英偉達(dá)技術(shù)演示匯報(bào)人：文小庫(kù)2025-07-25目錄02AI計(jì)算平臺(tái)01GPU架構(gòu)革新03圖形技術(shù)創(chuàng)新04自動(dòng)駕駛方案05軟件開發(fā)生態(tài)06未來(lái)技術(shù)布局01GPU架構(gòu)革新ChapterAdaLovelace架構(gòu)特性采用全新SM多單元流處理器架構(gòu)，光線追蹤計(jì)算吞吐量達(dá)到上一代2倍，支持DLSS3幀生成技術(shù)，可實(shí)時(shí)渲染電影級(jí)光線追蹤效果。第三代RTCore光追性能配備新型FP8Transformer引擎，AI訓(xùn)練性能提升4倍，支持更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理任務(wù)，如實(shí)時(shí)語(yǔ)言模型處理和3D內(nèi)容生成。第四代TensorCoreAI加速集成760億晶體管，能效比提升2倍，支持12層HBM3顯存堆疊，單卡顯存容量可達(dá)48GB，帶寬突破1TB/s。臺(tái)積電4N定制工藝通過動(dòng)態(tài)指令調(diào)度優(yōu)化GPU資源利用率，使傳統(tǒng)光柵化游戲性能提升25%，延遲降低30%。著色器執(zhí)行重排序技術(shù)Hopper架構(gòu)計(jì)算突破H100計(jì)算卡革命性設(shè)計(jì)首款支持PCIe5.0和NVLink4.0的GPU，單卡FP64計(jì)算性能達(dá)60TFLOPS，Transformer引擎處理速度較前代提升30倍。機(jī)密計(jì)算安全架構(gòu)集成硬件級(jí)TrustedExecutionEnvironment，支持多方計(jì)算數(shù)據(jù)加密，滿足醫(yī)療金融等敏感行業(yè)AI部署需求。多實(shí)例GPU虛擬化單卡可分割為7個(gè)獨(dú)立實(shí)例，每個(gè)實(shí)例具備完整內(nèi)存隔離和QoS保障，大幅提升云服務(wù)資源利用率。液冷散熱系統(tǒng)創(chuàng)新采用兩相浸沒式冷卻方案，數(shù)據(jù)中心PUE值降至1.15，同等算力下能耗降低40%。Blackwell平臺(tái)創(chuàng)新芯片級(jí)互聯(lián)技術(shù)全棧量子計(jì)算模擬新型稀疏計(jì)算單元實(shí)時(shí)數(shù)字孿生引擎通過10TB/s硅光互聯(lián)實(shí)現(xiàn)GPU間超低延遲通信，構(gòu)建的DGX系統(tǒng)可擴(kuò)展至576顆GPU統(tǒng)一尋址。支持8:2結(jié)構(gòu)化稀疏加速，AI推理能效比提升5倍，特別適合推薦系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用。集成量子門模擬器，可模擬超過1000量子比特電路，為量子-經(jīng)典混合計(jì)算提供硬件基礎(chǔ)。內(nèi)置物理仿真加速器，支持毫秒級(jí)城市級(jí)交通流模擬或分子動(dòng)力學(xué)仿真，加速工業(yè)元宇宙構(gòu)建。02AI計(jì)算平臺(tái)ChapterDGX超級(jí)計(jì)算系統(tǒng)集成化AI解決方案DGX系統(tǒng)是NVIDIA推出的企業(yè)級(jí)AI超級(jí)計(jì)算平臺(tái)，集成了多塊高性能GPU、高速NVLink互聯(lián)技術(shù)以及優(yōu)化的軟件堆棧，專為深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理任務(wù)設(shè)計(jì)，可顯著縮短模型訓(xùn)練周期。大規(guī)模并行計(jì)算能力DGX系統(tǒng)支持多節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展，通過InfiniBand或以太網(wǎng)實(shí)現(xiàn)高速集群通信，適用于超大規(guī)模數(shù)據(jù)集處理，例如自然語(yǔ)言處理（NLP）和計(jì)算機(jī)視覺（CV）模型的分布式訓(xùn)練。預(yù)裝AI開發(fā)工具鏈系統(tǒng)預(yù)裝CUDAToolkit、cuDNN、NCCL等加速庫(kù)，并支持主流深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch），提供開箱即用的開發(fā)環(huán)境，降低部署復(fù)雜度。