自慰 偷拍 黄仁勋在印度说了啥 | 英伟达AI峰会2024主旨演讲及印度首富对话·无缺版（附视频）|gpu|东谈主工智能|nvidia|英伟达ai峰会
发布日期：2024-10-26 03:40 点击次数：58未经许可不得转载自慰 偷拍，务必保留原文出处贯串和公众号按钮
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Web3太空之城·城主：
就在10月24号，黄仁勋现身印度举办的NVidia AI Summit 2024峰会，进行了牌号式主旨演讲，并与印度首富信实工业集团董事长穆克什·安巴尼来一场挺塌实的现场对话。
不知老黄什么时候才会在国内演讲；咱们出于许有情理，皆会鄙吝老黄在印度说了啥。以下是太空之城为内行作念的全文整理和视频精校版。
B站：【黄仁勋·十月·印度AI峰会演讲及和首富对话无缺版 | NVIDIA AI Summit 2024.10.24-哔哩哔哩】
https://b23.tv/sfwDHjQ
=Web3太空之城全程书面版=
尊敬的嘉宾，宽贷NVIDIA的创举东谈主兼首席扩充官黄仁勋。
黄仁勋：
你好，孟买！
孟买，发生了许多事情。内行皆知谈，印度对于全球诡计机和IT行业至关遑急，简直是寰球上每家公司的IT中枢。咱们的行业，你们的行业，以及当年几十年咱们建立的行业，皆在履历根人道的变化、巨大的变化和结构性逶迤。今天，咱们会筹议这个话题。但首先，我要感谢咱们的配合股伴，你们中的许多东谈主一直在配合。感谢你们。
在印度，咱们与这些优秀的配合股伴一起勤勉，共同推动IT行业的变革。我很怡悦今天你们能与咱们在一起。目下，同期发生着两个根人道的逶迤。这种情况自1964年以来从未发生过（那是我诞生的第二年）。这与我的诞生无关。1964年，IBM System 360向寰球先容了IT的宗旨。咱们所了解的IT行业即是从那时起引入了通用诡计的宗旨。
他们界说了中央处理单位、CPU、IOS子系统和多任务处理，并通过操作系统这一层将硬件与应用软件辩别。IBM强调了应用方法的系列兼容性，使您可以耐久利用硬件的基础来运行软件。他们还谈到跨代架构带来的上风，确保您在软件上的投资不会因为每次购买新硬件而奢侈。1964年，他们领略到了装配基础的遑急性、软件投资的遑急性、以及构建运行软件的诡计机的遑急性。这些架构学科那时就已被说起。
我刚描写的是今天的诡计机行业。印度IT行业的基础——也就是咱们所知谈的通用诡计，仍是存在了60年。在当年30年中，咱们受益于摩尔定律，这是一个令东谈主惊叹的应承。硬件可以在不转换软件的情况下连接改进，与架构兼容，并使软件的性能每年翻倍。具体取决于您的应用方法，这意味着每老迈本镌汰一半。这是寰球上任何技艺中最令东谈主惊叹的折旧力量。
跟着折旧和老本镌汰，社会得以使用越来越多的IT。咱们连接消费IT并处理更多数据，而摩尔定律匡助咱们络续镌汰老本，竣工了咱们本日所知的诡计内行化。360系统的发明和Windows PC的摩尔定律推动了寰球上最遑急行业之一的发展，随后悉数行业皆在此基础上建立起来。但是咱们现在知谈，CPU的扩展仍是达到极限。咱们不行再沿用这种模式，摩尔定律的红利已结束。咱们现在必须作念出转换，不然折旧效应会终结，而咱们将濒临诡计通胀。
这就是全球正在履历的变化。咱们再不行对软件无所手脚，盼愿诡计性能和体验连接改善、老本连接镌汰，并连接从IT的克己中获益，以及处理越来越多的挑战。咱们创办公司是为了加快软件。咱们的愿景是，增强通用诡计后，某些应用方法将从中获益。咱们将诡计密集型服务负载卸载，并使用咱们发明的CUDA模子进行加快，CUDA是一种编程模子，使咱们能权贵加快应用方法。这种加快上风类似于摩尔定律的特点。
对于通用诡计无法或不切实验的应用方法，咱们利用加快诡计的上风来竣工，举例诡计机图形学。及时诡计机图形因视频的出现和GPU这一新处理器的出现而成为可能。GPU实验上是第一个运行CUDA的加快诡计架构，用于诡计机图形，这是一个经典的例子。咱们使诡计机图形学内行化，如今3D图形无处不在，它简直可用于悉数应用方法的序论。咱们认为，耐久来看，加快诡计可能会产生更大的影响。因此，在当年30年里，咱们一直在为各个应用边界加快诡计。这破耗了这样万古刻的原因很通俗，寰球上莫得一种神奇的处理器可以加快悉数事物，若是能作念到这少许，就会被称为CPU。咱们需要从头构建诡计堆栈，从算法到底层架构，再到顶层应用方法。
在各个边界，诡计机图形学天然刚刚起步，但咱们仍是在多个行业中鉴戒了这种架构，即Cuda架构。今天，咱们仍是为许多遑急行业竣工了加快。举例，cuLitho在半导体制造、诡计光刻、模拟、诡计机援助工程以及5G无线电中阐扬基础作用。咱们最近书记与5G无线电配合股伴关系，以加快5G软件堆栈和量子诡计，创造诡计的畴昔。
Parabricks是基因测序软件堆栈，cuVS是每家公司皆在筹办的遑急花样之一，它正在从数据库转向常识基础，以便创建AI数据库。cuVS可以创建和矢量化所特等据。cuDF，即数据帧，骨子上是结构化数据的另一种表情，能够竣工SQL加快。
