NVIDIA早在2019年推出的Omniverse，在发布之初它更像是这款功能强大的多GPU实时模拟和协作平台。在经过两年的时间发酵之后，2021年被称为Omniverse元年，借这个机会，NVIDIA以“先锋集结，引爆METAVERSE对话Omniverse 先锋人物”为主题 ，在线上邀请了7位嘉宾从视效、艺术创作者、架构师等角度直播分享Omniverse及元宇宙相关问题进行了分享和解答。
艺术创业从过去的个人创作发展到现在大型3D制作，从个人的工作逐渐发展成了跨行业，跨领域，跨地区的大型团队工作模式，这其中对于制作流程，协同，建模，渲染等工作，都在进行着不断的迭代。如早期大量不同3D工具产生了大量不同格式的模型，但这些数字资产却在当时面临着数字孤岛的困境难以与其他人进行分享，直到最后Pixar USD解决这了这一问题。
用XGRIDS总经理、CloudMinds首席架构师赵开勇的话来讲，“Omniverse把从CUDA开始的高性能计算平民化，再通过集成式的DeepLearning集成显卡把AI平民化了。Omniverse出来以后，为3D设计创作或者3D艺术效果等以前大片里面才能看到的效果，带来了更多平民化。元宇宙不只是有社交属性、 游戏 属性，更多的是在虚拟场景里面把真实世界仿真、在虚拟世界里进行模拟或者进行演练。”
根据NVIDIA的定义，Omniverse是致力于跨不同应用和3D生态系统供应商实现通用互 *** 作性。它提供高效的实时场景更新，并基于开放标准和协议设计而成。Omniverse平台充当枢纽的角色，使新功能作为微服务微服务开放给所有连接的客户端和应用。
NVIDIA中国区传媒 娱乐 行业经理何展：Omniverse平台实际上是元宇宙平台的开始，Omniverse可以支持在未来世界里生成元宇宙数字虚拟世界。我们的核心底座有三个技术，也是NVIDIA过去20多年技术的集大成平台，有三块：AI、计算HPC、图形图像。
Omniverse 包含5个重要组件，分别是Omniverse Connect、Nucleus、Kit、Simulation和RTX。这些组件连同所连接的第三方数字内容创作(DCC)工具，以及所连接的其他Omniverse微服务，共同组成整个Omniverse生态系统。
3D艺术家光叔：Omniverse协同合作的能力还是挺值得期待的，也就是说，它变成一个真正的“数字工地”。你搬一块砖，我搬一块砖，最后把房子盖起来，在场的每个工人都能够看到这个房子怎么盖起来，Omniverse平台相当于这个意思，大家都在这里盖房子，而且都能看到彼此盖的是哪个部分、拼起来是什么样子，大家心里都有数。不但是总设计师有数，每个人心里都有数，你盖了什么、没盖什么，这个都很清楚，我觉得这是未来协作的一个非常重要的点。
在使用过程中，Omniverse并非单个实体，其丰富组件能够赋予平台极高的灵活性与协作性，多种功能结构将Omniverse打造成应用、连接器、服务、扩展程序和渲染器的结合体。
Autodesk技术销售专家、前中央电视台三维特效制作部门负责人沈映认为Omniverse平台提供了更多的可能性，Omniverse的开放性给大家提供了更多的可能性，吸引各行各业的人、越来越多的人去 探索 、发掘、去在各个行业落地、产生各个行业的应用。所有的数字化、数据，综合起来是不是就是物理世界的一个数字版，未来可能是以数字的方式、玩 游戏 的方式进入到科学严谨的数字孪生世界。是不是就感觉进了一个平行空间里？甚至有可能会互相发生作用，你可能用这种方式去影响你的真实世界，你的虚拟世界会影响到你的现实世界。所以元宇宙突然“蹦”出来，原来的科幻概念好像突然模模糊糊看到影了，我觉得这得益于计算机图形技术的发展，NVIDIA是这个发展的代表。
实际上Omniverse除了是NVIDIA提供的一个平台，一种生态之外，其中给行业，为创作者，为公司的数字资产也将带来与以往不同，甚至可以说是前所未有的改变。中央广播电视总台IMR系统技术负责人王子建认为Omniverse其中可以看到NVIDIA蕴含其中的三种意涵：
