電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）11月9日，黃仁勛在NVIDIA GTC上發(fā)表主題演講，發(fā)布了一系列新品，包括ReOpt、cuQuantum、cuNumeric，以及Quantum-2平臺(tái)、Modulus、Omniverse、Maxine、Clara Holoscan等等。

ReOpt

ReOpt，一款針對(duì)運(yùn)籌優(yōu)化問(wèn)題（比如車(chē)輛路線安排和倉(cāng)庫(kù)揀選與包裝）的加速求解器，配送14個(gè)披薩的路徑有870億種，因此對(duì)于達(dá)美樂(lè)來(lái)說(shuō)，要在30分鐘內(nèi)將披薩送達(dá)并非易事，運(yùn)籌優(yōu)化對(duì)于最后一公里配送來(lái)說(shuō)是必需的，對(duì)于倉(cāng)儲(chǔ)及制造物流而言也是如此。

路線規(guī)劃是一個(gè)極其棘手的物流問(wèn)題，應(yīng)用到行業(yè)里，即使是小規(guī)模的路線優(yōu)化也能節(jié)省數(shù)十億美元，示例，使用NVIDIA Omniverse中的虛擬倉(cāng)庫(kù)，來(lái)展示優(yōu)化路線在自動(dòng)訂單揀選場(chǎng)景中帶來(lái)的影響，優(yōu)化后的規(guī)劃能夠使訂單揀選節(jié)省一半的時(shí)間和路程，當(dāng)前路線優(yōu)化求解器在收到新的訂單后，需要數(shù)小時(shí)來(lái)重新運(yùn)行和響應(yīng)，NVIDIA ReOpt能夠持續(xù)運(yùn)行并實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地進(jìn)行重新優(yōu)化。

cuQuantum

量子計(jì)算依靠的是，疊加和糾纏的自然量子物理現(xiàn)象，因此有潛力解決伴隨組合復(fù)雜性增加而出現(xiàn)的問(wèn)題，在世界各地的大學(xué)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)室、企業(yè)和初創(chuàng)公司中，有近100個(gè)團(tuán)隊(duì)正在致力于量子處理器、系統(tǒng)、模擬器和算法的研究，但預(yù)計(jì)還需要十到二十年才能制造出一臺(tái)實(shí)用的量子計(jì)算機(jī)。同時(shí)，該行業(yè)還需要一個(gè)超高速的量子模擬器來(lái)驗(yàn)證其研究。

NVIDIA創(chuàng)建了cuQuantum DGX設(shè)備，該設(shè)備配備有針對(duì)量子計(jì)算工作流的加速庫(kù)，可以使用態(tài)矢量和張量網(wǎng)絡(luò)的方法，來(lái)加速量子電路模擬。曾經(jīng)需要耗費(fèi)幾個(gè)月時(shí)間的模擬現(xiàn)在只需要幾天就可以完成，，NVIDIA將在第1季度推出cuQuantum DGX設(shè)備。

通過(guò)DGX上的cuQuantum，量子計(jì)算機(jī)和算法研究人員可以使用當(dāng)今速度最快的計(jì)算機(jī)來(lái)發(fā)明未來(lái)的計(jì)算機(jī)，NVIDIA將在第1季度推出cuQuantum DGX設(shè)備。

cuNumeric

Python是科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)與AI研究人員使用的編程語(yǔ)言，Python擁有豐富的庫(kù)生態(tài)系統(tǒng)，包括用于DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的Pandas，用于n維數(shù)組與矩陣運(yùn)算的NumPy，用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Scikit-Learn，用于科學(xué)計(jì)算的SciPy，用于深度學(xué)習(xí)的PyTorch。Python擁有近2000萬(wàn)名用戶。

在會(huì)上還宣布推出NumPy的插入式加速庫(kù)cuNumeric，cuNumeric加速了NumPy從單一GPU擴(kuò)展到多GPU，擴(kuò)展到多節(jié)點(diǎn)集群，進(jìn)而擴(kuò)展到世界上最大的超級(jí)計(jì)算機(jī)，其并行性以隱含的方式自動(dòng)完成。

cuNumeric具有很好的可擴(kuò)展性，在著名的CFD Python教學(xué)代碼中，cuNumeric能夠擴(kuò)展至1000個(gè)GPU，而擴(kuò)展效率僅比線性擴(kuò)展效率損失了20%。

