NVIDIA 首席执行官获得半导体行业的至高荣誉

在年度晚宴上,半导体行业协会称赞黄仁勋在职业生涯中是“加速计算平台构建的开拓者”
作者 Rick Merritt

当晚结束之时,黄仁勋似乎让大厅里的每个人都开怀大笑,并有了一些值得思考的问题。

半导体行业协会的成员公司总共在美国雇佣了 25 万名工人,去年在美国的销售额超过 2000 亿美元。本次年度晚宴的参与者包括印第安纳州和密歇根州的州长和大约 200 位行业高管,其中包括 20 多位首席执行官。

他们接触网络领域,了解 SIA 在华盛顿特区的工作的新动态,并将 2021 年 Robert N. Noyce 奖这一至高荣誉授予 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋。

SIA 总裁兼首席执行官 John Neuffer 说:“在正式开始之前,我想说,能亲自参加这次晚宴真是太好了。”这番话赢得了保持社交距离的观众的阵阵掌声。

该组织通过视频听取了纽约的美国参议员 Chuck Schumer 和美国商务部长 Gina Raimondo 关于该行业的待定法律的评论。

表彰偶像

谈到 Robert N. Noyce 奖,Neuffer 介绍说,黄仁勋是“我们行业的偶像”。他说:“在 1993 年,他在加利福尼亚州弗里蒙特的一栋租来的联排别墅里成立了 NVIDIA。至今,他已成为业内任职时间最长、最成功的首席执行官。按市值计算,NVIDIA 已成为全球第八大最有价值的公司。”

“我代表 NVIDIA 的全体员工接受这一评价,因为这反映了他们的整体工作状况。”黄仁勋说。“不过,我想把它留在家里,”他打趣道。

自 1991 年以来,每一年的 Robert N. Noyce 奖都表彰了众多科技和企业领袖,其中包括 Jack Kilby(1995 年),他是集成电路的发明者,为当今的芯片开辟道路。

黄仁勋的两位导师也赢得过 Robert N. Noyce 奖 – 2008 年,大型芯片代工厂商 TSMC 的创始人兼前首席执行官 Morris Chang;2018 年,Alphabet 董事长兼前斯坦福大学校长 John Hennessy。黄仁勋之前是他的学生,在 2018 年活动中曾在台上采访过 Hennessy。

Apple II 上编程

在接受《纽约时报》作者、前高级技术作家 John Markoff 的现场采访时,黄仁勋分享了他的一些故事以及他对科技和行业的看法。

他回忆起高中时代在 Apple II 计算机上编程,他的第一份工作是在 AMD 担任微处理器设计师,与 Chris Malachowsky 和 Curtis Priem 一起成立 NVIDIA。

他说:“Chris 和 Curtis 是我见过的两位最优秀的工程师……我们都喜欢组装计算机。成功与运气有很大关系,而我的幸运在于能遇到他们”。

实现数百万倍的性能飞跃

今天,他分享了在各种项目(例如面向气候科学的超级计算机 Earth-2)中使用人工智能加速计算的愿景。

他说:“我们将构建地球的数字孪生,邀请全球的优秀计算机科学家进行研究,以探索和缓解气候变化的影响。我们可以在我们这一代解决气候科学中的一些问题。”

他还对硅谷的创新文化表达了乐观态度。

他说:“硅谷的概念不一定局限于地理位置,我们可以将这种敏感度带到全球各地,但我们必须注意保持谦逊,认识到我们并非孤身一人,所以我们需要为他人服务。”

AI 中的关键角色

在 Robert N. Noyce 奖颁发前两个月,《时代》杂志将黄仁勋评为 2021 年 100 位最具影响力人物之一。他与美国总统乔·拜登、特斯拉首席执行官埃隆·马斯克和歌手 Billie Eilish 一起,成为该标志性周刊封面上的七位荣誉人物之一。

