Giám đốc điều hành Jensen Huang đã có một loạt các thông tin mới để công bố trong bài phát biểu của mình, bao gồm các con chip trung tâm dữ liệu mới, các tiến bộ của AI và đi sâu vào nền tảng Omniverse.
Nếu bạn bỏ lỡ bất kỳ nội dung nào mà vị CEO đã nói trong bài phát biểu, hãy đọc để biết tất cả các bản cập nhật mới nhất từ Keynote của NVIDIA GTC 2022.
Giám đốc điều hành Jensen Huang sau đó xuất hiện với chiếc áo khoác da huyền thoại của ông, giới thiệu video về các ứng dụng AI, từ y tế đến lĩnh vực xây dựng, cho bài thuyết trình “I am AI” truyền thống của công ty.(Ảnh: NVIDIA)
22:59:01 – 22 tháng 3 năm 2022
(Ảnh: NVIDIA)
Jensen tiếp tục thảo luận về cách nền tảng AI của NVIDIA trở thành biểu tượng phổ biến trên toàn thế giới, với ba triệu nhà phát triển và 10.000 công ty khởi nghiệp sử dụng công nghệ này.
Huang lưu ý rằng trong thập kỷ qua, phần cứng và phần mềm của NVIDIA đã mang lại sự gia tăng tốc độ hàng triệu lần trong công nghệ AI.
(Ảnh: NVIDIA)
23:02:18 – 22 tháng 3 năm 2022
Tiếp theo là một cái nhìn hoàn toàn mới về phiên bản số (digital twin) có tên “Earth 2” của NVIDIA, cùng những thứ khác đang sử dụng dữ liệu dự báo thời tiết chuyên sâu để giúp mô phỏng các vùng khí hậu và khí quyển.
Các mô hình mà dữ liệu này tạo ra có thể là một bước quan trọng để đối phó với biến đổi khí hậu, NVIDIA lưu ý, bao gồm dự đoán bão, lũ lụt và các thảm họa thiên nhiên khác.
23:07:55 – 22 tháng 3 năm 2022
Bây giờ đến với phần cứng – đây là nơi NVIDIA thực sự dẫn đầu.
Đầu tiên là xem xét các cỗ máy transformer, trong đó Huang lưu ý rằng công nghệ này lý tưởng cho các nền tảng học máy như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biến bản dịch trực tiếp thành hiện thực cho người dùng ở khắp mọi nơi.
Nhưng khi nói đến bước tiếp theo, “các điều kiện sẵn sàng cho những bước đột phá tiếp theo trong khoa học”, Huang nói, với các mô hình ảo, điện toán lượng tử và thậm chí cả phương tiện truyền thông được thiết lập để chuyển đổi.
Ông nói: “AI đang chạy nhanh về phía trước theo mọi hướng”.
23:11:09 – 22 tháng 3 năm 2022
Các thư viện AI của NVIDIA quét qua toàn bộ bối cảnh công nghệ, Huang lưu ý và nhấn mạnh đến các cái tên như Riva, Maxine, Nemo và Merlin.
(Ảnh: NVIDIA)
23:26:17 – 22 tháng 3 năm 2022
Huang nói: “AI sẽ phát minh lại lĩnh vực hội nghị truyền hình, giới thiệu bản demo của Maxine, thư viện của công ty dành cho các cuộc gọi video AI.
Chắc chắn một điều khó tưởng tượng khi bộ thư viện này có thể căn chỉnh lại đôi mắt của người nói về trung tâm, và sau đó cho họ “siêu năng lực” để đột nhiên có thể nói một ngôn ngữ khác, theo thời gian thực.
Tuy nhiên, có một chút cảm nhận đối với một số người nói bằng ngôn ngữ nước ngoài, với cái miệng dường như “hơi khác khác” …
(Ảnh: NVIDIA)
23:28:16 – 22 tháng 3 năm 2022
Chúng ta cũng có thể xem qua Merlin 1.0, một AI framework cho các hệ thống gợi ý hyperscale, cùng với đó là Nemo Megatron, được sử dụng để đào tạo các mô hình ngôn ngữ cực lớn.
23:29:41 – 22 tháng 3 năm 2022
Bây giờ là lúc cho một số phần cứng mới!
