NVIDIA首席执行官黄仁勋以天气为GTC 2022主题演讲拉开帷幕。 NVIDIA 研究人员正在与美国各地的大学合作开发一种新系统，该系统可以跟踪大气河流并提前一周预测灾难性暴雨。
研究人员正在使用 Earth-2（数字孪生超级计算机）和 FourCastNet（基于 40 年天气数据的物理深度学习模型）构建此预测模型。
他说：“深度学习模型首次在降水预报方面取得了比最先进的数值模型更好的准确性和技能。” “它使预测速度提高了四到五个数量级。”
NVIDIA 的统治世界计划不仅限于天气预报。 NVIDIA 拥有芯片、软件、硬件和平台，可为互联网的下一次发展提供动力，远远超出 Meta 正在开发的产品。 在为期一周的人工智能开发者虚拟会议的开幕式上，黄仁勋宣布了人工智能几乎每个行业和各个方面的进展。 该公司正在其人工智能战略的每个支柱上快速前进：
硬件
系统软件
平台软件
应用领域
黄将这些虚拟世界描述为一个无所不在的世界，通过图形、物理、模拟人工智能和计算技术 20 年的进步而成为可能。
Gartner：NVIDIA 占据 AI 领导地位
Gartner 副总裁兼 AI 基础设施、数字研发和新兴技术分析师 Chirag Dekate 博士表示，NVIDIA 在 GTC2022 上的发布巩固了其在 AI 领域的领先地位，同时为全面战略推动的持续增长奠定了基础。
Dekate 表示：“这一全面战略确实使 NVIDIA 在开发具有变革性企业影响潜力的虚拟世界方面处于领先地位。” “NVIDIA 提高了提供领先人工智能所需的标准。”
黄的公告范围从机器人和仓库到自动驾驶汽车和地图软件，再到数字孪生和全方位协作软件。 该公司还正在开发网络产品和新芯片来为所有这些产品提供动力。
“这一战略的复合效应导致了 NVIDIA 与其同行之间的能力和价值捕获差距，”Dekate 说。 “这种差距从未如此之大。”
Dekate 重点介绍了 H100、HGX H100、DGX 100、NVLink、SuperPod 和 Quantum 2 Infiniband，这些都是 NVIDIA 宣布的其他令人眼花缭乱的进步中的亮点。
他表示：“Grace CPU 超级芯片提供了一个高度可定制的基于 ARM 的平台，该平台很可能成为高性能计算、人工智能和边缘计算领域新兴基础设施战略的核心。”
Dekate 还指出，企业可以通过自己喜欢的创新渠道获取 NVIDIA 的创新成果，这使该公司比竞争对手更具优势。
为数字孪生提供动力的计算系统
黄在主题演讲中宣布了许多产品新闻，但他还解释了所有组件如何协同工作以实现数字孪生。 NVIDIA OVX 在实时世界模拟和 3D 设计协作平台 NVIDIA Ominverse 中运行数字孪生模拟。
该公司表示，设计师、工程师和规划人员可以使用 OVX 构建物理精确的建筑物数字孪生体，或创建大规模、真实的模拟环境，并在物理和虚拟世界中实现精确的时间同步。 该平台包括 Beyond Avatar、Holoscan、Drive、Issac 和 Metropolis。
Dekate 将 OVX 视为一个变革性平台，企业可以利用该平台从工业数字孪生中获取价值。
“Omniverse 对工业数字孪生的作用就像 CUDA 对人工智能的作用一样，”他说。 “通过将支持的全能连接器扩展近 10 倍，并打造一个引人注目的机器人平台，NVIDIA 制定了一个有说服力的生态系统战略，将促进其下一个增长阶段。”
在主题演讲中，黄还与他自己的数字双胞胎 Toy Jensen 进行了交谈。 TJ 解释了如何动态合成音频和视觉输入以生成这些化身。 该演示展示了多个 NVIDIA 组件如何协同工作以使这些数字人类成为可能，其中包括威震天 (Megatron)，这是一种经过 5300 亿个参数训练的 Transformer 语言模型。 NVIDIA 和 Microsoft 共同致力于该项目，以改进自然语言生成方面的 AI。
