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、Modulus、Omniverse、Maxine、Clara Holoscan等等。

ReOpt

ReOpt，一款針對運籌優(yōu)化問題（比如車輛路線安排和倉庫揀選與包裝）的加速求解器，配送14個披薩的路徑有870億種，因此對于達美樂來說，要在30分鐘內(nèi)將披薩送達并非易事，運籌優(yōu)化對于最后一公里配送來說是必需的，對于倉儲及制造物流而言也是如此。

路線規(guī)劃是一個極其棘手的物流問題，應用到行業(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中的虛擬倉庫，來展示優(yōu)化路線在自動訂單揀選場景中帶來的影響，優(yōu)化后的規(guī)劃能夠使訂單揀選節(jié)省一半的時間和路程，當前路線優(yōu)化求解器在收到新的訂單后，需要數(shù)小時來重新運行和響應，NVIDIA ReOpt能夠持續(xù)運行并實時動態(tài)地進行重新優(yōu)化。

cuQuantum

量子計算依靠的是，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雜性增加而出現(xiàn)的問題，在世界各地的大學、科學實驗室、企業(yè)和初創(chuàng)公司中，有近100個團隊正在致力于量子處理器、系統(tǒng)、模擬器和算法的研究，但預計還需要十到二十年才能制造出一臺實用的量子計算機。同時，該行業(yè)還需要一個超高速的量子模擬器來驗證其研究。

NVIDIA創(chuàng)建了cuQuantum DGX設備，該設備配備有針對量子計算工作流的加速庫，可以使用態(tài)矢量和張量網(wǎng)絡的方法，來加速量子電路模擬。曾經(jīng)需要耗費幾個月時間的模擬現(xiàn)在只需要幾天就可以完成，，NVIDIA將在第1季度推出cuQuantum DGX設備。

通過DGX上的cuQuantum，量子計算機和算法研究人員可以使用當今速度最快的計算機來發(fā)明未來的計算機，NVIDIA將在第1季度推出cuQuantum DGX設備。

cuNumeric

Python是科學家、機器學習與AI研究人員使用的編程語言，Python擁有豐富的庫生態(tài)系統(tǒng)，包括用于DataFrame進行數(shù)據(jù)分析的Pandas，用于n維數(shù)組與矩陣運算的NumPy，用于機器學習的Scikit-Learn，用于科學計算的SciPy，用于深度學習的PyTorch。Python擁有近2000萬名用戶。

在會上還宣布推出NumPy的插入式加速庫cuNumeric，cuNumeric加速了NumPy從單一GPU擴展到多GPU，擴展到多節(jié)點集群，進而擴展到世界上最大的超級計算機，其并行性以隱含的方式自動完成。

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

黃仁勛表示，ReOpt、cuQuantum、cuNumeric，三個極佳的新庫。

Quantum-2平臺

在分布式計算中，網(wǎng)絡是計算機的重要中樞神經(jīng)系統(tǒng)，網(wǎng)絡將數(shù)以千計的GPU連接成一個巨型的超級計算機，是其擴展能力和最終性能的決定因素。

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

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

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

采用Dragonfly拓撲，基于Quantum-2的網(wǎng)絡可以僅用3個hop就擴展到100萬個節(jié)點，這比當前一代增加了6.5倍，這種網(wǎng)絡速度、交換容量和可擴展性對于需要構建的巨型HPC系統(tǒng)來說來得正是時候，目前Quantum-2交換機正處于樣機階段。

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

Quantum-2平臺還提供BlueFied-3 InfiniBand系列方案，通過16個64位Arm CPU來卸載和隔離數(shù)據(jù)中心基礎設施棧操作，BlueFied-3采用臺積電7nm制程，包含220億個晶體管，BlueFied-3樣品將于明年5月問世。

黃仁勛說：“Quantum-2是迄今為止構建的非常先進的網(wǎng)絡平臺，將由頂級計算機制造商提供，這將大大推動高性能計算?！?/p>

Modulus

NVIDIA Modulus是一種開發(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結構的數(shù)據(jù)訓練Physics-ML模型，Modulus已經(jīng)過優(yōu)化，可以在多個GPU和多個節(jié)點上進行訓練，由此生成的模型，其物理仿真的速度比模擬快1000到10萬倍。

借助Modulus，科學家能夠創(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可以用來解決的一個重要問題，即是氣候科學。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)運行以預測未來，用觀測到的數(shù)據(jù)進行校準并改進預測，然后再預測?！?/p>

研究人員利用歐洲中期天氣預報中心的ERA5大氣數(shù)據(jù)訓練Physics-ML模型，該模型在128個A100 GPU上訓練需要4個小時，訓練后的模型能以30公里的空間分辨率，預測颶風的嚴重程度和路徑，原本需要7天才能完成的預測，如今在一個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)模設計，Omniverse的門戶是USD（通用場景描述），本質(zhì)上是一個數(shù)字蟲洞，將人和計算機鏈接到Omniverse，并將一個Omniverse世界鏈接到另一個世界，公司可以在Omniverse中建立虛擬工廠，并使用虛擬機器人進行運營。虛擬工廠和機器人是其物理復制品的數(shù)字孿生。

自去年年底推出以來，Omniverse已被500家公司的設計師下載了70000次，社區(qū)、公司和工具供應商與NVIDIA一起構建Omniverse連接器，14個已經(jīng)投入運行，還有15個即將推出，Bentley宣布帶有Omniverse的iTwin現(xiàn)在正處于搶先體驗階段，另外還有寶馬和愛立信。

Clara Holoscan

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

基礎Holoscan平臺由Orin和ConnectX-7組成，Orin可以在單個芯片中處理整個機器人流水線，即傳感器、物理、AI、成像和圖形，12個Arm CPU，5.2TFLOPS（FP32），用于AI的250TOPS，740Gbps高速IO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500TOPS的AI推理性能。

Holoscan平臺是開放的，第三方可以在Holoscan的界面和API的基礎上進行構建，研究人員可以從事重要的新科學研究、儀器制造商可以將Holoscan集成到他們的解決方案中，Holoscan應用程序可以完整部署在設備內(nèi)、醫(yī)院的數(shù)據(jù)中心或者兩者結合，這使得公司可以開放比設備本身需要更多算力的應用程序，或者升級部署多年的已安裝基礎設備。

黃仁勛在演講的最后表示還有一項公告要發(fā)布，“我們將構建一個數(shù)字孿生模型來模擬和預測氣候變化，上一臺超級計算機名為Cambridge 1，即C-1，這臺新的超級計算機將名為E-2。Earth Two ，地球的數(shù)字孿生，能夠在Omniverse中以Million-X百萬倍的速度運行，目前發(fā)明的所有技術，均是實現(xiàn)Earth Two必不可少的，我想象不出比這更宏偉、更重要的用途?！?/p>

責任編輯：haq