从数据到洞察：AI 工厂的本质
如果将传统工厂比作原材料进入、成品产出的场所，那么 AI 工厂也遵循类似的原则，只是它将原始数据转化为可操作的智能，而非实体商品。这种专门的计算基础设施管理着整个 AI 生命周期——从最初的数据摄取到训练、微调，最终到驱动 AI 应用的高容量推理。
AI 工厂不仅仅是一个数据中心；它是一个专门为 AI 开发的每个阶段进行优化的环境。与处理各种工作负载的通用数据中心不同，AI 工厂专注于加速 AI 的创建。黄仁勋本人曾表示，Nvidia 已经“从销售芯片转变为构建大型 AI 工厂”，强调了该公司向 AI 基础设施提供商的转型。
AI 工厂的产出不仅仅是处理后的数据；而是生成表现为文本、图像、视频和研究突破的 token。这标志着从简单地检索信息到使用 AI 生成定制内容的根本转变。AI 工厂成功的核心指标是 AI token 吞吐量——系统产生预测或响应的速率，这些预测或响应直接驱动业务行动、自动化和全新服务的创建。
最终目标是使组织能够将 AI 从一项长期研究工作转变为直接的竞争优势来源。正如传统工厂直接促进收入产生一样，AI 工厂旨在制造可靠、高效且可扩展的智能。
驱动 AI 计算爆炸式增长的扩展定律
生成式 AI 的快速发展，从简单的 token 生成到高级推理能力，对计算基础设施提出了前所未有的需求。这种需求受到三个基本扩展定律的驱动：
预训练扩展： 对更强智能的追求需要更大的数据集和更复杂的模型参数。这反过来又需要指数级增长的计算资源。在过去五年中，预训练扩展推动了计算需求增长了惊人的 5000 万倍。
后训练扩展： 针对特定实际应用微调预训练模型引入了另一层计算复杂性。AI 推理，即将训练好的模型应用于新数据的过程，需要的计算量大约是预训练的 30 倍。随着组织根据其独特需求定制现有模型，对 AI 基础设施的累积需求急剧增加。
测试时扩展（长时间思考）： 高级 AI 应用，例如代理 AI 或物理 AI，需要迭代推理——在选择最佳响应之前探索众多潜在响应。这种“长时间思考”过程消耗的计算量可能是传统推理的 100 倍。
传统数据中心无法满足这些指数级增长的需求。然而，AI 工厂是专门为优化和维持这种大规模计算需求而构建的，为 AI 推理和部署提供了理想的基础设施。
硬件基础：GPU、DPU 和高速网络
构建 AI 工厂需要强大的硬件骨干，而 Nvidia 通过其先进的芯片和集成系统提供了必要的“工厂设备”。每个 AI 工厂的核心都是高性能计算，主要由 Nvidia 的 GPU 提供支持。这些专用处理器擅长并行处理，这是 AI 工作负载的基础。自 2010 年代引入数据中心以来，GPU 彻底改变了吞吐量，与仅使用 CPU 的服务器相比，每瓦特和每美元的性能都显著提高。
Nvidia 的旗舰数据中心 GPU 被认为是这场新工业革命的引擎。这些 GPU 通常部署在 Nvidia DGX 系统中，这些系统本质上是交钥匙的 AI 超级计算机。Nvidia DGX SuperPOD 是众多 DGX 服务器的集群，被描述为企业“交钥匙 AI 工厂”的典范，提供了一个即用型 AI 数据中心，类似于 AI 计算的预制工厂。
除了原始计算能力之外，AI 工厂的网络结构也至关重要。AI 工作负载涉及在分布式处理器之间快速移动海量数据集。Nvidia 通过 NVLink 和 NVSwitch 等技术解决了这一挑战，这些高速互连使服务器内的 GPU 能够以惊人的带宽共享数据。为了跨服务器扩展，Nvidia 提供了超高速网络解决方案，包括 InfiniBand 和 Spectrum-X 以太网交换机，通常与 BlueField 数据处理单元 (DPU) 配对以卸载网络和存储任务。
这种端到端的高速连接方法消除了瓶颈，允许数千个 GPU 作为一个单一的巨型计算机无缝协作。Nvidia 的愿景是将整个数据中心视为新的计算单元，将芯片、服务器和机架紧密互连，使 AI 工厂像一台巨大的超级计算机一样运行。
另一项关键的硬件创新是 Grace Hopper Superchip，它将 Nvidia Grace CPU 和 Nvidia Hopper GPU 组合在一个封装中。这种设计通过 NVLink 提供了令人印象深刻的 900 GB/s 的芯片到芯片带宽，为 AI 应用创建了一个统一的内存池。通过紧密耦合 CPU 和 GPU，Grace Hopper 消除了传统的 PCIe 瓶颈，实现了更快的数据馈送并支持更大的内存模型。与标准架构相比，基于 Grace Hopper 构建的系统在 CPU 和 GPU 之间的吞吐量提高了 7 倍。
