用动画在老黄的厨房搞小动作？「AI Tuber」除了配音还能编曲？这次除了显卡都是干货

新智元报道

来源：Computex NVIDIA

编辑：好困 Emil

【新智元导读】「不务正业」的英伟达在AI上简直是大力出奇迹，不仅带来了AI动画制作软件，还有基于AI的实时3D仿真软件，甚至连「AI Tuber」都搞了出来。当然，除此之外，英伟达也为我们带来了「买不到」的3080Ti和3070Ti。

英伟达终于发布了GeForce RTX 3080 Ti，然而这一点儿都不重要。看完之后发现明显是那个「AITuber」旁白更有意思，是真的可爱！

刚开始还在想这个配音还有些生涩，结果没想到的是，不仅是配音，连作曲都是AI生成的，这甜美的声音，气势恢宏的音乐，哪个不比3080Ti有趣？

时间线回到最开始，英伟达愉快地展示了很多画质非常出色且可以用光追的游戏。但是作为一个用着4K屏幕的2080用户，实在是享受不到光追的乐趣，根本带不动。

英伟达自己也说了，随着新游戏的推出，2080Ti都已经难以达到60帧的水平。然后英伟达又说，现在你们不用担心这个问题啦！我们推出了3080Ti，完美达到60帧！

依稀回想起30系刚发布的时候，2080Ti都变成基准线了，甜品级都吊打2080。你说当初小编买2080干什么呢？

说回到3080Ti，你看这12G的显存像不像20G的？不过从中文的角度看，12和20倒是差不多，没准是念反了。真冷。

你看这煤气灶，它又大又香，但是你就是买不到，呵呵。

网友的看到发布时候的价格也评论说，别整那些没用的，在你们能生产出足够的显卡之前，这都是价格欺诈！

虽然买不到显卡，但是数据是可以免费看的。

从纸面上来看，3080Ti有些像是拥有一半显存的3090，同样是使用GA102架构，同样是350W的TDP。但是，1665MHz的频率比3090和3080都要低。

总体而言，大部分参数都与3090接近，算力可以达到3090的96%，比3080强14%。是曾相同定位的2080Ti的1.5倍。（被压在地上摩擦的2080Ti）

1080Ti，2080Ti和3080Ti性能的对比。

除了3080Ti，英伟达还发布了3070Ti。

3070Ti采用的是与3070相同的GA104架构，并有着比3080和3070更高的频率，不过SM数只比3070多2个。好在，3070Ti的TDP比3070显著提高了31.8%。

与之前相同定位的2070Super相比，性能也提升至了1.5倍。

创作者的福音：Omniverse Machinima

除了买不到的显卡以外，英伟达推出了为艺术家打造的Omniverse Machinima。但是，你需要GeForce RTX 3060及以上的显卡，或者是Quadro RTX 4000及以上。

这太劝退了，小编看着自己的2080又流下了泪水。不过「前任」旗舰2080Ti也不行，哈哈哈。

这个演示的场景看着好眼熟？

原来就是老黄家的厨房！可以说是一模一样了，难道英伟达还特地给老黄的厨房建了个模？

Machinima是一种始于20世纪90年代的艺术形式，利用游戏素材、视觉效果和角色动画等实时3D技术制作短片或者完整的电影。

用户可以在Omniverse Machinima上利用光追和AI轻松地制作电影级的动画。除了可以自己导入游戏素材外，英伟达也提供一个在不断完善的素材库。然后便可以通过英伟达的技术生成各种「高端大气上档次」的效果。

看起来蛮有意思的。现在也有公测版可以用来体验。前提你是30系显卡哦。

面向所有人的AI

除了为艺术创作者打造的Omniverse Machinima，对于企业客户，NVIDIA的解决方案则是 Omniverse Enterprise服务。这项服务支持实时在线协作进行3D模型的制作仿真。

尤其是在看完Fisher发布完那些不重要的显卡之后，NVIDIA在其擅长的3D设计方面的演示就显得更加惊艳。

比如说，宝马集团利用其设计了一套接近于真实的车辆生产线：

奔驰创作了全新EQS的模拟视频：

根据Das介绍，只要有具备RTX显卡的终端，都可以使用这项服务。

而NVIDIA的这项服务对于企业而言看起来性价比十足：每年仅需14000美元起。

NVIDIA企业计算负责人Das介绍了NVIDIA为所有公司提供AI计算服务的三个要素：硬件、AI计算软件平台，以及协作设计的软件平台。

Das随后向观众们推销起今年GTC大会上黄教主带来的新款AI计算专用的NVIDIA DGX服务器来。

凭借着在AI计算性能上的绝对优势，DGX自2016年发布以来已经获得包括腾讯、微软、丰田等大公司的青睐。

随着如今AI应用日趋广泛，越来越多的计算将通过大量数据驱动，而这些数据在运算时又不可避免地通过网络传输，这既造成了在传输过程中造成的安全风险，还给CPU造成了额外负担。

因此NVIDIA在去年发布了专门用于数据优化检查的DPU数据处理单元，数据中心可实现加速、具有完全可编程性，并具有“零信任”安全功能，防止数据泄露和网络攻击。

通过将基础的计算任务从PCU转移至DPU，可以将CPU的计算能力解放出来，应用于更加擅长的应用程序处理中。目前华硕、戴尔科技、云达科技和超微均已宣布将提供采用NVIDIA BlueField-2 DPU加速的服务器。

此外，NVIDIA宣布NVIDIA认证系统计划进一步扩展，现已包含50多种面向企业数据中心的NVIDIA认证系统，获得认证的数十款全新服务器可运行NVIDIA AI企业级软件。

值得注意的是，NVIDIA未来还将会针对采用Arm处理器的服务器进行认证，比如技嘉和纬颖科技计划将提供新的服务器，就采用了基于Arm Neoverse的CPU、NVIDIA Ampere架构GPU和/或BlueField-2 DPU。

NVIDIA另一项新产品是BaseCommand云托管平台，简而言之，这个平台将企业的AI计算需求转移到「云端」，通过NVIDIA自有的超级计算能力来解决企业对于算力的需求，从而将企业的开发人员从繁重的计算中解放出来，专注AI的开发，同时减少基础设施的运营成本。据悉，这项服务还可以按需订阅。

最后Das感慨地说到，所有这一切，都源于NVIDIA的出发点——GeForce系列游戏显示芯片，无论机缘巧合还是有备而来，NVIDIA如今正在向一家多元化的AI公司迈进。

参考资料：

https://www.youtube.com/watch?v=1Kio8Hn8f3U&t=1829s