當前位置:編程學習大全網 - 編程語言 - 硬件編程定制公司

硬件編程定制公司

如果顯卡芯片、AI芯片、數據中心芯片供應商英偉達是壹家軟件公司,可能會被很多人嘲笑為“不專業”,但實際上,英偉達正在成為壹家依靠軟件平臺驅動賺錢的芯片公司。據內部人士透露,英偉達75%的員工是R&D人員,R&D人員有壹半是軟件開發人員,足以見證軟件平臺戰略在其公司的地位。英威達壹直宣稱自己是壹家“計算平臺”公司,而不是芯片公司。

英偉達成立時,市場上有20多家圖形芯片公司,三年後市場上有70多家圖形芯片公司。英偉達能夠在沒有英偉達15年前開發的CUDA編程模型和數據中心GPU平臺的情況下壹騎絕塵,正是這些將英偉達帶到了通用計算芯片市場。

憑借定制的軟件平臺、開發工具和應用工具,英偉達構建了壹個“由軟件、大學、初創企業和合作夥伴組成的強大、穩健和自給自足的生態系統”(福布斯評價)。

通過開發特定的軟件平臺,英偉達不斷擴大自己的版圖,超過英特爾、AMD、三星和臺積電,成為全球市值最高的半導體公司。

在日前英偉達舉行的GTC大會上,身著皮衣、再次在自家廚房“侃侃而談”的英偉達創始人兼CEO黃仁勛也沒有談及硬芯片,而是列舉了幾個新的軟件平臺,每個平臺都可能為英偉達創造數百億美元的新市場機會。

黃仁勛總能撥動產業和資本的神經,因為他的芯片戰略永遠是夢想用平臺開路。當開發者如期來到他的特定平臺,自然會帶來芯片的大賣。它的夢想和平臺優先戰略從未失敗過,現在它正顯示出滾雪球效應。在本次GTC大會上,黃仁勛透露,目前英偉達有近300萬開發者。過去15,CUDA的下載量是3000萬次,去年達到了700萬次。

現在,英偉達又壹次將平臺戰略復制到了元宇宙市場。今年元宇宙如火如荼,英偉達早在兩年前就開始了其元宇宙平臺的研發。5438年6月+去年2月,英偉達的雲宇宙平臺Omniverse正式上線公測。黃仁勛沒有像臉書壹樣吹超宇宙平臺,而是稱之為全球4000多萬工程師和設計師的實時模擬和協作平臺。不過,這個協作平臺備受各界推崇。

日前,英偉達市值超越伯克希爾·哈撒韋成為美國第7大公司。富國銀行將英偉達的股價從245美元上調至320美元,給出的理由是“英偉達將是元宇宙的硬件入口”。未來五年,元宇宙將為英偉達提供6543.8+000億美元的市場份額機會。而這個能帶來6543.8+00億美元增量的引擎就是Omniverse。

Roundhill的研究副總裁馬裏奧·斯特凡尼迪斯(Mario Stefanidis)認為,英偉達的Omniverse平臺與虛擬現實兼容,允許用戶實時協作,並利用真實的光線創建準確的物理模擬。“這種類型的基礎設施將是虛擬世界的關鍵,因為用戶將尋求身臨其境的體驗,並將現實世界與虛擬世界聯系起來。”

關於英偉達的元宇宙戰略,HTC中國區總裁王叢青認為,英偉達作為壹家提供PC/server/雲圖形解決方案和內容創作工具解決方案的基礎設施技術提供商,擁有許多基於雲的XR解決方案/工具,用於將工作處理轉移到網絡上;NVIDIA與行業內的許多參與者合作,並試圖實現他們的計劃。應該說英偉達的元宇宙戰略會給行業帶來很高的價值。“當壹家公司明確表示他們在整個元宇宙故事中扮演著壹個角色,而不是成為整個元宇宙的主人,他們將有更大的成功機會。”王叢青說。

就在幾天前,《時代》雜誌將2021年度最佳發明獎授予了Omniverse。評價是“虛擬世界不僅僅是為遊戲而建——對道路、建築等基礎設施的規劃也有幫助,可以用來測試自動駕駛汽車。極其逼真的虛擬空間有助於實現現實世界的目標,英偉達的Omniverse項目正在使其創建過程變得更加容易。該平臺將NVIDIA GPU的最新光線追蹤技術與壹系列開源工具相結合,允許在逼真的3D世界中進行實時協作。福斯特建築師事務所等建築專家正在使用這種技術在早期設計階段可視化建築細節。寶馬用它來建立壹個工廠的數字雙胞胎,以測試更有效的裝配線的可能性。

Meta(臉書)Meta Universe的目標客戶是茶余飯後的娛樂和遊戲人士,而NVIDIA則是企業工程師和設計師。元宇宙對大眾消費者來說可能是錦上添花,但對企業用戶和創業者來說是創造生產力的“必備”。事實上,英偉達的競爭對手不是Meta(臉書),而是AMD和Intel。10月9日,GTC 165438在英偉達舉行。AMD和臉書宣布達成合作,臉書將采用AMD的數據中心芯片。這壹消息使得AMD的股價創下歷史新高。作為芯片制造商,AMD需要臉書的平臺才能接觸到上層的元宇宙應用生態,而英偉達有自己的平臺。