首先是尊重。尊重艺术家，像高老师、光叔这种。艺术家现在在创造价值。只有保护、尊重，艺术家们才能不断的进行迭代、升级东西。USD第一版、第二版、第三版、第四版，会做出更多更好的作品。
最后是协同，高度的协同化。Omniverse并不是一个简单的产品、它是一套构架，这个构架会帮助我们转型，为我们提供更多的思路和思考。还有Omniverse是开放的而非封闭的，USD、MDL等等这些是开放的、对大家友好的，而并不是我自己有什么好的我自己藏起来你们都别使，是要为大家开放的。
在解决了高效的问题之后，如何吸引更多的人才同样也是Omniverse带来的先进工作模式除了将更多人才吸引到这个行业之外，通过平民化还将这一行业的规模和人才边际进一步扩大。
Autodesk技术销售专家、前中央电视台三维特效制作部门负责人沈映认为Omniverse平台提供了更多的可能性，Omniverse的开放性给大家提供了更多的可能性，吸引各行各业的人、越来越多的人去 探索 、发掘、去在各个行业落地、产生各个行业的应用。所有的数字化、数据，综合起来是不是就是物理世界的一个数字版，未来可能是以数字的方式、玩 游戏 的方式进入到科学严谨的数字孪生世界。是不是就感觉进了一个平行空间里？甚至有可能会互相发生作用，你可能用这种方式去影响你的真实世界，你的虚拟世界会影响到你的现实世界。所以元宇宙突然“蹦”出来，原来的科幻概念好像突然模模糊糊看到影了，我觉得这得益于计算机图形技术的发展，NVIDIA是这个发展的代表。
XGRIDS总经理、CloudMinds首席架构师赵开勇则进一步介绍到：“Omniverses可以把物理世界的东西仿真到虚拟世界，我们就可以在里面进行很多尝试。这不仅包括拍、物理的仿真，在达到一些效果以后，还可以把虚拟世界里得到的好的结果再用到真实场景里面来，这样可以推动真实场景进步，而且元宇宙的功能不只是为了大家的社交和 娱乐 ，更多的是从虚拟世界反馈给真实世界、推进 社会 。这是我理解的元宇宙能把 社会 往前推进的功能。”
在分享会最后，NVIDIA高级解决方案架构师宋毅明总结了NVIDIA有三大主方向——计算、图形、AI，其实Omniverse是要把“图形、计算、AI”打通。本来很多做AI的朋友可能是做NLP或者是CE方面，跟计算、图形相对孤立一些，3D重建，就是把AI、计算、图形渲染还原，打通整个环节，这就是Omniverse平台的价值。再利用底层开发的云端多GPU来进行加速和渲染。Omniverse带给用户的最大的价值就是“快”，GPU刚出来的时候其实就是加速图形运算、加速 游戏 行业保证桢率，其实就是“快”。为什么要用GPU计算？还是为了“快”。Omniverse把所有的技术融合了起来，并且快速的应用。由于近期NVIDIA发布了新的Turing GPU架构，以及更新的RTX 4000显卡，导致T4显卡的停产。T4显卡是NVIDIA的一款搭载Turing GPU的显卡，具有更强大的图形处理能力。但是，随着NVIDIA最新的Turing GPU架构和RTX 4000显卡的发布，T4显卡变得更加强大，也就意味着T4显卡已经不再能够满足现代游戏的需求。因此，NVIDIA在2019年宣布，将停止T4显卡的生产。
停产T4显卡，对当前的市场有着深远的影响。首先，因为T4显卡是NVIDIA的一款旗舰显卡，具有极高的处理能力，所以T4显卡的停产会对游戏行业造成很大的冲击，尤其是对于那些想要体验到最新游戏的玩家来说。其次，T4显卡的停产也将会影响到计算机编程行业，因为T4显卡具有强大的图形处理能力，对于计算机编程行业来说，T4显卡的停产将会对行业技术的发展造成一定的影响。
总而言之，T4显卡的停产，将会对游戏行业和计算机编程行业都造成很大的影响，但是，随着技术的发展，新的显卡产品也会不断推出，满足玩家和程序员的需求。
英伟达官宣一新并购计划
英伟达官宣一新并购计划，Excelero对Nvidia来说是一个很合适的选择，因为两家厂商在过去几年中曾就多项举措展开密切合作，英伟达官宣一新并购计划。
