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作者 | ZeR0
编辑 | 漠影
从Q版虚拟化身、黄仁勋家的厨房，到仓库、工厂、物理与生物系统、5G边缘、机器人、自动驾驶汽车乃至整个城市和地球，都能在Omniverse数字孪生中完成创建、训练和运行。
今日，黄仁勋接受芯东西等全球媒体的采访时，再度提到由Omniverse创造的虚拟厨房，整个场景中的一切都是渲染出来的，除了他自己，没有什么是真实的。
黄仁勋也在采访中回应了关于收购Arm的进展。他坦言收购比预期时间要长一些，但他仍然乐观的认为最终会完成收购。他相信监管机构会看到两家公司的组合对市场是有利的。
“NVIDIA与许多伟大的公司合作，所以我们总是对世界各地的优秀人才持开放态度。”黄仁勋说，“我们还受到世界短缺和产能的影响，我们正在非常努力地工作，以确保我们能够满足客户的要求，但我们还没有完全成功。”
一、NVIDIA的元宇宙策略
在昨日的主题演讲中，Q版“玩偶黄仁勋”Toy-Me无疑是最令人印象深刻的展示之一，在被问到一些艰深、偏小众的问题时，它能够对答如流。
这个玩偶基于NVIDIA训练的最大自然语言处理模型生成，由黄仁勋自己声音合成的语音、角色动画及基于光线追踪的精美图像组合而成。
▲Toy-Me回答问题
“我们今天所做的一切将会自动化。”在演讲及采访期间，黄仁勋都描绘了对未来数字和人工智能自动化的设想，从虚拟人、工厂到城市，NVIDIA的Omniverse平台正助力创造一个又一个虚拟世界。
他认为虚拟世界的规模将远大于物理世界，在虚拟世界中，创意人员将制造出比物理世界里更丰富多样的东西。
虚拟世界有很多建设者，而创建数字孪生虚拟世界的基础平台Omniverse则是为这些建设者而生，无论是设计师、科学家、创意人员还是企业，均可用它来大规模建造虚拟世界。
▲宝马用Omniverse构建数字孪生工厂
黄仁勋说，NVIDIA专注于虚拟世界模拟引擎，以便每个公司都能在很多方面使用它解决现实问题。“我们是做技术基础设施的。”他强调道，NVIDIA不是做应用平台和服务，引擎、算法、数学、计算机系统、硬件、系统软件等，这些才是NVIDIA所擅长的。
“Omniverse与游戏引擎大不相同。”黄仁勋说，它是面向数据中心规模设计的，有朝一日有望能达到全球数据规模。
每个公司几乎都可以从数字技术中受益，大公司有很多数字孪生世界用于工程、运营或软件开发，包括设计、训练和持续监控未来机器人建筑、工厂、仓库和汽车的平台。
NVIDIA的自动驾驶汽车也有数字孪生，用于生成数据、模拟、绘制地图等。黄仁勋也多次展示过NVIDIA如何在Isaac训练机器人中用到数字孪生。
自去年年底推出以来，Omniverse已被500家公司的设计师下载了7万次。
▲西门子开发数字孪生预测热回收蒸汽发生器腐蚀
二、虚拟世界将像互联网站那样不断涌现
谈及NVIDIA计划如何推动“元宇宙”的形成，黄仁勋表示，3D图像与电子游戏图形截然不同，电子游戏的大部分内容是在人类创造的虚拟世界中预先渲染的，而在“元宇宙”世界，必须强调环境、光线、物理、堆叠等所有的东西，必须完全实时，也必须能扩展到非常大的世界。
另外，这必须是个让人工智能可以适应的地方。无论是自动驾驶、自主机器人还是会说话的机器人，都离不开人工智能的支撑。
最后，相对来说，必须有一个通用的标准，这样它才能与所有的工具相连接。它可以被所有的人连接、被所有的世界连接。这就是为什么NVIDIA选择了USD（通用场景描述）。
在黄仁勋看来，虚拟世界将如同今天的互联网站那样不断涌现。技术不仅催生了虚拟世界，还允许不同的代理，不同的人连接到虚拟世界。
USD是Omniverse的门户，USD之于Omniverse就像HTML之于网站，它本质是一个数字虫洞，将人与计算机连接到Omniverse，并将一个Omniverse世界连接到另一个世界。
“这是一个很好的选择，如果你愿意的话，它现在成为了一种元宇宙标准，我们和每个人都很好地联系在一起。”黄仁勋说。
因此，数字内容创作者在Adobe世界中创造的东西，可以通过Omniverse连接到Autodesk世界中，创作者可以不受地点的束缚，在共享空间中进行协作。一位创作者在一个世界做出的更改，会实时更新给所有相关联的创作人员，就像云共享文档一样。