Công bố phần cứng lớn đầu tiên là về NVIDIA H100 , một GPU Tensor Core hoàn toàn mới để tăng tốc tải công việc AI.
Dựa trên quy trình 4n của TSMC, nó tự hào có 80 tỷ transistor khổng lồ và băng thông 4,9TB/s và mang lại 60 TFLOPs hiệu năng FP64.
(Ảnh: NVIDIA)
23:34:13 – 22 tháng 3 năm 2022
H100 được xây dựng trên kiến trúc GPU hoàn toàn mới của NVIDIA có tên là Hopper, kế thừa của Ampere.
Kiến trúc Hopper sẽ làm nền tảng cho thế hệ GPU trung tâm dữ liệu tiếp theo của NVIDIA, mang đến “bước nhảy vọt về hiệu suất so với kiến trúc tiền nhiệm”.
23:35:30 – 22 tháng 3 năm 2022
Huang cũng đã công bố một phiên bản mới của hệ thống NVIDIA DGX, mỗi hệ thống đều có tám GPU H100.
“AI đã thay đổi cơ bản những gì phần mềm có thể làm và cách nó được sản xuất. Các công ty đang cách mạng hóa ngành công nghiệp của họ với AI nhận ra tầm quan trọng của hạ tầng AI họ đang dựa vào”, ông nói.
“Hệ thống DGX H100 mới của chúng tôi sẽ cung cấp sức mạnh cho các nhà máy AI của doanh nghiệp để tinh chỉnh dữ liệu thành tài nguyên có giá trị nhất – trí tuệ của chúng ta”.
23:44:54 – ngày 22 tháng 3 năm 2022
NVIDIA cho biết họ cũng có thể kết nối tối đa 32 DGX (chứa tổng cộng 256 GPU H100) với công nghệ NVLink của mình, tạo ra một “DGX Pod” đạt hiệu suất AI lên tới một EXAFLOP!
Và nó cũng mạnh mẽ hơn. Nhiều DGX Pod có thể được kết nối với nhau để tạo ra DGS Superpod, được Huang mô tả là “nhà máy AI hiện đại”.
Một siêu máy tính hoàn toàn mới do NVIDIA phát triển, có tên Eos, sẽ có 18 DGX Pod. Rõ ràng, nó sẽ đạt được gấp 4 lần khả năng xử lý AI của siêu máy tính mạnh nhất thế giới hiện tại, Fugaku.
Công ty hy vọng Eos sẽ bắt đầu vận hành trong vòng vài tháng tới, để nó trở thành máy tính AI nhanh nhất trên thế giới, cũng như là nền tảng hạ tầng AI tiên tiến cho các đối tác phần cứng của NVIDIA.
(Ảnh: NVIDIA)
23:48:48 – 22 tháng 3 năm 2022
Để tránh tình trạng tắc nghẽn ở mạng truyền thống, NVIDIA cũng đã kết hợp GPU H100 và CX-7 SmartNIC, bộ xử lý mạng tiên tiến nhất.
Huang giải thích rằng NVIDIA H100 CNX “tránh tắc nghẽn băng thông, đồng thời giải phóng CPU và bộ nhớ hệ thống để xử lý các phần khác của ứng dụng”.
(Ảnh: NVIDIA)
23:53:05 – ngày 22 tháng 3 năm 2022
Huang sau đó đã công bố cập nhật mới của Grace, CPU trung tâm dữ liệu đầu tiên của NVIDIA, được xây dựng có mục đích cho AI.
Ông cho biết bộ vi xử lý dựa trên Arm mới đang “tiến triển đáng kinh ngạc” và sẽ sẵn sàng lên kệ vào năm tới.
23:54:27 – ngày 22 tháng 3 năm 2022
Grace sẽ có hai Multi-chip Module lớn (MCM) mới từ NVIDIA: Grace Hopper và Grace CPU Superchip.
Cái đầu là sự kết hợp một CPU Grace và GPU dựa trên Hopper, trong khi cái sau kết nối hai CPU Grace với nhau.
(Ảnh: NVIDIA)
23:59:28 – 22 tháng 3 năm 2022
Sau khi nói qua một loạt các mô hình và thư viện AI khác, cộng với việc dừng lại một chút để đề cập đến sứ mệnh Apollo 13 nổi tiếng (là nơi thuật ngữ “digital twin” lần đầu tiên được đặt ra), câu chuyện chuyển sang một thứ khác một chút – Omniverse.
