周二夜盤，熱門股英偉達盤中市值破萬億美元。今年以來，該股股價已累計上漲超180%。在大模型需求拉動下，英偉達人工智能芯片銷量大增，帶動一季報業績超預期。而在創始人兼CEO黃仁勛看來，這個萬億市值似乎是個新起點。
近日，英偉達創始人兼CEO黃仁勛進行了2個小時的演講，他宣布：“CPU擴張的時代已結束。”GPU塑造的“新計算機”到來了。由英偉達打造的新型“計算機”，形態已經不同以往，它的單臺售價高達20萬美元。在“昂貴”的爭議之中，黃仁勛又稱，GPU是每個電力預算有限的公司之不二選擇，也是最“省錢”的基建選擇。
黃仁勛近期在公開演講中稱，面對AI時代，人們需要“奔跑、而不是慢慢地走”。在生成式AI的花園里，英偉達顯然正在奮力挖掘中。
解碼GPU數據中心成本
“大家總是說GPU數據中心很貴，讓我來算給你看。”5月29日，英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛在臺北國際電腦展上，向公眾具體地介紹了GPU數據中心的成本。
在此次與供應商、客戶的見面中，英偉達帶來了全新的AI“計算機”DGX GH200。這是一款集成了256個英偉達最高性能CPU和GPU的超級計算機，能滿足“超大大模型”的訓練需求。
DGX GH200使用英偉達NVLink-C2C互連技術，將基于Arm的Grace架構CPU和Hopper架構GPU進行架構互聯，實現了高達900GB/s的總帶寬，比傳統加速系統中的標準PCIe Gen5通道高出7倍，這種算力能夠滿足眼下要求最苛刻的生成式AI和HPC應用。
（圖為英偉達于5月29日公布的GH200 Grace Hopper超級芯片，由英偉達公司供圖）
隨著市場對數據中心基建需求的增長，英偉達眼下也需要向市場施展一些“銷售手段”。最迫切的需求，就是化解人們對其設備“昂貴”的恐懼。
簡單來說，“使用GPU數據中心，你可以獲得150倍的性能，并省下2/3的成本。”黃仁勛稱。
黃仁勛介紹，以同樣的1000萬美元預算為例，AIGC開發商可以搭建一個由960個CPU服務器組成的數據中心，這足以訓練1個大語言模型，最終的運營消耗是11千兆瓦時電力（GWh，相當于1100萬度電）。
但若換做GPU，則可搭建一個由48個GPU服務器組成的數據中心，不過這個數據中心可以訓練44個大語言模型，總共消耗3.2千兆瓦時（相當于320萬度電）。
按照上面的計算方法，按照單片價格計算，一片GPU芯片的價格是一片CPU的20倍，似乎“更貴”。不過，如果按照數據中心TCO成本計算法，則GPU數據中心更“省錢”。
黃仁勛甚至直接在演示PPT中列出了一個公式：數據中心持有成本=f{硬件成本（芯片、系統、硬件生態系統），吞吐量（GPU、AIgo軟件、網絡、系統軟件、軟件生態系統），使用率（AIgo Lib、軟件生態系統），采購運營，生命周期最佳化，算力}，從而解釋了數據中心的TCO成本問題。
“為什么這非常重要？因為現實生活中大多數企業都有電力限制。”黃仁勛再次強調。如果加上這一客觀因素，企業在投身AIGC時，就必須選擇更高效、更低功耗的數據中心產品。
為何GPU在數據中心中的性能如此強大？黃仁勛介紹，這主要歸功于三大功能：光線追蹤（模擬光的特性）、以張量計算為核心的人工智能和全新的算法。
英偉達于2017年開始實踐在GPU上同時實現上面三個功能，當時用GPU生成圖片的效果首次驚艷了市場。當時，使用CPU服務器“無中生有”一張圖片需要花費數個小時（這個過程用專業說法叫做“渲染”），但英偉達使用GPU只花了15秒。
