2023 SIGGRAPH：英伟达为生成式AI注入新能量

SIGGRAPH是由计算机机器学会（ACM）的计算机图形与交互技术特别兴趣小组主办的年度会议。这个大会自1974年起每年举办一次，已经成为全球计算机图形学、动画、虚拟现实、游戏开发、视觉效果以及交互式技术领域最重要的学术和行业聚会之一。该会议对推动计算机图形学和相关领域的技术进步起到了关键作用。
 
在今年的SIGGRAPH大会上，英伟达不仅围绕生成式AI发布了一系列引人注目的新品，还进行了多项技术升级。这些突破性的创新和提升不仅展示了英伟达在该领域的领先地位，更为生成式AI的进一步发展和应用注入了强劲的动力。
 
新款RTX：台式工作站的性能大提升
 
针对生成式AI和数字化时代的开发及内容创作，NVIDIA联合全球工作站厂商如BOXX、戴尔、惠普、联想等，发布了新款NVIDIA RTX工作站。


 
具体来看，英伟达推出了三款台式工作站GPU: RTX 5000、RTX 4500和RTX 4000，引入最新AI、图形和实时渲染技术。他们均基于NVIDIA Ada Lovelace架构，该架构拥有诸多优势：
 

• NVIDIA CUDA® Core：单精度浮点吞吐量比上一代产品提高了2倍。
• 第三代 RT Core：吞吐量比上一代产品提高了2倍，能够同时运行光线追踪与着色或降噪功能。
• 第四代Tensor Core：AI训练性能比上一代产品提高了 2 倍，并扩大了对 FP8 数据格式的支持。
• DLSS 3：借助AI的力量，将实时图形的逼真度和交互性提升到新的水平。
• 更大的GPU显存：RTX 4000具有20GB GDDR6显存；RTX 4500具有24GB GDDR6显存；RTX 5000具有32GB GDDR6显存，均支持错误代码纠正，可实现对大型 3D 模型、渲染图像、模拟和 AI 数据集的无差错计算。
• 扩展现实功能：支持高分辨率增强现实和虚拟现实设备，可提供创建精彩增强现实、虚拟现实和混合现实内容所需的高性能图形。

 
全新RTX工作站配备多达4块NVIDIA RTX 6000 Ada GPU，每块GPU具有48GB显存，单个桌面工作站就可提供高达5,828 TFLOPS的AI性能和192GB GPU显存。这些系统还可根据用户需求，配备NVIDIA AI Enterprise 或 Omniverse Enterprise软件，以支持各种要求严苛的生成式AI和图形密集型工作负载。
 
值得一提的是，英伟达今日发布的AI Enterprise 4.0加入了用于构建和自定义生成式AI基础模型的端到端框架NVIDIA NeMo™、用于数据科学领域的NVIDIA RAPIDS™库，以及用于构建常见企业AI用例（包括推荐器、虚拟助手和网络安全解决方案）的框架、预训练模型和工具。
 
目前最新的NVIDIA RTX 5000 GPU已上市，惠普、丽台科技、PNY 和 Ryoyo Electro 等全球分销合作伙伴将从今天起陆续发货。BOXX、戴尔、惠普、联想等全球分销合作伙伴将在今年秋季开始提供NVIDIA RTX 4500 和 RTX 4000 GPU。
 
加速OpenUSD采用，推进3D虚拟世界的构建
 
OpenUSD是一种实现3D软件工具与数据类型互通的框架，其目标是连接电影和动画的制作流程，并满足工业应用的需求，如制造设计的互操作性、真实物理的工厂数字孪生等。

通过NVIDIA Omniverse、全新的ChatUSD、RunUSD等云API，以及NVIDIA OpenUSD开发者计划，英伟达正努力推动OpenUSD的进一步发展。此外，NVIDIA与皮克斯、Adobe、苹果和Autodesk等公司成立了OpenUSD联盟（AOUSD），统一OpenUSD规范。


 
为支持OpenUSD在云上的部署，NVIDIA发布了四款新的Omniverse Cloud API，帮助开发者更加无缝地实施和部署 OpenUSD 流程与应用。
 
●ChatUSD：一款面向开发人员的大型语言模型 (LLM) copilot工具，可以回答USD知识问题或生成 Python-USD 代码脚本。ChatUSD 借助NVIDIA提供的USD功能和 Python-USD 代码片段进行微调。
 
●RunUSD：其是一个Cloud API，它通过检查上传文件与OpenUSD版本的兼容性，将OpenUSD文件转换为完全路径跟踪渲染的图像，并使用Omniverse Cloud生成渲染。目前，NVIDIA OpenUSD开发者计划中的开发人员可以使用该API的演示。
 
