来源:AICG工具箱 责编:网络 时间:2025-05-19 10:43:04
8月10日报道丨当地时间 8 月 8 日,英伟达CEO黄仁勋登上美国洛杉矶举办的计算机图形学盛会 SIGGRAPH 上发表演讲,他指出,公司在 2018 年做出了一项关乎生死的商业决策,很少有人意识到这将重新定义其未来,并有助于重新定义一个不断发展的行业。
这个行业就是人工智能投资,一个由英伟达GPU硬件驱动的AI未来。
黄仁勋说,五年前的那个分水岭是选择以光线追踪和智能升级的形式实现人工智能驱动的图像处理:分别是 RTX(光线追踪技术)和 DLSS 深度学习超C采样技术。我们意识到光栅化(传统 3D 场景渲染方法)已经达到了极限。
2018 年是 " 押注公司(未来)" 的时刻。我们必须重新开发硬件、软件和算法。在我们利用 AI 重塑 CG(Computer Graphics,计算机图形学)的同时,我们也在为 AI 重塑 GPU。虽然光线追踪和 DLSS 仍被大规模应用于 GPU 和游戏开发中,但这些技术基于的架构可以被完美应用到机器学习中。
值得一提的是,传统数据中心并不能提供大型生成式 AI 模型训练所需要的大量数据,但像英伟达 H100 这样从一开始就设计用于大规模执行必要操作的系统能够做到。可以说,人工智能的发展在某些方面仅受到这些计算资源的限制。
借着大模型开发的热潮,英伟达掀起了 AI 芯片的抢购热潮。但黄仁勋称,这仅仅是开始。新模型不仅需要接受训练,还需要由数百万甚至数十亿用户定期实时运行。
未来 LLM(大语言模型)处于几乎所有事物的前沿:“人类的自然语言”将是新的编程语言。黄仁勋还说,从视觉效果到快速数字化的制造市场、工厂设计和重工业,一切都将在某种程度上采用自然语言提示。
整个工厂都将是软件定义的机器人,他们即将制造的汽车本身也将是机器人。所以,机器人设计的机器人生产机器人。
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