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黃仁勛:AI促使能耗成本降10倍,未來所有人都將構建人形機器人

鈦媒體發布時間:2024-04-23 13:15:36

  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阿尼魯德·德夫甘(Anirudh Devgan)進行一場爐邊對話。

  黃仁勛表示,一旦數萬臺通用服務器運行,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,人們必須轉向加速計算,同時 AI 技術也可以降低能源成本。

  “AI實際上幫助人們節省能源。如果不是因為你創建的 AI 模型,如果沒有 AI,我們怎么能節省6倍或10倍的成本呢?一旦模型訓練一次,數百萬工程師將會從中受益,幾十年來數十億人將會享受到節省的成本。”黃仁勛表示,我們必須轉向加速計算,以節省電力,節省時間,節省金錢。

  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’?在我們為人類設計的環境中,機器人可能會更加靈活,更加多才多藝。”黃仁勛表示。

  據悉,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(電子設計自動化)領域的巨頭公司。

  實際上,EDA軟件技術在芯片設計中不可或缺。EDA通常指利用電腦輔助設計軟件來完成集成電路的功能設計、驗證等流程的設計方式。英偉達的GPU(圖形處理器)芯片利用EDA軟件才可以制造。據行業機構電子系統設計聯盟(ESD)數據,2022年,EDA全球市場將達到150億美元左右。

  在國內EDA市場,2020年,以收入規模計,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數據中心級硬件仿真加速系統,以及Protium面向數據中心優化的FPGA原型系統。

  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,以及EDA、AI 等技術,加速研發GPU芯片和CUDA加速計算系統,以生產更節能的AI半導體,即通過加速計算和生成式 AI 重塑芯片設計。

  黃仁勛在公開的28分鐘對話中表示,加速計算時代已經到來。底層計算平臺的根本變化和轉變是Cadence發展的基礎,所有人都依賴Cadence技術。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。

  “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。芯片設計想要做的是探索一個多維、多模態、經常探索的空間。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域,我們對芯片設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化的特定領域。所以我認為,加速計算和生成式 AI 首先將改變Cadence開發軟件的方式,它將改變我們使用軟件的方式。除此以外,我們設計的電路、我們的芯片、我們的個人電腦、我們的系統、我們在Cadence的數據中心、電路設計,邏輯設計,系統設計,仿真,驗證,形式驗證等等,不止是芯片或系統,所有事務都會被 AI 所改變。”黃仁勛稱。

  黃仁勛坦言,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100000倍。

  “當然,類似的應用程序很少,我們想要重寫的應用程序非常少。”黃仁勛稱,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???,創新也非???。

  黃仁勛笑著說,“事實上,我創造了‘加速計算’這個詞。”

  此外,黃仁勛還重點談到了加速計算在藥物發現、數據中心、智能汽車和人形機器人等領域的重要推動力。

  首先是藥物發現。

  黃仁勛稱,生物醫藥、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領域、特定的庫,實現了 AI 加速計算。

  其次是數據中心計算。黃仁勛認為,通過投資 AI,通過投資數據中心,英偉達能夠設計出更好、更節能的產品。而英偉達設計了一次GPU芯片,你將生產運輸一萬億次,從而建造了一個數據中心,但你節省了全球6%的電力,而這將被十億人享受。

  “通過設計更好的軟件,更好的芯片,更好的系統,我們能夠為世界節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據中心人工智能;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。設計出更好的電腦、更好的汽車、更好的手機等。”黃仁勛指出。

  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的“人形機器人”。

  黃仁勛稱,在機器人當中有諸多的關節、感應器,因此功能安全就變得非常重要,所以我們需要有設計和驗證計算機的方式,AI 技術在這個領域的運用相當廣闊。

  “這些系統將始終連接到云端和數據中心,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的整個領域,在不久的將來,我們所有人都將建造的全新類別的設備,將是人形機器人。”黃仁勛指出,“因此,生產線是為人類設計的,倉庫是為人類設計的,很多東西都是為人類設計的,因此人形機器人在那種環境中更有可能富有成效。”

  最后,他再次談到,科學發現過程確實必不可少,但卻是零散的。英偉達要把生物學變成一個“工程”項目,所以科學發現的過程真的很重要,加速計算也非常重要。

  “順便說一句,如果我們不轉向我們的加速計算,如果我們不轉向人工智能,計算機行業將經歷愛隆定律(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擴展已經放緩,因此,我們將享受增長,而不是計算成本的降低。”黃仁勛稱,在加速計算下,數字生物學將經歷一次全面的復興,科學和工程將越來越接近,因此必須要用重要工具、計算系統和算法,來幫助處理非常大型數據系統。

  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,無論我們如何優化功耗,利用率都會直接轉化為更高的性能。這種表現可以用更高的生產力來衡量,也可以用創造更多收入、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化為您所關心的所有事情。”黃仁勛強調,AI 在幫助人類應對氣候變化方面完全是變革性的技術,形成更高效的能源等。

  黃仁勛在結尾強調,英偉達的發展哲學,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模。幾乎每個人都有權代表我做出更好的、合理的、有原則的決定,這就是為什么英偉達做到如此規模的原因。我們是一個完整組織。所以我試圖創造一種環境,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。

  來源:鈦媒體


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