态，抑制各类金融欺诈行为，同时为贷款等金融业务提供科学依据，为维护机构与个人的金融安全提供保障。 在出行方面，无人驾驶（或自动驾驶）已经取得了相当进展。 在物流方面，物流机器人已可以很大程度替代手工分拣，而仓储选址和管理、配送路线规划、用户需求分析等也将（或已经）走向智能化。

平台、算法以及接口等核心技术的突破，将进一步推动人工智能实现跨越式发展

从核心技术的角度来看，三个层次的突破将有望进一步推动人工智能的发展，分别为平台（承载人工智能的物理设备、系统）、算法（人工智能的行为模式）以及接口（人工智能与外界的交互方式）。

在平台层面，当前大多数人工智能依赖以电子计算机为代表的计算设备加以实现。 传统计算机的核心CPU（中央处理器）主要面向通用计算任务设计，虽然也可兼容人工智能所面对的所有智能任务，但效能相对较低。 随着各行各业对人工智能的需求激增，研发更适合人工智能的高效能平台正成为一个日益凸显的需求，因特尔、谷歌、英伟达、寒武纪等国内外知名企业以设计新型的智能处理器为切入点，近年来取得了一系列进展。 未来的人工智能将必然需要面对种类繁多且特点各异的智能任务，在各类处理器的基础上设计新的计算架构，并实现一个能服务于不同企业、不同需求的智能平台，将是未来技术发展的一大趋势。 此外，当前进展迅猛的量子计算技术尤其是量子计算机的实现，也有望在将来为人工智能提供突破性的计算平台。

算法决定了人工智能的行为模式，一个人工智能系统即使有当前最先进的计算平台作为支撑，若没有配备有效的算法，只会像一个四肢发达而头脑简单的人，并不能算真正具有智能。 面向典型智能任务的算法设计，从人工智能这一概念诞生时起就是该领域的核心内容之一。 可以想象，智能算法在人工智能的未来发展中仍将处于中心的位置。 但与过去不同的是，今天的人工智能不再仅仅是隐藏在象牙塔或各种科研机构的学术研究，而是已经以各种形式出现在我们的日常生产、生活之中，和我们真实生活的社会、物理世界产生了越来越多的联系。 而无论对于作为一个整体的人类社会、国家而言，亦或是对于作为个人而言，我们的文化、语言、生活、行为习惯都是在不断演变的。 能否改变过去完全由手工输入计算机程序的算法实现方式，令算法通过自身的演化，自动适应这个“唯一不变的就是变化”的物理世界？这也许是“人工”智能迈向“类人”智能的关键。

沟通是人类的一种基本行为，也是人与人之间协作的基础。 在虚拟的数字化空间中，人工智能与人类的分解正变得模糊。 换言之，在这样的一个空间里，一个中文聊天机器人也许比一位外国友人让我们觉得更容易沟通。 因此，在一个人工智能协助人类完成大量智能任务的未来社会中，如何实现人机的高效沟通与协同将具有重要意义。 语音识别、自然语言理解是实现人机交互的关键技术之一。 以科大讯飞为代表的企业和科研机构已在语音识别方面实现了可商用的产品，自然语言理解则有望在一些典型应用领域，如智能客服率先取得突破，但走向全面的人机相互理解仍是当前的一个技术难点。 另外，不采用自然语言，而是直接通过脑电波与机器实现沟通，即脑机接口技术，也已有相当进展，目前已经大体可以实现用脑电波直接控制外部设备（如计算机、机器手等）进行简单的任务。

人工智能无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。 随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。 在不远的未来，智能客服（导购、导医），智能医疗诊断、智能教师、智慧物流、智能金融系统等都有望广泛出现在我们的生活中。 需要指出的是，所有这些智能系统的出现，并不意味着对应行业或职业的消亡，而仅仅意味着职业模式的部分改变（如减少教师教授书本知识的时间），即由以往的只由人类完成，变为人机协同完成。 因此，人工智能的进一步发展，值得大家期待。