從數據到洞見：AI 工廠的本質
想像一下傳統工廠，原材料進入，成品 বেরিয়ে。AI 工廠的運作原理類似，但它不是生產實體商品，而是將原始數據轉化為可操作的智慧。這種專門的運算基礎設施管理整個 AI 生命週期 – 從最初的數據擷取到訓練、微調，以及最終驅動 AI 應用程式的大量推論。
AI 工廠不僅僅是一個數據中心；它是一個專門為 AI 開發的每個階段進行優化的環境。與處理各種工作負載的通用數據中心不同，AI 工廠專注於加速 AI 的創建。黃仁勳本人曾表示，Nvidia 已經「從銷售晶片轉向建造大型 AI 工廠」，突顯了該公司向 AI 基礎設施供應商的轉型。
AI 工廠的產出不僅僅是處理過的數據；它是生成 tokens，這些 tokens 表現為文本、圖像、影片和研究突破。這標誌著從簡單的資訊檢索到使用 AI 生成定制內容的根本轉變。AI 工廠成功的核心指標是 AI token 吞吐量 – 系統產生預測或回應的速度，這些預測或回應直接驅動業務行動、自動化和全新服務的創建。
最終目標是使組織能夠將 AI 從長期研究工作轉變為直接的競爭優勢來源。正如傳統工廠直接貢獻於收入產生一樣，AI 工廠旨在製造可靠、高效且可擴展的智慧。
推動 AI 運算爆炸的擴展定律
生成式 AI 的快速發展，從簡單的 token 生成到高級推理能力，對運算基礎設施提出了前所未有的需求。這種需求是由三個基本擴展定律驅動的：
預訓練擴展： 對更高智慧的追求需要更大的數據集和更複雜的模型參數。這反過來又需要指數級增長的運算資源。在過去的五年裡，預訓練擴展已經驅動了驚人的 5000 萬倍的運算需求增長。
後訓練擴展： 為特定的實際應用微調預訓練模型引入了另一層運算複雜性。AI 推論，即將訓練好的模型應用於新數據的過程，需要的運算量大約是預訓練的 30 倍。隨著組織根據其獨特需求定制現有模型，對 AI 基礎設施的累積需求急劇增加。
測試時間擴展（長時間思考）： 高級 AI 應用程式，例如代理 AI 或物理 AI，需要迭代推理 – 在選擇最佳回應之前探索眾多潛在回應。這種「長時間思考」過程可能比傳統推論消耗多達 100 倍的運算量。
傳統數據中心無法滿足這些指數級增長的需求。然而，AI 工廠是專門為優化和維持這種大規模運算需求而構建的，為 AI 推論和部署提供了理想的基礎設施。
硬體基礎：GPU、DPU 和高速網路
建造 AI 工廠需要強大的硬體骨幹，而 Nvidia 通過其先進的晶片和集成系統提供了必要的「工廠設備」。每個 AI 工廠的核心都是高性能運算，主要由 Nvidia 的 GPU 提供支持。這些專用處理器擅長於 AI 工作負載所必需的平行處理。自 2010 年代引入數據中心以來，GPU 徹底改變了吞吐量，與僅使用 CPU 的伺服器相比，每瓦特和每美元的性能都顯著提高。
Nvidia 的旗艦數據中心 GPU 被認為是這場新工業革命的引擎。這些 GPU 通常部署在 Nvidia DGX 系統中，這些系統本質上是交鑰匙的 AI 超級電腦。Nvidia DGX SuperPOD 是由眾多 DGX 伺服器組成的集群，被描述為企業「交鑰匙 AI 工廠」的典範，提供了一個即用型 AI 數據中心，類似於 AI 運算的預製工廠。
除了原始運算能力之外，AI 工廠的網路結構也至關重要。AI 工作負載涉及在分散式處理器之間快速移動大量數據集。Nvidia 通過NVLink 和 NVSwitch 等技術解決了這個挑戰，這些高速互連使伺服器內的 GPU 能夠以非凡的頻寬共享數據。為了跨伺服器擴展，Nvidia 提供了超高速網路解決方案，包括 InfiniBand 和 Spectrum-X 乙太網路交換機，通常與 BlueField 數據處理單元 (DPU) 配對，以卸載網路和儲存任務。
這種端到端的高速連接方法消除了瓶頸，允許數千個 GPU 作為一個巨大的電腦無縫協作。Nvidia 的願景是將整個數據中心視為新的運算單元，將晶片、伺服器和機架緊密互連，使 AI 工廠像一台巨大的超級電腦一樣運作。
另一個關鍵的硬體創新是 Grace Hopper Superchip，它將 Nvidia Grace CPU 和 Nvidia Hopper GPU 組合在一個封裝中。這種設計通過 NVLink 提供了令人印象深刻的 900 GB/s 的晶片到晶片頻寬，為 AI 應用程式創建了一個統一的記憶體池。通過緊密耦合 CPU 和 GPU，Grace Hopper 消除了傳統的 PCIe 瓶頸，實現了更快的數據饋送並支持更大的記憶體模型。與標準架構相比，基於 Grace Hopper 構建的系統在 CPU 和 GPU 之間的吞吐量提高了 7 倍。
