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輝達GTC大會 預見AI趨勢

本文共1829字

經濟日報 張皓翔

今年3月輝達(Nvidia)舉行GTC(GPU Technology Conference)大會,由於輝達是AI產業軟、硬體技術的領導廠商,GTC一直是AI界重點關注的指標性盛會。從今年GTC大會內容,可發現未來AI產業的發展趨勢。

首先是Grace Hopper超級晶片。GPU與超級電腦一向是歷年GTC大會重頭戲,今年輝達發布採新架構的資料中心用GPU—H100,並推出搭載八個H100的超級電腦—DGX H100,運算效能相較前代產品有顯著的進步。但今年最讓業界眼睛為之一亮是Grace CPU相關產品發表,特別是將GPU與CPU藉由NVLink技術整合在單一晶片的Grace Hopper超級晶片,可說為下一世代晶片競爭態勢開啟新的篇章。

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近年AI浪潮興起,產業對硬體之浮點運算、平行運算需求增加,過去PC、資料中心以CPU掛帥的態勢,轉變成強調CPU、GPU及其他晶片分工的異質運算架構,許多晶片商、雲服務商推出不同技術來加速異質架構運算表現。

輝達推出將CPU與GPU整合在單一晶片上的Grace Hopper,設計目的在於極小化兩者的協作效能損失,除可減少過去為配合CPU廠商所做的效能妥協,也能降低相關產品規畫被Intel、AMD等大廠牽著走的現象,讓其在未來產品發展有更高的主導權與話語權。

輝達推出Grace系列產品,除為最佳化自家GPU效能,也在為次世代資料中心做準備。執行長黃仁勳說:「未來資料中心不再只是中央計算機角色,而是肩負起更多AI運算工作,包含數據儲存、數據處理、模型訓練、AI管理等,角色將躍升為各大企業的AI工廠,並負責解決更多更有價值的任務。」

另外,輝達也發表多項旗下軟體開發套件(SDK)的更新與應用成果,值得注意的是,SDK包含視訊會議優化工具—Maxine,在與主流視訊工具如Teams、Zoom等結合下,能以影像處理技術保持與會者的眼神接觸,並透過即時翻譯,讓與會者能以自己的聲音講出不同語言,可直接進行共同線上會議;Merlin是內含多個AI應用模型,能幫助零售、影音、內容等產業快速建置推薦系統。

輝達從2017年起開始布局自家AI工具庫(Library),每年GTC大會都可看到針對AI的演算法、數據處理、開發工具、現成API、垂直應用解決方案等領域發表新產品,目前的AI工具庫中至少有超過50種AI套件,而大量研發目的在於兼容不同類型的AI使用者。

過去輝達在AI SDK市場布局策略主要鎖定以深度學習為主的AI生態系基盤,包含軟硬整合技術CUDA,以及建立在CUDA之上的深度學習加速器,如DALI、cuDNN等。目前主流深度學習開發框架如Tensorflow、Pytorch等,多數建立在CUDA基礎上運行,使在GPU上運行這些AI框架時可減少諸多繁複設定流程,得到更佳的運算表現。

觀察近年GTC發表內容可發現,輝達從強調偏向底層的AI框架,逐漸拓展至面向垂直產業及特殊應用情境的AI套件,有助在AI市場觸角拓展至多個領域。

還有是Omniverse戰略地位提升;近年AI產業發展動向主要以大數據搭配深度學習技術帶動的推理、推論浪潮為主,如影像圖形辨識、自然語言理解、商品推薦等,皆是常見AI解題任務,企業導入AI進行數位轉型,執行的多為高重複性、低困難度任務,進而優化其營運效率。

黃仁勳在GTC提到「下一波AI浪潮」概念時強調,將由AI進行模擬後的計劃決策,也就是透過數位雙生方式創建高仿真虛擬世界,並在虛擬世界中模擬各式情境與實驗,以提供現實世界進行決策。例如此次秀出模擬全球氣候的物理模型—FourCastNet,是經由超過10TB的地球系統數據訓練而成,可用來預測颱風、大氣河流等極端氣候。此外,Amazon也利用Omniverse平台建立擬真的倉儲環境,並透過機器學習方式,讓廠內機器人知曉如何在倉儲環境正確工作。

輝達欲將下一波AI浪潮定調以數位雙生為主軸,並以Omniverse搶占未來在數位雙生,甚至是元宇宙世界的話語權。但當前的軟硬體技術,要實現對未來「萬物皆可模擬」的願景尚有許多難題待克服,如虛擬與現實的還原程度若不夠高,可能導致決策失準等。

此外,Apple、Microsoft、Google、Amazon等皆有數位雙生、元宇宙布局,雖然近期掀起一波元宇宙熱潮,但對數位雙生的應用尚未拉至與輝達同等的戰略高度,可以看到這些大廠對下一波AI的應用仍在持續摸索中。(作者是資策會MIC產業分析師)

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