记者/彭新
在图形学、人工智能领域成功抢跑的英伟达，又在为构建虚拟世界倾注大量资源。
“虚拟世界就是3D版的互联网。”英伟达CEO黄仁勋在其GTC开发者大会上称，无论是数字游乐场、还是基于现实世界的仿真模拟，虚拟世界作用巨大。他向界面新闻记者强调，英伟达将聚焦于设计技术引擎，搭建虚拟世界平台，让其他公司来参与建设。
黄仁勋表示，基于虚拟世界构建平台Omniverse的搭建，英伟达可提供算法、算力、图形学、硬件系统等支持。目前英伟达所有的技术都是为了实现“地球二号”的必要条件，即在虚拟世界中再造一个地球，“我想象不出比这更宏伟重要的用途。”
英伟达的Omniverse平台于去年12月推出测试版，支持多人协同工作，可连接多个3D软件平台并调用，最终由GPU提供实时渲染，至今已有企业版，并在工业、仓储物流方面得到了应用。
在被问及是否会参照Facebook（现已改名为Meta）投入或建设元宇宙平台，黄仁勋表示，英伟达的立场还是会站在提供解决方案角度，让更多人可以通过英伟达提供的技术资源建造不同的虚拟世界应用内容，即成为虚拟世界的底层支撑公司。
他非常看好虚拟世界的诸多应用。在虚拟世界里，人们的活动场所是一个个沉浸式的共享虚拟空间，人类替身可以交互并产生经济活动。
在他看来，即便Omniverse看起来与元宇宙息息相关，但实际上其应用层面更为广泛，包括环境模拟、机器训练、平台规划等都可以是Omniverse的应用范畴。
在元宇宙领域，黄仁勋将英伟达视为创建基础架构的推动者，是以加速计算为核心，提供全栈解决方案的公司，搭配不同开发工具和软件，让各种娱乐、医疗产业、自动驾驶等应用都能在Omniverse平台上进行开发。
Omniverse涵盖多种技术，例如Omniverse Avatar可帮助协助开发人员利用Omniverse 打造能看、能说、能就各种主题进行对话，并能理解自然语义的交互式角色。Omniverse Replicator则可用于训练深度神经网络的合成数据引擎，以帮助开发人员创造出训练AI所需的大量数据。
黄仁勋认为，英伟达的Omniverse比“元宇宙”更具现实性，可以搭配真实物理的虚拟3D技术来仿真更种应用场景，如汽车、虚拟仓库、5G无线通信建设等应用，甚至是未来更复杂的系统都能通过Omniverse来实现。
但他同时称，Omniverse是面向数据中心的规模来设计的，在未来或可能达到行星级数据规模，也就是说英伟达的预期是未来的Omniverse能真的为物理世界建模。
“你们将看到英伟达正向成为一家全栈（Full stack）计算平台公司转型。”英伟达嵌入式和边缘计算副总裁兼总经理Deepu Talla曾在一场媒体沟通会上表示，英伟达不再只是一家提供单点技术的科技公司，而是可以提供综合的方案。
例如在餐厅点餐时，对话式虚拟服务员就通过英伟达的人工智能技术提供服务，其中涉及到用户情绪识别、智能对话、推荐系统等技术。
由于GPU在深度学习上的性能大大高过CPU，进而成为AI主要计算平台，因此，英伟达不断挖掘GPU的潜力，并称之为加速计算，据此构建了开发工具、分布式计算系统、算法等工具和平台，最终聚拢了大批开发者。
而其标榜的“全栈”特性意味着英伟达的技术和应用范围已经大大拓宽。在本周二，英伟达发布了多个开发工具，涉及量子力学、网络安全、医学研究和机器人等领域。
“你必须要理解应用，无论是计算机图形还是游戏，或者是天气预测和分子动力学等等，知道应用背后的数学和物理原理，比如流体力学，否则就不知道处理器要处理什么，什么样的处理器更合适。”黄仁勋说。
但另一个问题在于，硬件之外，终端用户也缺少合适的软件和工具进行开发。因此，英伟达需要将软件、算法、运行库，乃至硬件和系统考虑在内。在黄仁勋看来，英伟达成为一家全栈公司是自然而然的，“我们的全栈能力和数据中心架构的专业知识，能帮助研究人员和开发者解决最大规模的难题。”
不过，Arm收购案的悬而未决或将影响英伟达的扩张计划。黄仁勋此前多次表示，Arm生态广阔，恰好补充了英伟达的业务，两者可以互补。Arm是目前全球应用最广泛的CPU架构之一，其在移动和嵌入式市场占据支配地位。
除此之外，英伟达也面临着来自其他巨头的竞争。
就在GTC的前一天，AMD宣布，将推出以异构设计来进行加速计算的新款GPU，此GPU在进行人工智能或机器学习等巨量的运算工作时，能有效提升计算速度。同时，AMD宣布采用Zen 4架构且开发代号为“Genoa”的第四代EPYC服务器CPU芯片，将以台积电5纳米制程技术生产，预计明年开始量产并进入市场。
值得注意的是，AMD同时宣布，Meta将在其数据中心使用AMD的EPYC芯片。消息公布后带动AMD股价上涨10%。市场普遍认为，在Meta全力转向“元宇宙”时，AMD向其供货将有助于自身进一步拓展数据中心市场。
CPU芯片巨头英特尔也在通过推出GPU来与英伟达竞争。2021年8月，英特尔在其架构日上详细对外介绍了其数据中心GPU产品“Ponte Vecchio”，该产品被英特尔形容为技术实现难度“堪比登月”，首个应用场景将是美国能源部的“极光”（Aurora）超级计算机。该GPU的部分模块采用台积电5纳米和7纳米制程，亦有部分模块采用英特尔自家7纳米制程。
“我们在吞吐量计算密度和对高带宽内存的支持方面都落后，这两者都是高性能计算和人工智能的基本指标，也是GPU架构的基石。”英特尔高级副总裁Raja Koduri表示，希望英特尔能尽快缩小这个差距。
英伟达要想保持领先，需要不断加速了。
