每日經濟新聞 2024-04-22 17:40:15
“大模界”是每日經濟新聞推出一檔專注生成式AI與大模型技術的前沿科技報道欄目。
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每經記者 蘭素英 每經編輯 譚玉涵
迪夫根(左)對話黃仁勛(右) 圖片來源:視頻截圖
在4月17日于美國硅谷圣塔克拉拉會議中心舉行的CadenceLIVE Silicon Valley 2024大會期間,英偉達CEO黃仁勛與Cadence公司CEO兼總裁阿尼魯德•迪夫根(Anirudh Devgan)進行了一場深入的對話。Cadence由SDASystems和ECAD兩家公司于1988年兼并而成,是全球最大的電子設計自動化、半導體技術解決方案和設計服務供應商。
這場前沿對話覆蓋了多個話題,包括加速計算、人工智能(AI)的未來發展和能耗等問題。 黃仁勛認為,AI將在數據中心、機器人/自動駕駛、生命科學這三個領域帶來革命性影響,人形機器人未來或低至1萬~2萬美元。
同時,對于目前廣受關注的AI能耗問題,他表示,雖然AI會消耗大量計算能力,人工智能將徹底改變我們應對氣候變化的方式,有助于使用更少的能源,提高能效等等。
在對話中,黃仁勛強調了加速計算對于人工智能發展的重要性。他以加速計算給Cadence的數字孿生平臺Millennium帶來的諸多益處為例,一旦采用加速計算,生成式人工智能就有可能成為現實。如果沒有向加速計算的過渡,生成式人工智能將很難實現。
他表示,加速計算與通用計算并不相同。在通用計算中,你可以創建一個處理器,它將運行所有代碼,這絕對不是加速計算的情況。據他介紹,加速計算能夠帶來1000倍的X因子,在那之上還有另外30倍的X因子。而如果再加上生成式 AI,在此基礎上就還有另外10萬倍的因子。他提到,設計工具通常只進行一次處理,但設計師實際上需要進行多次探索,以尋找多維多模態下的最佳解決方案。而人工智能將幫助我們深入特定領域進行探索和優化。
黃仁勛稱,他發現,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,使得應用程序加速10萬倍。
作為“加速計算”一詞的創造者,他說道:“如果我們不轉向加速計算,如果不轉向AI,計算機行業可能會經歷反摩爾定律,原因非常清楚,我們所做的工作量和計算量都在增長,但是CPU的擴展速度已經放緩,因此我們的計算成本將會增長,而不是降低。”
圖片來源:視頻截圖
在被問及英偉達參與的哪些行業會令其在短期或中期內感到非常興奮時,黃仁勛表達了對數據中心/計算、機器人/自動系統和生命科學這三個行業的極大興趣。
談及機器人/自動系統這一領域時,他表示,無論是汽車還是卡車,披薩外賣機器人還是人形關節自連接機器人,這類系統有很多共性,它們都需要有許多傳感器,更重要的是需要功能安全。設計計算機和驗證計算機的方式,要求操作系統不是普通類型的操作系統,這一點非常重要。
他認為,人工智能的使用非常廣泛,這些系統將隨時連接到云,連接到數據中心,這樣它就可以更新體驗,報告故障和新的情況,然后下載新模型。“可以說,我喜歡整個自動系統領域,它是一個全新的類別。”
黃仁勛在對話中提到,人形機器人的制造成本可能比人們預期的要低很多。“你可以買到1萬~2萬美元的汽車,為什么不能有1萬~2萬美元的人形機器人?機器人很可能在一個為人類設計的環境中,表現得比人類更靈活、更多功能。”
而在談到生命科學這一話題時,他表示,他希望將生物學變成一個工程領域,科學發現過程非常重要,但它是零星的。
他認為,無論如何,數字生物學將經歷一場全面的復興,科學和工程越來越緊密,這是一個非常復雜的領域。“顯然,我們在芯片設計中不談論薛定諤方程,因為我們改變了晶體管,直到我們可以避免薛定諤方程。而在生物學中,顯然薛定諤方程是必要的。所以我們有很多需要創新的東西,我們第一次有了必要的工具,計算系統和算法幫助我們處理非常大且非常混亂的系統,數據驅動的方法與你之前所說的原則性模擬方法的融合可能會給我們一個機會。”
他在對話中強調,“我認為這三個行業的市場規模都將非常龐大,單是人形機器人的市場規模就已足夠大。”
對于人工智能的能耗問題,黃仁勛坦承,“加速計算的能耗非常高,原因是集成的計算機數量非常多。”
不過他也表示,對電源利用率進行的任何優化都會直接轉化為更高的性能,這種性能是可以衡量的,因為更高的工作效率會產生更多的收入,或者直接轉化為在相同性能的情況下,購買更小的東西所節約的成本。
“人工智能實際上可以幫助人們節省能源。” 他舉例稱,一次模型訓練的投資會讓數百萬像他一樣的工程師從中受益,未來幾十年內,數十億人將享受到節省的成本。節省的成本和能耗應從整個跨度上縱向來考慮。他認為,從縱向來看,人工智能將徹底改變人們應對氣候變化的方式。
黃仁勛強調,通過投資加速計算、AI、數據中心等領域,人類能夠設計出更好、更節能的產品。“你設計一次芯片,但能夠以萬億倍的速度出貨;你建造一個能夠節約6%電力的數據中心,節約出的電力可供10億人使用一整天。因此,通過設計更好的軟件、芯片和系統,我們為世界節省的能源將對社會產生永久的效益。一方面,人工智能消耗更多的電力和數據中心;另一方面,通過更好的產品設計、更好的計算機、更好的汽車、更好的手機和更好的材料等等,我們將減少其他98%的電力和能源消耗。”
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