金磊 西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
黄院士的新核弹，来了！
全新消费级显卡，专为提速笔记本大模型应用而生。
就在这两天的MWC上，英伟达重磅推出了全新GPU——RTX 500和RTX 1000。
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有多快？
根据官方的说法：
比起只使用CPU，全新RTX 500可以为Stable Diffusion等模型提供高达14倍的生成式AI性能！
不仅如此，搭载RTX 500后，用AI进行照片编辑的速度也将提高3倍，3D渲染图形的性能更是提高了10倍。
更重要的是，RTX 500和RTX 1000是用于轻薄笔记本电脑，属于英伟达Ada Generation系列的工作站显卡。
即便在性能上有了如此提升，英伟达还是将二者定位在了“入门级”，主打的就是让普通笔记本也有彪悍的AI能力。
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总而言之，英伟达的此举就是要让：
AIGC生产力，Up Up Up。
AI PC门槛，Down Down Down。
据悉，全新RTX 500和1000 GPU将在今年春天上市，合作的笔记本电脑厂商包括戴尔、惠普和联想等。
全新GPU长啥样？
全新RTX 500、RTX 1000基于英伟达第三代的RTX架构——Ada Lovelace，主打一个适合轻薄笔记本电脑处理AI任务。
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具体来说，采用第三代RT Core，配备全新Opacity Micromap（OMM）引擎和Displaced Micro-Mesh（DMM）引擎。
OMM引擎能够显著加快alpha测试纹理的光线追踪，RTX 500、RTX 1000光线追踪性能相比上一代提升2倍，可用于高保真逼真渲染。
DMM引擎能够将边界体积层次结构（BVH）的构建时间提高至10倍，同时BVH存储空间只有此前的二十分之一。
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采用第四代Tensor Core，吞吐量是上一代的2倍，加速了深度学习训练、推理和基于AI工作负载。
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RTX 500、RTX1000还搭载了最新Ada Generation CUDA内核，单精度浮点（FP32）吞吐量比上一代提高了30%，显著增强了图形处理和计算工作的性能。
此外，RTX 500 GPU配备4GB GPU专用内存、RTX 1000 GPU配备6GB GPU专用内存，支持用户运行3D和AI应用程序，及处理更大的项目、数据集和多应用程序工作流。
RTX 500、RTX1000配备的DLSS技术也已进化到了第三代——DLSS 3，除具代表性的超分辨率技术，还支持使用AI生成额外的高质量画面帧。
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同时基于Ada架构，RTX 500、RTX1000采用了AV1编码的全新第八代 NVIDIA编码器（NVENC），比H.264效率高40%，允许在相同比特率和画质下，将1080p的流媒体分辨率提升至1440p。
值得一提的是，RTX 500、RTX 1000被定位为移动工作站，并非为游戏而设计，内置NPU的RTX 500和1000 GPU芯片可提供154、193TOPS的AI性能。
如果用户需要构建性能更强大的工作站，比如用AI构建高级渲染、数据科学和深度学习工作，英伟达Ada Lovelace架构产品线还有2000~5000可选。
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AIGC时代，芯片厂商也卷卷卷
自打ChatGPT引爆AIGC以来，不仅是上层应用的谷歌、OpenAI、微软等玩家一直处于“你追我赶”的状态，底层算力的各大玩家同样也是卷到不行。
尤其是从去年年底到现在持续升温的AI PC概念，使得PC产业迎来40年来最重大的变革。
由此，各大PC芯片厂商已然是一副磨刀霍霍准备大拼一把的状态。
早在去年年初，AMD发布了Ryzen 7040系列处理器，这是首次在x86处理器中集成独立的AI NPU，同时提出的Ryzen AI引擎技术，也可以提供更好的AI运算能力。
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再如去年的9月份，老牌芯片巨头英特尔就预览了酷睿Ultra，史无前例地将NPU AI独立引擎集成了进来，意在让AI与PC结合，让消费者可以创造更大的生产力。
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而继英特尔之后，高通在去年10月份也宣布了进入PC桌面处理器计划，并发布了首款集成了神经网络处理单元的X Elite处理器。
根据当时高通给出的说法，其性能可以支撑在本地运行130亿参数的大语言模型。
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至于英伟达这边，除了此次发布的RTX 500和RTX 1000之外，在今年年初也曾发布过GeForce RTX 40 SUPER系列桌面端GPU，同样也是用于AI PC中，提供高性能的生成式AI功能。
值得一提的是，在这次最新的发布中，英伟达火药味十足地提及了“比起只使用CPU”，也是有点意思了。
由此可见，AI PC成为了各大芯片厂商在消费级芯片上的新战场。
除此之外，在另一个维度上，推理（云端或数据中心），亦成为了各大芯片巨头们和新秀们抢占AIGC算力市场的新高地。
