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在今年6月2日的台北ComputeX 2024大会上，英伟达CEO黄仁勋发表了主题演讲，展示了英伟达在加速计算和生成式AI领域的最新成果。本次演讲涵盖了从AI基础技术到未来机器人以及生成式AI在各个行业的应用。黄仁勋不仅宣布了接下来三代GPU的最新进展，还提出了打破摩尔定律的雄心壮志。本文将回顾这次演讲的主要内容，探讨英伟达的技术进步和未来发展方向。

英伟达的技术进步

加速计算和生成式AI

黄仁勋在演讲中强调，英伟达目前位于计算机图形学、模拟和人工智能的交汇点上，这构成了公司的灵魂。他指出，全球数据中心的电力消耗正在急剧上升，计算成本也在不断攀升，全球正面临着计算膨胀的严峻挑战。为此，英伟达提出了加速计算的解决方案，并发明了一种创新的架构，将GPU与CPU完美结合，实现了高性价比的计算加速。

三代GPU的最新进展

黄仁勋在演讲中详细介绍了英伟达最新的GPU进展，包括已经量产的Blackwell芯片，以及即将发布的Blackwell Ultra和Rubin Ultra芯片。这些芯片不仅具备高速链接和第二代Transformer引擎，还采用了第五代NV Link技术，实现了多个GPU连接，极大地提升了数据处理效率。

Blackwell芯片已经投入生产，在短短八年内，它将使计算能力、浮点运算以及人工智能的浮点运算能力增长1000倍。这种增长速度几乎超越了摩尔定律在最佳时期的增长。同时，Blackwell芯片将生成每个Token的能耗降低到了45000分之一，为生成式AI的发展提供了强大的支持。

软件的重要性

黄仁勋强调，软件在实施加速计算中的重要作用。他指出，要想实现加速，软件必须进行全面重写，这是整个过程中最具挑战性的部分。目前，英伟达拥有超过350个软件库，包括CuDNN深度学习库、计算光刻平台Culitho、基因测序库PARABricks、量子计算机仿真系统CuQuantum、数据处理库cuDF等。这些软件库覆盖了医疗保健、金融服务、计算机行业、汽车行业等多个领域，形成了良性的发展循环。

生成式AI的发展

黄仁勋认为，ChatGPT的出现标志着一个划时代的变革，真正向世界揭示了生成式人工智能的无限潜能。生成式AI不仅带来了计算的变革，从CPU的通用计算转向GPU的加速计算，还推动了软件全栈重塑。英伟达推出的云原生微服务NIM，可以帮助开发者和企业轻松构建AI应用，简化生成式AI模型的部署过程。

在未来，PC将成为数字人的主要载体。英伟达在每一款RTX GPU中都集成了Tensor Core处理单元，预计全球将达到2亿台GeForce RTX AI PC。此次展会还推出了四款全新的人工智能笔记本电脑，进一步推动生成式AI的普及。

未来展望

三代芯片计划

黄仁勋引爆了这次演讲的另一个话题，那就是发布接下来三代芯片的更新计划。未来几年，英伟达将坚持每年一次的更新节奏。2025年将迎来Blackwell Ultra，2026年推出Rubin GPU，2027年则推出更强大的Rubin Ultra GPU。这些芯片将采用最新的工艺和技术，为人工智能的发展提供更强大的计算能力。

人工智能与机器人

黄仁勋还谈到了人工智能与机器人相结合的未来。他认为，机器人技术将不再是一个遥不可及的概念，而是日益融入我们的日常生活。英伟达将通过多种方式为不同类型的机器人系统打造平台，包括机器人工厂与仓库专用平台、物体操纵机器人平台、移动机器人平台以及人形机器人平台。

目前，英伟达已经和富士康、西门子等公司进行合作，明年计划与梅赛德斯-奔驰车队合作。黄仁勋特别对人形机器人感到兴奋，因为它们最有可能适应为人类所构建的世界。虽然训练人形机器人需要大量的数据，但预计这一领域将取得显著进步。

结论和未来展望

黄仁勋在演讲的最后部分展望了未来，他表示，机器人时代已经来临。未来的制造业将全面实现自动化，机器人将协同工作，共同创造一个高度自动化的生产环境。英伟达将继续致力于为市场提供先进的技术和解决方案，推动人工智能和加速计算的发展。
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