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英偉達RTX 50系新顯卡發布!AI計算又翻開了嶄新一頁?

發布時間:2025-01-08 13:59:17

當地時間2025年1月6日下午,英偉達CEO黃仁勛在美國拉斯維加斯進行了CES 2025媒體日的最后一場主題演講。在活動中,黃仁勛發布了包括RTX 50系列顯卡、AI基礎模型、NIM微服務等一系列新產品與新技術。除此之外,黃仁勛也在現場帶來了英偉達的“One More Thing”——搭載Grace Blackwell芯片的NVIDIA Project Digits桌面AI超級計算機。

圖片來源:雷科技

作為CES 2025報道的一部份,雷科技內容團隊也親臨拉斯維加斯主題演講現場,為大家帶來一手報道。

活動伊始,身著標志性黑色皮衣的黃仁勛,先簡單回顧了英偉達1993年創立后的多個重要時間節點,比如英偉達在1999年發明了GPU;2006年推出了GeForce 8800 Ultra顯卡,并提出了CUDA(統一計算架構)這一概念,引領了后續的GPU算力發展。在AI領域,英偉達在十多年前就已經洞察到AI的影響力,并一路伴隨著AI行業的發展。

圖片來源:雷科技

到了AI時代,傳統基于CPU的說明式硬編碼開發模式,也應該轉型為基于GPU、機器學習與神經網絡的AI模式。而強大的GPU,正是這一轉變的起點。

就這樣,在幾乎沒有太多轉折的情況下,英偉達發布了CES 2025期間的第一波新品——全新的Blackwell架構與新一代RTX 50系顯卡。

RTX 50與DLSS 4:AI賦能,“以下克上”

作為第一批產品,此次英偉達公布了RTX 5090、RTX 5080、RTX 5070 Ti、RTX 5070四款桌面平臺GPU(受美國出口管制,中國市場的5090為RTX 5090D)和對應的四款移動平臺GPU。桌面GPU最快于今年1月發售,移動GPU最快3月發售。

以本次發布的旗艦RTX GPU——RTX 5090為例,全新的RTX Blackwell核心讓RTX 5090的晶體管數量從上一代的763億(Ada Lovelace架構)提升至920億,AI TOPS算力達3352,是RTX 4090算力的253%。RTX 5090還配備 32GB GDDR7顯存,顯存帶寬高達1792 GB/s,幾乎是RTX 4090的兩倍。

圖片來源:雷科技

由于美國出口管制,英偉達無法在中國市場銷售RTX 5090,取而代之是RTX 5090D。和RTX 5090相比,RTX 5090D的AI TOPS算力為2375,是RTX 5090的70%,是RTX 4090D的200%。

圖片來源:雷科技

為了凸顯RTX 50系的性能飛躍,黃仁勛也強調“RTX 5070擁有和RTX 4090相同的性能表現”。當然了,熟悉英偉達這種跨代對比的朋友應該早就猜到了,這里比的自然是特定游戲在開啟DLSS之后的表現。

在RTX 50系顯卡上,英偉達同步推出了最新一代的DLSS 4。簡單來說,DLSS 4改用了由英偉達超級計算機訓練的全新Transformer AI模型,提升了DLSS 4的渲染精度和穩定性。

另外,基于第五代Tensor Core的能力,RTX 50系列的DLSS多幀生成技術(不是RTX 40系的DLSS幀生成)也可以為每一個實際渲染幀額外生成最多3幀畫面,這對游戲平均幀率有相當顯著的提升。

圖片來源:雷科技

不過發布會上英偉達似乎沒提到NVIDIA Reflex能否與DLSS多幀生成技術配合使用。關于“DLSS多幀生成是否會導致畫面響應時間變長”這個問題,我們還需要等待進一步的信息補充。

圖片來源:雷科技

售價方面,桌面顯卡中,RTX 5090美國定價1999美元、RTX5090D中國定價人民幣16499元。

Project DIGITS:AI計算的新起點

除了面向游戲玩家等終端消費者的RTX 50系產品,黃仁勛還在現場發布了基于Blackwell架構的NVLink72高速互聯技術產品。我知道大家對NVLink72都非常陌生,這里我嘗試用簡單的例子給大家講解一下。