黃仁勛表示，ReOpt、cuQuantum、cuNumeric，三個(gè)極佳的新庫(kù)。

Quantum-2平臺(tái)

在分布式計(jì)算中，網(wǎng)絡(luò)是計(jì)算機(jī)的重要中樞神經(jīng)系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)將數(shù)以千計(jì)的GPU連接成一個(gè)巨型的超級(jí)計(jì)算機(jī)，是其擴(kuò)展能力和最終性能的決定因素。

Quantum-2是一個(gè)400Gbps的InfiniBand平臺(tái)，由Quantum-2交換機(jī)，ConnectX-7網(wǎng)卡、BlueField-3 DPU以及一整套面向這種新架構(gòu)的軟件組成，Quantum-2是首個(gè)集超級(jí)計(jì)算機(jī)的性能和云計(jì)算的多租戶共享能力于一身的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。

黃仁勛表示，在Quantum-2之前，我們只能在裸機(jī)的高性能或安全的多租戶之間選其一，無(wú)法兩者兼得，Quantum-2平臺(tái)的出現(xiàn)，使超級(jí)計(jì)算機(jī)擁有了原生云的能力，并得到更好的優(yōu)化。如果NVIDIA 的Selene DGX超級(jí)計(jì)算機(jī)，如今也配備Quantum-2，則總帶寬將達(dá)到每秒224000GB/s，大約是互聯(lián)網(wǎng)總流量的1.5倍。

Quantum-2平臺(tái)的InfiniBand交換機(jī)芯片，共計(jì)570億個(gè)晶體管，采用臺(tái)積電7nm制程，和NVIDIA的A100 GPU相近，支持64個(gè)400Gbps端口或128個(gè)200Gbps端口，一個(gè)基于Quantum-2的系統(tǒng)可連接多達(dá)2048個(gè)端口，相較于800個(gè)端口的Quantum-1的交換容量多了5倍。

采用Dragonfly拓?fù)?，基于Quantum-2的網(wǎng)絡(luò)可以僅用3個(gè)hop就擴(kuò)展到100萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)，這比當(dāng)前一代增加了6.5倍，這種網(wǎng)絡(luò)速度、交換容量和可擴(kuò)展性對(duì)于需要構(gòu)建的巨型HPC系統(tǒng)來(lái)說(shuō)來(lái)得正是時(shí)候，目前Quantum-2交換機(jī)正處于樣機(jī)階段。

Quantum-2平臺(tái)在主機(jī)端提供兩個(gè)選項(xiàng)：ConnectX-7和BlueFied-3。黃仁勛稱，ConnectX-7將是速度最快的網(wǎng)卡，包含80億個(gè)晶體管，采用臺(tái)積電7nm制程，是目前世界上速度最快的網(wǎng)絡(luò)芯片，比上一代ConnectX-6快兩倍。ConnectX-7樣品將于明年1月問(wèn)世。

Quantum-2平臺(tái)還提供BlueFied-3 InfiniBand系列方案，通過(guò)16個(gè)64位Arm CPU來(lái)卸載和隔離數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施棧操作，BlueFied-3采用臺(tái)積電7nm制程，包含220億個(gè)晶體管，BlueFied-3樣品將于明年5月問(wèn)世。

黃仁勛說(shuō)：“Quantum-2是迄今為止構(gòu)建的非常先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，將由頂級(jí)計(jì)算機(jī)制造商提供，這將大大推動(dòng)高性能計(jì)算?！?br />
Modulus

NVIDIA Modulus是一種開(kāi)發(fā)Physics-ML模型的框架，它使用物理原理以及源自原理型模型和觀測(cè)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練Physics-ML模型，Modulus已經(jīng)過(guò)優(yōu)化，可以在多個(gè)GPU和多個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行訓(xùn)練，由此生成的模型，其物理仿真的速度比模擬快1000到10萬(wàn)倍。