在各式不同的库中，咱们皆能够将应用方法加快20、30、致使50倍。天然，这需要从头编写软件，这就是为何破耗这样万古刻的原因。咱们在每个边界皆需与行业、生态系统、软件开发者和客户配合，以加快这些应用方法在其边界的应用。
cuOPT是我最心爱的组共诡计应用方法之一，它是一种诡计密集型应用方法，可以加快比如旅行销售员和东谈主员安排等问题。每个供应链、司机和乘客组合皆可以通过cuOPT加快，速率之快令东谈主难以置信。Modulus老师和AI物理定律，不仅可以斟酌下一个词，还能够斟酌流体能源学和粒子物理的下一个时刻。
咱们最知名的应用方法库之一是QDNN，它民主化了咱们所知的东谈主工智能。这些加快库已涵盖了稠密不同边界，使得加快诡计似乎无处不在。这是因为咱们接纳这种架构粉饰了简直每一个行业。现在，CUDA加快诡计已达到临界点。
几年前，大要十年前，发生了一件相配遑急的事情。许多东谈主皆见证了这少许，即AlexNet在诡计机视觉性能上的巨大飞跃。诡计机视觉是东谈主工智能的一个遑急边界，AlexNet的超过令寰球骇怪，咱们也有幸受益。
退一步问我方，咱们见证了什么？AlexNet为怎样此灵验？它的扩展范围有多大？咱们还能用这种深度学习的方法作念些什么？若是咱们要将深度学习应用于其他边界，它会怎样影响诡计机行业？若是咱们想作念到这少许，对畴昔充满信心，并对深度学习智力感到焕发，咱们将怎样转换诡计堆栈的每一层，以澈底修订诡计？
12年前，咱们决定让通盘公司悉力于这一愿景。现在仍是12年当年了。每次我来印度，皆有契机和内行评论深度学习和机器学习，现在相配理会，寰球仍是澈底转换。
谈判一下发生了什么，首先是咱们怎样开发软件。咱们的行业建立在软件开发的方法之上，这种方式称为软件1.0。方法员编写在诡计机上运行的算法，通过输入信息斟酌输出。这是经典的诡计机模子，已创造了寰球上最大的产业之一。在印度，软件坐褥、编码和编程成为了一个无缺的行业，这一切皆在咱们这一代发生。关联词，这种开发软件的方法仍是被颠覆。现在，不再是编码，而是机器学习。机器学习利用诡计机筹办多数不雅测数据的模式和关系，学习斟酌函数。骨子上，咱们在设计一个通用函数贴近器，通过机器学习产生预期输出。这秀美着从软件1.0到使用机器学习的软件2.0的逶迤。防护谁在编写软件。现在，软件由诡计机编写。完成模子考验后，可以对模子进行猜度。然后，你把函数手脚输入，这个大型语言模子、深度学习模子、诡计机视觉模子、语音认识模子，手脚输入神经网罗，进入GPU，可以字据新输入作念出斟酌。
请防护，这种软件开发方式是基于机器学习的更始。咱们仍是从编码发展到机器学习，从开发软件发展到创造东谈主工智能，从心爱在CPU上运行的软件发展到现在在GPU上运行的最好神经网罗。这骨子上反应了当年十年咱们行业履历的变化。
咱们仍是看到了诡计堆栈的澈底修订。通盘技艺堆栈，包括硬件、软件开发方式以及软件功能，仍是发生了根人道的变化。咱们悉力于推动这一边界的发展，这就是咱们现在所构建的。
你们悉数东谈主最初皆有什么？当我第一次来到印度时，咱们正在为PCI Express卡构建GPU，可以插入PC中。今天的GPU就是这样，Blackwell系统令东谈主难以置信，旨在筹办大范围数据，以便发现模式和关系，认识数据的含义。这是要紧的打破。
在当年几年中，咱们仍是了解了许多不同类型数据的含义：单词的示意或含义、数字、图像和像素、视频、化学物资、卵白质、氨基酸、流体模式、粒子、物理学。咱们学会了用多种方式示意信息，不仅懂得其道理，还能将其翻译成其他表情。举例，将英语翻译成印地语，将多数英文文本翻译、摘记，将像素逶迤为图像、图像识别，将笔墨生成像素、图像生成，从图像、视频生成笔墨、字幕，从笔墨逶迤为用于药物发现的卵白质、化学物资，发现新的化合物，从氨基酸猜度卵白质结构。
这些基本念念想是将信息从一种模态调理为另一模态的通用Transformer，导致初创企业数目激增。他们正在应用这些基本方法。若是能作念到这个和阿谁，还能作念什么？若是能作念到阿谁和这个，应用方法数目理会呈爆炸式增长。在当年两三年里，全寰球生成式东谈主工智能公司的数目激增，数万、数百亿好意思元干涉这一边界，这一切皆是因为开采让咱们能筹办数据和巨大的范围。
构建Blackwell系统需要Blackwell GPU，也需要另外七个芯片。这些芯片由TSMC坐褥，他们在进步Blackwell系统方面作念出了出色的服务。通盘系统已全面干涉坐褥，咱们但愿能在第四季度竣工量产。这基本上就是Blackwell，其中一个令东谈主难以置信的方面。今天早上莫得什么是容易的。
这是NVLink，跨越通盘GPU机架的背部脊柱，悉数GPU皆通过NVLink联接在一起，造成令东谈主难以置信的系统，这是寰球上最长的铜驱动结构，将72个Blackwallers双GPU包或144个GPU联接在一起。是以若是伸开悉数芯片，你会看到一个巨大的GPU。理会不可能制造如斯大的GPU，因此咱们将其剖判成尽可能小的模块，这是技艺的根蒂极限和最先进的技艺。
咱们使用NVLink将这些模块联接在一起，这是NVLink的背部脊柱。你正在查察悉数联接的GPU，还有一个量子交换机联接悉数GPU。若是你需要以太网，Spectrum X过火联接，每个交换机有50磅重。我只是展示我方的力量。它联接到这个交换机，这是寰球上最先进的交换机之一。
