英偉達當地時間周二在洛杉磯舉行的SIGGRAPH大會上宣布了一項人工智能芯片的新配置，英偉達創始人CEO黃仁勛表示，新的芯片能加速生成式人工智能應用程序，并降低大模型的運行成本，讓數據中心規模化。

這款最新發布的人工智能芯片GH200使用與英偉達當前最高端的AI芯片H100相同的GPU，但配備141GB的內存以及72核的ARM芯片，H100的內存為80GB。

“這款芯片是為全球數據中心的橫向擴展而設計的。”黃仁勛在發布會上表示。

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黃仁勛還表示，新的芯片將于明年第二季度起通過英偉達的經銷商供貨，并在今年年底前提供樣品。但目前這款芯片的價格仍未公布。

英偉達副總裁Ian Buck在一場媒體發布會上表示，新版本的芯片增加了高帶寬內存的數量，這種設計能夠驅動更大的AI模型運行。GH200經過優化，可以執行AI推理功能，從而有效地為類似ChatGPT等生成式AI應用程序提供支持。

英偉達發布新型芯片的背景是人工智能大模型的規模正在不斷擴大。“隨著模型參數的增加，它們需要更大的內存才能在不相互連接的單獨芯片系統上運行，額外的內存提高了GPU的性能。”Buck說道。

目前英偉達在人工智能芯片市場占據主導地位，據估計市場份額超過80%。例如支持谷歌的Bard和OpenAI的ChatGPT運行的都是英偉達的GPU。而隨著全球的科技巨頭、云服務提供商和初創公司都在搶奪GPU資源來開發自己的人工智能模型，英偉達的芯片供不應求。

通常，使用人工智能模型的過程至少分為兩個部分：訓練和推理。首先，使用大量數據訓練模型，這個過程可能需要數月時間，有時需要數千個GPU；然后，模型在軟件中使用推理來進行預測或生成內容。與訓練一樣，推理的計算成本很高，并且每次軟件運行時都需要大量處理能力。且與訓練不同的是，推理幾乎持續進行，而訓練只有當模型需要更新時才需要重新進行。

“你幾乎可以在GH200上運行任何你想要的大型語言模型，它會瘋狂地進行推理。”黃仁勛說，“大型語言模型的推理成本將大幅下降。”

英偉達還發布了一個系統，將兩個GH200芯片組合成一臺計算機，適用于更大的模型。黃仁勛稱之為“全球最大的單體GPU”。

在人工智能芯片供不應求之際，上周英偉達的主要競爭對手AMD發布了一款AI芯片MI300X，該芯片可支持192GB內存，并具有AI推理能力。谷歌和亞馬遜等公司也在設計自己的定制人工智能推理芯片。

英偉達發布會的另一個亮點為OpenUSD的相關進展。OpenUSD近期由美國3D內容行業的5家主要公司：蘋果、英偉達、皮克斯、Adobe和Autodesk聯合成立，目標是有一天可能成為“元宇宙”的3D圖形標準。該組織正通過促進3D工具和數據更大的互操作性，使開發者和內容創作者能夠描述、編寫和模擬大型3D項目，并構建范圍不斷擴大的3D產品和服務。

今年的SIGGRAPH上，IBM高級副總裁Darío Gil的主題演講涉及量子計算的未來以及它如何幫助解決實際問題。索尼首席技術官Hiroaki Kitano也在SIGGRAPH上主持一個關于電影創意產業的論壇。

SIGGRAPH也一直是展示在混合虛擬現實（XR）研究前沿的場所，今年也不例外。Meta展示了兩款VR和MR頭戴設備，其中一款是Butterscotch Varifocal，它將變焦技術與視網膜分辨率VR顯示相結合；另一個是Flamera，這是一款計算相機，使用光場技術。Butterscotch Varifocal和Flamera均仍處于Meta的研發階段，但這些技術可能會在未來激發電子消費產品的靈感。

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