英伟达老板在SIGGRAPH2023上90分钟演讲完整视频-从光线追踪到生成 AI 的技术演进

昨天晚上，Nvidia老板黄仁勋在SIGGRAPH上发表了主题演讲，回顾了AI和图形技术的进展，放出了NVIDIA最新的产品，下面就是这次分享的90分钟完整视频，当然，字幕是AI翻译的，请大家包涵。

演讲（上）‍‍‍

演讲（下）

演讲摘要：‍

当你想到NVIDIA，你可能会想到高性能的图形卡，但Jensen Huang在他的最新发言中为我们揭示了更多。让我们一起回顾一下这位科技巨头的发言，看看他是如何从20年前的阴影GPU走到今天的生成AI的。

回顾：首先，Huang带我们回到了20年前，当NVIDIA推出了第一个可编程的GPU。那时，这是一个巨大的突破。然后，他提到了2018年在SIGGRAPH上推出的RTX技术，这是一个为实时光线追踪而设计的技术。你还记得那时的震撼吗？但是，当他展示了五年前的技术与现在的技术对比时，我们真的被震撼到了，尤其是在多边形、光线和渲染质量方面的进步。

技术的进步与创新：黄老板不仅仅回顾了过去，他还讨论了如何结合计算机图形学和人工智能来创新。他强调了光栅化的局限性，这让我们明白了为什么NVIDIA决定采用新的方法来进行计算机图形渲染。而当他展示了NVIDIA的新GPU，Hopper时，我们都知道，这将是一个新的开始。

生成 AI 时代的到来：黄老板的发言中，最令人兴奋的部分莫过于生成 AI 时代的到来。他描述了这一技术的重要性和潜力，并讨论了大型语言模型和生成模型的结合。想象一下，使用这些技术，我们可以创造几乎任何东西！从内容创建到自动驾驶汽车和机器人技术，AI的潜力无处不在。

创业公司与 AI：黄仁勋提到了许多创业公司正在使用生成 AI 技术进行创新，例如Adobe Firefly、Move AI 和 Wonder Dynamics。这些公司的创新展示了AI在各种行业中的应用，以及如何帮助人类生成有价值的信息。

Hopper：AI的新希望；详细介绍了Grace Hopper时，我们都知道这是一个为生成 AI 时代设计的全新处理器。它与HBM3E相连，具有72个核心，并通过高速链接与GPU连接。而当两个Grace Hopper连接成一个计算节点时，其性能将达到一个新的高度。

未来的计算模型：黄仁勋还展示了如何将Grace Hopper扩展成一个巨大的系统，并展示了一个模拟的超大GPU。他提到了未来的Frontier模型，如GPT-3和GPT-4，如何从前沿模型变成主流模型，并如何在各种应用中扩展这些模型。

ChatUSD‍‍‍‍

在演讲中，黄老板特别介绍了ChatUSD

模型的目标：ChatUSD 旨在帮助开发者理解和生成与 3D USD 场景相关的内容。

模型的训练：为了使模型能够理解 3D USD 场景，他们使用了 10,000 个 USD 代码片段和近 30,000 个由 Nvidia 构建的 USD 函数来微调模型。

模型的应用：ChatUSD 被描述为 USD 开发者的"副驾驶员"，可以帮助回答问题并生成 USD python 代码。

以及最近推出的Nvidia AI Workbench‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

定义与目的：Nvidia AI Workbench 是一个工具集，旨在简化选择基础模型、构建项目环境以及使用特定领域的数据微调这些模型的过程。

灵活性与扩展性：AI Workbench 具有高度的灵活性，可以轻松地从笔记本电脑扩展到工作站，再到数据中心或云端。例如，他展示了如何在 GeForce RTX 4090 笔记本电脑上开始一个项目，并随着项目的复杂性增加，轻松地将其扩展到由四个 Nvidia RTX 6000 Ada 世代 GPU 驱动的工作站。

自动环境配置：AI Workbench 可以自动为您的项目创建环境，构建包含所有依赖项的容器，包括 Jupyter。这意味着开发者无需手动配置复杂的环境，AI Workbench 会为他们处理。

微调与部署：他展示了如何使用 AI Workbench 微调模型以获得更准确的结果，并将新模型部署到企业应用中。

支持大型模型：AI Workbench 支持大型模型，如 Lama 2 70b。为了适应这种大型模型，开发者可以使用 AI Workbench 轻松地扩展到数据中心。

一键迁移：使用 AI Workbench，开发者可以轻松地迁移整个项目及其所有依赖项和库到其他平台，如工作站、数据中心或云端。

普及与可用性：Jensen Huang 提到，现在任何人都可以访问 Nvidia 的网站并下载 AI Workbench，使其成为生成 AI 的实践者。