“核爆狂魔”又献力作，英伟达是否会成为AI时代的引领者？
每次发布新的技术老黄就会喜提一次外号 这次又有什么新称号？
如同2007年iPhone改变手机行业，AI正站在下一个岔路口的边缘！凭借玩家氪金起飞的英伟达，早已不止于做你的显卡管家。黄仁勋在2023年GTC大会上，撕下“两弹一勋"的伪装。不演了！坐拥钞能力的英伟达就要让你体会到”Ai次世代“的澎湃。
会上老黄多次提及“我们正处于AI的“iPhone时刻”。并软硬兼施发布了多款最新技术，包括为ChatGPT设计的GPU H100 NVL和AI超级计算服务DXG Cloud，还推出了提高计算光刻智能化的软件库cuLitho。
图中的老黄是否如几个月前的玩笑一样是AI合成的呢？
这些最新技术对普罗大众来说听起来可能非常复杂，如今的chatgpt已经够让我们耳目一新了。而这次英伟达发布的这些技术炸弹，又会使得Ai的取得怎样的超进化？且提到的计算光刻，和我们平日耳熟能详光刻机的物理光刻有什么区别呢？我们一探究竟。
先有仁勋后有天 显卡在手虐神仙
众所周知，光刻是芯片制造中的一道关键工艺，相当于使用非常复杂的相机将电路图案投射到硅晶片上。这个“相机”就是光刻机。类比数码相机，我们都希望拍出清晰明亮的照片，需要一个大的光圈和透镜。同样地，在制造微型晶体管时，为了让它们成像清晰，也需要一个大的透镜来进行光刻。
来源：《激光与光电子学进展》2022年5月
我们用「CD」特征值来衡量这个能力，数值越小表示分辨率越高。使用波长越短的光源可以帮助我们获得更好的结果。同时，透镜系统也很重要，数值孔径越高代表收集和聚焦光线的能力越强，从而能够获得更好的图案。
过去，芯片在遵循摩尔定律不断演进。但随着时间的推移，芯片尺寸以指数级别缩小，而用于成像的光波长保持不变。因此，晶体管与光波长之间的差距在不断扩大，导致物理衍射现象从而引起图像模糊，产业发展也因此受限。
后来，行业给出的解决方法是采用逆向光刻的思维，利用计算机仿真技术预先设计出掩膜图形，并通过优化算法生成对应的光源分布，然后在光刻机上进行精确加工的制造。这就是所谓的计算光刻。
但随着芯片制造技术的不断进步，当芯片中的关键尺寸小于光源波长时，需要更加复杂的掩模板来实现精准的光刻。特别是随着芯片制造技术向3纳米及以下发展，计算光刻所需的时间也越长。如果没有更强大的计算能力，就难以实现这样复杂的掩模版设计，这也会限制了计算机光刻的发展。
但英伟达给出答案，用GPU实现计算光刻，因为计算光刻技术中至少一半的OPC和ILT是由前成像组成的，这些正是GPU擅长的。在GPU之上构建了cuLitho计算光刻技术软件库，这是英伟达四年秘密研发的成果。
cuLitho有一个很重要的特点，就是能够利用多个计算机进行并行处理。所谓并行处理就是让多台计算机一起工作，分担任务。以往使用4万个计算机才能完成的工作，现在只需用500个NVIDIA DGX H100就能完成。这不仅可以缩短运算时间，减少了对环境的影响，也节省电力成本。
英伟达这盘棋很早已经开始布局，老黄在2016年将全球首款DGX超级计算机交给OpenAI，此后，一半的《财富》100强企业都安装了DGX AI超级计算机。DGX成为了生成式AI领域必不可少的工具。它将会重塑几乎所有行业，改变人类对于生成式AI的认知。
在英伟达的愿景里，生成式AI是一种新型计算机、一种可以用人类语言进行编程的计算机，每个人都可以命令计算机来解决问题，每个人都可以是程序员。
经过ai加持可以一键实现背景替换、重新打光、眼神交流和实时翻译等功能
英伟达还推出了名为DGX Cloud的AI超级计算服务，其易于使用，可以通过任何web浏览器访问。这使得用户无需了解底层硬件、编程语言和运行环境等复杂技术，即可快速使用AI超级计算的能力。
微软Azure、谷歌OCP、Oracle OCI等云服务供应商对此相继摩拳擦掌，它将大大提高人工智能的研发效率和速度，减少IT基础设施的投资和维护成本。下一波”程序员”下岗潮可能正在路上。
会上还展示了亚马逊用英伟达云服务构建的数字孪生机器人仓库
除了“软硬兼施”，英伟达的野心还未满足。老黄不仅要在男人的”里子”游戏中征服你，也要在男人的”面子”车子中俘获芳心。此前一度被传得沸沸扬扬的联想造车的传闻，在这次会上被英伟达以半公开的方式揭开了真相。联想将进军智能电动车领域，但并非下场造车。其将基于英伟达的Thor芯片，打造自动驾驶域控制器。
Thor芯片最大的亮点在于其不仅可以实现2000 TOPS的AI算力，同时其也可以将一部分的算力从自动驾驶领域分配给智能座舱。乘客可以通过智能座舱界面实时了解汽车的状态、路线和目的地等信息。可以根据乘客的身体状况和喜好调整座椅、空气、音乐等方面的设置，提供更为舒适的乘坐体验。
以上产品技术的发布，可以看出英伟达的野心已经显露无疑了。覆盖从GPU、DPU等硬件到帮助企业构建定制生成式AI模型的云服务，打造了其他竞争对手难以逾越的技术障碍。截至北京时间4月6日收市，英伟达市值6678.14亿美元，是全球第五大科技股。在通往技术爆炸“次世代”，英伟达在狂飙。
那中国会迎来自己的英伟达吗？去年七月，美国商务部发布了《出口管制条例》，限制向中国出口先进芯片和相关设备。面对这场输不得的战争，加快推进本土芯片的替代工作刻不容缓。
中科曙光就是其中的佼佼者。其已在全国范围内部署了50多个云计算数据中心，拥有国内最大的算力资源。公司今年推出了“算力交易平台”，第三方用户可以接入中科曙光的算力资源池，通过提供高性能的算力服务来助力企业进行大规模的信息基础设施支持。
而作为中科曙光的后盾，海光信息为其提供算力资源。公司专注于CPU和DCU（加速计算芯片）领域，并在人工智能算力方面取得了一定成就。值得一提的是，海光信息研发的DCU深算一号是国内唯一支持FP64双精度浮点运算的计算芯片。
这场的征途中，中国的企业仿佛化身为战场上的勇士，汇聚成万象竞逐的壮阵。AI的“次世代”或许真的要来了，而我们的追赶长征路还路漫漫其修远兮，虽然过程会曲折，但结果一定是光明的。如教员言到：”更喜岷山千里雪，三军过后尽开颜。“
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