现在这些部件加在一起组成了Blackwell，然后运行上头的软件：cuda软件、cuDNN软件、用于考验大型语言模子的Megatron、用于推理的TensorFlowRT、用于对大型语言模子进行散播式多GPU推理的TensorFlowRT、LLM。在此基础上，咱们有两个软件堆栈，一个是 Nvidia AI Enterprise，另一个是 Omniverse。我稍后会筹议这两个。这项服务相配严格，这就是 Blackwell 系统，亦然 NVIDIA 今天构建的。对于那些耐潜入解咱们公司的东谈主来说，这种变化如实令东谈主骇怪。但事实上，咱们是从基本原则启程来推理畴昔的诡计将怎样竣工，这就是 Blackwell 系统的由来。
Blackwell 系统性命关天，其诡计智力的确令东谈主难以置信。每个机架重达 3,000 磅，功率 120 千瓦，每个机架 120,000 瓦，是全球诡计密度最高的。咱们正在勤勉学习更大、更智能的模子，这被称为缩放定律。它基于训戒不雅察和测量，指出考验大型语言模子的数据越多，相应的模子尺寸就越大，从中学习的信息量也就越多。因此，模子需要更多数据来得意这些条款。每年咱们皆在双倍增多数据量和模子大小，这意味着每年的诡计量要增多四倍。
需要记取的是，以前摩尔定律是每一年半增多两倍，现在咱们正以每年四倍的速率鞭策技艺发展，这在十年内达成了惊东谈主的扩展。咱们发现，跟着考验范围的扩大，东谈主工智能变得越来越智能。最近咱们缔结到的第二件遑急的事情是，在完成模子考验后，即使是使用如 ChatGPT 的器具中，也波及到推理过程。
在使用 ChatGPT 时，你只是给出一个辅导，而不是编写方法来与诡计机换取。你与诡计机对话，就像与东谈主交谈一样，通过描写高下文和查询内容来得到所需的谜底。东谈主工智能通过一个大型神经网罗处理信息，并逐字生成一系列谜底。关联词，从 Strawberry 启动，咱们缔结到智能不单是是一槌定音的事情，智能需要念念考。念念考波及推理、旅途规划和自我反念念，以便产生更高质地的谜底。
咱们现在发现了第二个缩放定律，即推理时的缩放定律。你念念考的时刻越长，得到的谜底质地就越高，这是一个相配直不雅的认识。关联词，也有例外。举例，若是你问我心爱的印度食品，我会绝不游移地回复“鸡肉布里亚尼”。这类问题不需要复杂的念念考或推理。关联词，有许多事情需要推理。
举例，从孟买到加利福尼亚的旅行诡计，若是需要抚玩一起的四个城市，则需要复杂的谈判。在此次行程中，我朝晨三点到达这里，路过丹麦，再之前在佛罗里达的奥兰多，而再往前是在加利福尼亚。这是两天前的事，尽管我现在还在稳妥日历变化。总体来说，旅程和住宿的各项采取组合许多，需要在意规划，以赢得最好行程。这就是念念考、推理和规划的作用所在，越是诡计，提供的谜底质地越高。
因此，咱们现在有两条基本的扩展定律来推动技艺发展：考验和推理。在本年第四季度之前，咱们将托付并发货 Blackwell，需求极为上升。自从 Hopper 成立以来，基础模子制造商的数目仍是增多了一倍多。越来越多的公司缔结到基础智能对他们至关遑急，因此必须构建基础模子技艺。此外，模子的范围增多了20、30、40倍，考验这些模子所需的诡计量也随之增多。关联词，多模态智力、强化学习智力和合成数据生成智力中使用的数据量如实增长了许多。这是一个原因，另一个原因是Blackwell用于快速生成Token。悉数这些身分导致对Blackwell的需求相配高。
接下来，咱们来筹议怎样利用这项技艺。NVIDIA在印度的AI发展让我猜想一个风趣的标题：NVIDIA是印度的AI。除了字母V，咱们可以用NVIDIA来构建这句话的其他部分，这真的很酷。谢谢。
对于1993年的故事，你们可能不知谈。那时咱们需要为公司起一个名字，最终采取了Nvidia，因为我以为它听起来像一个高深的处所。是以，若是果然这样，印度和Nvidia皆是听起来很棒的处所。即使诡计机图形和加快诡计不成效，咱们简直可以作念任何事。我很怡悦终末它成效了。
印度的Nvidia有一个相配丰富的生态系统。要在职何行业或国度建立东谈主工智能生态系统，首先需要建立基础设施生态系统。咱们书记Yoda、E-2-E、Tata Communications和其他配合股伴将与咱们一起构建印度的基础设施。本年年底，印度的诡计智力将比一年前增长近20倍。缔造AI生态系统的第一步是AI基础设施，类似于互联网生态系统缔造中的网罗基础设施，包括个东谈主电脑、云和内联网。
在AI边界，缔造始于AI诡计基础设施，然后是AI的操作系统，即大型语言模子。咱们与印度的配合股伴一起建立了印地语大型语言模子。印度有25种发扬语言，每1500公里就会有新的方言。因此，你不需要走太远就可以考验另一个模子。印度是寰球上语言模子最难建立的地区之一。若是他们能作念到，你也能作念到。一朝印度成效创建印地语大型语言模子，其他国度也可以效仿。