这种集成水平对于 AI 工厂至关重要，确保数据饥渴的 GPU 永远不会缺乏信息。从 GPU 和 CPU 到 DPU 和网络，Nvidia 的硬件产品组合（通常组装成 DGX 系统或云产品）构成了 AI 工厂的物理基础设施。
软件堆栈：CUDA、Nvidia AI Enterprise 和 Omniverse
仅有硬件是不够的；Nvidia 的 AI 工厂愿景包含一个全面的软件堆栈，以充分利用这种基础设施。基础是 CUDA，Nvidia 的并行计算平台和编程模型，使开发人员能够利用 GPU 加速的强大功能。
CUDA 及其相关的 CUDA-X 库（用于深度学习、数据分析等）已成为 GPU 计算的标准，简化了在 Nvidia 硬件上高效运行的 AI 算法的开发。数千个 AI 和高性能计算应用程序都建立在 CUDA 平台之上，使其成为深度学习研究和开发的首选。在 AI 工厂的背景下，CUDA 提供了底层工具来最大化“工厂车间”的性能。
在此基础上，Nvidia 提供了 Nvidia AI Enterprise，这是一个云原生软件套件，旨在简化企业的 AI 开发和部署。Nvidia AI Enterprise 将 100 多个框架、预训练模型和工具（全部针对 Nvidia GPU 进行了优化）集成到一个具有企业级支持的统一平台中。它加速了 AI 流程的每个阶段，从数据准备和模型训练到推理服务，同时确保生产部署的安全性和可靠性。
本质上，AI Enterprise 充当 AI 工厂的操作系统和中间件。它提供即用型组件，例如 Nvidia Inference Microservices（用于快速部署的容器化 AI 模型）和 Nvidia NeMo 框架（用于定制大型语言模型）。通过提供这些构建块，AI Enterprise 帮助公司加速 AI 解决方案的开发，并将其从原型无缝过渡到生产。
Nvidia 的软件堆栈还包括用于管理和编排 AI 工厂运营的工具。例如，Nvidia Base Command 和来自 Run:AI 等合作伙伴的工具促进了集群中的作业调度、数据管理和 GPU 使用情况监控（在多用户环境中）。Nvidia Mission Control（基于 Run:AI 技术构建）提供了一个统一的界面来监督工作负载和基础设施，并具有优化利用率和确保可靠性的智能。这些工具为 AI 工厂运营带来了类似云的敏捷性，使即使是较小的 IT 团队也能高效地管理超级计算机规模的 AI 集群。
Nvidia 软件堆栈中一个特别独特的元素是 Nvidia Omniverse，它在 AI 工厂愿景中发挥着关键作用。Omniverse 是一个模拟和协作平台，使创建者和工程师能够构建数字孪生——真实世界系统的虚拟副本——具有物理上精确的模拟。
对于 AI 工厂，Nvidia 推出了 Omniverse Blueprint for AI Factory Design and Operations。这使工程师能够在部署任何硬件之前在虚拟环境中设计和优化 AI 数据中心。换句话说，Omniverse 允许企业和云提供商将 AI 工厂（从冷却布局到网络）模拟为 3D 模型，测试更改并在安装任何服务器之前进行虚拟故障排除。这大大降低了风险并加速了新 AI 基础设施的部署。
除了数据中心设计之外，Omniverse 还用于在逼真的虚拟世界中模拟机器人、自动驾驶汽车和其他 AI 驱动的机器。这对于在机器人和汽车等行业开发 AI 模型非常有价值，有效地充当了 AI 工厂的模拟车间。通过将 Omniverse 与其 AI 堆栈集成，Nvidia 确保 AI 工厂不仅仅是更快的模型训练，还通过数字孪生模拟弥合了与现实世界部署的差距。
AI 工厂：一种新的工业范式
黄仁勋将 AI 视为一种工业基础设施，可与电力或云计算相媲美，这代表了我们如何看待和利用 AI 的深刻转变。它不仅仅是一种产品；它是一个核心的经济驱动力，将为从企业 IT 到自动化工厂的一切提供动力。这无异于一场新的工业革命，由生成式 AI 的变革力量推动。
Nvidia 为 AI 工厂提供的全面软件堆栈，从底层 GPU 编程 (CUDA) 到企业级平台 (AI Enterprise) 和模拟工具 (Omniverse)，为组织提供了一站式生态系统。他们可以购买 Nvidia 硬件并利用 Nvidia 优化的软件来管理数据、训练、推理，甚至虚拟测试，并保证兼容性和支持。它确实类似于一个集成的工厂车间，每个组件都经过精心调整以协同工作。Nvidia 及其合作伙伴正在不断增强此堆栈的新功能，从而形成一个强大的软件基础，使数据科学家和开发人员能够专注于创建 AI 解决方案，而不是与基础设施复杂性作斗争。