机器之心报导
编纂：泽南、杜伟
更高端的 RTX4090 性价比更高， 你没想到吧？固然因为产物太贵而被吐槽， 但提起最强 AI 芯片、高端游戏 GPU， 人们仍是起首要看英伟达。 9 月 20 日晚， GTC 大会在线上召开， 万寡等待的 RTX 40 系列显卡末于正式发布了。
与以往稍有差别， 那场重要的 Keynote 显得华而不实并且「简短」， 黄仁勋间接站在空阔的元宇宙里开讲：
一个半小时收工。
在那场活动中， 英伟达展现了 RTX、AI 芯片和元宇宙产物线 Omniverse 的最新停顿， 还包罗它们对人工智能范畴新打破的帮忙， 以及大量应用落地。
在一切起头之前， 老黄先展现了一个全可交互的模仿情况 RacerX， 它用 Omniverse 构建， 物理材量特征、光线逃踪、烟雾火焰一个很多。 最重要的是「全数没有预衬着过， 是跑在单块 GPU 上的」：
黄仁勋说， 全数实时处置， 那才是将来游戏的该有的样子。
能跑得起 RacerX 的必定是最新 RTX 40 系显卡， AMD 也要发布新一代 GPU 了， 英伟达此次会连结领先吗？若是 N 卡性能更强， 代价是什么？
RTX 40 系列 GPU：性能翻倍， 光逃才能翻倍
那就是英伟达的第三代 RTX 显卡， 接纳全新的 Ada Lovelace 架构。
英伟达转投台积电后， 利用定造版 4N 造程加成的 RTX40 系 GPU 被塞进了760 亿个晶体管， 比上一代 Ampere 多了 70%。
25 年前， 英伟达推出了可编程着色的 GPU， 彻底改动了计算机 3D 图形的世界。 到 2018 年， 英伟达推出 RTX 架构， 新增的 RT Core 用于加速实光阴线逃踪， Tensor Core 用于处置矩阵运算， 又实现了史无前例的效果。 在刚刚推出的 Ada Lovelace 架构中， 三种处置器均有改良和提拔， 此中：
1、SM 流处置器新增着色重视排序施行才能（Shader Execution Recording）， 能够实时从头调度使命， 把光逃速度提拔 2-3 倍， 在 4090 上能输出 90TFLOPS， 性能较上代提拔两倍。
2、第三代 RT Core 实现了两倍的光线与三角形求交性能， 全新的 Opacity Micromap 引擎能够把 Alpha-test 几何性能提拔 2 倍， Micro-Mesh 引擎可提拔几何图形的丰硕度， 而不会带来 BVH 构建和存储资本的更多消耗。
3、新的第四代 Tensor Core 能够实现1.4 petaFLOPs 算力， AI 性能翻倍。
「Shader Execution Recording 和昔时的 CPU 乱序施行一样， 是一项严重立异， 」黄仁勋说道。 「光线逃踪很难并行处置， 而 GPU 具有高度并行性， SER 通过立即从头摆设着色器负载来提拔效率， 能够提拔 2 到 3 倍光逃性能， 游戏性能提拔 25%。 」
但我们晓得， 光线逃踪曾经被英伟达前首席科学家 David Krik 说成是「永久不会到来」的手艺， 性能翻倍也不克不及让 GPU 包管在现在的各类大型单机游戏中连结高帧率， 那个时候就需要 AI 算法了。
DLSS 利用卷积主动编码器 AI 模子， 能够在 GPU 输出的低分辩率画面根底上主动脑补出高分辩率， 大幅降低性能需求。 英伟达在 Ada 架构中引入了 DLSS 3， 其能够在分辩率提拔的同时主动补帧。 DLSS 3 包罗四个组件：新的光流加速器、游戏引擎运动矢量、卷积主动编码 AI 帧生成器和 Reflex 低延迟流水线。
DLSS 3 同时处置当前帧和上一帧， 光流加速器为神经收集供给运动标的目的和速度信息， 连系图形和像素的运动矢量， 输入神经收集就能够生成中间帧了。
「DLSS 3 在不涉及图形管线处置的前提下生成全新帧， 相较于单纯的衬着能够将性能提拔多至 4 倍， 」黄仁勋暗示。 「并且不管 CPU 仍是 GPU 有瓶颈的游戏都能够从中受益。 」
英伟达展现了开 DLSS 3 的赛博朋克 2077、微软模仿飞翔等游戏的运行效果：
4 年来， RTX 的数据量提拔了 16 倍， 如今的一些像素是计算得出， 大大都是 AI 揣测出来的。
在演示中， 几个游戏都是帧数间接乘以二。 但值得留意的是， DLSS 3 和新硬件特征高度绑定， 30 和 20 系的用户无法享受如许的性能。
英伟达公布了 40 系显卡的多项常规硬件规格：RTX 4090 接纳 AD102 GPU， 拥有 16384 个 CUDA 核心和 24GB GDDR6X 显存， 默认 TDP 为 450W；RTX 4080 16GB 版拥有 9728 个 CUDA 核心， TDP 为 320W；RTX 4080 12G 版拥有 7680 个 CUDA 核心， TDP 为 285W。 从功耗上看， 从三星 8nm 换到台积电 4N 工艺效率提拔显著， 同级性能提拔了， 电源要求没有提拔。