00:04:50
NVIDIA có những mục tiêu lớn với Omniverse, nền tảng dành cho thiết kế và mô phỏng 3D, và chắc chắn đang đặt ra rất nhiều kỳ vọng cho nó.
Công ty đang sử dụng GTC làm bệ phóng cho một loạt các công cụ và tài nguyên mới cho Omniverse, bao gồm một framework để xây dựng avatar cá nhân hóa dạng hoạt hình.
Ở đây có rất nhiều thứ để mở ra, nhưng các công ty có thể sử dụng Omniverse để tạo ra các digital twin cho các cơ sở của họ nhằm mục đích tối ưu hóa việc an toàn hoặc mô phỏng để hỗ trợ phát triển robot.
(Ảnh: NVIDIA)
Tất cả các chương trình mới này đều đòi hỏi rất nhiều sức mạnh, NVIDIA cho biết, và thật may mắn là chúng có điều kiện để thực hiện.
Máy chủ NVIDIA OVX mới được cung cấp bởi 8 Arm A40 và CPU Ice Lake kép, và được thiết lập lý tưởng để hỗ trợ các nhu cầu điện toán khổng lồ do Ominverse tạo ra.
00:07:58
Sau khi thể hiện hình đại diện AI “Toy Jensen” ảo mộng, sử dụng AI để chạy gần như độc lập, Huang chuyển đến với chủ đề lái xe và xe tự hành.
(Ảnh: NVIDIA)
00:23:25
NVIDIA đã đầu tư rất nhiều vào lái xe tự hành trong những năm gần đây và muốn duy trì xu hướng đó.
Hãng đã trình chiếu một đoạn video về nền tảng Drive của họ “đang lái” một chiếc ô tô trên những con đường thực tế, lưu ý rằng nó hiện cho thấy ý định về nơi nó sẽ đến tiếp theo và cũng sẽ để mắt đến cả tài xế.
(Ảnh: NVIDIA)
NVIDIA cũng đã công bố Hyperion 9, thế hệ tiếp theo của nền tảng ô tô tự lái, sẽ ra mắt trên ô tô vào năm 2026.
Để giúp hướng dẫn các phương tiện này, NVIDIA cho biết họ dự kiến sẽ lập bản đồ tất cả các đường cao tốc chính ở Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á vào cuối năm 2024 – với tất cả dữ liệu này cũng có thể được tải lên Omniverse để xây dựng mô phỏng và đào tạo.
00:24:32
Sau đó, sẽ chuyển sang một số trường hợp sử dụng khác cho Omniverse, bao gồm trong chăm sóc sức khỏe, thiết kế nhà máy và thậm chí đào tạo thế hệ robot tiếp theo của bạn.
00:29:23
Sau đó, một thông báo quan trọng cuối cùng. Huang đã hoàn thiện chương trình bằng cách công bố Omniverse Cloud, một dịch vụ mới được thiết kế để tạo điều kiện hợp tác thiết kế 3D theo thời gian thực giữa các nhà quảng cáo và kỹ sư.
Omniverse Cloud được cho là sẽ cắt giảm sự phức tạp được tạo ra bởi nhu cầu nhiều nhà thiết kế làm việc cùng nhau trên nhiều công cụ khác nhau và từ nhiều vị trí khác nhau.
Huang cho biết: “Chúng tôi muốn Omniverse tiếp cận đến với mọi người trong số hàng chục triệu nhà thiết kế, nhà sáng tạo, nhà chế tạo robot và nhà nghiên cứu AI.
(Ảnh: NVIDIA)
00:30:47
Và đó là tất cả loạt thông tin nóng nhất từ NVIDIA GTC 2022!
Huang hoàn thành bài phát biểu keynote với vô số lời cảm ơn dành cho các nhà phát triển và nhân viên của công ty trên khắp thế giới, và kết thúc bằng lời hứa về những điều thú vị hơn nữa sẽ xảy ra trong tương lai.
Ông nói: “Chúng tôi sẽ cố gắng tăng thêm “một triệu x” (một triệu lần) trong vòng một thập kỷ tới.
Cùng với đó, sẽ mang đến một bản giao hưởng AI khác để chúng ta hòa vào.
Tổng hợp