●DeepSearch：其为 LLM 代理，可在海量无标记资产数据库中进行快速语义搜索。
 
●USD-GDN Publisher：其为一键式服务，可助力企业和软件制造商从 USD Composer 等基于 Omniverse 的应用向 Omniverse Cloud GDN发布基于 OpenUSD 的高保真体验，并实时传输到网络浏览器和移动设备。
 
NVIDIA创始人黄仁勋表示：““正如 HTML点燃了 2D 互联网的重大计算革命，OpenUSD 也将开启协作式 3D 和工业数字化的时代。NVIDIA 通过开发 NVIDIA Omniverse 和生成式 AI ，正在全力推动 OpenUSD 的发展和应用。”
 
Omniverse大升级，支持生成式AI与OpenUSD
 
英伟达发布了Omniverse平台的重要版本更新，此次更新旨在助力开发者和工业企业利用OpenUSD框架和生成式AI优化3D工作流程。
 
Omniverse是一个基于OpenUSD的软件平台，能够连接、描述及模拟跨3D工具和应用。新版本有助于更快速地创建虚拟世界和高级工作流，从而推动工业的数字化。
 
此次Omniverse平台主要的更新点是：
 
(1) Omniverse Kit更新: 包括模块化应用构建、开发者模板和资源、渲染优化功能和扩展现实(XR)开发者工具。
(2) 基础应用更新: 包括Omniverse USD Composer和Omniverse Audio2Face，后者现支持多语种和全新女性基础模型。
(3) OpenUSD扩展: NVIDIA发布了加速OpenUSD采用的多种框架、资源和服务，并推出了新的Omniverse Cloud API。
(4) 合作与整合: 包括与Adobe的合作，Wonder Dynamics的接入以及多家公司的工具和应用在Omniverse中的整合。
(5) Omniverse的扩展性: 可以与其他基于OpenUSD的空间计算平台如ARKit和RealityKit兼容，并支持Khronos Group OpenXR开放标准，扩展到更多头显。
(6) 其他合作与整合: 包括SideFX Houdini的整合，Cesium的Omniverse扩展程序，以及Blackshark.AI的接入等。
 
目前多家公司如Cesium、Convai、Move AI、SideFX Houdini和Wonder Dynamics已经通过OpenUSD接入Omniverse。
 
NVIDIA的这次Omniverse更新不仅增强了其核心功能，还与多家公司和工具进行了整合，大大扩展了其在3D工作流和数字化工业中的应用范围。
 
OVX服务器加速生成式AI 的计算工作负载
 
英伟达还推出了搭载全新NVIDIA L40S GPU 的 NVIDIA OVX服务器。该新款 GPU 能够加速计算密集型应用，如 AI 训练与推理、3D 设计与可视化、视频处理及工业数字化。特别对生成式 AI，包括文本、图像和视频生成、聊天机器人、游戏开发等均有显著加速效果。
 
NVIDIA OVX系统具有强大的AI和图形性能，其每台服务器最多支持 8 块 NVIDIA L40S GPU，每块 GPU 的显存为 48GB。基于 NVIDIA Ada Lovelace GPU 架构的 L40S 搭载第四代 Tensor Core 和 FP8 Transformer Engine，可提供超过 1.45 PFLOP 的张量处理能力。对于拥有数十亿个参数和多种数据模式（如文本和视频）的复杂 AI 工作负载，与 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 相比，L40S 能够将生成式 AI 的推理性能和训练性能分别提高 1.2 倍和 1.7 倍。
 
为了支持实时渲染、产品设计、3D 内容创建等高保真专业可视化工作流，NVIDIA  L40S GPU 搭载 142 颗第三代 RT Core，可提供 212 TFLOP 的光线追踪性能，使专业创作者能够创建沉浸式的视觉体验和逼真的内容。
 
针对计算要求严苛的工作流，如工程和科学模拟等，NVIDIA L40S 搭载 18,176 颗 CUDA® Core，可提供近 5 倍于 NVIDIA A100 GPU 的单精度浮点计算（FP32）性能，以加快复杂计算和数据密集型分析的速度。
 
从市场采用情况来看，CoreWeave 云服务提供商已经开始提供 L40S 实例。
 
英伟达的AI Enterprise 软件为 L40S GPU 提供了企业级支持，已更新以支持超过 100 个框架、预训练模型和工具套件。
 
NVIDIA L40S 将于今年秋季上市，多家全球系统构建商将提供搭载此 GPU 的 OVX 系统。
 
结语
 
生成式 AI 正在全方位地改变着各行各业的工作流和服务。从文本、图像和视频的生成，到聊天机器人的智能互动，再到游戏开发、产品设计以及医疗领域的创新应用，其影响深远而广泛。在这一颠覆性技术趋势的推动下，英伟达的角色不可或缺。作为行业的引领者，英伟达通过不断的技术创新和卓越的产品设计，在全球范围内为生成式 AI 的快速发展和广泛应用提供了坚实支撑。