北京時間8月8日23:00，在全球首屈一指的計算機圖形和交互技術會議SIGGRAPH上，英偉達CEO黃仁勛一襲黑皮衣，以雷霆萬鈞之勢再度登臺，對臺下數千名觀眾表示，“生成式人工智能時代即將到來，如果你相信的話，那就是人工智能的iPhone時代。”

在隨后近一個半小時的演講中，黃仁勛宣布了英偉達的最新技術突破：

硬件方面，黃仁勛推出了新一代GH200 Grace Hopper超級芯片，將搭載全球首款HBM3e處理器，預計于2024年第二季投產，專為加速計算和生成式 AI 時代而打造。同時，還重磅發布了功能強大的新型RTX工作站、三款全新桌面工作站Ada Generation GPU，以及搭載全新NVIDIA L40S GPU的全新 NVIDIA OVX服務器。

軟件方面，為了推動人工智能部署，英偉達推出了AI Workbench、AI Enterprise 4.0，以及Hugging Face等重磅武器，旨在和行業攜手，一同推動人工智能和生成式AI走向下一個浪潮尖峰。

新一代 GH200 Grace Hopper 超級芯片炸場

通常，使用人工智能模型的過程至少分為兩個部分：訓練和推理。訓練部分，是使用大量數據來訓練人工智能系統，開發出具有特定功能的神經網絡模型，動輒需要耗費數月時間才能完成；推理部分，則是將新的數據輸入訓練好的模型，讓它推理出各種結論，并且幾乎持續進行。 這兩個環節都需要高性能GPU進行支持，如果支持不到位的話，將影響大模型的精準度。

為了持續推動AI發展，早在2022年初，英偉達宣布了Grace Hopper超級芯片，即NVIDIA GH200，它將72核Grace CPU與Hopper GPU相結合，提供1 EFLOPS的AI算力和144TB的高速存儲，并于今年 5 月全面投產。

昨晚的SIGGRAPH大會上，也就是在這款超級芯片全面投產后不到三個月，英偉達推出了功能更強大的芯片版本——新一代NVIDIA GH200 Grace Hopper超級芯片，將提供卓越的內存技術和帶寬，以此提高吞吐量，提升無損耗連接GPU聚合性能的能力，并且擁有可以在整個數據中心輕松部署的服務器設計。

“你幾乎可以在GH200上運行任何你想要的大型語言模型，它會瘋狂地進行推理。”黃仁勛說，“大型語言模型的推理成本將大幅下降。”

與當前一代產品相比，新一代GH200擁有基本相同的“基因”：其 72 核 Arm Neoverse V2 Grace CPU、Hopper GPU 及其 900GB/秒 NVLink-C2C 互連均保持不變。核心區別是它搭載了全球第一款HBM3e內存，將不再配備今年春季型號的 96GB HBM3 vRAM 和 480GB LPDDR5x DRAM，而是搭載500GB的LPDDR5X以及141GB的HBM3e存儲器，實現了5TB/秒的數據吞吐量。

HBM3內存 VS HBM3e內存參數對比

英偉達表示，HBM3e內存技術帶來了50%的速度提升，總共提供了10TB/秒的組合帶寬。能夠運行比先前版本大3.5倍的模型，并以3倍的內存帶寬提高性能。

此外，英偉達目前正在開發一款新的雙GH200基礎NVIDIA MGX服務器系統，將集成兩個下一代Grace Hopper超級芯片。在新的雙GH200服務器中，系統內的CPU和GPU將通過完全一致的內存互連進行連接，這個超級GPU可以作為一個整體運行，提供144個Grace CPU核心、8千萬億次的計算性能以及282GB的HBM3e內存，從而能夠適用于生成式AI的巨型模型。

對于企業客戶，英偉達GPU訓練AI模型成本已非常昂貴，但黃仁勛仍強調其產品的“性價比”：同樣使用1億美元打造數據中心，可以購得8800塊x86處理器或2500套GH200，但后者的AI推理性能是前者的12倍，能效達20倍。

于是我們又聽到了黃仁勛“金牌導購”的名言：the more you buy, the more you save（買的越多，省的越多）。

據悉，英偉達計劃銷售GH200的兩種版本：一種是包含兩個可供客戶集成到系統中的芯片，另一種則是結合了兩種Grace Hopper設計的完整服務器系統。

全新的GH200這款產品將于2024年第二季投產，售價暫未透露。

四款全新顯卡+新款OVX服務器：

全方面涵蓋生成式AI開發

除了適用于前沿大語言模型的GH200 ，英偉達在桌面AI工作站方面，推出了RTX 6000、RTX 5000、RTX 4500和RTX 4000四款新顯卡，以及搭載全新L40S Ada GPU的新款OVX服務器。

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RTX 6000 Ada GPU

為提供更多的計算能力，促進生成式AI和數字化時代的開發和內容創作，英偉達正在和全球制造商，包括惠普、聯想、BOXX、戴爾等，推出功能強大的新型 RTX 工作站。

新的RTX工作站提供多達4個NVIDIA RTX 6000 Ada GPU，每個GPU都配備48GB內存（總共 192GB），單個桌面工作站可以提供高達5.8 TFLOPS 算力。

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三款全新桌面工作站 GPU

黃仁勛還宣布推出三款全新桌面工作站Ada Generation GPU ：NVIDIA RTX 5000、RTX 4500和RTX 4000，旨在為全球專業人士提供最新的 AI、圖形和實時渲染技術。