接下来是应用层，与咱们配合的AI原土公司正在创建只可通过AI竣工的新应用。咱们的服务伙伴，如WIPRO、InfoSys和TCS，正在与咱们配合将AI模子和基础设施扩充到全球企业。现在，这是印度的Nvidia。我邀请Vishal与我一起上台，因为我但愿他能谈谈咱们在印度配合的一些公司。
此外，我要先容其他一些宗旨。之前提到过咱们有Blackwell和各式库，其中两个相配遑急的平台是Nvidia AI Enterprise和Nvidia Omniverse。
Nvidia AI Enterprise是一个对于大型语言模子和基本AI功能的平台。它们仍是发展到咱们可以创建所谓的代理的水平。大型语言模子可以认识和处理各式表情的数据。第一阶段是感知，接着是推理：字据不雅察，详情其任务并扩充。代理将任务剖判为不同方法，联接其他AI模子以完成任务。这些模子有些擅长认识PDF，有些生成图像，有些从专特等据库中检索信息。悉数大型语言模子与中央推理大型语言模子（即代理）贯串。因此，这些代理能够扩充各式任务。其中一些可能是营销代理，一些是客户服务代理，还有一些是芯片设计代理。在咱们公司，NVIDIA 的芯片设计代理匡助咱们设计芯片。也许他们是软件工程代理，可以进行营销行动或供应链管制。因此，咱们将有代理匡助职工成为超等职工。代理或代理 AI 模子会增强职工的智力，使他们更为高效。
现在，当你猜想这些代理时，你会发现，你将这些代理引入公司的方式与新职工入职并莫得什么不同。你必须为他们提供考验，进行微调，教他们怎样使用和扩充技巧，并认识公司的词汇。你需要评估他们，确保他们是评估系统的一部分，并可能对他们进行保护措施。若是你是管帐代理，不要作念营销；若是你是营销代理，不要在季度末敷陈收益等。是以这些代理中的每一个皆是有保护的。
咱们将通盘过程放入代感性命周期套件库中，称之为 Nemo。咱们的配合股伴正在与咱们配合，并将这些库集成到他们的平台中，以便他们可以创建、加入、部署代理，并将其改进为代理的性命周期。这就是咱们所说的 Nvidia Nemo。一方面，咱们有库，另一方面，它的输出是 API 推理微服务，咱们称之为 NIMS。骨子上，这是一个构建 AI 的工场。Nemo 是一套库，可以加入并匡助你操作 AI。最终，你的指标是创建多数代理。
咱们在印度有配合股伴。米歇尔，请您向内行先容一下咱们这里的生态系统。
米歇尔：
天然，Jensen。当我站在背面时，让我印象深刻的是一个词，叫作念高深。这就是印度的高深。Jensen恰巧在 12 个月前来到这里，他问了我一个相配深刻的问题：印度丰富多彩，你将怎样对其进行编码？这一切皆始于基础设施。咱们在短短 12 个月内领有了 Yota 的诡计智力，它仍是建立了最先进的基础设施，端到端的诡计仍是存在，为咱们提供了耐久加快的诡计基础设施。悉数这些诡计匡助咱们跨越式处理了印度最大的问题之一：换取。
就像 Jensen 所提到的，咱们说着许多语言。每 50 公里，咱们就会转换方言。若是你来自南边，还会加入少许马拉亚拉姆语。那么咱们怎样才能确凿作念到这少许？这是咱们一些配合股伴的服务。Servum 就是一个典型的例子。Servum 启动勤勉匡助印度交流，他们决定进行语音对语音。在进行语音对语音时，他们必须了解多模态语言是怎样服务的，以及怎样确保其阐扬作用。这些服务很快就进行起来，因为咱们有可用的基础设施。
通常，咱们看到了 Bharat-GPT 的花样，这项服务东要在学术界完成。印度的学院一直有丰富的创意，每当他们想将一个想法逶迤为筹办，他们就需要基础设施。今天，咱们在 IIT 和其他组织所作念的服务皆是共同处理印度濒临的关节问题。咱们不仅处理了语言问题，还很快缔结到印度濒临着许多要紧挑战，其中之一就是健康。这就是为什么咱们有悉力于健康的公司。sick tuple 和 cure.a.I 的会诊方法在匡助咱们莽撞健康挑战。
黄仁勋：
莫得东谈主比米歇尔更爱印度。一个拙嘴笨脑且健康的印度东谈主老是会带来不同，
在这里，最遑急的是需要通盘配合股伴生态系统来匡助寰球应用东谈主工智能，提高职工坐褥力。印度则专注于 IT、后台、软件运营、软件托付和软件坐褥。下一代 IT 将波及东谈主工智能的坐褥和托付。正如你所知，软件托付、编码和东谈主工智能托付有着根蒂的不同，但更为遑急和令东谈主焕发。对于印度来说，这个行业能够匡助全寰球的每一家公司享受代理的克己，享受东谈主工智能在不同功能中的克己，并能够大范围部署它。我不知谈还有谁能作念到这少许。这是一个特出的契机。咱们的服务是匡助您构建和部署 AI，您的任务是利用这些库和咱们提供的功能，将其与您强盛的 IT 软件功能聚拢起来，以创建代理并匡助每家公司受益。这是第一部分。第二部分是代理之后的事情。记取，每家公司皆有职工，但大多数公司的指标是要建造、坐褥或制造某样东西。
东谈主们制造的东西可能是工场、仓库、汽车、飞机、火车或汽船等各式东西。不管是诡计机和服务器，可能是Nvidia制造的服务器，也可能是手机，大多数大型行业中的公司最终皆会坐褥一些东西。随机是提供IT行业的服务，但您的许多客户亦然坐褥某些居品。下一代东谈主工智能需要了解物理寰球，咱们称之为物理东谈主工智能。为了创建物理AI，咱们需要三台诡计机，咱们特意为此创建了三台诡计机。
