芯東西11月10日報道，昨日NVIDIA GTC秋季大會在線上舉行，芯東西對英偉達（NVIDIA）創始人兼CEO黃仁勛的主題演講進行完整報道。（老黃數字人登場！英偉達秀“元宇宙”肌肉，推巴掌大AI超算和虛擬化身平臺）
在昨日的演講中，盡管黃仁勛對“元宇宙”只字未提，但被業界視作元宇宙基建關鍵平臺的虛擬世界模擬引擎Omniverse可以說是貫穿整個演講。
從Q版虛擬化身、黃仁勛家的廚房，到倉庫、工廠、物理與生物系統、5G邊緣、機器人、自動駕駛汽車乃至整個城市和地球，都能在Omniverse數字孿生中完成創建、訓練和運行。
今日，黃仁勛接受芯東西等全球媒體的采訪時，再度提到由Omniverse創造的虛擬廚房，整個場景中的一切都是渲染出來的，除了他自己，沒有什么是真實的。
黃仁勛也在采訪中回應了關于收購Arm的進展。他坦言收購比預期時間要長一些，但他仍然樂觀的認為最終會完成收購。他相信監管機構會看到兩家公司的組合對市場是有利的。
“NVIDIA與許多偉大的公司合作，所以我們總是對世界各地的優秀人才持開放態度。”黃仁勛說，“我們還受到世界短缺和產能的影響，我們正在非常努力地工作，以確保我們能夠滿足客戶的要求，但我們還沒有完全成功。”
在昨日的主題演講中，Q版“玩偶黃仁勛”Toy-Me無疑是最令人印象深刻的展示之一，在被問到一些艱深、偏小眾的問題時，它能夠對答如流。
這個玩偶基于NVIDIA訓練的最大自然語言處理模型生成，由黃仁勛自己聲音合成的語音、角色動畫及基于光線追蹤的精美圖像組合而成。
▲Toy-Me回答問題
“我們今天所做的一切將會自動化。”在演講及采訪期間，黃仁勛都描繪了對未來數字和人工智能自動化的設想，從虛擬人、工廠到城市，NVIDIA的Omniverse平臺正助力創造一個又一個虛擬世界。
他認為虛擬世界的規模將遠大于物理世界，在虛擬世界中，創意人員將制造出比物理世界里更豐富多樣的東西。
虛擬世界有很多建設者，而創建數字孿生虛擬世界的基礎平臺Omniverse則是為這些建設者而生，無論是設計師、科學家、創意人員還是企業，均可用它來大規模建造虛擬世界。
▲寶馬用Omniverse構建數字孿生工廠
黃仁勛說，NVIDIA專注于虛擬世界模擬引擎，以便每個公司都能在很多方面使用它解決現實問題。“我們是做技術基礎設施的。”他強調道，NVIDIA不是做應用平臺和服務，引擎、算法、數學、計算機系統、硬件、系統軟件等，這些才是NVIDIA所擅長的。
“Omniverse與游戲引擎大不相同。”黃仁勛說，它是面向數據中心規模設計的，有朝一日有望能達到全球數據規模。
每個公司幾乎都可以從數字技術中受益，大公司有很多數字孿生世界用于工程、運營或軟件開發，包括設計、訓練和持續監控未來機器人建筑、工廠、倉庫和汽車的平臺。
NVIDIA的自動駕駛汽車也有數字孿生，用于生成數據、模擬、繪制地圖等。黃仁勛也多次展示過NVIDIA如何在Isaac訓練機器人中用到數字孿生。
自去年年底推出以來，Omniverse已被500家公司的設計師下載了7萬次。
▲西門子開發數字孿生預測熱回收蒸汽發生器腐蝕
談及NVIDIA計劃如何推動“元宇宙”的形成，黃仁勛表示，3D圖像與電子游戲圖形截然不同，電子游戲的大部分內容是在人類創造的虛擬世界中預先渲染的，而在“元宇宙”世界，必須強調環境、光線、物理、堆疊等所有的東西，必須完全實時，也必須能擴展到非常大的世界。
另外，這必須是個讓人工智能可以適應的地方。無論是自動駕駛、自主機器人還是會說話的機器人，都離不開人工智能的支撐。
最后，相對來說，必須有一個通用的標準，這樣它才能與所有的工具相連接。它可以被所有的人連接、被所有的世界連接。這就是為什么NVIDIA選擇了USD（通用場景描述）。
在黃仁勛看來，虛擬世界將如同今天的互聯網站那樣不斷涌現。技術不僅催生了虛擬世界，還允許不同的代理，不同的人連接到虛擬世界。
USD是Omniverse的門戶，USD之于Omniverse就像HTML之于網站，它本質是一個數字蟲洞，將人與計算機連接到Omniverse，并將一個Omniverse世界連接到另一個世界。
“這是一個很好的選擇，如果你愿意的話，它現在成為了一種元宇宙標準，我們和每個人都很好地聯系在一起。”黃仁勛說。