行業(yè)定制化應(yīng)用在醫(yī)療、金融和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域，DGX系統(tǒng)可針對(duì)特定場(chǎng)景優(yōu)化，例如加速基因組測(cè)序分析或?qū)崟r(shí)風(fēng)險(xiǎn)建模，提升企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用的效率。CUDA并行計(jì)算生態(tài)跨行業(yè)加速案例CUDA架構(gòu)已滲透至科學(xué)計(jì)算與金融領(lǐng)域，例如AMBER分子動(dòng)力學(xué)模擬通過CUDA加速實(shí)現(xiàn)納秒級(jí)原子運(yùn)動(dòng)分析，助力藥物研發(fā)；Numerix金融風(fēng)險(xiǎn)模型在CUDA支持下獲得18倍性能提升，優(yōu)化衍生品定價(jià)效率。01異構(gòu)計(jì)算資源管理CUDA提供統(tǒng)一內(nèi)存模型和流處理器調(diào)度機(jī)制，高效協(xié)調(diào)CPU與GPU間的數(shù)據(jù)搬運(yùn)與任務(wù)分配，顯著減少延遲，適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景如自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)。02開發(fā)者社區(qū)支持NVIDIA通過CUDAZone提供豐富的文檔、代碼樣本及論壇支持，覆蓋從入門級(jí)并行編程到高級(jí)優(yōu)化技巧，推動(dòng)開發(fā)者快速掌握GPU計(jì)算技術(shù)。03多精度計(jì)算兼容性CUDA生態(tài)支持FP64到FP16乃至INT8的混合精度運(yùn)算，結(jié)合TensorCore可動(dòng)態(tài)平衡計(jì)算精度與速度，滿足不同AI模型（如Transformer或CNN）的算力需求。04TensorCore優(yōu)化加速混合精度計(jì)算引擎TensorCore專為矩陣運(yùn)算設(shè)計(jì)，支持FP16/FP32混合精度訓(xùn)練，在ResNet等CNN模型中可實(shí)現(xiàn)4倍吞吐量提升，同時(shí)通過損失縮放技術(shù)維持模型收斂性。01稀疏計(jì)算加速基于第三代TensorCore的稀疏化特性，可自動(dòng)跳過零值權(quán)重計(jì)算，將結(jié)構(gòu)化稀疏網(wǎng)絡(luò)的推理速度提升2倍，適用于壓縮后的BERT等大型語(yǔ)言模型部署。動(dòng)態(tài)算力分配技術(shù)根據(jù)運(yùn)算階段自動(dòng)調(diào)整計(jì)算單元激活數(shù)量，在推理任務(wù)中實(shí)現(xiàn)能效比優(yōu)化，例如Jetson邊緣設(shè)備通過該技術(shù)延長(zhǎng)電池續(xù)航達(dá)30%以上?？缈蚣苡布诤吓ccuDNN、TensorRT等軟件深度集成，自動(dòng)優(yōu)化算子融合策略，如在Transformer架構(gòu)中將LayerNorm與GeLU激活合并執(zhí)行，減少顯存訪問開銷達(dá)40%。02030403圖形技術(shù)創(chuàng)新Chapter通過模擬光線在虛擬環(huán)境中的物理行為，實(shí)時(shí)計(jì)算光線反射、折射和陰影效果，大幅提升畫面真實(shí)感。NVIDIA的RTX系列顯卡搭載專用RTCore，可高效處理復(fù)雜的光追計(jì)算任務(wù)。光線追蹤技術(shù)原理與微軟DirectXRaytracing（DXR）、VulkanRT等API深度整合，推動(dòng)Unity、UnrealEngine等主流引擎全面支持光追內(nèi)容創(chuàng)作。行業(yè)協(xié)作生態(tài)在《賽博朋克2077》《控制》等3A大作中實(shí)現(xiàn)電影級(jí)畫質(zhì)，光線追蹤全局光照（RTXGI）技術(shù)能動(dòng)態(tài)模擬場(chǎng)景光照變化，顯著增強(qiáng)沉浸感。游戲與影視應(yīng)用010302RayTracing實(shí)時(shí)光追結(jié)合DLSS技術(shù)，在保持高畫質(zhì)的同時(shí)通過AI超分辨率提升幀率，解決傳統(tǒng)光追的性能瓶頸問題。