性能比拟上代提拔了几？通过 SER 优化、更大规模芯片， 再加上芯片加速频次从 1.7GHz 提拔到 2.52GHz， 综合起来能够让 RTX 4090 比拟 3090Ti 性能翻一倍；若是看光线逃踪， 性能则提拔了 4 倍。 黄仁勋暗示， Ada 的同功耗性能是 Ampere 的两倍。
再往下， RTX 4080 可在开 DLSS 时到达 3080Ti 的两倍性能。
最初是价格：RTX 4090 公版售价 1599 美圆， 10 月 12 日起头售卖；RTX 4080 16GB 售价 1199 美圆， 12GB 版售价 899 美圆。
总结一下就是 90 的价格几乎没涨， 80 的价格涨了 500 美圆。 关于国内用户来说， RTX 40 系的售价是那个样子：4090 12999 元起， 4080（16GB）9499 元， 4080（12GB）7199 元。
看起来非公版的 RTX 4090 价格将在 15000 摆布。
不外， 那一代显卡有个需要留意的处所：看起来 12G 版的 4080 似乎是把原定的 70Ti 改了名字。
英伟达 Omniverse 毗连了 3D 世界
除了 GPU 和 AI， 英伟达也是元宇宙的引领者， 黄仁勋介绍了 Omniverse 的一系列前进。
Omniverse 是英伟达构建和运行元宇宙应用的平台， 在数字和现实世界交汇之处产生感化。 Omniverse 仍是一个实时的大型 3D 数据库， 构建一个可共享的 3D 世界。 Omniverse 更是一个计算平台， 你能够编写在其上运行的应用， 那些应用成为进入虚拟世界的门户。
今日， 黄仁勋发布了关于其 Omniverse 平台的一系列严重更新， 它撑持了 Ada Lovelace GPU， 在光线逃踪和大型场景性能方面实现庞大飞跃。
起首是基于 GAN 和扩散模子的新型神经衬着东西。 OmniGraph 是一个图形衬着引擎， 通过法式化的体例控造行为、动做和动作。
其次是 Omniverse Physics 的严重更新， 它能够用来处置复杂的多毗连部件对象的运动情况。
然后是全新的 Cloud XR， 撑持在 VR 中实现 Ada 的强大光线逃踪功用。 还有首个用于数据生成和数字孪生模仿的 SimReady 素材库。
Replicator 是备受喜爱的 Omniverse 应用之一， 用来生成合成数据， 从而训练主动驾驶汽车、机器人和各类计算机视觉模子。 最初是新的 Omniverse JT 毗连器， 它是一款大型应用， 使得工业和造造业能够运用 Omniverse。
能够那么说， Omniverse 是一个企业平台， 适用于从产物设想和外型到工程筹谋、造造、营销和运营的整个产物生命周期。 正如互联网毗连了各个网站， Omniverse 毗连了 3D 世界。
黄仁勋在会上了展现了一些公司操纵 Omniverse 为工场、物流仓库、主动化消费线和工业厂房创建数字孪生的情况。 我们能够从以下一些场景案例中探知一二。
Omniverse 计算平台由三部门构成：RTX 计算机， 供创做者、设想师和工程师利用；OVX 办事器， 用来托管与 Nucleus 数据库的毗连并运行虚拟世界模仿；NVIDIA GDN， 进入 Omniverse 的门户。
通过 GeForce Now， 英伟达构建了一个全球图形交付收集（即 GDN）。 该收集笼盖了 100 个地域， 供给响应灵敏的超快 RTX 图形内容交付收集（即 CDN）， 高效串联互联网视频。 而 NVIDIA GDN 可以高效串联交互式图形， 并连系 NVIDIA RTX PC、云端的 NVIDIA GPU 打造笼盖全球的 Omniverse 计算平台。
NVIDIA Omniverse Cloud 则是一套软件和根底设备及办事套件， 用于随时随地在任何设备上设想、发布和体验元宇宙应用。 黄仁勋在会上展现了超等跑车和高级电动车处理计划的先行者 Rimac 公司， 以及它是若何操纵 Omniverse Cloud 为 3D 团队实现协做工做流， 并为用户供给先辈的 3D 体验。
黄仁勋暗示， NVIDIA Omniverse Cloud 是一款 IaaS 产物， 能够毗连在云上、当地和单个设备上， 运行 Omniverse 应用。 Replicator 和 Farm 也能够在云上运行， 此中 Farm 是衬着农场的扩展引擎。 目前， 用户能够在 AWS 上利用 Replicator 和 Farm 容器。
新一代主动驾驶芯片 Drive Thor