英伟达官宣一新并购计划1英伟达当地时间周一宣布，新收购了以色列公司Excelero，后者是企业数据存储和块存储解决方案的供应商。收购条款未披露。Excelero 的工程团队将加入 Nvidia 在以色列不断增长的业务，该芯片制造商在以色列的七个研发中心雇佣了约 2,800 名员工，包括 Yokneam、Mellanox 的总部、特拉维夫、耶路撒冷、拉阿纳纳和南部的贝尔谢巴。
资料显示，Excelero成立于2014年，三年后走出隐身模式，是一家NVMesh软件的开发厂商，该软件主要用于管理和保护NVMe闪存驱动器虚拟阵列，使其在公有云和私有云环境中用作块存储。
据了解，英伟达在以色列的研发活动目前是该公司在美国以外最大的。该公司最近宣布，它正在建立一个新的设计和工程团队，该团队将领导面向人工智能、机器人技术、自动驾驶汽车和 Nvidia 的新平台 Omniverse 的下一代 CPU（中央处理器）的开发，该平台允许虚拟世界模拟。
新的 CPU 团队将加入目前活跃在以色列的多个团队，致力于高速网络和 HPC（高性能计算）技术、Nvidia 的 DPU（数据处理单元）开发、人工智能研究和其他活动。这家美国公司由 Jensen Huang、Chris Malachowsky 和 Curtis Priem 于 1993 年创立，是一家图形芯片公司，发明了图形处理单元 (GPU)，如今已成为人工智能领域的领导者。
而Excelero的软件旨在利用“服务器存储区域网络”，这些设备是建立在商用硬件上的，通过利用内部存储让数据尽可能地靠近处理器。该软件提供横向扩展应用（随需求线性增长和缩小），并通过网络灵活访问闪存存储。
Excelero对Nvidia来说是一个很合适的选择，因为两家厂商在过去几年中曾就多项举措展开密切合作，例如Excelero帮助Nvidia开发了Magnum IO软件套件，旨在帮助数据科学家和人工智能研究人员在短时间内处理大量数据，此外Excelero的软件也用于Nvidia Quantum-2 Infiniband网络平台。
Romem表示：“Excelero团队将加入Nvidia，眼下市场对高性能计算和人工智能的需求正在激增，我们将与Nvidia合作，确保我们现有的客户得到支持，很高兴我们在块存储方面的专业知识将运用于Nvidia世界级的AI和HPC平台上。”
Nvidia表示，在将Excelero NVMesh技术集成到Nvidia企业软件堆栈之前，将通过履行所有合同来支持Excelero的现有客户。
英伟达官宣一新并购计划2早在今年2月，业内就有传闻称英伟达（Nvidia）将收购以色列企业数据存储和块存储解决方案提供商Excelero。当地时间本周一（3月7日），英伟达正式官宣了对Excelero的收购，但具体的`收购条款并未披露。
资料显示，Excelero成立于2014年，是一家NVMesh软件的开发厂商，该软件主要用于管理和保护NVMe闪存驱动器虚拟阵列，使其在公有云和私有云环境中用作块存储。
Excelero的NVMesh软件基于增强版的NVMe-oF协议，该协议被认为是Web规模部署和大数据用例的最佳选择，提供了低延迟的分布式存储，并结合了本地闪存的性能和集中存储的便利性。
NVMesh软件软件旨在利用“服务器存储区域网络”，这些设备是建立在商用硬件上的，通过利用内部存储让数据尽可能地靠近处理器。该软件提供横向扩展应用（随需求线性增长和缩小），并通过网络灵活访问闪存存储。Excelero的软件以高吞吐量、低延迟和对Kubernetes容器的支持赢得了用户的好评，并且还吸引了不少云服务供应商与其展开合作。
此前已经被英伟达收购的Mellanox就曾是Excelero投资者及合作伙伴，双方在加速存储方面的应用有不少合作，比如将Excelero的技术应用于InfiniBand和RoCE网络产品中。
Excelero对Nvidia来说是一个很合适的选择，因为两家厂商在过去几年中曾就多项举措展开密切合作，例如Excelero帮助英伟达开发了Magnum IO软件套件，旨在帮助数据科学家和人工智能研究人员在短时间内处理大量数据，此外Excelero的软件也用于Nvidia Quantum-2 Infiniband网络平台。