举例，DGX诡计机，如同这个AI Blackwell，是一种参考设计和架构，用于创建类似DGX的诡计机以考验模子。该模子需要一个处所改进、学习并应用其物理和机器东谈主智力。咱们称这个处所为全寰宇，这是一个受命物理定律的编造寰球，机器东谈主可以在这里学习成为机器东谈主。完成考验后，该AI模子可以在实验机器东谈主系统中运行。这些机器东谈主系统可以是汽车、机器东谈主、自动迁徙机器东谈主、采摘臂、通盘工场或通盘仓库的机器东谈主。咱们将该诡计机称为AGX。
Jetson、AGX、DGX用于考验，而Omniverse用于数字孪生。在印度，咱们领有一个相配好的生态系统正在与咱们配合，利用这种基础设施和智力匡助全球构建物理AI系统。
米歇尔：
这是其中一个最大的机器东谈主公司。他们不仅制造机器东谈主，还将机器东谈主放入数字孪生中进行优化，并老师机器东谈主悉数来自物理寰球的输入。系统集成商不仅在将这些常识带入印度，还将其带出印度。作念到从印度为全球作念，从腹地启动，发展全球。
黄仁勋：
谢谢米歇尔，咱们制作了一个苟简的视频来匡助您整理我刚才说的悉数内容。请播放它。
(视频内容)：
60年来，软件1.0是方法员编写的代码，在通用CPU上运行。然后，软件2.0到来，即在GPU上运行的机器学习神经网罗。这导致了生成式东谈主工智能的爆炸，能够学习和生成任何模子。如今，生成式东谈主工智能正在澈底转换价值数万亿好意思元的行业。常识型企业使用生成式东谈主工智能来竣工数字化服务的自动化。内行好，我是数字东谈主James。工业企业使用物理东谈主工智能来自动化物理服务。物理东谈主工智能包括像我这样的机器东谈主，安全行驶在现实寰球中的自动驾驶汽车，扩充复杂工业任务的机械手以及与咱们协同服务的东谈主形机器东谈主。
工场将由能够监控和诊疗运营或与咱们对话的物理AI来竣工。NVIDIA制造了三台诡计机，使开发东谈主员能够创建物理东谈主工智能。这些模子首先在DGX上进行考验，然后在Omniverse中使用强化学习和物理反馈来微长入测试AI。考验完成后，AI在Nvidia Jetson和AGX机器东谈主诡计机上运行。Nvidia Omniverse是一个基于物理的操作系统，用于物理AI模拟。机器东谈主在Isaac Lab（一个基于Omniverse构建的机器东谈主健身房）中学习和微调技巧。这只是是机器东谈主。畴昔的工场将和谐机器东谈主团队，并通过数千个传感器监控通盘操作。
对于工场数字孪生，他们使用名为Mega的Omniverse蓝图。凭借Mega，工场数字孪生充满了编造机器东谈主过火AI模子，即机器东谈主的大脑。机器东谈主通过感知周围环境、推理、规划下一步动作并最终将其逶迤为动作来扩充当务。这些动作由Omniverse中的寰球模拟器在环境中模拟，规章通过Omniverse传感器模拟被机器东谈主大脑感知。基于传感器模拟，机器东谈主大脑能够决定下一步动作，并握住轮回。同期，Mega精准追踪工场数字孪生中悉数事物的情景和位置。这个软件在环测试将软件界说的历程带入物理空间和实施，让工业企业在部署到物理寰球之前，在全球数字孪生中模拟和考据变化，从而勤俭多数风险和老本。物理东谈主工智能期间仍是到来，正在转换寰球的重工业和机器东谈主技艺。
黄仁勋：
在我讲完之前，我想向内行先容今天碰到的一个东谈主，他在不雅众中是一位超等明星。我想内行皆对他和他的技艺及东谈主工智能好奇景仰满满。阿克谢·库玛尔！
阿克谢和我有许多共同点。举例，咱们俩皆在各自的边界服务了超过三十年。不外，咱们中的一个是技击家，而另一个有8000万粉丝。
阿克谢：
内行好，我曾肯求不要名称我为第又名。我紧记我领略一位超等巨星，他就是我的岳父Rajeshkenna先生。他老是坚忍条款我不这样名称我方。
黄仁勋：
这并不是因为他谦卑，但咱们皆能同意他如实是个超等明星。
咱们大致在淹没时刻启动了咱们的处事活命，你仍是取得了建立，达到了我仍在勤勉的艺术水平 。咱们两个皆是从29岁启动的，咱们的共同点不啻于此。
阿克谢：
我在泰国的曼谷长大，会说泰语。那是对我而言比拟低廉且我父母能职守得起的处所。我但愿学习，而今天的技击也匡助了我。
我启动时是又名特技演员，其后成为了又名演员。
黄仁勋：
你能告诉我，咱们两个东谈主皆作念了大要30年的淹没份服务。咱们在握住勤勉提高咱们艺技。转头你的处事活命，你认为哪些事情是对你目下建立的关节？
阿克谢：
我认为最遑急的少许就是自律。自律在我这个行业的34年中恒久匡助着我。这份服务给了我许多，而自律是我取得今天建立的关节所在。因此，自律是最遑急的。天然，我一直敬佩并告诉内行作念出我方的采取。比如，小孩子们启动进修技击，这是敛迹他们的最好方式之一，同期也相配遑急。
黄仁勋：
你知谈的，我的两个孩子皆是二级黑带。这是一件太棒的事情，因为它能让他们有擅长的事情，他们可以为之自大。技击不仅训诲你治安，还能让你培养温和的品性。
我想说，咱们皆是技击家...当你看到一个61岁的东谈主保持得如斯出色，你是不是很骇怪？而东谈主工智能也显清晰咱们对这份服务的爱好与干涉。许多时候，他七岁就启动拍电影，而我29岁才启动。
阿克谢：
天然印度电影业很少关联于东谈主工智能的电影...
