台总统府幕僚：目前没有黄仁勋拜访总统府相关行程

台总统府幕僚：目前没有黄仁勋拜访总统府相关行程台湾业界盛传，英伟达执行长黄仁勋再次访台，将与台湾总统赖清德会面。总统府幕僚回应时说，目前没有黄仁勋拜访总统府相关行程。黄仁勋与妻子搭乘专机，星期天（5月26日）入境台湾，现场不少民众目睹并高喊：“AI教父来了！”，并纷纷拿起手机拍照。黄仁勋也曾在今年1月访问台湾。台湾《经济日报》报道，对于黄仁勋此次访台是否将与赖清德会面，英伟达尚未回应。总统府幕僚则低调称，目前没有黄仁勋拜访总统府相关行程，也没有赖清德前往英伟达公司的相关安排。报道引述知情人士称，赖清德的愿景与黄仁勋的期盼相同。赖清德曾在就职演说中强调，台湾要站稳全球供应链的关键地位，好好把握地缘政治变化所带来的商机，发展五大信赖产业，即半导体、人工智慧、军工、安控，以及次世代通讯。赖清德说，面对全球智慧化的挑战，台湾站在半导体晶片矽岛的基础上，将全力推动台湾成为人工智慧之岛，促成人工智慧产业化，加速人工智慧的创新应用，并让产业人工智慧化，“用人工智慧的算力，来提升国力、军力、人力和经济力”。他也说：“现在的台湾，掌握半导体先进制程技术，站在AI革命的中心，是‘全球民主供应链’的关键，影响世界经济发展，以及人类生活的幸福与繁荣。”2024年5月28日1:08PM

5分钟速览微软技术大会揭幕演讲：AI软硬件版图集大成者诞生

5分钟速览微软技术大会揭幕演讲：AI软硬件版图集大成者诞生一、抽丝剥茧：微软数据中心有啥新技术在发布会的第一个环节，纳德拉先提到微软自2013年开始总共购买了19吉瓦的可再生电力，接下来还准备再进一步，与一众风电、光伏、核聚变供应商合作，公司正朝着2025年所有数据中心使用“零碳排放”能源的目标。在网络连接方面，为了满足AI和未来工作负载的要求，微软正在生产新一代空芯光纤（HollowCoreFiber），利用空气作为光纤的导光介质，能够将传输速度提高47%。当然这也与微软的“钞能力”有关，公司在去年12月底收购了这条赛道的领跑者英国Lumenisity。再往前一步，纳德拉宣布AzureBoost数据中心硬件也将正式投入商用。该系统能够将存储和网络进程将主机转移到专用硬件和软件上，从而提高速度。接下来进入了发布会的第一个小高潮，纳德拉正式发布微软设计的首款CPUAzureCobalt。这款芯片基于Arm架构，具有高达128个核心。纳德拉也将其称为“云计算供应商中速度最快的芯片”。在发布芯片的同时，纳德拉也炫耀了一把微软与英伟达、AMD之间的紧密合作关系。Azure云服务将用上最新的英伟达H200芯片，同时由AMD旗舰芯片MI300X提供的算力将从今天开始向部分用户开放。纳德拉特别提到，现在OpenAI的GPT-4已经在MI300X上运行了。聊完两家合作伙伴，纳德拉又掏出了一款微软自研芯片——用于云端训练和推理的AzureMaiaAI加速器芯片。这款芯片采用5nm制程，晶体管数量达到1050亿个。当然光有强大的芯片还不够，微软也给AzureMaia重新设计了一整套散热系统。目前这套系统主要负责处理微软内部的算力需求，未来也将向第三方负载开放。二、微软OpenAI基于微软与AI软件龙头OpenAI的紧密关系，所以微软Azure云服务也将在第一时间向用户提供OpenAI的最新产品，例如GPT-4Trubo和多模态能力，以及基于GPT-4的微调。微软也在今天宣布推出“MAAS”产业模式（ModelsasaService/模型即服务），用户可以直接通过微软的服务来调用API、微调和部署各类开源大模型。微软也已经与Meta等一众大模型开发商达成合作，将Llama2等知名LLM作为一项服务推出。微软也在周三发布了自己训练的最新开源预训练模型Phi-2，参数达到27亿，在数理、逻辑等方面均显著好于上一代产品。三、黄仁勋登场纳德拉也在周三宣布，Azure云将发布英伟达的AI工坊服务（AIfoundryservice），为此他还请来了黄仁勋，讲述两家AI巨头从硬件到软件的全面合作。据悉，英伟达AI工坊涵盖英伟达的AI基础模型、NeMo框架和工具，以及英伟达DGXCloudAI超级计算和服务三大要素。微软用户将可以在Azure云上利用英伟达的AI软件生成并部署模型。黄仁勋表示，AI的第一波浪潮源自OpenAI等一批创业公司，而现在整个产业已经进入了第二波浪潮，由微软Copilot推动的企业级AI。在他看来，第三波也是最大的那一波将会是整个世界的重工业数字化，并从生成式AI中获益。四、重新发明数据处理：MicrosoftFabric纳德拉在周三宣布，正式向公众开放“一站式”数据处理平台MicrosoftFabric。这个平台的设计理念是汇总企业的所有数据资产，重塑现有企业处理数据的方式。同时Fabric的AI助理（Copilot）还能与Office、Teams等微软办公生态相融合，提供诸如“一键生成PPT”等功能。随着微软的朋友圈进一步扩大，接下来Fabric还将与一众SaaS公司打通数据通道。五、GPTs融合进入Copilot体系微软也在周三将“每个人的Copilot”这一愿景往前又推了一步，正式将必应Chat更名为Copilot。与职场打工人关系更密切的微软365服务也迎来重磅更新：现有的Copilot除了支持补丁以外，OpenAI在上周发布的GPTs也将融合进入微软Copilot体系。基于这一愿景，微软也在周三推出了CopilotStudio，帮助用户创建GPT和补丁、自定义工作流等，同时还能将SAP、OpenAIGPTs的软件服务融合进日常工作流中。纳德拉在发布会上透露，微软的办公协作软件Teams目前在全球已经有3.2亿用户。作为AI驱动职场转型的基础平台，微软也在周三展望了Teams即将上线的新功能。例如“元宇宙3D协作平台”Mesh将在明年1月正式向所有用户开放。值得一提的是，由于时间不够，所以打工人们最关心的“Office打工套件”并没有拿到在CEO发布会上露脸的机会，只能在微软官网默默地发布更新。例如Word即将推出“理解和评论”功能，用户可以通过提出诸如“我如何查看这个文档中发生的更改？”之类的问题，快速了解文档修订情况，以显示任何访问过该文档的人所做的更改和修订。PowerPoint则将推出“AI生成P图”功能，用户可以用企业的宣传物料（例如一顶帐篷），然后一键生成“放置在户外的帐篷”的图像。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1397279.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1397279.htm