三、不止是AI公司，重新定义NVIDIA
当被问及NVIDIA的最新定位，黄仁勋说，我们现在是一家计算公司，是一家运行特定应用程序的公司，我们称之为卓越计算（extraordinary computing）。
计算是必不可少的。NVIDIA构建的计算平台和加速库，奠定了Omniverse的基础，它将计算机图形、物理、模拟、人工智能、科学计算等不同领域的技术，都聚集在一个平台上，故而能创造出逼真的虚拟世界。
算法有许多不同的领域。人工智能是算法的一个领域，类似的，粒子物理是一个领域，流体力学也是一个领域。每个算法也有很多不同领域和应用。在计算机图形、人工智能、机器人等领域，NVIDIA均积累了很多算法方面的专业知识。
“我们为很多行业提供服务，比如视频游戏，机器人技术、制造业、机器人技术、自动驾驶汽车等等。”黄仁勋说，“我们将自己看作是一家全栈计算公司，生产优秀的芯片，了解并拥有优秀的专业知识和算法，这让我们能够为许多重要行业提供服务。”
他提到加速计算的不同之处在于，必须从应用程序开始，理解整个堆栈中的算法，然后加以部署。因为机器人应用程序、分子动力学等没有编译器这种东西，必须将应用程序、算法、库、系统软件，一直到硬件进行分解。由于每个应用领域都有不同的步骤，都使用不同的堆栈，因此NVIDIA对应提供不同的解决方案。
“我们开创了一种可以解决非常复杂问题的计算方式。”黄仁勋如数家珍地列举了一系列NVIDIA的进展，包括创造大型语言模型、数字孪生地球、帮助制造公司做大量虚拟筛选等等。他相信NVIDIA可以帮助科学界解决一些问题和制定策略，这将影响我们的未来。
“因为我们有这种能力，不是我们有计算能力，而是我们有能力解决这些问题来帮助社区和社区合作，解决这些问题。”黄仁勋说，“我们必须在这方面做出贡献。所以，我们对技术挑战的选择最终会对行业和社会产生独特而深远的影响。这就是我们的定义。”
他提到NVIDIA以非常有意义的方式参与的问题范畴已经急剧扩大，从人工智能到分子生物学、气候科学、机器人和运输等，计算技术正在其创造的平台上兴起，并发展地如此之快。
“所以接下来几年将会非常令人兴奋。”黄仁勋说。
结语：基于深度学习的软件革命正在发生
在主题演讲中，黄仁勋分享道，科学领域基于深度学习的软件革命正在发生，三个相互关联的动态系统，会让我们在计算科学上取得Million-X百万倍的飞跃。
首先，加速计算，正在重塑从芯片、系统、加速库到应用的全栈式计算，这会带来50倍的提升。
其次，深度学习的兴起引发了现代AI革命，从根本上改变了软件。深度学习编写的软件具有高度并行性，这使其更有助于GPU加速并可扩展到多GPU多节点，扩展到像DGX SuperPOD这样的大型系统，使速度又提高5000倍。
最后，通过深度学习编写的AI软件，预测结果的速度能够比人工编写的软件快1000-10000倍，这彻底改写了我们解决问题的方式，甚至是可以解决的问题。
50 x 5000 x 1000 = 2.5亿倍。
当一个重大问题的解决方案触手可及时，投资就会到来，比如当下对AI、机器人和自动驾驶的投资，通过加速计算在数据中心大规模实施人工智能将极大提高模拟性能。
科学遵循物理定律，而研究人员正在创建AI模型，使其学习物理并做出符合物理定律的预测。机器学习在改善物理模拟方面的应用，一直在以难以置信的速度增长。
黄仁勋相信，加速计算、Physics-ML和巨型计算机系统的结合，可实现Million-X百万倍的飞跃，并提供更多机会。
这也是NVIDIA的特别之处，不仅在晶体管层面，而是实现包括系统层、算法层、应用层在内的全栈优化。在某些非常重要的应用中，我们可以看到加速100万倍计算。
在演讲结束时，黄仁勋宣布将构建Earth Two（E-2）数字孪生地球，来模拟预测气候，并透露“将需要使用迄今为止发明的所有技术”。
除了在气候科学外，他相信在分子动力学和生命科学领域，也有机会将计算规模提高100万倍。
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