黄仁勋：
但阿克谢告诉我，他最近的一部电影是对于超等观察的，现在就要发布了，这件事暂时守密。他告诉我的事情是玄妙的，但我承认我方相配擅长保守玄妙(笑）。
阿克谢：
我想知谈，东谈主工智能无法从东谈主类何处复制的智力是什么？有哪些事情是东谈主类可以作念到的，而东谈主工智能却无法作念到的？
黄仁勋：
这是一个相配好的问题，其实可能是现时最遑急的问题。东谈主工智能可以扩充哪些任务呢？
实验上，东谈主工智能并不行完成咱们悉数的服务。但在某些情况下，它可以完成咱们20%的服务，何况在某些方面比咱们作念得好一千倍。对于某些任务，它致使可能完成50%的服务，仍然远胜于东谈主类。关联词，在职何处事边界，东谈主工智能皆不行全面取代东谈主类的悉数服务。
因此，每个东谈主皆应该利用东谈主工智能来自动化一部单干作，将其手脚助手来完成20%、40%或50%的任务。随机有东谈主问我，东谈主工智能会抢走咱们的服务吗？我告诉他们，不是东谈主工智能自己，而是那些使用东谈主工智能来自动化服务的东谈主会抢走服务的契机。
因此，咱们现在最遑急的任务是开发出安全可靠的东谈主工智能。通过致密的工程学科、工程历程和技艺，咱们可以构建出这样的东谈主工智能，就像建造安全飞机一样，具备各类性和冗余性，以确保其安全性。这种理念通常适用于东谈主工智能。
我但愿从长期来看，每个东谈主皆能领有属于我方的东谈主工智能助手，它们能够提醒咱们事情、匡助咱们。这样会让寰球更安全，更好意思好。
阿克谢：
它不会像好莱坞电影中那样东谈主工智能给与东谈主类。
黄仁勋：
咱们的指标是让东谈主工智能造福社会，并确保其安全使用。
天然总会有东谈主尝试以不好的方式使用技艺，但咱们有使命鞭策技艺的发展，以便更好地保险社会的安全和福祉。技艺既可以被善用，也可以被滥用，而咱们必须用技艺来保护社会的安全。
阿克谢：
终末，你昨晚睡了多久？
黄仁勋：
我3点入睡，大致6点半就起床了，是以今天只睡了3.5个小时，但我齐备没问题。相配感谢你，库马尔，现在让我总结一下东谈主工智能的话题。
我之前提到过，通过从头发明通盘诡计堆栈，从编码到机器学习，从在CPU上运行代码到在GPU上运行神经网罗，咱们正在开发东谈主工智能。咱们联想了两种最通用的东谈主工智能：一个是匡助咱们提高服务后果的代理，另一个是代理的物理版块——机器东谈主。这些技艺仍是可以竣工。NVIDIA的服务是开发技艺来匡助你构建和部署AI。
当咱们大范围应用这些技艺时，会怎样影响畴昔？记取，印度曾是一个主要坐褥软件的国度，畴昔将出口东谈主工智能。为了创造和坐褥东谈主工智能，你需要一台机器，这些机器会破钞能量并逶迤为称为Token的浮点数，这些数值组成东谈主工智能表情，成为咱们所知的最有价值的商品之一。因此，畴昔将会出现一个新的行业，这个行业就是智能坐褥，是大范围的智能坐褥。这亦然我说有一场新工业翻新的原因。一个单一的工场宗旨，可以运行悉数不同的历程和数据，创建模子，为各式行业大范围生成和坐褥智能和Token。这就是咱们现在看到的正在发生的事情。因此，我但愿与内行配合，使印度成为这场新工业翻新的中心。
现在，为了与你们进一步筹议这个问题以及它怎样适用于印度，我邀请到了另一位极端嘉宾，一位业界的前驱。可以说，他匡助印度竣工了数字化，并构建了当代印度互联网的结构。女士们，先生们，请宽贷穆克什·安巴尼。
我的一又友，穆克什，你好吗？
穆克什：
相配好，很怡悦见到你。请坐。咱们今天早上一直在评论东谈主工智能。前次你和我在一起时，咱们评论的亦然东谈主工智能，再之前一次亦然如斯。现在你可以看到，除了东谈主工智能，咱们真的莫得什么可评论的。穆克什，莫得东谈主比他为匡助印度成为高技术和深科技国度作念出更大孝敬的了。
黄仁勋：
现在，你正处于这段旅程的启动阶段，有无边的抱负。我知谈你有热烈的愿望匡助印度成为深度科技产业。那么是什么让你有这样的信念？为什么东谈主工智能是印度的遑急时刻？
穆克什：
是以，Jensen，首先请允许我宽贷你来到咱们的城市孟买。咱们现在所在的处所是地舆寰球中心，这个处所是我妻子建造的，是以若是我不提的话，我但是会有庇荫的。
黄仁勋：
我在她家，她的屋子比你的还大。从穆克什的屋子里，我致使可以看到我在加利福尼亚的屋子。
穆克什：