英伟达已承诺，在收购Excelero后会通过继续履行合同来支持Excelero的客户，未来还会将Excelero的技术集成到英伟达的企业软件堆栈中。
Excelero的首席执行官兼联合创始人Yaniv Romem表示：“随着对高性能计算和人工智能的需求激增，Excelero团队将加入英伟达。我们将与英伟达合作，确保为对现有的客户提供支持。展望未来，我们很高兴将我们在块存储方面的专业知识应用于英伟达的世界级AI和HPC平台。”
英伟达高级工程总监 Suresh Ollala表示，Excelero 团队“带来了大型企业在存储区域网络中使用的块存储方面的深厚专业知识。现在，他们的任务是帮助扩展对我们企业软件堆栈中块存储的支持，例如用于高性能计算的集群。块存储在我们 DPU 上运行的 DOCA 软件框架中也发挥着重要作用。”
英伟达官宣一新并购计划3英伟达周一宣布，其已收购 2014 年成立的高性能块存储提供商 Excelero，并将把该公司的相关技术整合到其业务软件堆栈中。Excelero 以 NVMesh 这款核心产品而被大家所熟知，特点是通过联网的 NVMe SSD 存储来提供软件定义的块存储，且支持本地或私有云环境中的部署。去年，Excelero 还引入了对 Microsoft Azure 云平台的支持。
过去几年，Excelero 已累计吸引 3500 万美元的风投，并于 2018 年得到了西部数据的青睐。收购之后，英伟达将继续为当前客户提供 NVMesh 维护支持，但后续规划将全盘推倒重来。
这意味着英伟达将彻底放弃 Excelero 的任何品牌推广计划，且后者将不会维持独立运营。参考之前的 Mellanox 收购案，它现在已被重命名为 NVIDIA Networking，不同的是仍作为一个单独的部门来运营。
英伟达指出，Excelero 的大部分工程团队都会留下，包括该公司的联合创始人（首席执行官 Yaniv Romem、研发副总裁 Ofer Oshri 和首席科学家 Omri Mann）。 至于办公地点，大多数 Excelero 员工将继续驻扎特拉维夫分公司，但目前尚不清楚原管理层会在英伟达麾下扮演何种角色。
英伟达计划利用 Excelero 的相关技术经验，来增强其数据存储和处理产品线。并且强调会利用块存储来支撑高性能计算（HPC）集群，以及由 BlueField 数据处理单元 / DPU 处理的 DOCA 软件框架的特定应用程序。
Excelero CEO 兼联合创始人 Yaniv Romem 表示：
随着对高性能计算和人工智能的需求激增，Excelero 团队将与 NVIDIA 合作，以确保我们现有的客户可继续得到支持。 同时我们很高兴将自身在块存储方面的专业知识，应用于 NVIDIA 在全球范围内领先的 AI 和 HPC 平台。
其实多年来，Excelero 已经和英伟达开展过诸多项目合作。比如三年前，Mellanox 就投资过 Excelero 。
此外还有通过远程直接内存访问（RDMA）来推动 Excelero 技术发展，英伟达认为这对于该公司的 InfiniBand 和基于融合以太网的 RDMA / RoCE 都至关重要。
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受新冠疫情的影响，加速了各行业企业移动化办公的需求，这期间，有大量的用户和企业选择了线上视频会议。那么，我们如何在视频会议中展现更完美的自己呢？
近日，2021年国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2021）正式召开。基于GAN研究的NVIDIA Maxine云AI视频流SDK现已在CVPR 2021上展出。让我们看一看GAN研究是如何重塑视频会议的呢？
起床、启动笔记本电脑、打开网络摄像头——得益于NVIDIA研究人员开发的AI技术，每次都能在视频通话中展现完美的自己。
Vid2Vid Cameo是用于视频会议的NVIDIA Maxine SDK背后的深度学习模型之一，它借助生成式对抗网络(GAN)，仅用一张人物2D图像即可合成逼真的人脸说话视频。