這種整合程度對於 AI 工廠至關重要，確保數據需求量大的 GPU 永遠不會缺乏資訊。從 GPU 和 CPU 到 DPU 和網路，Nvidia 的硬體產品組合（通常組裝成 DGX 系統或雲產品）構成了 AI 工廠的物理基礎設施。
軟體堆疊：CUDA、Nvidia AI Enterprise 和 Omniverse
僅有硬體是不夠的；Nvidia 的 AI 工廠願景包含一個全面的軟體堆疊，以充分利用這種基礎設施。基礎是 CUDA，Nvidia 的平行運算平台和編程模型，使開發人員能夠利用 GPU 加速的強大功能。
CUDA 及其相關的 CUDA-X 庫（用於深度學習、數據分析等）已成為 GPU 運算的標準，簡化了在 Nvidia 硬體上高效運行的 AI 演算法的開發。數千個 AI 和高性能運算應用程式都建立在 CUDA 平台之上，使其成為深度學習研究和開發的首選。在 AI 工廠的背景下，CUDA 提供了低階工具來最大化「工廠車間」的性能。
在此基礎之上，Nvidia 提供了 Nvidia AI Enterprise，這是一個雲原生軟體套件，旨在簡化企業的 AI 開發和部署。Nvidia AI Enterprise 將 100 多個框架、預訓練模型和工具（全部針對 Nvidia GPU 進行了優化）整合到一個具有企業級支持的內聚平台中。它加速了 AI 管道的每個階段，從數據準備和模型訓練到推論服務，同時確保生產部署的安全性和可靠性。
本質上，AI Enterprise 充當 AI 工廠的操作系統和中間件。它提供了即用型組件，例如 Nvidia Inference Microservices（用於快速部署的容器化 AI 模型）和 Nvidia NeMo 框架（用於定制大型語言模型）。通過提供這些構建模組，AI Enterprise 幫助公司加速 AI 解決方案的開發，並將其從原型無縫過渡到生產。
Nvidia 的軟體堆疊還包括用於管理和編排 AI 工廠運營的工具。例如，Nvidia Base Command 和來自 Run:AI 等合作夥伴的工具促進了跨集群的作業調度、數據管理和多用戶環境中的 GPU 使用情況監控。Nvidia Mission Control（基於 Run:AI 技術構建）提供了一個統一的介面來監督工作負載和基礎設施，並具有優化利用率和確保可靠性的智慧。這些工具為 AI 工廠運營帶來了類似雲的敏捷性，使即使是較小的 IT 團隊也能夠有效地管理超級電腦規模的 AI 集群。
Nvidia 軟體堆疊的一個特別獨特的元素是 Nvidia Omniverse，它在 AI 工廠願景中發揮著關鍵作用。Omniverse 是一個模擬和協作平台，使創作者和工程師能夠構建數位孿生 – 真實世界系統的虛擬複製品 – 具有物理上精確的模擬。
對於 AI 工廠，Nvidia 推出了 Omniverse Blueprint for AI Factory Design and Operations。這使工程師能夠在部署任何硬體之前在虛擬環境中設計和優化 AI 數據中心。換句話說，Omniverse 允許企業和雲供應商將 AI 工廠（從冷卻佈局到網路）模擬為 3D 模型，測試更改，並在安裝單個伺服器之前進行虛擬故障排除。這大大降低了風險並加速了新 AI 基礎設施的部署。
除了數據中心設計之外，Omniverse 還用於在逼真的虛擬世界中模擬機器人、自動駕駛汽車和其他 AI 驅動的機器。這對於在機器人和汽車等行業開發 AI 模型非常有價值，有效地充當了 AI 工廠的模擬車間。通過將 Omniverse 與其 AI 堆疊整合，Nvidia 確保 AI 工廠不僅僅是更快的模型訓練，還通過數位孿生模擬彌合了與真實世界部署的差距。
AI 工廠：新的工業範式
黃仁勳將 AI 視為一種工業基礎設施，可與電力或雲運算相媲美，這代表了我們如何看待和利用 AI 的深刻轉變。它不僅僅是一種產品；它是一個核心經濟驅動力，將為從企業 IT 到自動化工廠的一切提供動力。這構成了名副其實的新工業革命，由生成式 AI 的變革力量推動。
Nvidia 為 AI 工廠提供的全面軟體堆疊，從低階 GPU 編程 (CUDA) 到企業級平台 (AI Enterprise) 和模擬工具 (Omniverse)，為組織提供了一站式生態系統。他們可以獲取 Nvidia 硬體並利用 Nvidia 優化的軟體來管理數據、訓練、推論，甚至虛擬測試，並保證兼容性和支持。它確實像一個整合的工廠車間，每個組件都經過精心調整以協同工作。Nvidia 及其合作夥伴不斷通過新功能增強此堆疊，從而形成一個強大的軟體基礎，使數據科學家和開發人員能夠專注於創建 AI 解決方案，而不是與基礎設施複雜性作鬥爭。