性能優(yōu)化方案04DLSS深度學(xué)習(xí)超采樣1234核心算法突破基于TensorCore的AI渲染技術(shù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析低分辨率畫面，智能生成高分辨率圖像，性能損耗僅為原生渲染的1/3。從DLSS1.0的預(yù)訓(xùn)練模型發(fā)展到DLSS3.0的幀生成技術(shù)，新增光學(xué)多幀生成功能，可實(shí)現(xiàn)最高4倍的性能提升。版本迭代演進(jìn)跨領(lǐng)域適配性支持400多款游戲和D5Render、Blender等創(chuàng)作軟件，在8K分辨率下仍能保持流暢幀率，顯著降低硬件門檻。行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)建立成為游戲開發(fā)商首選超采樣方案，AMDFSR、IntelXeSS等競(jìng)品均需兼容DLSS技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)以實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)覆蓋。Omniverse物理仿真數(shù)字孿生平臺(tái)基于USD（通用場(chǎng)景描述）框架構(gòu)建的實(shí)時(shí)協(xié)作平臺(tái)，支持多用戶同步編輯高精度3D場(chǎng)景，精確模擬材質(zhì)、動(dòng)力學(xué)和流體效果。工業(yè)級(jí)解決方案應(yīng)用于寶馬工廠數(shù)字化改造，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線布局仿真優(yōu)化；在建筑領(lǐng)域支持BIM模型實(shí)時(shí)渲染，誤差率低于0.1毫米。核心技術(shù)棧整合PhysX物理引擎、MDL材質(zhì)庫(kù)和RTX渲染器，提供從粒子系統(tǒng)到剛體動(dòng)力學(xué)的全鏈條仿真工具鏈。開發(fā)者生態(tài)開放KitSDK和Connector插件體系，支持Maya、3dsMax等200余款專業(yè)軟件數(shù)據(jù)互通，日均處理超10億次仿真計(jì)算請(qǐng)求。04自動(dòng)駕駛方案ChapterDRIVEHyperion采用可擴(kuò)展的模塊化設(shè)計(jì)，集成高性能計(jì)算單元（如NVIDIAOrinSoC）、高精度傳感器（激光雷達(dá)、雷達(dá)、攝像頭）和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，支持L2至L4級(jí)自動(dòng)駕駛功能開發(fā)。其硬件冗余設(shè)計(jì)確保系統(tǒng)安全性和可靠性，滿足車規(guī)級(jí)量產(chǎn)要求。DRIVEHyperion平臺(tái)模塊化硬件架構(gòu)平臺(tái)與全球頭部車企（如比亞迪、奔馳）及一級(jí)供應(yīng)商深度合作，提供標(biāo)準(zhǔn)化接口和開發(fā)工具鏈，加速客戶定制化解決方案落地。2022年發(fā)布的Hyperion9進(jìn)一步優(yōu)化了能效比，支持12顆攝像頭、9個(gè)雷達(dá)和3個(gè)激光雷達(dá)的同步數(shù)據(jù)處理。開放生態(tài)系統(tǒng)合作從數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練到車輛部署，Hyperion平臺(tái)通過NVIDIADGX云服務(wù)器與車載計(jì)算單元的無(wú)縫銜接，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛算法的持續(xù)迭代和OTA升級(jí)，縮短開發(fā)周期。端到端數(shù)據(jù)閉環(huán)Perception神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模態(tài)傳感器融合AI訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施自適應(yīng)環(huán)境建?