在现场播放的视频(参见下文)中,包括 Adobe、IBM 和 Zoom 高管在内的科技行业杰出人物通过一些故事分享了黄仁勋和 NVIDIA 的影响。其中,机器学习先驱和企业家吴恩达(Andrew Ng) 描述了 NVIDIA 首席执行官在 AI 领域所发挥的关键作用。

DeepLearning.AI 和 Landing AI 的创始人兼首席执行官吴恩达(Andrew Ng) 说:“如果不是黄仁勋富有远见的领导才能,AI 领域在过去十年的许多进展都不可能实现。他对半导体行业、AI 和世界的影响难以估量。

图片来源:Nora Stratton/SFFoto

全球最快超级计算机正飞速发生变化

随着最新一代超级计算机日益与人工智能和云计算相结合,衡量这些机器的方式也在发生变化
作者 Chintan Patel

从科学模拟、可视化、数据分析再到机器学习,各种现代计算的工作负载正在推动超级计算中心、云服务提供商和企业重新思考他们的计算架构。 

仅靠处理器、网络或软件优化已经无法满足研究人员、工程师和数据科学家的最新需求。

数据中心取而代之,成为新的计算单元,因此企业必须关注整个技术堆栈。

全球最强系统的最新排名显示,在新一代超级计算机中,这种使用全栈方法的趋势还在持续。

在本周SC21高性能计算大会上最新发布的TOP500榜单上,NVIDIA技术为355套超级计算机系统提供加速,占榜单的70%以上,而新增系统中90% 以上都采用了NVIDIA 的技术。对比6月份发布的TOP500榜单上342个系统(占榜单68%)使用NVIDIA技术,增长趋势明显。

NVIDIA在全球最节能系统Green500榜单上也继续保持领先优势,占据了榜单排名前25名系统中的23套,与6月份持平。平均来看,采用NVIDIA GPU的系统能耗效率比非GPU系统高3.5倍。

来自微软的GPU加速Azure超级计算机在榜单上排名第十。这是基于云的系统首次跻身前10名,新一代云原生系统就此崭露头角。

人工智能正带来一场科学计算的革命。近年来,研究高性能计算和机器学习的论文数量激增,从2018年的约600篇增长到2020年的近5000篇。

包括HPL-AI和MLPerf HPC在内的新基准也强调了高性能计算和AI工作负载的持续融合。

作为一个融合了高性能计算和人工智能工作负载的新基准,HPL-AI使用了深度学习和许多科学与商业工作的基础——混合精度计算,同时还提供高性能计算基准传统的标准标尺——双精度计算的高度准确性。

MLPerf HPC基准适用于通过人工智能实现超级计算机模拟加速和增强的计算方式,主要被用来测试高性能计算中心天体物理学(Cosmoflow)、天气(Deepcam)和分子动力学(Opencatalyst)三大关键工作负载的性能表现。

NVIDIA通过GPU加速处理、智能网络、GPU优化应用程序和支持AI和高性能计算融合的库来解决整个堆栈的问题。这一方法提升了工作负载的性能表现,并推动了科学突破。

让我们来具体看一看NVIDIA是如何助力超级计算机实现性能提升的。

加速计算

GPU的并行处理能力再加上超过2500个GPU优化应用程序,在多数情况下可以让用户把高性能计算任务的时间从几周减少到几个小时。

NVIDIA一直在优化CUDA-X库GPU加速应用程序,所以用户如果发现自己的GPU架构性能突然有了提升也很正常。

因此,应用范围最广的科学应用程序(我们称之为“黄金套件”)的性能在过去6年里提高了16倍,而且还在不断提升。

图注:全栈创新带来顶级高性能计算、人工智能和机器学习应用程序的16倍性能提升。

为帮助用户快速提升性能,NVIDIA通过NGC目录中的容器提供最新版本的人工智能和高性能计算软件。用户只需在数据中心或云端的超级计算机上拖拽并运行应用程序即可。

高性能计算与人工智能融合

人工智能在高性能计算中的应用能帮助研究人员加快模拟速度,同时保持传统模拟方法的准确性。

为此,越来越多的研究人员开始利用人工智能来加快研究的速度,比如今年超算领域最有声望的戈登·贝尔奖(Gordon Bell prize决赛的四组晋级团队。各大企业正在竞相建造E级人工智能计算机,以支持这种融合高性能计算和人工智能的新模式。

