鈦媒體App 4月21日消息，近期在美國舉行的CadenceLIVE Silicon Valley 2024上，英偉達CEO黃仁勛（Jensen Huang）院士與Cadence 總裁兼CEO阿尼魯?shù)隆さ路蚋剩ˋnirudh Devgan）進行一場爐邊對話。 黃仁勛表示，一旦數(shù)萬臺通用服務(wù)器運行，將消耗10倍到20倍的成本，20倍到30倍的能源，加速計算就是必不可少的。隨著CPU擴展速度逐步放緩，人們必須轉(zhuǎn)向加速計算，同時 AI 技術(shù)也可以降低能源成本。 “AI 實際上幫助人們節(jié)省能源。如果不是因為你創(chuàng)建的 AI 模型，如果沒有 AI，我們怎么能節(jié)省6倍或10倍的成本呢？一旦模型訓練一次，數(shù)百萬工程師將會從中受益，幾十年來數(shù)十億人將會享受到節(jié)省的成本。”黃仁勛表示，我們必須轉(zhuǎn)向加速計算，以節(jié)省電力，節(jié)省時間，節(jié)省金錢。 黃仁勛還預測，在不久的將來，我們所有人都將建造全新類別的設(shè)備是“人形機器人”（humanoid robot）。 “你可以看到，人形機器人的制造成本可能比人們預期的要低得多。為什么你會花10000到20000美元買車？為什么你不能花100000到20000美元買一個‘人形機器人’？在我們?yōu)槿祟愒O(shè)計的環(huán)境中，機器人可能會更加靈活，更加多才多藝。”黃仁勛表示。
據(jù)悉，Cadence是由SDASystems和ECAD兩家公司于1988年兼并而成，總部位于美國，是芯片EDA（電子設(shè)計自動化）領(lǐng)域的巨頭公司。 實際上，EDA軟件技術(shù)在芯片設(shè)計中不可或缺。EDA通常指利用電腦輔助設(shè)計軟件來完成集成電路的功能設(shè)計、驗證等流程的設(shè)計方式。英偉達的GPU（圖形處理器）芯片利用EDA軟件才可以制造。據(jù)行業(yè)機構(gòu)電子系統(tǒng)設(shè)計聯(lián)盟（ESD）數(shù)據(jù)，2022年，EDA全球市場將達到150億美元左右。 在國內(nèi)EDA市場，2020年，以收入規(guī)模計，新思科技（Synopsys）、Cadence和西門子（Siemens EDA）市場份額合計超過77%，如今“三巨頭”份額甚至超過80%，幾乎所有下游芯片設(shè)計廠商都與這三家EDA公司合作。 4月17日舉行的CadenceLIVE硅谷活動上，Cadence宣布更新Palladium數(shù)據(jù)中心級硬件仿真加速系統(tǒng)，以及Protium面向數(shù)據(jù)中心優(yōu)化的FPGA原型系統(tǒng)。 值得一提的是，英偉達是Palladium和Protium系列的最大客戶，兩家公司利用Cadence系統(tǒng)，以及EDA、AI 等技術(shù)，加速研發(fā)GPU芯片和CUDA加速計算系統(tǒng)，以生產(chǎn)更節(jié)能的AI半導體，即通過加速計算和生成式 AI 重塑芯片設(shè)計。 黃仁勛在公開的28分鐘對話中表示，加速計算時代已經(jīng)到來。底層計算平臺的根本變化和轉(zhuǎn)變是Cadence發(fā)展的基礎(chǔ)，所有人都依賴Cadence技術(shù)。而英偉達是做加速計算。一旦你開始加速計算，那么下一件可能的事情就是創(chuàng)造生成式 AI。如果沒有向加速計算的過渡，生成式 AI 將很難實現(xiàn)。 “加速計算的好處是，突然之間，過去使用CPU擴展很難擴展的東西如今可以實現(xiàn)。芯片設(shè)計想要做的是探索一個多維、多模態(tài)、經(jīng)常探索的空間。這沒有一個最佳答案，所以我們需要探索成千上萬個不同領(lǐng)域，我們對芯片設(shè)計空間的探索實在是太難了，無限的計算增長是無法做到的，AI 則將幫助我們跳進探索和優(yōu)化的特定領(lǐng)域。所以我認為，加速計算和生成式 AI 首先將改變Cadence開發(fā)軟件的方式，它將改變我們使用軟件的方式。除此以外，我們設(shè)計的電路、我們的芯片、我們的個人電腦、我們的系統(tǒng)、我們在Cadence的數(shù)據(jù)中心、電路設(shè)計，邏輯設(shè)計，系統(tǒng)設(shè)計，仿真，驗證，形式驗證等等，不止是芯片或系統(tǒng)，所有事務(wù)都會被 AI 所改變。”黃仁勛稱。 黃仁勛坦言，他發(fā)現(xiàn)，一個程序中的一小部分代碼代表了工具的大部分運行時間。例如CFD（計算流體力學），它可能只用3%的代碼，代表運行99.9%的時間，而剩余的97%的代碼可以用 AI 和加速計算進行重寫，使得應(yīng)用程序加速100000倍。 “當然，類似的應(yīng)用程序很少，我們想要重寫的應(yīng)用程序非常少?！