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元宇宙 英伟达 NVIDIA（英伟达）公司（纳斯达克代码：NVDA）是全球可编程图形处理技术领袖。与ATI（后被AMD收购）齐名，专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品。公司的图形和通信处理器拥有广泛的市场，已被多种多样的计算平台采用，包括个人数字媒体PC、商用PC、专业工作站、数字内容创建系统、笔记本电脑、军用导航系统和视频游戏控制台等。  英伟达在GPU领域优势明显。当下 AI、云计算、数据分析和高性能计算等核心科技行业已离不开最顶级图像处理技术(GPU)的强力支持。根据JPR统计，截至2021Q3英伟 达占据了全球PC GPU 20%的市场份额，仅次于英特尔(62%);细分市场PC dGPU中，英伟达占据83%的市场份额。 GPU之外，英伟达将技术进一步延伸至数据中心、高性能计算、AI等，在底层架构、硬件侧与人工智能软件侧均有所布局。 硬件入口——GPU芯片 英伟达的“GPU加速计算平台”集硬件与软件于一体，可为各大企业提供强大而又安全的基础架构蓝图，可支持精准完成从数据中心开发到 部署的所有实施工作；在GTC2021上，英伟达宣布将升级为 “GPU+CPU+DPU”的“三芯”产品战略。 2021 年起，英伟达进军 CPU 领域，基于 ARM 架构构建了三款新处理器——NVIDIA Grace、BlueField-3 DPU、NVIDIA DRIVE Atlan。其中，NVIDIA Grace 是专为大规模人工智能和高性能计算应用而设计;BlueField-3 DPU 是首款支持第五代 PCIe 总线并提供数据中心时间同步加速的 DPU;NVIDIA DRIVE Atlan 则是新一代 AI 自动驾驶汽车处理器，其算力将达到1000TOPS。 GPU 相比 CPU，其并行计算能力更适合深度学习逻辑。CPU 和 GPU 都是芯片，区别在于不同的架构下适用不同的场景。从芯片架构来看，在 CPU 中控制单元、计算单元和存储单元相对比较均衡，而 GPU 中有将近 80%的计算单元。从适用场景的角度看，CPU 精于控制和复杂运算的场景，而 GPU 精于简单且重复运算的场景，对数据分析、深度学习和机器学习算法尤其有用。  绿色代表计算单元；红色代表存储单元；黄色代表控制单元 底层架构——Omniverse Omniverse——定位“工程师的元宇宙”，平台集合了英伟达过去二十多年在AI、HPC与图形各方面的技术、算法、标准，是英伟达为创建元宇宙数字化虚 拟空间的技术平台底座; 英伟达未来的元宇宙业务将以Omniverse为主线， 形成一套以Omniverse为基础平台，并拥有强大算 支撑与先进硬件基础的元宇宙体系。 NVIDIAOmniverse 能够运行具备真实物理属性的虚拟世界，并与其他数字平台相连接，专为虚拟协作和实时模拟打造。创作者、设计师和工程师可以连接主要设计工具、资产和项目，从而在共享的虚拟空间中协作和迭代。  Omniverse 由五大核心组件构成——NUCLEUS、CONNECT、KIT、SIMULATION、RTX。这些组件连同所连接的第三方数字内容创作 (DCC) 工具，以及所连接的其他 Omniverse微服务，共同组成整个 Omniverse 生态系统。 Omniverse Nucleus:Nucleus 是连接不同位置的用户，实现 3D 资产交互和场景描述的数据库引擎。 Omniverse Connect:Connect 被作为插件分发，使客户端应用程序可以连接到Nucleus。 Omniverse Kit:Kit 是一个用于构建原生 Omniverse 应用和微服务的工具包，基于基础框架而构建，该框架可通过一组轻量级扩展程序提供各类功能。 Simulation:Omniverse 中的仿真由英伟达一系列技术作为 Omniverse Kit 的插件或微服务提供。 RTX Renderer:RTX 视口扩展程序利用 NVIDIA RTX 和 MDL 材质，以超高保真度表示数据。 Omniverse 已广泛应用至多个行业，将虚拟世界的协同真正落到实处。中国探月官方纪录片《飞向月球》第二季中就采用 Omniverse 平台，用到物理渲染、实时光线追踪、高精度 3D扫描等技术，并首次将超写实虚拟数字人应用在 4K 科学纪录片中。在产品设计方面，宝马和英伟达宣布共同利用 Omniverse 平台打造虚拟工厂，探索虚拟、数字规划领域的新前景。  《飞向月球》纪录片  宝马数字工厂 人工智能——AI芯片 随着 GPU 在 AI 领域的普及，专注 GPU 的英伟达迎来收获期。 英伟达大约在 2010 年起就已经开始转型布局人工智能，当时人工智能概念还未兴起，AI 仍是一片蓝海。经过持续多年的研发，英伟达 2016-2018 年间陆续推出一系列人工智能芯片、系统、软件和服务。 2016年——推出第11代GPU架构NVIDIAPascal，为最先进的NVIDIATesla加速器和GeForceGTX 显卡提供支持。 2017年——推出NVIDIAVoltaGPU架构，NVIDIATeslaV100GPU加速器为DGX系列AI超级计算机提供动力。 2018 年——NVIDIATuringGPU架构推出，为全球首款支持实时光线追踪的GPU提供动力，长期以来一直被视为计算机图形学的圣杯。 目前，英伟达在 AI 芯片领域已经占据主导地位。据《硅谷封面》报道，2019 年，前四大云供应商 AWS、谷歌、阿里巴巴、Azure 中 97.4%的 AI 加速器实例(用于提高处理速度的硬件)部署了英伟达 GPU。Cambrian AI Research 的分析师 Karl Freund 表示，英伟达占据了人工智能算法训练市场“近 100%”的份额;Top 500 超级计算机中近 70% 使用了英伟达的 GPU。 英伟达 CEO 黄仁勋在接受彭博社采访时，也认同了 Omniverse 是服务于“工程师的元宇宙”的界定。Omniverse 平台的愿景与应用场景将不仅限于游戏以及娱乐行业中，建筑、工程与施工，制造业，超级计算等行业都将是其目标范围。 编辑 | 朵朵 *文内部分资料源于《中国元宇宙白皮书》 关注需艺工作室 |
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