Nvidia在其年度GTC会议宣布了一系列AI是重点企业产品。它包括其新的硅结构Hopper第一个使用该架构的数据中心GPU H100；一个新的Grace CPU "超级芯片"；该公司声称将建立世界上最快的AI超级计算机的模糊计划被称为Eos。

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Nvidia从过去十年的人工智能热潮中受益匪浅GPU数据密集型深度学习方法被证明是流行的完美匹配。Nvidia表示，随着AI该领域对数据计算需求的增长希望提供更多的火力。

特别是，该公司强调了机器学习系统的普及，称为变形金刚。为从OpenAI的GPT-三等语言模型DeepMind的AlphaFold等待医疗系统提供动力。这类模型的规模在几年内呈指数级增长。例如，当OpenAI在2019年推出GPT-2.它包含15亿参数(或连接)。两年后谷歌训练类似模型时，使用了1.6万亿参数。

随着AI要求更多的计算机，Nvidia希望提供它

"训练这些巨型模型仍然需要几个月的时间，"Nvidia高级产品管理总监Paresh Kharya在新闻发布会上说。"所以你解雇了一份工作，等了一个半月，看看会发生什么。缩短训练时间的心的增加，缩短训练时间的一个关键挑战是GPU性能收入的数量开始下降。"

Nvidia表示，新的Hopper架构将有助于改善这些困难。该架构是计算机科学家和美国海军少将的先驱Grace Hopper与上一代芯片相比，该架构是专门用于命名的H100 GPU新的第四代加速变形金刚模型的训练Nivida NVlink多达256可连接H100 GPU，带宽是上一代的9倍。

H100 GPU它本身包含800亿晶体管，是第一个支持PCle Gen5和利用HBM3的GPU，使内存带宽达到3TB/s。Nvidia表示，H100 GPU在FP16、FP32和FP与上一代相比，64计算方面与上一代相比A100快三倍，8位浮点数学快六倍。

"训练巨型变形金刚模型，H过去几周的训练将提供高达9倍的性能，"Kharya说。

该公司还宣布了一个新的数据中心CPU--Grace CPU有两个超级芯片CPU通过，通过新的低延迟NVLink-C2C直接连接。该芯片旨在与新的基础相结合Hopper的GPU一起 "服务于巨型HPC和AI应用"，并可用于纯CPU系统或GPU加速服务器。它有144个Arm核心和1TB/s内存带宽。

新的格雷斯CPU "超级芯片 "由两个CPU连接而成。

除硬件和基础设施新闻外，Nvidia它还宣布了各种企业人工智能软件服务的更新，包括Maxine(提供音频和视频增强功能SDK，和Riva(用于语音识别和文本语音转换SDK）。

该公司还预测，它正在建造一台新的人工智能超级计算机，声称它将是世界上最快的部署。这台名为Eos将采用超级计算机Hopper结构包括约4600个H100 GPU，提供18.4 exaflops的 "AI性能"。该系统将只用于Nvidia该公司表示，内部研究将在几个月后上线。

在过去的几年里，一些对人工智能感兴趣的公司成立或宣布了自己的内部 "超级人工智能计算机"，微软、特斯拉和Meta。由于其运行精度低，这些系统与普通超级计算机没有直接的可比性，这使得一些公司能够通过宣布世界上最快的超级计算机快速跨越。

然而，在他的主题演讲中，Nvidia首席执行官黄仁勋的确CotoTechnology代理实表示，Eos275 petaFLOPS的计算量--比 "美国最快的科学计算机"（Summit）快1.4倍。"我们期望Eos成为世界上最快的人工智能计算机，"黄说。"Eos会成为我们的OEM和云合作伙伴最先进AI基础设施蓝图"。