要使用该模型，参与者需要在加入视频通话之前提交一张参照图像（真实照片或卡通头像）。在会议期间，AI模型将捕捉每个人的实时动作，并将其应用于之前上传的静态图像。
也就是说，上传一张穿着正装的照片之后，与会人员即使头发凌乱、穿着睡衣，也能在通话中以穿着得体工作服装的形象出现，因为AI可以将用户的面部动作映射到参照照片上。如果主体向左转，则技术可以调整视角，以便参与者看上去是直接面对摄像头的。
除了可以帮助与会者展现出色状态外，这项AI技术还可将视频会议所需的带宽降低10倍，从而避免抖动和延迟。它很快将在NVIDIA Video Codec SDK中作为AI Face Codec推出。
NVIDIA研究人员兼项目的联合创作者Ming-Yu Liu表示：“许多人的互联网带宽有限，但仍然希望与朋友和家人进行流畅的视频通话。这项基础技术除了可以为他们提供帮助外，还可用于协助动画师、照片编辑师和 游戏 开发者的工作。”
Vid2Vid Cameo本周发表于著名的国际计算机视觉与模式识别会议，这是NVIDIA在本次虚拟会议上发表的28篇论文之一。此外，它还在AI Playground上推出，在此所有人均可亲身体验我们的研究演示。
AI大出风头
在一部经典盗贼（同时也是Netflix的热门节目）的致谢中，NVIDIA研究人员将他们的人脸说话GAN模型迅速用于虚拟会议。演示重点介绍Vid2Vid Cameo的主要功能，包括面部重定向、动画头像和数据压缩。
这些功能即将登陆NVIDIA Maxine SDK，为开发者提供经过优化的预训练模型，以便在视频会议和直播中实现视频、音频和增强现实效果。
开发者已经能采用Maxine AI效果，包括智能除噪、视频升采样和人体姿态估计。SDK支持免费下载，还可与NVIDIA Jarvis平台搭配用于对话式AI应用，包括转录和翻译。
来自AI的问候
Vid2Vid Cameo只需两个元素，即可为视频会议打造逼真的AI人脸说话动态，这两个元素分别是一张人物外貌照片和一段视频流，它们决定了如何对图像进行动画处理。
模型基于NVIDIA DGX系统开发，使用包含18万个高质量人脸说话视频的数据集进行训练。网络已掌握识别20个关键点，这些关键点可用于在没有人工标注的情况下对面部动作进行建模。这些点对特征（包括眼睛、嘴和鼻子）的位置进行编码。
然后，它会从通话主导者的参照图像中提取这些关键点，这些关键点可以提前发送给其他的视频会议参与者，也可以重新用于之前的会议。这样一来，视频会议平台只需发送演讲者面部关键点的移动情况数据，无需将某参与者的大量直播视频流推送给其他人。
对于接收者一端，GAN模型会使用此信息，模拟参照图像的外观以合成一个视频。
通过仅来回压缩及发送头部位置和关键点，而不是完整的视频流，此技术将视频会议所需的带宽降低10倍，从而提供更流畅的用户体验。该模型可以进行调整，传输不同数量的关键点，以实现在不影响视觉质量的条件下，适应不同的带宽环境。
此外，还可以自由调整所生成的人脸说话视频的视角，可以从侧边轮廓或笔直角度，也可以从较低或较高的摄像头角度来显示用户。处理静态图像的照片编辑者也可以使用此功能。
NVIDIA研究人员发现，无论是参照图像和视频来自同一个人，还是AI负责将某个人的动作转移到另一个人的参照图像，Vid2Vid Cameo均能生成更逼真、更清晰的结果，优于先进的模型。
后一项功能可将演讲者的面部动作，应用于视频会议中的数字头像动画，甚至可以应用于制作视频 游戏 或卡通角色的逼真形象和动作。
Vid2Vid Cameo论文由NVIDIA研究人员Ting-Chun Wang、Arun Mallya和Ming-Yu Liu共同撰写。NVIDIA研究团队在全球拥有超过200名科学家，专注于AI、计算机视觉、自动驾驶 汽车 、机器人和图形等领域。
我们要感谢演员Edan Moses ，他在Netflix上的《纸钞屋》中担任教授的英语配音，感谢他在以上我们最新AI研究的介绍视频中做出的贡献。
写在最后，视频会议现已经成为人们日常生活的一部分,能够帮助数百万人工作、学习、 娱乐 ,甚至就医。NVIDIA Maxine集成了先进的视频、音频和对话式AI功能,给那些帮助我们保持联络的视频会议平台带来效率突破。（陶然）