黄仁勋剧透下一代GPU芯片 新演讲又把摩尔定律按在地上摩擦

黄仁勋剧透下一代GPU芯片新演讲又把摩尔定律按在地上摩擦好好好，像做iPhone一样造芯片。到这一代Blackwell为止，英伟达已经把AI模型有效扩展到万亿参数。（还给token定了个译名：词元）。1.8万亿参数GPT4的训练能耗，8年降低至原来的1/350。推理能耗，8年降低至原来的1/45000。看着这一波亮相和剧透，网友真相了：英伟达没有竞争对手，而是选择将摩尔定律放在地上摩擦……老黄是在书写自己的定律。所以应该叫老黄定律？还是英伟达定律？ComputeX前夜，老黄一开场就展开了一波隐形卖货，他自称不太准确的“CEO数学”：买得越多，省得越多……Themoreyoubuy,themoreyousave.经典语录依然引发现场欢呼大笑：虽然不太准确，但好像有些道理……除此之外，还有一些新产品亮相，包括能够模拟气冲的天气预测模型CorriDiff、数字人微服务、BlackWell系统、Spectrum-X、机器人平台Isaac……好了话不多说，这就来看看老黄这次到底搞了哪些事情“AIFactoryIsgenerating”谈到当前新的产业革命，老黄表示：新的计算时代正在开始；而AIFactory正在诞生。他在现场展示了BlackWell系统。3月份GTC大会上还遮遮掩掩地说是GPT-MoE-1.8T模型，这下彻底摊牌了：GPT-4参数就是1.8T。跟DGXHopper相比。现场还看到了它的真身，大概有两米那么高吧…而真正的AIFactory大概会长这样，大概有32000GPU。AI加速每个应用程序AI对于企业的影响，老黄认为AI加速每一个应用程序。他首先谈到了NIM推理微服务，这是一个帮助开发者或者企业轻松构建AI应用，简化大模型部署程序。不管是聊天机器人、还是生活/驾驶助手等，部署时间都能从几周缩短到几分钟。运行MetaLlama3-8B的NIM可以产生比不使用NIM多3倍的tokens。企业和开发者可以使用NIM运行生成文本、图像、视频、语音和数字人类的应用程序。而背后源于丰富的技术合作生态——近200家技术合作伙伴，包括Cadence、Cloudera、Cohesity、DataStax、NetApp、ScaleAI和Synopsys等，正在将NIM集成到他们的平台中。此次在这个NIM中还有上新，也就是ACE生成式AI微服务，数字人AI技术套件。除了原有自动语音识别、文本到语音的转换和翻译、Nemotron语言模型、Audio2Face等套件，还增加了两个技术：一个是可以基于音轨生成身体姿势Audio2Gesture；一个Nemotron-34.5B，这是英伟达首款SLM（小爱语言模型），专为低延迟端侧设备而生。∂接下来，这一数字人微服务将部署在一亿台RTXAIPC上面。当前英伟达在新的合作伙伴，比如华硕、MSI的加入下，已经拥有超过200种RTXAIPC型号。还推出了RTXAIToolkit，一个工具和SDK集合，帮助Windows开发者定制优化本地部署模型。同Mac相比，部署了RTX的Windows的StableDiffusion推理速度是Mac的7倍。每一台带有RTX的PC，都是一台RTXAIPC。用于机器人开发的技术平台Isaac这次一同亮相的，还有用于机器人开发的技术平台，NVIDIAIsaac。为啥搞这玩意儿呢，老黄给出的理由是这样的：机器人时代已经到来。有朝一日，所有会移动的东西，都将实现自主化。这个Isaac平台具体长啥样呢？Isaac平台提供一系列英伟达加速库、AI基础模型和仿真技术，供机器人制造商集成到自己的技术栈中。注意，平台是模块化的，允许公司单独或一起采用多种技术。