NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛：芯片制造是 AI 的 “理想應(yīng)用領(lǐng)域”
NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在 ITF World 2023 的演講中，向半導(dǎo)體行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者們闡述了加速計算和 AI 的作用。
黃仁勛在比利時安特衛(wèi)普舉行的 ITF World 2023 半導(dǎo)體大會上發(fā)表演講，詳細(xì)介紹了計算領(lǐng)域的最新進展，及其如何加速 “全球重要行業(yè)”。
演講中，他詳細(xì)地介紹了加速計算、AI 和半導(dǎo)體制造三者的關(guān)系，并表示：“NVIDIA 加速計算和 AI 能為全球芯片制造業(yè)服務(wù)，我為此感到十分高興?！?/strong>
AI 與加速計算的性能不斷攀升
黃仁勛表示，近四十年來，推動科技行業(yè)發(fā)展的主導(dǎo)力量是成倍增長的 CPU 性能。
但在過去幾年中，CPU 的設(shè)計已經(jīng)趨于成熟。面對激增的算力需求，半導(dǎo)體性能和效率的提升速度卻在放緩。
“因此，全球?qū)?a target="_blank">云計算的需求導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心的功耗飆升?！?黃仁勛表示。
“要想實現(xiàn)凈零排放的同時，還要支持更大算力以帶來巨大效益，我們需要的是一個全新的方法?！?/strong>
通過將 GPU 的并行處理能力與 CPU 相結(jié)合而成為加速計算領(lǐng)域先驅(qū)的 NVIDIA，自然最適合解決這一挑戰(zhàn)。
加速計算引發(fā)了 AI 革命。十年前，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 等深度學(xué)習(xí)研究人員發(fā)現(xiàn)，GPU 可以成為高性價比的超級計算機。
從那時起，NVIDIA 重新設(shè)計了用于深度學(xué)習(xí)的計算堆棧，為 “機器人、自動駕駛汽車和制造業(yè)帶來了數(shù)萬億美元的機會”。
黃仁勛解釋道，NVIDIA 通常通過卸載和加速計算密集型算法，將應(yīng)用的速度提高 10 - 100 倍，同時將功耗和成本降低一個數(shù)量級。
AI 和加速計算的結(jié)合正在改變科技行業(yè)。黃仁勛表示：“我們正同時處于兩個平臺的過渡階段 —— 加速計算和生成式 AI?！?/strong>
AI 和加速計算在芯片制造領(lǐng)域的應(yīng)用
黃仁勛解釋道，先進的芯片制造流程需要 1000 多個步驟，才能產(chǎn)出生物分子大小的特征。每個步驟都必須近乎完美，才能實現(xiàn)功能正常的輸出。
他表示：“流程中的每個步驟都需要通過精密的科學(xué)計算，以計算圖案化特征，并對在線過程控制執(zhí)行缺陷檢測。
黃仁勛舉了幾個例子說明 NVIDIA GPU 如何日益成為芯片制造不可或缺的組成部分。
D2S、IMS Nanofabrication、NuFlare 等公司使用電子束建造用來創(chuàng)建光掩膜（一種將圖案轉(zhuǎn)移到晶圓上的模板）的掩膜寫入器。在這些掩模寫入器中，NVIDIA GPU 負(fù)責(zé)加速對計算要求很高的圖案渲染和掩模工藝校正任務(wù)。
半導(dǎo)體制造商 TSMC 以及設(shè)備提供商 KLA 和 Lasertech 使用極紫外光（EUV）和深紫外光（DUV）進行掩膜檢測。NVIDIA GPU 也可以處理經(jīng)典物理建模和深度學(xué)習(xí)，從而生成合成參考圖像并檢測缺陷。
KLA、應(yīng)用材料公司，以及日立高新技術(shù)的電子束，光學(xué)晶圓檢測與審查系統(tǒng)均使用了 NVIDIA GPU。
今年 3 月，NVIDIA 宣布與多個領(lǐng)先的半導(dǎo)體企業(yè)一同致力于加速計算光刻技術(shù)。