NVIDIA RTX 5000現已上市（售價 4,000 美元），提供32GB GDDR6內存，NVIDIA RTX 4500 和 4000 將于今年秋季上市（售價分別為 1,250 美元和 2,250 美元），兩者都是雙槽 GPU，分別提供和24GB GDDR6內存、20GB GDDR6內存。

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OVX 服務器產品

此外，英偉達還推出了搭載L40S GPU 的 OVX 服務器產品，每臺服務器最多可以裝八個L40S GPU，每個GPU有 48GB 內存。

對于具有數十億參數和多種數據模態的復雜AI工作負載，相較于A100 Tensor Core GPU，L40S 能夠實現1.2倍的生成式AI推理性能和 1.7 倍的訓練性能，旨在滿足AI訓練和推理、3D 設計和可視化、視頻處理和工業數字化等計算密集型應用的需求。

軟件生態全方位部署：

讓所有人參與生成AI

除了硬件產品，軟件方面，英偉達推出了AI Workbench、AI Enterprise 4.0，以及Hugging Face等重磅武器：

AI Workbench是為開發人員提供了一個統一、易于使用的工具包，將需要用于生成式AI工作的一切打包在一起，主要是為了降低企業啟動 AI 項目的門檻。大會上，黃仁勛在強調，為了推動AI技術普惠，必須讓其有可能在幾乎任何地方運行，讓所有人都能參與生成式 AI。因此，AI Workbench將支持在本地機器上進行模型的開發和部署，而不是云服務上。

借助它，開發人員可以只需點擊幾下就可以定制和運行生成式AI。據稱，包括戴爾、惠普、Lambda、聯想和Supermicro，都正采用AI Workbench。

AI Enterprise 4.0是英偉達發布的最新版企業軟件平臺，可提供生產就緒型生成式AI工具，使企業能夠訪問采用生成式AI所需的工具，同時還提供大規模企業部署所需的安全性和API穩定性。

同時，黃仁勛還宣布英偉達與擁有 200 萬用戶的初創公司Hugging Face 合作，這將使得數百萬大型語言模型開發者和其他高級 AI 應用程序開發人員，能夠輕松實現生成式 AI 超級計算。

開發人員將能夠在Hugging Face平臺內訪問NVIDIA DGX Cloud AI 超級計算，以訓練和微調先進的 AI 模型。據悉，Hugging Face 社區已分享超過 25 萬個模型和 5 萬個數據集。對此，黃仁勛表示，這將是一項全新的服務，將世界上最大的 AI 社區與世界上最好的訓練和基礎設施連接起來。

寫在最后：

AI的生產力爆炸時代，正在加速到來

隨著英偉達一個接一個新產品和新服務的揭曉，我們似乎也看到生成式AI的生產力爆炸時代正在加速到來。

2022年底，ChatGPT問世后，迅速在全世界引起了AI狂潮，在這波狂潮中，英偉達憑借其數據中心GPU的核心技術優勢，成為人工智能芯片市場市場主導者。

如今，全球約90%以上的大模型都在使用英偉達的GPU芯片，其股價也在今年以來飆升了逾200%，賺了個盆滿缽滿，上市14年后成功躋身萬億美元市值俱樂部。而實現這一目標，硅谷巨頭們諸如蘋果用了37年、微軟用了33年、亞馬遜用了21年，特斯拉跑得最快，只用了11年。

目前GPU價格仍在上漲，已然成為人工智能基礎設施的“硬通貨”，海外甚至已有創業企業開始利用GPU進行抵押融資。

eBay網站顯示，英偉達旗艦級芯片H100的售價已經高達4.5萬美元（約合人民幣32.37萬元），這較今年4月份4萬美元的價格漲幅超過10%，甚至有賣家標價6.5萬美元，而且貨源較上半年也顯著減少。

同時，英偉達的中國特供版 A800和 H800芯片也遭到了哄搶。有數據推算，2022年全年英偉達數據中心GPU在中國的銷售額約為100億元人民幣。而今年春節后，據晚點 LatePost報道，擁有云計算業務的中國各互聯網大公司都向英偉達下了大單。字節今年向英偉達訂購了超過10億美元的GPU，另一家大公司的訂單也至少超過10億元人民幣。而僅字節一家公司今年的訂單可能已接近英偉達去年在中國銷售的商用GPU總和。

目前，國內大模型企業基本上很難拿得到這些芯片，A800和 H800芯片從原來的12萬人民幣左右，變成了現在是25萬甚至30萬，甚至有高達50萬一片。

值得注意的是，近日有消息稱，下一代GPT大模型GPT5需要5萬張英偉達最高配置的H100芯片，全球市場對H100芯片的需求量達到43萬張，英偉達的產能可能難以滿足如此大的算力需求。

正如特斯拉CEO馬斯克表示，“英偉達不會永遠在大規模訓練和推理芯片市場占據壟斷地位。”越是風光，競爭對手就越是虎視眈眈，比如就在前不久，AMD剛剛發布了“大模型專用”的AI芯片MI300X，直接對標英偉達H100，這被業界視為直接向英偉達宣戰。

但從本次黃仁勛的演講來看，賽道越來越激烈，英偉達也絲毫沒有松懈。

審核編輯：劉清