一些相对较新的基准(如HPL-AI和MLPerf HPC)也印证了这一趋势,强调了高性能计算和AI工作负载的持续融合。

为推动这一趋势,上周NVIDIA推出了一系列用于高性能计算的先进的新的库和软件开发工具套件

图是现代数据科学中的一个关键数据结构。通过一个名为深度图库(DGL)的新型Python包,用户现在可以把图投影到深度神经网络框架中。

NVIDIA Modulus构建并训练了一个内嵌物理信息的机器学习模型,可以用来学习并遵循物理定律。

NVIDIA推出了三个新库:

  • ReOpt – 可提高规模高达10万亿美元的物流行业的运营效率。
  • cuQuantum – 可加速量子计算研究。
  • cuNumeric – 为Python社区的科学家、数据科学家、机器学习和人工智能研究人员加速NumPy。

NVIDIA的虚拟世界模拟和3D工作流协作平台NVIDIA Omniverse负责把一切整合到一起。

Omniverse可用来模拟仓库、工厂、物理和生物系统、5G边缘机器人自动驾驶汽车甚至是虚拟形象的数字孪生。

NVIDIA上周宣布,将利用Omniverse构建一台名为Earth-2的超级计算机,通过创建一个数字孪生地球来预测气候变化。

云原生超级计算

随着超级计算机在数据分析、人工智能、模拟和可视化方面承担越来越多的工作负载,CPU不得不在大型复杂的系统上支持更多的通信任务。 

DPU(数据处理器)可以卸载多种操作,有效减轻这一压力。

作为一个完全集成的片上数据中心平台,NVIDIA BlueField DPU可以卸载和管理数据中心的基础设施任务,释放主机的处理器资源,从而实现更强的安全性和更高效的超级计算编排工作。

NVIDIA Quantum InfiniBand平台相结合,该架构可提供最佳裸机性能,同时原生支持多节点租户隔离。

NVIDIA的Quantum InfiniBand平台提供可预测的裸机性能隔离。并且采用零信任安全防护,因而这些新系统也更加安全。

BlueField DPU将用户应用与基础设施任务隔离开来。最新的BlueField软件平台NVIDIA DOCA 1.2支持下一代分布式防火墙和更广泛的线速数据加密。而NVIDIA Morpheus则会假设入侵者已经进入数据中心,将利用基于深度学习的数据科学来实时检测入侵者的活动。

新的网络技术则会加速上述这些趋势场景。

上周NVIDIA还发布了NVIDIA Quantum-2。这是一个400Gbps InfiniBand平台,由Quantum-2交换机、ConnectX-7网卡、BlueField-3 DPU以及用于新网络架构的软件组成。

NVIDIA Quantum-2提供了裸机高性能和安全多租户优势,可以让下一代超级计算机实现安全性、云原生以及更高的效率。

**基准应用:AmberChromaGROMACSMILCNAMDPyTorchQuantum Espresso;

Random Forest FP32TensorFlowVASP | GPU节点:双插槽CPU4P100V100A100 GPU

关于NVIDIA

NVIDIA(纳斯达克股票代码:NVDA)在1999年发明的GPU激发了PC游戏市场的增长,重新定义了现代计算机显卡、高性能计算和人工智能。NVIDIA公司在加速计算和人工智能领域的创新研究成果正在改变交通运输、医疗、制造等万亿美元级行业,并推动许多其他行业的发展。更多信息,请访问https://nvidianews.nvidia.com/