因此，數字內容創作者在Adobe世界中創造的東西，可以通過Omniverse連接到Autodesk世界中，創作者可以不受地點的束縛，在共享空間中進行協作。一位創作者在一個世界做出的更改，會實時更新給所有相關聯的創作人員，就像云共享文檔一樣。
當被問及NVIDIA的最新定位，黃仁勛說，我們現在是一家計算公司，是一家運行特定應用程序的公司，我們稱之為卓越計算（extraordinary computing）。
計算是必不可少的。NVIDIA構建的計算平臺和加速庫，奠定了Omniverse的基礎，它將計算機圖形、物理、模擬、人工智能、科學計算等不同領域的技術，都聚集在一個平臺上，故而能創造出逼真的虛擬世界。
算法有許多不同的領域。人工智能是算法的一個領域，類似的，粒子物理是一個領域，流體力學也是一個領域。每個算法也有很多不同領域和應用。在計算機圖形、人工智能、機器人等領域，NVIDIA均積累了很多算法方面的專業知識。
“我們為很多行業提供服務，比如視頻游戲，機器人技術、制造業、機器人技術、自動駕駛汽車等等。”黃仁勛說，“我們將自己看作是一家全棧計算公司，生產優秀的芯片，了解并擁有優秀的專業知識和算法，這讓我們能夠為許多重要行業提供服務。”
他提到加速計算的不同之處在于，必須從應用程序開始，理解整個堆棧中的算法，然后加以部署。因為機器人應用程序、分子動力學等沒有編譯器這種東西，必須將應用程序、算法、庫、系統軟件，一直到硬件進行分解。由于每個應用領域都有不同的步驟，都使用不同的堆棧，因此NVIDIA對應提供不同的解決方案。
“我們開創了一種可以解決非常復雜問題的計算方式。”黃仁勛如數家珍地列舉了一系列NVIDIA的進展，包括創造大型語言模型、數字孿生地球、幫助制造公司做大量虛擬篩選等等。他相信NVIDIA可以幫助科學界解決一些問題和制定策略，這將影響我們的未來。
“因為我們有這種能力，不是我們有計算能力，而是我們有能力解決這些問題來幫助社區和社區合作，解決這些問題。”黃仁勛說，“我們必須在這方面做出貢獻。所以，我們對技術挑戰的選擇最終會對行業和社會產生獨特而深遠的影響。這就是我們的定義。”
他提到NVIDIA以非常有意義的方式參與的問題范疇已經急劇擴大，從人工智能到分子生物學、氣候科學、機器人和運輸等，計算技術正在其創造的平臺上興起，并發展地如此之快。
“所以接下來幾年將會非常令人興奮。”黃仁勛說。
在主題演講中，黃仁勛分享道，科學領域基于深度學習的軟件革命正在發生，三個相互關聯的動態系統，會讓我們在計算科學上取得Million-X百萬倍的飛躍。
首先，加速計算，正在重塑從芯片、系統、加速庫到應用的全棧式計算，這會帶來50倍的提升。
其次，深度學習的興起引發了現代AI革命，從根本上改變了軟件。深度學習編寫的軟件具有高度并行性，這使其更有助于GPU加速并可擴展到多GPU多節點，擴展到像DGX SuperPOD這樣的大型系統，使速度又提高5000倍。
最后，通過深度學習編寫的AI軟件，預測結果的速度能夠比人工編寫的軟件快1000-10000倍，這徹底改寫了我們解決問題的方式，甚至是可以解決的問題。
50 x 5000 x 1000 = 2.5億倍。
當一個重大問題的解決方案觸手可及時，投資就會到來，比如當下對AI、機器人和自動駕駛的投資，通過加速計算在數據中心大規模實施人工智能將極大提高模擬性能。
科學遵循物理定律，而研究人員正在創建AI模型，使其學習物理并做出符合物理定律的預測。機器學習在改善物理模擬方面的應用，一直在以難以置信的速度增長。
黃仁勛相信，加速計算、Physics-ML和巨型計算機系統的結合，可實現Million-X百萬倍的飛躍，并提供更多機會。
這也是NVIDIA的特別之處，不僅在晶體管層面，而是實現包括系統層、算法層、應用層在內的全棧優化。在某些非常重要的應用中，我們可以看到加速100萬倍計算。
在演講結束時，黃仁勛宣布將構建Earth Two（E-2）數字孿生地球，來模擬預測氣候，并透露“將需要使用迄今為止發明的所有技術”。
除了在氣候科學外，他相信在分子動力學和生命科學領域，也有機會將計算規模提高100萬倍。
本文來自微信公眾號 “芯東西”（ID：aichip001），作者：ZeR0，36氪經授權發布。
