显卡|英伟达新核弹GPU：800亿晶体管 20张即可承载全球流量( 三 ) 晶体管|英伟达|英伟达新核弹

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“拼装”CPU，跑分成了TOP1
本次GTC大会，老黄仍然“提了几嘴”超级服务器芯片Grace 。
它在去年4月份的GTC大会就已经有所亮相，和当时一样，老黄表示：有望2023年可以开始供货，反正今年是不可能碰上了。
不过，Grace的性能倒是值得一提，有了“惊人进展” 。
它被用在两个超级芯片中：
一个是Grace Hopper超级芯片，单MCM，由一个Grace CPU和一个Hopper架构的GPU组成。
一个是Grace CPU超级芯片，由两个Grace CPU组成，通过NVIDIA NVLink-C2C技术互连，包括144个Arm核心，并有着高达1TB/s的内存带宽——带宽提升2倍的同时，能耗“只要”500w 。

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很难不让人联想到苹果刚发的M1 Ultra，看来片间互连技术的进展，让“拼装”成了芯片行业一大趋势。

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Grace超级芯片在SPECrate?2017_int_base基准测试中的模拟性能达到了740分，是当前DGX A100 搭载的CPU的1.5倍（460分）。
Grace超级芯片可以运行在所有的NVIDIA计算平台，既可作为独立的纯CPU系统，也可作为 GPU加速服务器，利用NVLink-C2C技术搭载一块至八块基于Hopper架构的GPU 。

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（嗯，刚说完，老黄的芯片堆堆乐就堆上了。）
值得一提的是，英伟达对第三方定制芯片开放了NVLink-C2C 。
它是一种超快速的芯片到芯片、裸片到裸片的互连技术，将支持定制裸片与NVIDIA GPU、CPU、DPU、NIC 和SOC之间实现一致的互连。

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或许，任天堂新掌机可以期待一波？
连工业也要在元宇宙里搞
当然，除了上述内容之外，这次英伟达也透露了不少与工业应用相关的案例。
而无论是自动驾驶、还是包括虚拟工厂的数字孪生等场景，都与计算机渲染和仿真技术有着密不可分的关系。
英伟达认为，工业上同样能通过在虚拟环境中模拟的方式，来增加AI训练的数据量，换而言之就是“在元宇宙里搞大训练” 。
例如，让AI智能驾驶在元宇宙里“练车”，利用仿真出来的数据搞出半真实环境，增加一些可能突发故障的环境模拟：

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又例如，搞出等比例、与现实环境中材料等参数完全一样的“数字工厂”，在建造前先提前开工试运行，以及时排查可能出现问题的环境。

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除了数字孪生，数字资产的生产也是元宇宙早期建设阶段需要着重考虑的部分。
在这方面，英伟达推出了随时随地能在云端协作的Omniverse Cloud 。

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