；贜VIDIADRIVESim的感知算法可實(shí)時(shí)處理攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)的異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如DNNv2）實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割和軌跡預(yù)測(cè)，準(zhǔn)確率在復(fù)雜場(chǎng)景下超過99%。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持動(dòng)態(tài)環(huán)境適應(yīng)能力，如極端天氣（雨雪、霧霾）下的傳感器降噪、低光照條件下的圖像增強(qiáng)，以及城市道路與高速場(chǎng)景的自動(dòng)切換，確保全工況穩(wěn)定性。依托NVIDIAOmniverse和IsaacSim構(gòu)建的虛擬訓(xùn)練場(chǎng)，可生成數(shù)百萬(wàn)公里的合成數(shù)據(jù)，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化感知模型，減少對(duì)真實(shí)路測(cè)數(shù)據(jù)的依賴，降低開發(fā)成本。Cloud-to-car仿真驗(yàn)證高保真數(shù)字孿生通過Omniverse平臺(tái)創(chuàng)建1:1虛擬城市（如舊金山、東京），模擬交通流、行人行為及突發(fā)事故，支持?jǐn)?shù)千輛自動(dòng)駕駛車輛并行測(cè)試，每日虛擬里程可達(dá)數(shù)十億公里，覆蓋99.9%的CornerCase。全局協(xié)同開發(fā)云原生架構(gòu)允許全球團(tuán)隊(duì)共享測(cè)試場(chǎng)景庫(kù)和模型參數(shù)，支持協(xié)同調(diào)試與版本管理，顯著提升驗(yàn)證效率。例如，比亞迪通過該平臺(tái)將自動(dòng)駕駛系統(tǒng)驗(yàn)證周期縮短60%。實(shí)時(shí)硬件在環(huán)（HIL）測(cè)試將仿真環(huán)境與車載硬件（如Orin芯片）直連，驗(yàn)證算法在延遲、功耗和算力約束下的實(shí)際表現(xiàn)，確保功能安全符合ISO26262ASIL-D標(biāo)準(zhǔn)。05軟件開發(fā)生態(tài)Chapter端到端AI開發(fā)平臺(tái)支持TensorFlow、PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架，并針對(duì)NVIDIAGPU進(jìn)行底層優(yōu)化，可自動(dòng)分配計(jì)算資源，加速模型訓(xùn)練與推理過程。開發(fā)者可通過統(tǒng)一界面管理混合云和本地資源，簡(jiǎn)化復(fù)雜任務(wù)調(diào)度。多框架支持與優(yōu)化企業(yè)級(jí)安全與擴(kuò)展性內(nèi)置數(shù)據(jù)加密和權(quán)限管理模塊，符合GDPR等合規(guī)要求，適用于金融、醫(yī)療等敏感領(lǐng)域。同時(shí)支持Kubernetes集群擴(kuò)展，滿足大規(guī)模分布式訓(xùn)練需求。AIWorkbench提供從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練到部署的全流程工具，支持跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作開發(fā)，顯著提升AI項(xiàng)目的迭代效率。其集成JupyterNotebook、容器化技術(shù)和版本控制功能，確保開發(fā)環(huán)境的一致性與可復(fù)現(xiàn)性。AIWorkbench工具鏈RAPIDS數(shù)據(jù)分析庫(kù)開源生態(tài)與行業(yè)適配兼容ApacheArrow內(nèi)存格式，可與Spark、Flink等大數(shù)據(jù)工具鏈集成。在零售、電信等領(lǐng)域已落地實(shí)時(shí)庫(kù)存預(yù)測(cè)、用戶行為分析等場(chǎng)景，顯著降低硬件成本。無(wú)縫對(duì)接AI流水線與Dask集成實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算，支持從SQL查詢到機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的無(wú)縫銜接。