媒体咨询

孙梅

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Atos和NVIDIA利用E级计算,推进气候和医疗研究

全新卓越人工智能实验室将借助高性能计算和AI,大规模解决科学难题
作者 Allison Toh
Atos和NVIDIA利用E级计算,推进气候和医疗研究

Atos和NVIDIA今日宣布成立卓越人工智能实验室(Excellence AI Lab,简称EXAIL),该实验室将汇聚一批科学家和研究人员,助力推进欧洲计算技术、教育和研究的发展。

该实验室的首批研究项目将集中在高性能计算和人工智能的进步所推动的五大关键领域:气候研究、医疗和基因组学、与量子计算的结合、边缘人工智能/计算机视觉以及网络安全。

Atos公司将利用NVIDIA基于Arm架构的Grace CPU、NVIDIA下一代GPU、Atos BXI E级互联技术和NVIDIA Quantum-2 InfiniBand网络平台,开发一台E级计算级别的BullSequana X超级计算机。

预测和解决气候变化问题

为了更准确地预测气候变化,来自Atos和NVIDIA的研究人员将在欧洲最快的超级计算机——Jülich超级计算中心上,运行新的AI和深度学习模型。这种巨型模型可用于预测极端天气事件的演变、及其随全球变暖而发生的变化,而这些将极大地受益于E级计算。

JUWELS Booster系统基于Atos的BullSequana XH2000平台,拥有近2.5 exaflops的AI性能,搭载3744个NVIDIA A100 Tensor Core GPU,并采用NVIDIA Quantum InfiniBand网络,将有助于更深入地了解气候变化,并对飓风、极端降水、炎热和寒潮等事件进行更准确的长期预测。

Atos公司HPC、AI和量子业务全球销售副总裁Andy Grant表示:“Atos坚定地致力于实现自身脱碳目标,即到2028年抵消自身所有的剩余排放量,达到‘净零’,并达到SBTi的目标,即通过我们的控制和影响,到2025年将自身全球范围的碳排放量减少50%。许多领先的气候建模中心,如法国气象局DKRZ、KNMI和AEMet,都在使用我们的BullSequana超级计算机来运行自己的大型天气和气候模型,在我们与ECMWF创建天气和气候建模卓越中心的一年后,EXAIL的成立清楚地表明了我们的承诺。”

NVIDIA副总裁兼加速计算总经理Ian Buck表示:“气候变化加剧了极端天气事件的发生并提高了其频率,这些事件扰乱了整个地区,每年给政府和经济带来数以千亿计的损失。EXAIL旨在推动重要的研究,以解决全球范围内围绕气候变化的紧迫挑战。”

利用高性能计算、量子和AI加速医学研究

利用计算基因组学助力实现医学突破,正在彻底改变药物研发和医疗领域。Atos生命科学卓越中心已经与40家领先机构合作,利用高性能计算、量子计算和AI来推进医学成像、基因组学和制药领域的发展。NVIDIA Clara 医疗应用框架可为基因组学、医学成像和计算化学应用提供超级计算性能。

EXAIL将利用Atos的先进计算解决方案和NVIDIA Clara,帮助医疗研究人员和供应商利用嵌入式、边缘、数据中心和云平台,加速药物研发并设计先进的诊断解决方案。

推进量子研究

量子计算有望解决药物研发、气候研究、机器学习、物流和金融等领域的复杂问题。但在量子计算机变得可行之前,还有很多研究工作需要开展。

Atos的量子机器学习是为即将到来的量子计算机时代开发的量子软件开发和模拟设备,使研究人员和工程师能够开发和实验量子软件。它将使用NVIDIA GPU助力大幅提高量子模拟的速度和规模。这将加速量子算法、量子信息科学、新的量子处理器架构以及量子-GPU混合系统架构的研究。