OVX 服务器由 8 个 NVIDIA A40 GPU、3 个 NVIDIA ConnectX-6 Dx 200 Gbps NIC、1TB 系统内存和 16TB NVMe 存储组成。 该系统可以从包含 8 个 OVX 服务器的单个 Pod 扩展到包含 32 个 OVX 服务器（通过 NVIDIA Spectrum-3 交换结构或多个 OVX SuperPOD 连接）的 SuperPOD。
构建世界高速公路数字地图
除了预测世界天气之外，NVIDIA 还利用其自动驾驶汽车和地图软件创建世界道路的数字孪生。
他表示：“到 2024 年底，我们预计将绘制北美、西欧和亚洲所有主要高速公路的数字孪生模型，长度约为 50 万公里。”
黄说，该地图将通过数百万辆客车进行扩展和更新。 该公司还正在构建地球规模的数字孪生模型，以训练其自动驾驶车队并测试新算法。
该地图将来自 NVIDIA AV 平台收集的数据，包括 DRIVE Map、Hyperion 和 Orin。 黄在主题演讲中介绍了DRIVE Map。 该地图平台从多个来源收集数据，以提高自动驾驶的冗余度和安全性。 DRIVE Map 从三个定位层收集数据：摄像头、激光雷达和雷达。 驾驶自动驾驶汽车的算法使用来自每个单独层的信息来分析特定的驾驶情况或确认来自其他来源的数据。 摄像头收集地图信息，如车道分隔线、道路标记、交通信号灯和标志。 该雷达在弱光和恶劣天气下非常有用。 激光雷达以 5 厘米的分辨率创建现实世界的 3D 表示。
所有这些传感器数据都会传输至 NVIDIA 的自动化和自动驾驶汽车开放平台 Hyperion。 该平台包括计算机架构、传感器组以及完整的 NVIDIA DRIVE Chauffeur 和 Concierge 应用程序。 它是模块化的，因此客户可以选择他们需要的功能。
Hyperion 8 将于 2024 年搭载于梅赛德斯奔驰汽车，将于 2025 年搭载于捷豹和路虎汽车。Hyperion 9 将于 2026 年搭载于汽车，包括 14 个摄像头、9 个雷达、3 个激光雷达和 20 个超声波。 超声波传感器使用高频声波来测量距离汽车较近的物体之间的距离。 与之前的版本相比，该平台将处理两倍的传感器数据，并使用两个引擎来收集和分析数据：地面实况调查绘图和众包车队绘图。
为所有这些双胞胎提供动力的硬件
在数字孪生和虚拟世界的讨论中，NVIDIA 并没有忘记其硬件根源。 黄仁勋宣布了几款新的硬件产品，以完善其人工智能战略的第四个支柱。 这条新闻包括：
NVIDIA Spectrum-4：400Gbps 网络平台，吞吐量为 51.2 太比特/秒
适用于笔记本电脑和台式机的七款全新 Ampere 架构 GPU
H100 GPU：由 800 亿个晶体管构建，包括每秒近 5 TB 的外部连接
Hopper架构：下一代加速计算平台
“数据中心正在成为人工智能工厂——处理和提炼大量数据以产生智能，”黄说。
面向 AI 开发者的 SDK 更新
开发者是任何技术生态系统的重要组成部分，NVIDIA 的世界统治计划也涵盖了这一组成部分。 Huang 宣布推出 Omniverse for Developers，以支持协作游戏开发。 面向游戏开发者的新功能包括 Audio2Face、Nucleus Cloud、Deep Search 和 Unreal Engine 5 Omniverse Connector 的更新。
该公司还宣布对其许多 CUDA-X 库、工具和技术进行 60 项更新，包括：
cuQuantum，用于加速量子电路仿真，现已全面上市，并首次在 cuQuantum DGX 设备中提供
Sionna，用于 6G 物理层研究，一个新的 GPU 加速的开源库，原生支持神经网络和机器学习的集成
Morpheus，用于网络安全应用程序实时分析数据，以更准确地检测和更快地修复威胁
用于训练图神经网络的 DGL 容器增加了算法改进，在药物发现和欺诈检测等领域，端到端 ETL 和训练工作流程比 CPU 快 4 倍
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