会议主要讨论的核心内容 - 英伟达在加速计算和生成式AI领域的最新产品和发展路径 [2][3][4][5][6][7] - 英伟达在软件层面致力于让世界更容易使用加速计算技术 [8][9][10] - 英伟达持续为AI发展做出贡献,推动了深度学习和生成式AI的发展 [11] - 英伟达推出NIM赋能传统企业实现智能化转型,提升行业效率 [12][13][14] - 英伟达推出Blackwell系列芯片,大幅提升AI算力和性能 [17][18][19][20][21] - 英伟达提出创新网络解决方案,满足AI工厂的高性能通信需求 [22][23][24] - 英伟达将持续推出新一代GPU产品,保持每年一次的迭代节奏 [25][26] - 英伟达将AI应用于物理世界,如孪生地球和AI机器人 [27][28][29][30][31][32] 问答环节重要的提问和回答 问题1 Ellie Jiang 提问 英伟达在软件层面的努力如何帮助加速计算技术的广泛应用? [8][9][10] Jiazhen Zhao 回答 英伟达推出了一系列针对不同领域的优化库,如cuDNN、Aerial、Coolitho等,大幅降低了软件开发的门槛,使得加速计算技术能够在深度学习、5G、芯片制造等领域得到广泛应用。这些库使得CUDA等底层技术能够与上层应用无缝衔接,帮助英伟达在市场中保持领先地位。 问题2 Yang Bai 提问 英伟达的Blackwell系列芯片有哪些创新之处,能带来哪些性能提升? [18][19][20] Jiazhen Zhao 回答 Blackwell系列芯片采用了MCM多芯片封装设计,大幅提升了芯片规模和算力。相比Hopper平台,Blackwell在传统FP8精度下性能提升2.5倍,并新增FP4、FP6精度支持,FP4精度下性能可达Hopper的5倍。Blackwell还创新性地采用了NVLink芯片间互连技术,进一步提升了GPU之间的通信性能。这些创新使得Blackwell系列芯片能够支持训练和推理超大规模AI模型,为英伟达在AI领域保持技术领先地位奠定了基础。 问题3 Joyce Ju 提问 英伟达在机器人领域有哪些布局和规划? [29][30][31][32] Lei Chen 回答 英伟达正在为不同类型的机器人系统打造专属平台,包括机器人工厂、仓库、物体操纵、移动机器人以及人形机器人等。这些平台依托于英伟达的计算机加速库和预训练模型,在Omniverse中进行全面的测试、训练和集成。英伟达正在与富士康、比亚迪电子等厂商合作,为工厂、仓库等场景提供智能化解决方案。同时,英伟达在自动驾驶和人形机器人领域也取得了重要进展,为未来机器人在人类世界的广泛应用奠定了基础。