借助Modulus，科學(xué)家能夠創(chuàng)建數(shù)字孿生模型，以前所未有的方式更好地理解大型系統(tǒng)，Modulus可以用來(lái)解決的一個(gè)重要問(wèn)題，即是氣候科學(xué)。黃仁勛介紹：“我們可以創(chuàng)造地球的數(shù)字孿生模型，它可以持續(xù)運(yùn)行以預(yù)測(cè)未來(lái)，用觀測(cè)到的數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)并改進(jìn)預(yù)測(cè)，然后再預(yù)測(cè)?！?br />
研究人員利用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心的ERA5大氣數(shù)據(jù)訓(xùn)練Physics-ML模型，該模型在128個(gè)A100 GPU上訓(xùn)練需要4個(gè)小時(shí)，訓(xùn)練后的模型能以30公里的空間分辨率，預(yù)測(cè)颶風(fēng)的嚴(yán)重程度和路徑，原本需要7天才能完成的預(yù)測(cè)，如今在一個(gè)GPU上只需四分之一秒。

虛擬世界模擬引擎Omniverse

Omniverse面向數(shù)據(jù)中心規(guī)模設(shè)計(jì)，Omniverse的門(mén)戶是USD（通用場(chǎng)景描述），本質(zhì)上是一個(gè)數(shù)字蟲(chóng)洞，將人和計(jì)算機(jī)鏈接到Omniverse，并將一個(gè)Omniverse世界鏈接到另一個(gè)世界，公司可以在Omniverse中建立虛擬工廠，并使用虛擬機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)營(yíng)。虛擬工廠和機(jī)器人是其物理復(fù)制品的數(shù)字孿生。

自去年年底推出以來(lái)，Omniverse已被500家公司的設(shè)計(jì)師下載了70000次，社區(qū)、公司和工具供應(yīng)商與NVIDIA一起構(gòu)建Omniverse連接器，14個(gè)已經(jīng)投入運(yùn)行，還有15個(gè)即將推出，Bentley宣布帶有Omniverse的iTwin現(xiàn)在正處于搶先體驗(yàn)階段，另外還有寶馬和愛(ài)立信。

Clara Holoscan

NVIDIA Clara Holoscan，一款軟件定義的可編程影響平臺(tái)，以及全新的高速傳感器處理機(jī)器人芯片Orin。

基礎(chǔ)Holoscan平臺(tái)由Orin和ConnectX-7組成，Orin可以在單個(gè)芯片中處理整個(gè)機(jī)器人流水線，即傳感器、物理、AI、成像和圖形，12個(gè)Arm CPU，5.2TFLOPS（FP32），用于AI的250TOPS，740Gbps高速I(mǎi)O用于連接傳感器，使用者可以選擇添加A6000 Ampere GPU獲得另外39TFLOPS（FP32）和超過(guò)500TOPS的AI推理性能。

Holoscan平臺(tái)是開(kāi)放的，第三方可以在Holoscan的界面和API的基礎(chǔ)上進(jìn)行構(gòu)建，研究人員可以從事重要的新科學(xué)研究、儀器制造商可以將Holoscan集成到他們的解決方案中，Holoscan應(yīng)用程序可以完整部署在設(shè)備內(nèi)、醫(yī)院的數(shù)據(jù)中心或者兩者結(jié)合，這使得公司可以開(kāi)放比設(shè)備本身需要更多算力的應(yīng)用程序，或者升級(jí)部署多年的已安裝基礎(chǔ)設(shè)備。

黃仁勛在演講的最后表示還有一項(xiàng)公告要發(fā)布，“我們將構(gòu)建一個(gè)數(shù)字孿生模型來(lái)模擬和預(yù)測(cè)氣候變化，上一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)名為Cambridge 1，即C-1，這臺(tái)新的超級(jí)計(jì)算機(jī)將名為E-2。Earth Two ，地球的數(shù)字孿生，能夠在Omniverse中以Million-X百萬(wàn)倍的速度運(yùn)行，目前發(fā)明的所有技術(shù)，均是實(shí)現(xiàn)Earth Two必不可少的，我想象不出筆者更宏偉、更重要的用途。”