在听你言语的时候，你提到NVIDIA是一个充满别国情调的处所。在印度，我必须告诉你NVDA对我意味着什么，这是一个相配遑急的词汇贯串，即Vidya。在印地语中，Vidya的风趣是常识。
黄仁勋：
我知谈我给公司取了个好名字！每个东谈主皆说，NVIDIA，这个名字不太好，但我宝石了下来。
穆克什：
是以你可以为这个翻译承担使命。
情况还在好转，Jensen。Vidya是萨拉斯瓦蒂，常识女神。在咱们的传统中，当你真挚地追肄业识女神时，隆盛女神拉克希米就会随之而来。
黄仁旭：
32年前，我就知谈了这少许！是以NVIDIA的故事也向你们揭晓了。
穆克什：
咱们的第一原则就是推动常识翻新逶迤为海外智能翻新，这将促进全球80亿东谈主的隆盛。我认为咱们行将迎来新的智能期间。我为能成为你的一又友而感到自大，宽贷来到印度，感谢你为寰球带来智能期间作念出的孝敬。
在咱们的豆蔻年华，但愿与内行一起，这可以为全寰球80亿东谈主，极端是印度15亿东谈主带来更多的隆盛。
國產av 果凍傳媒 肛交黄仁勋：
能够以这种方式作念出孝敬，我感到相配侥幸和怡悦。正如你所知，印度的IT行业以其范围和在诡计机科学方面的深厚专科常识而盛名。寰球上很少有国度领有这种天然资源，即IT和诡计机科学的专长。在当年的几年里，咱们一直悉力于技巧进步，现在咱们仍是将约20万名IT专科东谈主员的技巧进步到东谈主工智能边界。
咱们必须一起寻找方法，以匡助印度以光速转型。因为发展如斯马上，印度正在变成一个不单是是IT中心，更是AI中心。
穆克什：
从我的角度来看，Jensen，让我告诉你我在印度的履历。首先，正如咱们的总理所说，这是一个新的、有抱负的印度。今天，咱们是寰球上惟逐一个领有14亿东谈主口且平均年岁低于35岁的国度。因此，推动咱们经济发展的不仅是东谈主工智能等新技艺，还有咱们的弘愿。我敬佩你领略总理，我认为他在将印度逶迤为一流数字社会方面的蛊惑作用至关遑急，他连接推动下层的发展。因此，这是东谈主口红利和蛊惑力的聚拢。
第三个身分是咱们印度东谈主领有的原始东谈主才。你提到将20万东谈主逶迤为这个行业，但我敬佩特等百万东谈主。若是咱们放眼现在，印度仍是成了全球各大公司的增长最快的边界，是全球的智力中心。咱们在印度进行空间筹办和药物筹办，我敬佩量子技艺和芯片制造也正在印度开展。咱们在我方的能源行业，以及生物能源行业，悉数能源巨头如壳牌、BP实验上皆在印度进行创新。因此，就咱们所处的位置而言，印度正马上成为寰球的创新中心，而不单是是制造业中心。
黄仁勋：
在印度，咱们有超过10,000名工程师。
穆克什：
这就是咱们的挑战。同期，咱们领有必要的基础设施。咱们很走时，领有很是于谈路的联接基础设施。莫得谈路，就无法到达主视力。因此，我敬佩今天，除了好意思国和中国，印度领有寰球上最好的数字联接基础设施，包括4G、5G和宽带。
当东谈主们评论Geo时，咱们说Geo让印度在八年内从寰球第158位跃升至第一。手脚一家公司，咱们曾对这个边界一无所知，但今天咱们是寰球上最大的数据公司，数据总量很是于AT&T、NTT、Mobile和Verizon的总数。腹地市集的范围是一个巨大的上风。领有15亿客户瑕瑜常令东谈主安稳的。手脚Geo，咱们本年托付了大要16艾字节的数据。在好意思国，平均每GB收费5好意思元，全球数据的平均价钱约为每GB 3.5好意思元。而在印度，Geo以每GB 15好意思分的价钱提供数据。咱们饱读舞客户更多使用手机。
这项技艺每年为印度东谈主带来5000亿至7000亿好意思元的用户价值，日复一日。这是科技给印度东谈主民的礼物。通过这项技艺，咱们能够为悉数东谈主带来隆盛和平允的契机。我敬佩印度将成为最大智能市集之一，这不仅源于咱们的愿望，也因为印度独到的原始基因库和年青力量。这将在推动智能发展的程度中起到关节作用。一朝咱们推动了国内市集的智能化，就可以通过软件向寰球其他地区提供智能服务。
印度不仅会连接向全球输出首席扩充官，还会出口数亿东谈主的东谈主工智能服务，匡助寰球变得更好意思好。这就是你来这里的原因，感谢你们对这个国度的承诺，共同勤勉对于理睬智能期间至关遑急。莫得任何一家公司或个东谈主可以独自完成，咱们必须共同勤勉，创建一个愈加对等和隆盛的寰球，让全球南边赶上其他地区。
黄仁勋：
你们强调了印度领有的海量数字数据，Geo在这一方面作念得极端出色。这引出了我想书记的一件事。为了在东谈主工智能边界首先，你必须领有印度现存的东谈主工智能模子技艺，需要多数的数据以及东谈主工智能基础设施。咱们书记，Reliance和NVIDIA正在配合在印度缔造东谈主工智能基础设施。