例如谷歌TPU原班人马创建的初创公司Groq，基于自研芯片推出的推理加速方案（LPU），就在前不久让“最快推理芯片”一夜易主。
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包括英特尔在去年年底发布的第五代至强系列，同样也是在数据中心侧发力用CPU跑AI。
据了解，国内各大云计算厂商也已经搭载了最新一代的至强，无论是医疗、电商或是短视频场景中，都将性能拉到了一个新高度。
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而这一趋势，从英伟达最新的财报中也能窥见一番。
根据英伟达公布2024财年第四季度财报显示，上季度180亿美元数据中心收入，大模型的推理场景已经占据英伟达数据中心40%的营收比例！
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不得不说，芯片厂商们也在AIGC这波浪潮中也是有够卷的了。
One More Thing
就在这两天，一张英伟达和英特尔市值从2014年至今的十年变化图在网上疯传。
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在英伟达最新一波股价大涨的分析上，这张图中的解释是：
ChatGPT的火爆推动了英伟达市值，因其对GPU的需求增加；加之英伟达在AI和机器学习上的领先地位，激发了投资者的信心。
那么站在AIGC时代的当下，芯片厂商们接下来还将有怎样的大动作，是值得期待一波了。
参考链接：[1]https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-ada-ai-workflows/[2]https://venturebeat.com/ai/nvidia-launches-rtx-500-and-1000-ada-generation-laptop-gpus-for-ai-on-the-go/
— 完 —
报名中！
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评选报名截至2024年3月31日![]()
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不仅如此，搭载RTX 500后，用AI进行照片编辑的速度也将提高3倍，3D渲染图形的性能更是提高了10倍。
更重要的是，RTX 500和RTX 1000是用于轻薄笔记本电脑，属于英伟达Ada Generation系列的工作站显卡。
即便在性能上有了如此提升，英伟达还是将二者定位在了“入门级”，主打的就是让普通笔记本也有彪悍的AI能力。
总而言之，英伟达的此举就是要让：
AIGC生产力，Up Up Up。
AI PC门槛，Down Down Down。
据悉，全新RTX 500和1000 GPU将在今年春天上市，合作的笔记本电脑厂商包括戴尔、惠普和联想等。
全新GPU长啥样？
全新RTX 500、RTX 1000基于英伟达第三代的RTX架构——Ada Lovelace，主打一个适合轻薄笔记本电脑处理AI任务。
具体来说，采用第三代RT Core，配备全新Opacity Micromap（OMM）引擎和Displaced Micro-Mesh（DMM）引擎。
OMM引擎能够显著加快alpha测试纹理的光线追踪，RTX 500、RTX 1000光线追踪性能相比上一代提升2倍，可用于高保真逼真渲染。
DMM引擎能够将边界体积层次结构（BVH）的构建时间提高至10倍，同时BVH存储空间只有此前的二十分之一。
采用第四代Tensor Core，吞吐量是上一代的2倍，加速了深度学习训练、推理和基于AI工作负载。
RTX 500、RTX1000还搭载了最新Ada Generation CUDA内核，单精度浮点（FP32）吞吐量比上一代提高了30%，显著增强了图形处理和计算工作的性能。
此外，RTX 500 GPU配备4GB GPU专用内存、RTX 1000 GPU配备6GB GPU专用内存，支持用户运行3D和AI应用程序，及处理更大的项目、数据集和多应用程序工作流。
RTX 500、RTX1000配备的DLSS技术也已进化到了第三代——DLSS 3，除具代表性的超分辨率技术，还支持使用AI生成额外的高质量画面帧。
同时基于Ada架构，RTX 500、RTX1000采用了AV1编码的全新第八代 NVIDIA编码器（NVENC），比H.264效率高40%，允许在相同比特率和画质下，将1080p的流媒体分辨率提升至1440p。
值得一提的是，RTX 500、RTX 1000被定位为移动工作站，并非为游戏而设计，内置NPU的RTX 500和1000 GPU芯片可提供154、193TOPS的AI性能。
如果用户需要构建性能更强大的工作站，比如用AI构建高级渲染、数据科学和深度学习工作，英伟达Ada Lovelace架构产品线还有2000~5000可选。
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早在去年年初，AMD发布了Ryzen 7040系列处理器，这是首次在x86处理器中集成独立的AI NPU，同时提出的Ryzen AI引擎技术，也可以提供更好的AI运算能力。
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参考链接：[1]https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-ada-ai-workflows/[2]https://venturebeat.com/ai/nvidia-launches-rtx-500-and-1000-ada-generation-laptop-gpus-for-ai-on-the-go/
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