Omniverse於去年年底開始上線測試,目前已有超過700家企業用戶,包括寶馬、愛立信、航空航天制造商洛克希德·馬丁、索尼動畫等。

此前英偉達介紹,Omniverse分為三個部分。第壹部分是數據庫引擎Omniverse Nucleus,用戶可以在其中連接和交換3D資產和場景描述,需要建模、布局、陰影、動畫、照明、特效或渲染的設計師可以壹起創建場景。第二部分是合成、渲染和動畫引擎——虛擬世界的模擬。例如,英偉達的圖形技術可以實時模擬虛擬世界中每個光線是如何反射的。第三部分是NVIDIA CloudXR,包括客戶端和服務器軟件,可用於將增強現實內容從OpenVR應用程序傳輸到Android和Windows設備,允許用戶進入和退出Omniverse。

今年的GTC上,NVIDIA發布了壹系列Omniverse性能更新和最新工具,並舉行了壹場關於Omniverse技術的專場。黃仁勛說:“有了Omniverse,我們有了創造壹個新的3D世界或模擬物理世界的技術。如何使用Omniverse模擬倉庫、工廠、物理和生物系統、5G邊緣、機器人、自動駕駛汽車甚至虛擬圖像的數字雙胞胎,是壹個永恒的主題。”

NVIDIA的軟件平臺、開發工具和應用開發工具贏得了很多“開發粉”,當然不是因為老黃燦忽悠。從PC時代開始,英偉達就重視工具,對開發者體貼入微,現在這個傳統在元宇宙中發揚光大。

壹個是Omniverse《阿凡達》,這是壹個創建虛擬人的開發工具。該工具基於Omniverse平臺和世界上最大的定制語言模型Megatron 530B,允許開發者方便地開發AI驅動的交互式虛擬圖像,使這個角色具有視覺和語言技能,能夠談論各種話題,並理解自然語言中的深層含義。

為了讓開發者看到英偉達《阿凡達》的能力,黃仁勛展示了《阿凡達》打造的黃仁勛虛擬形象“玩具-我”,還帶來了幫助人們點餐的虛擬人“蛋殼人”和可以嵌入會議軟件的虛擬人。

第二個是Omniverse Replicator,這是壹個合成數據生成引擎,有助於構建更好的數字雙胞胎。Replicator應用程序使開發人員能夠指導AI模型,填補現實世界中的數據空白,並以人類無法做到的方式標記真實數據。

在GTC的主題演講中,英偉達還展示了Omniverse的壹系列新功能,包括展廳、農場和Omniverse AR等。Omniverse VR將率先推出全圖像、實時光線追蹤的VR環境。

作為壹家全球市值不斷上升的平臺型半導體公司,當然不會只拘泥於元宇宙。在包括自動駕駛、機器人、全球氣候建模、大型模型、數據中心等領域。,英偉達壹個都不能少,都已經布局好了,相關的平臺、框架、工具、算法模型都已經推出。

自動駕駛開啟萬億美元市場。黃仁勛認為,“到2024年,大多數新型電動汽車將具備真正的自動駕駛功能。”對於自動駕駛,英偉達不能缺席,所以他推出了NVIDIA DRIVE,這是英偉達面向自動駕駛汽車的全棧開放平臺,而Hyperion 8是英偉達最新的完整軟硬件架構。在這次大會上,黃仁勛詳細介紹了Hyperion內置的幾項新技術,包括用於DRIVE Sim的Omniverse Replicator。事實上,很多自動駕駛領域的龍頭企業和創業團隊都采用了英偉達的端到端自動駕駛解決方案,包括路特斯、百度、威馬汽車、高和汽車、蔚來、輕重智行等。甚至特斯拉早期也采用了英偉達的GPU和系統平臺。

機器人是兵家必爭之地,英特爾也在此重兵部署。目前,英偉達的機器人生態系統VIDIA Isaac擁有超過700家公司和合作夥伴,這壹數字在過去四年中增長了5倍。黃仁勛在GTC宣布,NVIDIA Isaac機器人平臺現在可以輕松集成到機器人操作系統(ROS)中。這是壹套廣泛使用的軟件庫和工具,適合機器人應用。黃仁勛解釋說,建立在Omniverse上的Isaac Sim是有史以來最逼真的機器人模擬器。

大模型被視為通用AI的可能路線,也是AI的戰略要地。目前IT頭部企業都在這裏布局。對於大規模模型,黃仁勛發布了用於訓練大規模語言模型的尼莫威震天。他說,這種模式“將成為歷史上最大的主流HPC應用。”同時,NVIDIA還發布了NVIDIA Modulus來構建和訓練物理機器學習模型,可以學習並完全遵守物理規律。

此外,黃仁勛還宣布推出全新的Clare Holoscan平臺,打造更好的醫療健康服務;量子計算模擬平臺的推出顯著提高了量子模型的性能,將於5438年6月+2月推出,並建造地球二號(E-2)來模擬和預測氣候變化。“為了創造地球二號,我們需要使用迄今為止發明的所有技術。”黃仁勛說。

不過,關於英偉達是否是壹家軟件公司,王叢青認為:“不盡然,英偉達是壹家工具和基礎設施提供商。他們不是制作內容,而是提供壹些底層技術/工具給別人制作。”GTC演講壹開始,黃仁勛就說自己是AI:“英偉達、深度學習和無處不在的人類智慧,讓我融入了每個人的生活。”

數字經濟時代,軟件在定義壹切,我們用軟件構建壹切,怎麽能離開芯片?這才是NVIDIA搭建計算平臺、開發工具、應用工具的真正邏輯。

作者李佳石

編輯連曉東

邊梅·馬利亞

  • 上一篇:計算機程序設計語言都有什麽?
  • 下一篇:學習計算機網絡要看哪些書
  • copyright 2024編程學習大全網