簡單來說,大型計算設備往往會用多塊GPU,而要做的第一件事就是讓多塊GPU之間能互相連通。但常規通道的帶寬難以應對多塊GPU之間的高速數據吞吐。而NVLink技術,允許GPU之間點對點通信,不需要經過本身就繁忙的PCIe總線。

圖片來源:雷科技

而Blackwell架構下的NVLink 72,內置了18個NVLink交換機、“縫合”了72顆Blackwell GPU核心,將TF FP4性能提升至驚人的1.4 ExaFLOPS,內存容量也來到了14TB。

為了直觀展示NVLink 72的“壯觀”設計,黃仁勛甚至在臺上“舉盾”表演,恰到好處的背景音樂也逗樂了現場觀眾,帶動了現場氣氛。

但這還算不上是英偉達此次主題演講的高光時刻。

在主題演講快結束時,黃仁勛提到了英偉達的第一臺AI超級計算機DGX-1。根據黃仁勛現場回憶,他們當時把這臺DGX-1送給了OpenAI,而OpenAI確實也不負眾望,成為了如今AI發展的代表。

圖片來源:英偉達

但在2025年,AI已經成為了科技發展的主戰場。像DGX-1這種昂貴、龐大的AI超算,從某種程度上其實也阻礙了AI的進步。對此,英偉達決定重新打造一款人人都能用上的AI超算。而最終得到的,就是這款名為Project Digits的桌面AI超級計算機。

圖片來源:雷科技

核心方面,Project Digits搭載的GB10超級芯片由Blackwell CPU和Grace CPU組成,其中Grace CPU包含20個ARM核心。此外,Project Digits也配備了128GB LPDDR5X內存和4TB SSD。值得一提的是,Project Digits除了可以單獨使用,還可以兩個單元疊加使用,疊加狀態下甚至可以運行超過4000億參的模型。

根據英偉達介紹,Project Digits定價3000美元,最快5月上市。

NVIDIA Cosmo:推動AI訓練進入新時代?

除了硬件外,英偉達在主題演講中還推出了多項“軟創新”,而其中重點當屬世界基礎模型平臺——NVIDIA Cosmo。

簡單來說,Cosmo是一個可以模擬現實物理的模型平臺。基于Cosmo背后2000萬小時視頻訓練,開發者可以利用英偉達Omniverse創建虛擬的三維場景,再由Cosmo生成如同高度擬真的訓練場景,以便開發者訓練自己的模型。

圖片來源:雷科技

以如今相當常見的自動駕駛訓練為例,“Omniverse-Cosmo”的流程可以在短時間內打造多種復雜的多視角訓練材料。同時開發者也可以隨時對訓練素材進行調整,比如加入雨天、封路、低能見度等環境因素。

圖片來源:雷科技

值得一提的是,Cosmo本身已經學習了大量現實中已經存在的事件,但如果生成的訓練素材不符合實際需要,開發者甚至可以通過Prompt提示詞的方式,直接生成想要的訓練場景,比如“在能見度極低的大雨天有行人突然橫穿車道”。

從此次發布的產品來看,英偉達在AI領域的進度已經甩掉同行一大截,而在CUDA、Tensor的“封鎖下”,英偉達還將繼續引領高算力AI平臺,乃至整個AI行業的發展,成為AI產業名副其實的“柱石”。

圖片來源:英偉達

與此同時,Project Digits的出現也代表著傳統AI PC行業將迎來“算力節點”的沖擊,這對如今AI PC、AI手機等品類中“濫竽充數”的現象也將起到一定的凈化作用。長期來看,這將提高AI產品的準入門檻,同時推動整個行業向更好發展。

但如果你對剛剛提到的這些AI技術完全不感興趣,其實也沒關系。對于你我這樣的游戲玩家來說,光是“549美元的RTX 5070幀率比得上4090”這個好消息,就已經足夠了。

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