在主动驾驶范畴， 车企都需求更强的算力， 而英伟达产物的每代性能都要翻倍。
当前， 智能机器开发掀起了一波 AI 海潮， 深度进修的参与更为系统才能的提拔翻开了新的大门。 从软件的开发体例到运行体例， 一切都变得判然不同。 因而， 打造新一代处置器势在必行。 英伟达 Xavier 是世界上第一款专为深度进修设想的主动驾驶超等芯片， 之后每两年便在处置器性能上完成一次庞大飞跃。
同时， 为了拓展主动驾驶范畴， 提拔驾驶的平安性， 传感器在数量和分辩率上面对同步增长。 同时引入更复杂的 AI 模子， 所有那些因素都差遣英伟达不竭提拔性能。
2021 年， 英伟达推出了 1000 TOPS 的 SoC——Atlan。 今天， 黄仁勋暗示它的位置已被 Thor 代替。 Thor 的吞吐量是 Atlan 的两倍， 交付性能也是 Atlan 的两倍以上。 实现那些目的离不开三个因素：Grace、Hopper 和 Ada Lovelace， 此中 Grace 供给了令人惊讶的 Transformer 引擎、ViT 的快速变化， Ada 中的多实例 GPU 有助于车载计算资本的集中化， 将成本降低数百美圆。
Nvidia Drive Thor 接纳良多新手艺， 它能够被设置装备摆设为多种形式， 将其 2000 TOPS 和 2000 TFLOPs 全数用于主动驾驶工做流。 同时能够将其设置装备摆设为一部门用于驾驶舱 AI 和信息娱乐， 一部门用于辅助驾驶。 Thor 中的多计算域隔离允许并发、对时间敏感的多历程无中断运行。 你能够在一台计算机上同时运行 Linux、QNX 和 Android。
此外， Thor 还集中了浩瀚计算资本， 降低成本与功耗的同时实现功用飞跃。 目前， 汽车的泊车、主动平安、驾驶员监控、摄像头镜像、集群和信息娱乐均由差别的计算设备控造。 而将来， 那些功用将不再由零丁的计算设备控造， 而是由在 Thor 上运行、并随时间推移不竭改良的软件同一控造。
Thor 芯片估计 2025 年上车利用。
NVIDIA Drive 是一个面向主动驾驶汽车开发与摆设的端到端平台， 在开发方面包罗了 Replicator 合成数据生成、Drive Sim 和 Drive Map， 在摆设方面包罗了全栈驾驶和车内 AI 应用、AI 计算机和 Hyperion 主动驾驶汽车参考架构。
NVIDIA Drive 迎来了一系列功用更新， 起首是名为 Neural Reconstruction Engine 的 AI 工做流， 已成为了 Drive Sim 的一项次要功用。 它能够按照记录的传感器数据构建 3D 场景， 在将 3D 场景导入 Drive Sim 之后通过人工创建或 AI 生成的内容对其停止加强。 别的， 那个从视频到 3D 几何图形的工做流能够在 OVX 系统上运行。
从视频到 3D 工做流的动态展现。
Drive Sim 的另一项重要功用是硬件在环， 意味着我们能够在 AI 工场运行整个车载软件栈。 它还能够模仿车内情况， 将来的汽车不只有简单的仪表板， 还有将数字设想与物理设想相连系的环绕显示屏， 如许汽车工程师、软件工程师和电子工程师能够在 Drive Sim 中展开协做， 同时运行所有的现实计算机与软件栈。
Drive Sim 成为了虚拟设想工做室。
此外， 英伟达还在开发 Drive 端到端主动驾驶系统的其他方面获得了超卓停顿， 好比 Replicator 合成数据生成、AI 模子改良、Drive Map 主动驾驶车队地图构建、城市和高速公路驾驶及泊车。
Drive Map 的主动驾驶车队地图构建。
全新微型机器人系统级模块
Drive Orin 是英伟达推出的第二代主动驾驶汽车计算芯片， 目前看来十分胜利， 已经被 40 多家汽车、卡车和无人驾驶出租车利用。 Jetson 是英伟达的机器人计算机， 拥有 100 万开发者， 利用的公司约为 6000 家。
今日的 GTC 大会上， 黄仁勋颁布发表推出一款微型机器人系统级模块芯片 Jetson Orin Nano， 它的速度较之前的 Jetson Nano 快了 80 倍。 Jetson Orin Nano 能够运行 NVIDIA Isaac 机器人仓库， 并具有 ROS 2 GPU 加速框架。
黄仁勋还介绍了其边沿 AI 平台 Metropolis， 它可解读摄像头、激光雷达和其他物联网传感器的数据， 进步仓库、工场、零售商铺和城市的平安性与效率。
从工业到科研， 主动驾驶到元宇宙， 英伟达的营业早已从 GPU 拓展到了无数范畴， 并在良多处所都有引领地位。 关于通俗消费者来说， 显卡也早已不是玩游戏用的了。
如今， 新一代 GPU 已经推出， 你会选择降价后的 RTX30， 仍是买新不买旧呢？