印度的一大上风是其雄伟的用户群体，这为打造东谈主工智能飞轮提供了基础。因此，现在咱们领有东谈主工智能数据、东谈主工智能基础设施和雄伟的用户群体，可以最终造成我方的东谈主工智能飞轮。我确凿心爱的是，当我见到莫迪时，他第一次邀请我与他的内阁会面。这大致是六年前的事了，他请我向他的内阁发表对于东谈主工智能的演讲。这是我第一次应国度蛊惑东谈主的邀请，就这个特定话题发饰演讲。那时东谈主们还莫得闲居筹议东谈主工智能。
我终末一次看望他时，他对我说了一句相配深刻的话。我向他解说了东谈主工智能基础设施的遑急性，强调每个国度皆应该像领有我方的通讯、互联网、谈路和能源基础设施一样，领有我方的东谈主工智能基础设施，包括智能制造。他说，印度应该制造我方的东谈主工智能，不行外包，也不应出口数据以赢得智能。他比方谈，这就像印度不应该只出口面粉再入口面包，咱们应该我方为数据升值。咱们的配合恰是为了启动构建这些基础设施，使印度能够领有我方的技艺体系。印度有宽裕的诡计机科学专科常识和雄伟的用户群来驱动这一飞轮。
莫迪吉那时受到了启发，并指出东谈主工智能有智力进步通盘印度的东谈主口。他提到，全球懂得编程的东谈主相配少，而编程并不通俗。尽管印度是全球方法员最多的国度，但大多数东谈主并不会编写常见编程语言的方法。关联词，智能方法的编写是每个东谈主皆可以尝试的。若是东谈主工智能能普及到每个公民，将赋予他们巨大的智力。这种技艺能够造福社会的每一个东谈主。
穆克什：
我认为咱们相配走时能有这样一位有远见又有扩充力的蛊惑者。我期待着与Jensen的配合，就像你从第一原则启动一样，我也但愿接纳最好的技艺。现在，你们的 GB 200 无疑是最好的技艺，我期待着印度能够借此竣工技艺飞跃。咱们在贾姆讷格尔仍是准备好大范围膨胀，缔造基础设施，指标是一千兆瓦的绿色能源设施，不依赖他东谈主供电，以扩大范围和技艺智力。
对印度和印度东谈主来说，类似一个地舆位置，让智能确凿物好意思价廉，让普通东谈主能够享用相配遑急。咱们必须设计和构建基础设施，使客户无需更换手机或电脑就能赢得高质地的东谈主工智能，由咱们来整合这些基础设施。我认为，咱们与您的配合会竣工这一指标。
最遑急的是，我相配尊重我的一又友马克·扎克伯格，他通过开源为每个东谈主参与这场翻新创造了契机。Llama 3 激活了全球每家公司和行业，让咱们得以在这一基础上连接发展。马克的这一举动将被载入汗青，因为开源推动了许多伟大的事物。Linux 是开源的，咱们可以将 Llama 手脚基础模子进行开发，再进行微调、考验等。我敬佩在座的年青东谈主，畴昔将创造出一个印度模式，可能比 Llama 强盛十倍。但愿咱们的年青东谈主能够竣工这一指标，开源是一个很好的起初。最遑急的是，悉数的器具皆在咱们的手中。咱们领有的代工场器具，期待着建立一个开发中心，利用你们的四种器具，考验印度数十万名开发东谈主员练习掌捏悉数企业器具和万能器具。这样，咱们可以以实验应用的方式诈欺智能。对我而言，这只是智能期间的启动，一个历时数十年的程度。
黄仁勋：
（对不雅众）你们可以听他说，他听上去就像一位28岁的工程师。你们以为呢？
穆克什：
我心爱。这就是它精彩的原因，亦然咱们要一起竣工的指标。
这是真的。我可以向你们保证，就像咱们在数据边界所取得的建立一样，几年后，咱们会让寰球惊叹于印度及印度东谈主在智能市集上的建立。谢谢。
黄仁勋：
Mikesh，它会竣工的，咱们天然同意，这是一个特出的期间，亦然印度的特出机遇。印度领有雄伟的东谈主口和诡计机科学家资源。在诡计行业行将成为智能行业的时刻，要充分利用你们所领有和所知的一切，以及雄伟的数据资源和多数消费者，竣工智能到数据、数据到智能的轮回，并借助国度获取数据的意愿，去竣工一些指标。
这是一个相配特殊的时期，我很侥幸与你们配合完成这项服务。让咱们今天承诺，共同勤勉，使印度能够充分利用这场智能翻新。相配感谢列位女士们、先生们。
穆克什：
谢谢。
此外，Jensen，我的一又友，你来这里的时候，距离排灯节唯有几天了。排灯节是咱们的新年，是咱们贵重隆盛女神的日子。因此，我代表咱们内行向你示意感谢，祝内行新年快乐，排灯节快乐。
黄仁勋：祝内行排灯节快乐！自慰 偷拍