黃仁勛解釋道，計算光刻技術(shù)模擬了 Maxwell 的光行為方程（即光在通過光學(xué)器件并與光刻膠相互作用時的行為）。
計算光刻技術(shù)是芯片設(shè)計和制造中最大的計算工作負(fù)載，每年消耗數(shù)百億個 CPU 小時。新芯片掩膜的創(chuàng)建需要大型數(shù)據(jù)中心全天候不間斷地運行。
今年 3 月上線的軟件庫 NVIDIA cuLitho 包含了用于 GPU 加速計算光刻技術(shù)的優(yōu)化工具和算法。
“我們已經(jīng)將處理速度提高了 50 倍。幾百個 NVIDIA DGX 系統(tǒng)就能取代數(shù)萬個 CPU 服務(wù)器，可將功耗和成本降低一個數(shù)量級?！?/strong>
黃仁勛表示，所降低的功耗和成本將減少碳排放或使新的算法實現(xiàn) 2 納米以上。
下一輪趨勢
AI 的下一輪發(fā)展趨勢是什么？黃仁勛描述了一種名叫 “具身 AI”（embodied AI）的新型 AI。這種智能系統(tǒng)能夠理解、推理并與物理世界交互。
他所舉的例子包括機器人、自動駕駛汽車，甚至包括因為理解物理世界而變得更加聰明的聊天機器人。
黃仁勛向觀眾介紹了 NVIDIA VIMA 多模態(tài)具身智能。他表示，VIMA 可以根據(jù)視覺文本提示執(zhí)行任務(wù)，例如 “根據(jù)場景匹配需求，重新排列物體”。
它可以學(xué)習(xí)概念并采取相應(yīng)的行動，比如 “這是一個小部件”，“那是一個物品”，然后 “把這個小部件放到那個物品里”。黃仁勛表示，“ 它還可以從演示中學(xué)習(xí)并保持在規(guī)定的范圍內(nèi)。”
VIMA 在 NVIDIA AI 上運行，其數(shù)字孿生在 3D 開發(fā)和模擬平臺 NVIDIA Omniverse 中運行。黃仁勛表示，基于物理學(xué)的 AI 可以學(xué)習(xí)如何構(gòu)建物理學(xué)仿真，并做出符合物理規(guī)律的預(yù)測。
研究人員正在建立能夠大規(guī)模地將現(xiàn)實世界和虛擬世界中的信息進行整合的系統(tǒng)。
NVIDIA 正在構(gòu)建一個名為 Earth-2 的地球數(shù)字孿生。該數(shù)字孿生首先將被用于預(yù)報天氣，之后將預(yù)測長期天氣，最終實現(xiàn)對氣候的預(yù)測。NVIDIA 的 Earth-2 團隊所創(chuàng)建的 FourCastNet 是一個能夠以 50 - 100,000 倍速度模擬全球天氣模式的物理學(xué) AI 模型。
FourCastNet 在 NVIDIA AI 上運行，Earth-2 數(shù)字孿生則建立在 NVIDIA Omniverse 中。
此類系統(tǒng)有望解決我們這個時代所面臨的最大挑戰(zhàn)，例如對廉價清潔能源的需求。
比如英國原子能管理局和曼徹斯特大學(xué)的研究人員正在為他們的核聚變反應(yīng)堆創(chuàng)建一個數(shù)字孿生，通過使用物理學(xué) AI 構(gòu)建等離子體物理學(xué)和機器人技術(shù)的仿真來控制反應(yīng)并維持燃燒的等離子體。
黃仁勛表示，科學(xué)家們可以在激活物理反應(yīng)堆之前，在數(shù)字孿生中測試所探索的各種假設(shè)，從而提高能源產(chǎn)量、改進預(yù)測性維護和減少停機時間。“該反應(yīng)堆等離子體物理學(xué) AI 在 NVIDIA AI 上運行，其數(shù)字孿生在 NVIDIA Omniverse 中運行?！?/p>
此類系統(tǒng)為半導(dǎo)體行業(yè)的進一步發(fā)展帶來了希望。黃仁勛表示：“期待著物理學(xué)AI、機器人技術(shù)和基于 Omniverse 的數(shù)字孿生能夠幫助推動未來芯片制造行業(yè)的發(fā)展?！?/strong>
點擊 “閱讀原文”，或掃描下方海報二維碼，在 5 月 29 日觀看 NVIDIA 創(chuàng)始人兼 CEO 黃仁勛為 COMPUTEX 2023 帶來的主題演講直播，了解AI、圖形及其他領(lǐng)域的最新進展！
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