近日，一年一度的英伟达 GTC 大会再度拉开帷幕。穿着标志性皮夹克的「AI 黄仁勋」向开发者介绍了英伟达在硬件和 AI 领域最新的进展。
年初的 CES 刚刚过去，对于英伟达来说，短时间就要拿出很多新的东西，挑战不小。但是从 CES 到现在，短短 3 个月里，全球 AI 领域发生了翻天覆地的变化，这也成了英伟达的新契机。
AI的 「iPhone 时刻」
「AI 的『iPhone 时刻』已经到来」，老黄这样形容最近 AI 行业的「大事件」。
2016年8月，黄仁勋将当年全球第一台 AI 超算捐给了 OpenAI。6年多后，OpenAI 带着 ChatGPT搅动了整个地球。大量的新型创业公司希望借助于这股东风来颠覆既有的传统商业模式，而许多传统的科技巨头也在纷纷拥抱 AI，来维系自己的领先地位。
在 2023GTC 大会上，英伟达宣布了将和谷歌云、微软 Azure、甲骨文云联手推出 DGX 云服务。ChatGPT 将从目前使用的 A100 GPU 升级到使用微软 Azure 超级计算机用上 H100，理论上回复速度将快 10 倍。
毫无疑问，ChatGPT 将会引发新一轮的人工智能革命，其对整个汽车行业也会产生深远的影响。ChatGPT 模型也将逐渐从人机沟通逐步赋能包括自动驾驶在内的智能网联系统的各个环节。在百度推出「中国版 ChatGPT」的「文心一言」后，吸引了包括集度、长安、吉利、长城、东风日产、零跑等车企纷纷抛来合作的橄榄枝。
而在 ChatGPT 以及其他一众 AI 大模型技术的背后，都离不开英伟达在算力层面的大力支持。自从英伟达向 OpenAI 交付首台 DGX 超级计算机后，目前台 DGX 超级计算机已经成为市场上最主流的产品。最新 DGX 超级计算机的核心，是英伟达的 8 块 H100 模组。当 ChatGPT 这样的 AI 工具逐步渗透车企之后，最大的赢家之一依然会是英伟达。
联想 x 英伟达，汽车行业新亮点？
对于英伟达来说，在这次 GTC 上，和车企的合作，尤其是自动驾驶领域着墨不多。但这并不影响未来汽车领域的业务会成为英伟达的一个快速增长的新引擎。
作为如今全球可以和特斯拉齐平、最为炙手可热的新能源车企之一，比亚迪与英伟达进一步扩大合作当消息得到了官宣。比亚迪的下一代王朝系列和海洋系列中的多款车型都将使用英伟达 DRIVE Orin 高性能计算平台。其中，在今年二季度，比亚迪首款采用英伟达芯片且搭载了激光雷达的车型就将上市。
在王传福看来，作为新能源汽车的上半场，比亚迪在电动化方面凭借刀片电池赚得盆满钵满；而在新能源汽车的下半场，比亚迪选择了英伟达作为智能化方面的最重要合作伙伴之一，也是希望在芯片算力层面，能够走在市场的最前列。除了 Drive Orin 平台之外，在今年 1 月份的 CES 展上，比亚迪也作为首批合作企业，将落地英伟达旗下 GeForce NOW 云游戏服务计划。而后者也是英伟达进军智能座舱市场的最新布局。
不过让我们惊讶的是，联想成为首家采用英伟达新的自动驾驶域控制器的一级制造商，在不远的未来，其域控制器将采用英伟达的 SoC 芯片。
对于联想这样从事电脑服务器的硬件公司，进军智能电动车的高算力中央计算平台，既在意料之外，也是情理之中。对于联想来说，布局智能座舱、智能驾驶和中央计算平台等领域是对现有技术和产品的延伸，虽然会面临一定的困难，但是联想并不是从零开始，过往的技术积累可以发挥不小的作用。众所周知，联想一直没有涉足芯片领域，因此引入英伟达的雷神芯片将帮助联想补齐最重要的一块短板。
根据英伟达的介绍，雷神这款 SoC 芯片内部拥有 770 亿个晶体管，可以实现 2000 TOPS 的 AI 算力，或者是 2000 TFLOPs，其在算力上不仅已经远远超过了满足高等级自动驾驶的需要，已经完全有能力承担起汽车高算力中央计算平台的重任。这款芯片将在 2025 年大规模量产，而这个也和联想在 2025 年推出高算力的中央计算平台的时间表相吻合。