用戶可直接調(diào)用XGBoost、LightGBM等算法的GPU版本，減少CPU-GPU數(shù)據(jù)傳輸瓶頸。GPU加速數(shù)據(jù)處理基于CUDA的RAPIDS庫(kù)（如cuDF、cuML）將Pandas和Scikit-learn的功能遷移至GPU，使數(shù)據(jù)清洗、特征工程等操作速度提升10-50倍，尤其適合TB級(jí)數(shù)據(jù)集的高效處理。Metropolis智能視頻實(shí)時(shí)視頻分析框架行業(yè)解決方案模板邊緣到云協(xié)同計(jì)算Metropolis整合DeepStreamSDK和預(yù)訓(xùn)練AI模型，支持多路攝像頭視頻流的結(jié)構(gòu)化分析（如人臉識(shí)別、物體追蹤），延遲低于100毫秒，適用于智慧交通、安防監(jiān)控等實(shí)時(shí)決策場(chǎng)景。支持Jetson邊緣設(shè)備與云端DGX系統(tǒng)的協(xié)同推理，通過TAO工具鏈實(shí)現(xiàn)模型輕量化部署，在帶寬受限環(huán)境下仍能保持90%以上的識(shí)別準(zhǔn)確率。提供零售客流量統(tǒng)計(jì)、工廠缺陷檢測(cè)等垂直領(lǐng)域應(yīng)用模板，客戶可基于低代碼平臺(tái)快速定制，縮短項(xiàng)目交付周期至數(shù)周，同時(shí)享受NVIDIA的持續(xù)模型更新服務(wù)。06未來(lái)技術(shù)布局ChapterQuantum計(jì)算平臺(tái)英偉達(dá)正構(gòu)建基于GPU加速的量子計(jì)算模擬環(huán)境，通過混合經(jīng)典-量子算法框架（如CUDAQuantum）實(shí)現(xiàn)高性能仿真，支持超導(dǎo)量子處理器與經(jīng)典計(jì)算資源的協(xié)同優(yōu)化。該平臺(tái)可模擬超過100量子比特的電路，并提供開發(fā)者工具鏈以簡(jiǎn)化量子算法部署。重點(diǎn)布局化學(xué)模擬（如分子動(dòng)力學(xué)）、金融風(fēng)險(xiǎn)建模（蒙特卡洛加速）和密碼學(xué)（Shor算法驗(yàn)證），已與多家制藥企業(yè)合作開展量子輔助藥物分子設(shè)計(jì)，顯著縮短傳統(tǒng)HPC計(jì)算周期。推出DGXQuantum系統(tǒng)，將GraceHopper超級(jí)芯片與量子控制單元直連，實(shí)現(xiàn)納秒級(jí)延遲的量子-經(jīng)典混合計(jì)算，同時(shí)兼容IBMQiskit和GoogleCirq等主流量子編程框架。量子計(jì)算云平臺(tái)架構(gòu)行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景落地硬件生態(tài)整合基于USD（通用場(chǎng)景描述）構(gòu)建物理精確的虛擬測(cè)試場(chǎng)，支持光線追蹤級(jí)可視化與毫米級(jí)運(yùn)動(dòng)軌跡仿真。集成NVIDIAIsaacSim工具包，可模擬復(fù)雜環(huán)境下的多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)，包括動(dòng)態(tài)障礙物響應(yīng)和傳感器噪聲建模。機(jī)器人仿真系統(tǒng)Omniverse機(jī)器人仿真引擎提供從仿真到實(shí)體機(jī)器人（Sim2Real）的一鍵式部署能力，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)在虛擬環(huán)境中訓(xùn)練機(jī)械臂抓取策略后，可直接遷移至Franka、UR等實(shí)體機(jī)械臂，成功率提升達(dá)40%。數(shù)字孿生工作流針對(duì)物流倉(cāng)儲(chǔ)場(chǎng)景開發(fā)了集群機(jī)器人路徑規(guī)劃模塊，支持1000+AMR（自主移動(dòng)機(jī)器人）的并發(fā)仿真，已應(yīng)用于比亞迪智慧工廠的產(chǎn)線優(yōu)化項(xiàng)目。工業(yè)級(jí)解決方案H100TensorCore架構(gòu)突破專為L(zhǎng)LM（大語(yǔ)言模型）設(shè)計(jì)的Transformer引擎支持FP8精度計(jì)算，相較前代A100在StableDiffusi