黄仁勋明日SIGGRAPH大会演讲，算力问题再一次成为了焦点

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北京时间2023年8月8日（本周二），NVIDIA创始人黄仁勋将在SIGGRAPH现场发表NVIDIA主题演讲，今年以来人工智能爆火，英伟达也因为GPU爆卖市值突破万亿美元，这次黄仁勋演讲业界瞩目，GPU短缺，NVIDIA的最新技术突破等问题成为焦点。

黄仁勋倡导CPU决定未来

本次演讲黄仁勋将介绍NVIDIA的最新技术突破，包括获奖研究、通用场景描述（OpenUSD）的进展以及AI驱动的内容创建解决方案。

黄仁勋上一次演讲还是在5月29日的COMPUTEX大会上，抛出多个重磅信息，包括新的机器人设计、游戏功能、广告服务和网络技术。其中最为引人瞩目的是，搭载256颗GH200Grace Hopper超级芯片的新型DGX GH200人工智能超级计算机，堪称“算力杀器”。谷歌云、Meta和微软将是第一批获得DGX GH200访问权限的公司，并将对其功能进行研究。

本次演讲，外界估计，黄必然更新DGX GH200人工智能超级计算机的最新进展。

综合黄仁勋的近期观点，认为科技行业的传统架构的改进速度已不足以跟上复杂的计算任务。为了充分发挥AI的潜力，客户越来越多地转向加速计算和英伟达制造的GPU。如“我们已到达生成式AI引爆点。从此，全世界的每个角落，都会有算力需求。”

算力芯片需求继续暴增

当下，人工智能方面的现状是，各大实力机构在人工智能领域进行军备竞赛，纷纷抢购英伟达的最新人工智能芯片H00。

目前，GPT5已经进行商标注册。根据马斯克预计，GPT-5可能需30000-50000个H100。

近日，OpenAI联合创始人兼职科学家Andrej Karpathy近日发文，阐述了自己对英伟达GPU短缺的看法。上一代人工智能模型的硬件需求大约是：

GPT-4大约用10000-25000张A100上进行了训练；

Meta大约21000张A100；

Tesla大约7000A100；

Stability AI大约5000A100；

Falcon-40B在384个A100上进行了训练

Inflection使用了3500和H100，来训练与GPT-3.5能力相当的模型。

当前，生成式AI爆发仍旧没有放缓，对算力提出了更高的要求。目前，业界推算，各大公司GPU需求：约43万张H100，这个算力规模，相当于上一代模型相当于增长了近10倍。

芯片短缺瓶颈

关于英伟达人工智能芯片短缺的问题，英伟达的一位高管表示，问题不在于GPU短缺，而在于这些GPU如何进入市场。

英伟达正在正在开足马力生产GPU，但是这位高管称，GPU的产能最主要受到的是供应链的限制。

所谓供应链，英伟达只与台积电合作生产H100。英伟达所有的5nmGPU都只与台积电合作。但台积电受制于先进封装工艺，存在供货瓶颈。据称，英伟达未来可能会与英特尔和三星合作，但是短期内不可能。