今年5月NVIDIA推出Ampere GPU架构的时候,公布了一套名为Selene的新型超级计算机,总性能在全球排名第7。Selene现在成为美国最快的工业系统,也是有史以来第二高能效的系统。Selene采用风冷方式,在标准数据中心内构建完成仅仅用了三周时间,而通常安装一套超级计算机需要9-12个月。如此之快,很可能是因为采用了NVIDIA即插即用的DGX系统,该系统配置了AMD CPU、A100 GPU和Mellanox HDDR网络。不久之后,佛罗里达大学宣布他们也构建了同样是基于DGX A100平台的超级计算机。因此,NVIDIA履行了首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)的承诺,即NVIDIA不仅有GPU业务,还将在端到端数据中心的竞争中脱颖而出。
Selene不是NVIDIA首次涉足基于DGX的超级计算机,NVIDIA最早是在2017年推出Volta GPU的时候公布了SaturnV超级计算机。NVIDIA在构建自有超级计算机的过程中积累了很多经验,从而帮助NVIDIA将这些经验运用于学术界和大型云基础设施,同时为NVIDIA工程师们提供世界一流的产品设计和软件优化计算平台。SaturnV和Selene还可作为参考架构,供潜在客户进行测试,以确定是否可以满足他们的需求,让外界对于NVIDIA作为高性能基础设施的一级厂商充满信心。不仅佛罗里达大学对于NVIDIA系统的表现印象深刻,美国阿贡国家实验室、微软和洛克希德·马丁公司也都拥有了自己的DGX SuperPOD,而且该设计在HGX版本中已经开源,任何数据中心都可以根据需要自行构建。
许多媒体文章中都详细介绍过,这套系统是在疫情期间配置和安装的,为了遵守社交隔离政策,只有两个安装团队。我们在这里想重点谈一谈该系统对NVIDIA业务及其合作伙伴业务的意义和影响。
NVIDIA在DGX和HGX参考体系结构方面拥有丰富的经验,NVIDIA和合作伙伴网络也进行了整体的升级,提供从芯片和模块到包括软件、计算基础设施、网络和存储在内的全套数据中心。现在,客户可以直接找NVIDIA合作伙伴经销商或者DGX就绪数据中心合作伙伴安装DGX、DGX POD和DGX SuperPOD,或者以云的方式获得这些资源。可以肯定的是,DGX A100并不便宜,起价为19.9万美元,但是客户能够在几周之内(而不是几个月)就让系统平稳且低风险地运转起来。
NVIDIA尚未将该系统的收入数据从其他业务中划分出来,但是我预计这个产品系列将会迅速增长,成为NVIDIA的一个重要收入和利润来源。毕竟,NVIDIA到目前为止至少有十几个DGX客户,而Selene本身配置有280个DGX A100,如果有人要购买的话,标价为5600万美元。
最重要的是,NVIDIA一直在价值链上端发展,致力于将以往归于OEM合作伙伴的收入和利润收入自己的囊中。
好文章,需要你的鼓励
英国国家医疗服务(NHS)正将无人机纳入常规医疗物流体系。自今年2月起,无人机每天在雷恩斯公园和圣乔治医院之间运送血液等诊断样本,飞行仅需3分钟,比公路运输快约85%,且碳排放减少高达98%。目前已有逾2000名患者受益。NHS计划将该服务扩展至圣赫利尔、克罗伊登等多家医院,最终惠及约180万名患者。该网络由英国医疗初创公司Apian与谷歌旗下Wing合作运营。
AgentLens是Explyt公司联合俄罗斯学术机构开发的AI编程助手评测基准,通过分析完整人机交互轨迹而非仅看最终结果,从五个维度评估代码智能体的真实表现。
边缘AI计算厂商Aetina宣布,将在其DeviceEdge AIE-KT风冷系列和新款AIE-PT无风扇平台上支持英伟达全新Jetson T3000和T2000模块。T3000基于Blackwell GPU,最高提供865 FP4 TFLOPS算力,功耗70W;T2000则提供400 FP4 TFLOPS,面向视觉AI代理和自主移动机器人等场景。两款模块预计2027年第一季度上市,支持Nemotron、Cosmos 3等英伟达AI软件生态。
韩国梨花女子大学提出Splash框架,通过识别AI模型中的"休眠参数"并只在其中训练触觉能力,让小型多模态AI在学会感知材质触感的同时,完整保留原有视觉语言推理能力。