在此之前，联想会推出算力达到 32TOPS 的行泊一体方案，而这也是目前被不少国内车企，尤其是在低成本车型上广泛应用的驾驶辅助解决方案，市场前景较为看好。
不过对于国内汽车领域来说，已经有不少像联想这样的跨界玩家入局，甚至已经上车量产；对于联想来说，除了首发英伟达自动驾驶域控制器的一级制造商的先发优势外，还有哪些优势能让它赢得市场，还是未知数。
Omniverse，英伟达征战车圈的新工具
在汽车行业，英伟达的触角不仅仅是提供自动驾驶算力平台以及中央计算平台，其早已经将目光投向了汽车零部件的设计以及整车制造领域。通过赋能汽车行业的虚拟制造和虚拟工厂，英伟达希望让汽车设计和生产的数字化进程再上一个新的台阶。
在过去几十年里，CATIA、UG 这些软件已经成为工程师必不可少的助手。整车企业使用这些虚拟仿真软件，通过数字化模拟的手段提前对后期的成品进行预览的方法来进行前期的零部件设计以及整车的总布置工作。如果没有前期的虚拟仿真，后期重新设计不仅成本较高，而且很有可能造成项目的时间节点的延误。
但最近十多年来，这些软件都没有突破性的革命成为席卷全球的 AI 浪潮的「法外之地」，没有能够对整车企业的零部件设计提供更大的帮助。
为此，英伟达打造了 Omniverse，它说到底是一个虚拟世界仿真引擎，不仅可以精确反映真实的物理世界，同时也能够遵守物理学定理。所以 Omniverse 不仅能够在前期验证零部件与整车的装配关系，避免后期的包括动态干涉在内的各种装配上的问题，同时也能指导工厂设计，并帮助整车企业对工厂布局进行持续优化。
对于绝大部分希望全面转型电动车的传统车企来说，工厂的改造任务非常繁重。前期虚拟阶段验证地越充分，后期实际占用工厂时间就会越少，而节约出来的时间就可以被用来进行生产。
根据 GTC 现场黄仁勋的介绍，宝马时下正在使用 Omniverse 来对全球 30 家工厂的运营进行规划。在每座工厂正式投入量产前两年，宝马就会使用 Omniverse 模拟建造一座完整的虚拟工厂，并进行持续的调整和优化，以此避免后期工厂建设完毕之后再进行比较大规模的调整，进而影响生产。
宝马之外，包括沃尔沃、通用汽车、奔驰、捷豹路虎、Lotus、丰田等都已经是英伟达 Omniverse 的用户。
从某种程度上来说，未来英伟达很有可能利用自己的优势地位来逐步取代我们熟悉的 CATITA 和 UG，成为整车企业的数字化设计工具。而这个所能撬动的，同样是一个体量巨大且前景非常可观的市场。
最后
「生成式 AI 正在推动 AI 的快速应用，并重塑无数行业。」 在 ChatGPT 之后，相信没有人再会去怀疑这句话。汽车行业只是英伟达当前涉足的一个产业而已，可能深深埋藏在老黄心底的，是让 AI 去赋能整个社会的方方面面，以此来推动全世界科技的进步和产业发展的梦想。
AI 的「iPhone 时刻」，也正是英伟达「核d发射」的时刻。
本文来自易车号作者GeekCar极客汽车，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关
2022年4月7日，全球权威AI基准评测MLPerf公布最新AI推理(Inference)V20榜单。本次参与测评的浪潮AI服务器NF5468M6J拥有出色的系统设计，以分层可扩展计算架构在业界率先实现对12颗NVIDIA A100 Tensor Core GPU的支持，并以极佳的性能成绩一举揽获12项冠军。未来无限可期。最新消息显示英伟达占据全球算力芯片79%市场份额，随着人工智能全面爆发，英伟达高端算力GPU芯片A800、A100、H100在全球全面脱销！利好英伟达算力合作的A股上市公司：1、胜宏科技：英伟达国内算力板第一供应商，已经拿到了英伟达50%显卡的全球市场份额，在AI服务器方向，胜宏科技有接近10个算力板料号正在过英伟达的认证。
2、沪电股份：有1个算力板料号正在过英伟达的认证。
3、金百泽：旗下造物工场与英伟达展开GPU算力的深度合作开发（要搞大事），英伟达提供全面技术支持。
4、和林微纳：英伟达探针供应商。
5、鸿博股份：为英伟达提供算力出租
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