秉S仁勛稱，他想表達的是，GPU是英偉達加速計算的第一選擇，因為事實證明。它是可以進行并行計算的重要處理方式，而且也是一個非常大的市場，它的變化非?？?，創(chuàng)新也非?？臁?br> 黃仁勛笑著說，“事實上，我創(chuàng)造了‘加速計算’這個詞?！?br> 此外，黃仁勛還重點談到了加速計算在藥物發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)中心、智能汽車和人形機器人等領(lǐng)域的重要推動力。 首先是藥物發(fā)現(xiàn)。 黃仁勛稱，生物醫(yī)藥、計算流體力學等方向上，過去30年間，人們通過CUDA和不同的DSL領(lǐng)域、特定的庫，實現(xiàn)了 AI 加速計算。 其次是數(shù)據(jù)中心計算。黃仁勛認為，通過投資 AI，通過投資數(shù)據(jù)中心，英偉達能夠設(shè)計出更好、更節(jié)能的產(chǎn)品。而英偉達設(shè)計了一次GPU芯片，你將生產(chǎn)運輸一萬億次，從而建造了一個數(shù)據(jù)中心，但你節(jié)省了全球6%的電力，而這將被十億人享受。 “通過設(shè)計更好的軟件，更好的芯片，更好的系統(tǒng)，我們能夠為世界節(jié)省的能源對社會有永久的好處。一方面，我們將消耗更多的電力和數(shù)據(jù)中心人工智能；另一方面，對于其他98%的電力消耗和能源消耗，我們將減少它。設(shè)計出更好的電腦、更好的汽車、更好的手機等?！秉S仁勛指出。 再次是智能汽車。黃仁勛表示，他更希望把汽車抽象成為擁有自主系統(tǒng)的“人形機器人”。 黃仁勛稱，在機器人當中有諸多的關(guān)節(jié)、感應(yīng)器，因此功能安全就變得非常重要，所以我們需要有設(shè)計和驗證計算機的方式，AI 技術(shù)在這個領(lǐng)域的運用相當廣闊。 “這些系統(tǒng)將始終連接到云端和數(shù)據(jù)中心，這樣它當然可以更新體驗，報告故障和新情況，然后下載新模型。所以我喜歡自主系統(tǒng)的整個領(lǐng)域，在不久的將來，我們所有人都將建造的全新類別的設(shè)備，將是人形機器人?！秉S仁勛指出，“因此，生產(chǎn)線是為人類設(shè)計的，倉庫是為人類設(shè)計的，很多東西都是為人類設(shè)計的，因此人形機器人在那種環(huán)境中更有可能富有成效?！?br> 最后，他再次談到，科學發(fā)現(xiàn)過程確實必不可少，但卻是零散的。英偉達要把生物學變成一個“工程”項目，所以科學發(fā)現(xiàn)的過程真的很重要，加速計算也非常重要。 “順便說一句，如果我們不轉(zhuǎn)向我們的加速計算，如果我們不轉(zhuǎn)向人工智能，計算機行業(yè)將經(jīng)歷愛隆定律（Eroom's law）。原因非常非常清楚。我們所做的工作量，我們所做的計算一直在增長。但是CPU擴展已經(jīng)放緩，因此，我們將享受增長，而不是計算成本的降低?！秉S仁勛稱，在加速計算下，數(shù)字生物學將經(jīng)歷一次全面的復興，科學和工程將越來越接近，因此必須要用重要工具、計算系統(tǒng)和算法，來幫助處理非常大型數(shù)據(jù)系統(tǒng)。 但黃仁勛也坦言，加速計算的功耗非常高，因此需要用更多的投資、AI 用例等方式進行解決。 “你說的第一件事絕對正確，加速計算的功耗非常高，原因是計算機的密度太高了。功耗很高，無論我們?nèi)绾蝺?yōu)化功耗，利用率都會直接轉(zhuǎn)化為更高的性能。這種表現(xiàn)可以用更高的生產(chǎn)力來衡量，也可以用創(chuàng)造更多收入、直接存力來衡量。同樣的性能，你可以買小得多的東西。因此，我認為加速計算中的電源管理可以直接轉(zhuǎn)化為您所關(guān)心的所有事情?！秉S仁勛強調(diào)，AI 在幫助人類應(yīng)對氣候變化方面完全是變革性的技術(shù)，形成更高效的能源等。 黃仁勛在結(jié)尾強調(diào)，英偉達的發(fā)展哲學，是讓更多專家和做出重要貢獻的人員組合成“多元化團隊”，聚集在一起做更多的事情。 “我認為這是英偉達規(guī)模如此之小的原因之一。我們只有28000人，但我們的力量遠遠超過我們的人員規(guī)模。幾乎每個人都有權(quán)代表我做出更好的、合理的、有原則的決定，這就是為什么英偉達做到如此規(guī)模的原因。我們是一個完整組織。所以我試圖創(chuàng)造一種環(huán)境，讓公司每一層的專家和貢獻者都能參與到一個問題中，同時參與到一個問題中。”黃仁勛稱。 （本文首發(fā)于鈦媒體App，作者｜林志佳，編輯｜胡潤峰） |
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