不過，新型GPU計算機的所謂“便宜”，并不是針對消費級市場的。值得注意的是，由于它的高昂價格，目前無法在個人電腦市場上替代CPU為核心的PC、筆記本等。
在演講現場，黃仁勛揭開了一臺由8個H100芯片組成的“新型GPU計算機”。“它是全球最昂貴的計算機。”黃仁勛稱。
這個新型電腦重達65磅（大約29.5公斤），必須要借助機器人才能實現平穩、精確的安裝。“這臺電腦售價20萬美元。”黃仁勛稱。
啟動AIGC行業變革
用硬件來淘汰“CPU時代”，還只是英偉達攻占AIGC龍頭地位的第一步。眼下，英偉達已經在軟件生態圈中進行精心布局，除了將CUDA計算模型推廣給400萬名軟件開發者以外，還推出了游戲AI模型代工服務，并深入到制造業中支持虛擬工廠、機器人仿真技術和自動化檢測。
“為什么這么多年來，人們無法創造一種新的計算方法？”黃仁勛談及CPU時代時稱。他指出，這是因為硬件與軟件、消費市場與開發商供應者之間存在一種“雞生蛋、蛋生雞”的關系，導致互相牽制，令基于CPU的計算方法得以持續甚久。
因此，為了打破“CPU時代”的桎梏，英偉達除了大力設計芯片硬件，也十分關注搭建軟件生態環境。CUDA計算模型就是英偉達為這個長遠布局落下的一枚關鍵棋子。
“英偉達Cuda計算模型現在服務于400萬開發者和超過3000個應用程序。Cuda的下載量達到了4000萬次，其中僅去年一年就達到了2500萬次。”黃仁勛稱。他指出，在擁有了如此龐大規模的軟件基礎上，GPU取代CPU才實現可能。
總結黃仁勛兩個小時的演講內容，可以看到英偉達對AIGC領域的挖掘，涵蓋了核心的超級芯片、到互連技術再到算法引擎的優化、以及配套軟件的升級。
事實上，AIGC所涉及到的文生文、文生圖、2D圖生3D圖等，正在經過多種大模型或應用進行實現，包括英偉達旗下的對話式 AI 模型開源框架NeMo、Meta旗下的大模型LLaMa、使用GPT模型的應用ChatGPT、以及文生圖應用Stable Diffusion等。目前，全球最有影響力的AIGC科技龍頭都在深度使用英偉達所提供的工具，也推動英偉達在美股市場上攀爬“1萬億美元”市值的高峰，很快就要和蘋果、微軟、谷歌、亞馬遜一起處于“萬億俱樂部”中。
英偉達此次帶給AIGC行業的工具之多，令市場感到十分吃驚。除了以上的產品，英偉達在大型游戲創作和數字化工廠方面的介入，也十分引人注目。
在游戲創作方面，黃仁勛展示了一段游戲片段。這個片段中，除了現實感逼真的畫面制作外，游戲玩家和NPC之間的對話也是完全由AIGC生成的。換句話說，以后的游戲可以“千人千面”，玩家面對的不再是只會吐露模式化回復的NPC。這個功能依賴英偉達的AI模型代工服務ACE游戲開發版，有利于游戲開發商簡易上手上面的功能。
英偉達又介紹，現在一些領先的電子制造商已經使用英偉達的AIGC和元宇宙平臺omniverse實現工廠的“數字化”。
在制造業，全球大約有1000萬家工廠，它們是工業數字化的重點領域。
黃仁勛表示：“工業制造的都是實物，如果能先以數字的方式制造產品，可以節省數十億美元。”
眼下，在工業領域，英偉達主要打造了Omniverse和生成式AI來幫助工廠進行虛擬工廠的設計，還推出了Isaac Sim模擬和測試機器人、Metropolis光學檢測自動化工具。
據了解，富士康、和碩、廣達等電子設備制造商已經在利用英偉達上述工具加快筆記本電腦、智能手機的生產和裝配。
來源：21世紀經濟報道
責任編輯：李冬明
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