加速计算机视觉

利用Atos的边缘设备,例如其在NVIDIA BlueField DPU上运行的BullSequana Edge,EXAIL的研究团队将协力加速计算机视觉和5G无线基础设施。Atos全球六个专门研究计算机视觉的实验室将配备最新NVIDIA Fleet Command 技术,用于在分布式边缘基础设施上安全地部署和管理AI应用。

推进零信任网络安全

此外,EXAIL研究团队将利用NVIDIA Morpheus开放式AI框架,开发一个新的数据中心到边缘的零信任网络安全平台,以及新的人工智能模型,来即时检测新的网络安全威胁。

关于Atos

Atos是数字化转型的全球领导者,拥有107,000名员工,年收入达110亿欧元。集团在云,网络安全和高性能计算方面居欧洲之首,业务足迹遍布71个国家,为所有行业提供定制化端到端解决方案。作为去碳化服务和产品的先驱,Atos致力于为其客户提供安全且去碳化的数字化。Atos是一家SE(Societas Europaea),在巴黎证交所上市,并在CAC 40 ESG和Next 20巴黎股票指数挂牌。 

Atos致力于助力信息空间的未来设计。公司的专业知识和服务能够支持知识、教育和研究领域以多元文化的方式发展,并为科学和技术的卓越发展作出贡献。在世界各地,集团助力客户和员工以及社会中的所有人在安全和可靠的信息空间中可持续地生活、工作和发展。

 关于NVIDIA

NVIDIA(纳斯达克股票代码:NVDA)在1999年发明的GPU激发了PC游戏市场的增长,重新定义了现代计算机显卡、高性能计算和人工智能。NVIDIA公司在加速计算和人工智能领域的创新研究成果正在改变交通运输、医疗、制造等万亿美元级行业,并推动许多其他行业的发展。更多信息,请访问https://nvidianews.nvidia.com/

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孙梅

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本新闻稿中的部分声明包括但不限于有关以下内容的声明:我们产品和服务的益处、影响和特点;我们与第三方合作的益处、影响和特点,包括Atos和卓越人工智能实验室;巨型模型从exascale级的计算中受益匪浅;JUWELS Booster系统对气候变化的理解更加深入,对事件的长期预测更加准确;许多领先的气候建模中心使用Atos的BullSequana超级计算机来运行其大型天气和气候模型;气候变化加剧了极端天气事件的发生,并增加其频率,破坏了整个地区,每年使政府和经济损失数千亿。EXAIL推动重要的研究,以解决紧迫的全球挑战;通过计算基因组学为药物研发和医疗领域带来革命性的突破;EXAIL利用Atos的先进计算解决方案和NVIDIA Clara,帮助医疗保健研究人员和供应商加快药物研发并设计先进的诊断解决方案。量子计算在解决药物研发、气候研究、机器学习、物流和金融等领域复杂问题方面的潜力;即将到来的量子计算机时代;Atos的量子学习机使用NVIDIA GPU帮助大幅提高量子模拟的速度和规模及其影响;以及EXAIL的研究团队的工作等均为前瞻性声明,存在风险与不确定性,且最终结果可能与预期存在极大差异。可能导致实际结果出现极大差异的重要因素包括:全球经济状况;我们在制造、组装、包装和测试产品方面对第三方的依赖性;技术发展和竞争的影响;新产品和技术的发展或对我们现有产品和技术的改良;市场对我们的产品或合作伙伴产品的接受情况;设计、制造或软件缺陷;消费者偏好或需求的变化;行业标准和界面的变化;将我们的产品或技术集成到系统中时意外损耗的性能;以及 NVIDIA近期提交给美国证券交易委员会 (SEC) 的报告(包括但不限于 Form 10-K年报及Form 10-Q季报)中屡次具体说明的其他因素。提交给 SEC 的报告副本会发布在公司网站上且可免费从 NVIDIA 获得。这些前瞻性声明不能保证未来的表现,仅在规定日期有效。除非法律另有要求,否则 NVIDIA 对更新这些前瞻性声明以反映未来事件或环境不承担任何责任。 

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