具体而言，其中包括：NVIDIAIsaacROS：一系列模块化的ROS2包，为ROS社区开发者带来NVIDIA加速和AI模型NVIDIAIsaacPerceptor：一个参考工作流程，提供基于AI的自主移动机器人的多摄像头3D环视能力NVIDIAIsaacManipulator：一个简化AI启用机械臂开发的参考工作流程NVIDIAIsaacSim：一款参考应用程序，用于在基于NVIDIAOmniverse平台的物理环境中模拟、测试和验证机器人，并生成合成数据NVIDIAIsaacLab：IsaacSim中的参考应用程序，针对AI机器人基础模型训练的强化、模仿和迁移学习进行了优化据介绍，目前，包括比亚迪电子、西门子、泰瑞达机器人和Intrinsic（Alphabet的子公司）在内，全球超多名列前茅的机器人开发团队，都在采用Isaac平台。这些团队用上Isaac，一边提高制造工厂、仓库和配送中心的效率，同时确保人类同事的安全；一边也能充当重复劳动和超精确任务的执行者。现场放出了很多demo，很多工厂在英伟达Omniverse里建造了一个完全模拟现实的自助工厂，以及基于Isaac平台开发的AI机器人。官网悄悄推出游戏Agent助手除了现场老黄亲自发布的上述内容外，我们在英伟达官网还找到了一个彩蛋，一个巨久远的callback。ProjectG-Assist。时间回到2017年愚人节，英伟达官网开了个大玩笑：宣称自家发布了一款支持10080款游戏的USB人工智能超算卡GeForceGTXG-Assist。重点在于它很AI。GeForceGTXG-Assist像是个AI游戏助手，可以帮助玩家自动完成游戏操作，甚至代打击败Boss。今天，英伟达真的将这个愚人节玩笑变为现实——英伟达官网上线ProjectG-Assist，一套工具和模型的集合而成的AIAgent系统，供游戏和应用程序开发者使用。通过前后剧情，ProjectG-Assist利用大模型对游戏输出响应，能够检查游戏性能和系统设置，建议用户优化以充分利用可用硬件，或者适当升级角色。玩家这边呢，还可以通过ProjectG-Assist找到最好的武器，也可以查询到最牛的攻略，然后就可以或制作武器材料，或一路杀怪通关。总而言之，ProjectG-Assist可以让人有个Agent外挂，但是不会让你完全挂机，官网还贴心表示：G-Assist项目不会像我们在2017年愚人节预言视频中那样完全替代您玩游戏，但它可以帮助您从您最喜欢的游戏中获得更多收益。游戏体验再上大分！据介绍，ProjectG-Assist支持各种模态的输入。可以是来自玩家的文本提示，或声音指令；可以是屏幕上显示框架的上下文；可以是来自应用程序或系统本身的API。△演示人员语音输入中这些数据都通过连接了游戏知识数据库的大模型处理，然后使用RAG（检索增强生成）生成和用户相关的查询结果——没错，ProjectG-Assist允许玩家使用PC或云端RTXAI驱动的知识库。ProjectG-Assist开发工具将出现在即将推出的RTXAI开发套件中，具体会用在哪些游戏上，还需要游戏开发商来决定并提供支持。为了让大家更好地使用ProjectG-Assist，英伟达贴心地附上视频教学大礼包，需要可自取。OneMoreThing整场发布会，老黄还整了不少活儿。比如AI老黄似乎已经成了发布会常客。在介绍天气预测模型时，他坦白承认在视频中那么流利讲普通话的那位是AI生成的，因为自己中文不太好。而本场重磅的BlackWell系统、AIFactory的核心构成，也被他各种搬来搬去……除了下一代GPU取名Rubin，我们还看到VeraCPU，他们共同出现在新的VeraRubin加速器上。而这一名称来源，实际上是来自美国一位女天文学家VeraRubin，她是研究暗物质先驱。以及，COMPUTEX2024不愧是6月开头就炸场的AI终端大戏。除了黄院士外，英特尔、AMD、高通等老板都悉数到场，接下来几天会挨个发表演讲。这些主题演讲，绝大部分都跟AIPC有关。大家一起蹲一蹲吧～...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1433340.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1433340.htm