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英偉達CTO:從云到元宇宙

責任編輯:cres 作者:Michael Krigsman |來源:企業網D1Net  2022-05-24 14:25:00 原創文章 企業網D1Net

在虛擬世界中訓練你的機器人,使其成為現實世界中更好的機器人。元宇宙(或全宇宙)就是未來,它是“想象力的自行車”,正如史蒂夫·喬布斯將計算機稱為“思想的自行車”一樣。
 
什么是元宇宙,它對你意味著什么?英偉達(NVIDIA)公司首席技術官(CTO)Michael Kagan解釋了元宇宙(或NVIDIA所稱的”全宇宙omniverse”)的概念,并將其與云計算、數據中心、數字孿生和人工智能等概念聯系起來。
 
如果你想了解元宇宙是什么?或者我們的數字世界正在如何變化?下述采訪內容將對你大有裨益。采訪內容主要包含以下主題:
 
• 關于NVIDIA公司首席技術官Michael Kagan;
 
• 什么是元宇宙或全宇宙?
 
• 元宇宙(或全宇宙)和數字孿生;
 
• 計算平臺和元宇宙(或全宇宙);
 
• 人工智能和元宇宙(或全宇宙);
 
• 為高級數字模擬收集數據;
 
• 聯邦學習(federated learning)和自動駕駛汽車;
 
• 智能制造數字孿生與元宇宙(或全宇宙)之間的差異;
 
• 云計算平臺、數據中心和元宇宙(或全宇宙);
 
• 加密貨幣和元宇宙;
 
• 元宇宙(或全宇宙)將如何改變分布式計算和數據存儲;
 
關于NVIDIA首席技術官Michael Kagan
 
NVIDIA首席技術官Michael Kagan,是以色列計算機技術領域最資深的專家之一。他于1983年加入英特爾公司,開始了自己的職業生涯。他領導了多個處理器開發團隊并且設計了著名的i860XP處理器。1999年,Kagan的事業開啟了新的篇章,他受Eyal Waldman的邀請共同創立了Mellanox,通過為超級計算機提供超快的通信技術一舉將Mellanox打造成世界上最成功的以色列公司之一。
 
2019年,NVIDIA收購Mellanox,作為該公司CTO兼聯合創始人的Kagan由此加入NVIDIA 并擔任首席技術官。
 
談及NVIDIA和Mellanox的“強強聯合”,Kagan倍感榮幸,并認為這是一個很好的聯合,因為NVIDIA正在構建最先進的矢量處理器,而他們也確實擁有所有正確的軟件系統和生態系統支持。
 
Kagan稱,NVIDIA是他見過或合作過的最具科技含量的公司。這是構建21世紀計算的絕佳機會。這就是我作為NVIDIA首席技術官的工作,負責跨技術架構。
 
什么是元宇宙或全宇宙?
 
Michael Krigsman(主持人):NVIDIA非常熱衷于人們所說的“元宇宙(metaverse)”,而NVIDIA則稱之為“全宇宙(Omniverse)”。那么,它究竟指的是什么呢?
 
Michael Kagan:元宇宙是一個虛擬世界,一個可以讓你的童話成真的世界。全宇宙就是這個想法的實踐。
 
你可以創建一個虛擬世界;你可以生活在這個虛擬世界中;你可以在全球的虛擬世界中進行協作,沒有國界、地域界限或限制,甚至沒有語言界限;你可以把這個虛擬世界和現實世界聯系起來,而且你基本上可以在這個虛擬世界中實現你的各種幻想。
 
我們在NVIDIA開展的項目之一,就是我們正在模擬現實世界和地球。基本上,有了“全宇宙”,你可以把歷史變成實驗科學。你可以模擬未來會發生什么。例如,我們如何應對全球變暖,我們如何應對氣候變化?
 
總之,就是讓你的幻想成真。不過,最重要的是,你還可以在構建大型項目之前,使用“全宇宙”對其進行實際模擬。你可能聽說過像寶馬這樣的大型汽車制造商正在與我們合作。他們實際上就是在構建大型項目之前對其進行模擬。
 
一旦我們創建了一些東西,你就擁有了這個項目——無論是數據中心、制造工廠還是智慧城市——的數字孿生(digital twin)。你可以讓這個數字孿生與其真實“本體”進行互動,你可以在虛擬世界中訓練你的機器人,使其成為現實世界中更好的存在。
 
“全宇宙”是未來。它是“想象力的自行車”,正如史蒂夫·喬布斯將計算機稱為“思想的自行車”一樣。
 
元宇宙(或全宇宙)和數字孿生
 
Michael Krigsman:如果我們說元宇宙(或全宇宙)是一個數字孿生,這樣準確嗎?或者可以說其是一個精心制作的數字孿生?我認為我們中的許多人都熟悉制造業中的數字孿生概念,那么元宇宙是其高級形態嗎?
 
Michael Kagan:元宇宙是個比數字孿生更龐大、更復雜的體系。數字孿生只能算是元宇宙的第一個階段,是其底層技術。兩者有不同的技術發展和演化路徑:數字孿生起源于復雜產品研制的工業化,正在向城市化和全球化領域邁進;而元宇宙起源于構建人與人關系的游戲娛樂產業,正在從全球化向城市化和工業化邁進。
 
數字孿生技術為元宇宙中的各種虛擬對象提供了豐富的數字孿生體模型,并通過從傳感器和其他連接設備收集的實時數據,與現實世界中的數字孿生化(物理)對象相關聯,使得元宇宙環境中的虛擬對象能夠鏡像、分析和預測其數字孿生化對象的行為,將極大豐富數字孿生技術的應用場景(從物聯網平臺到元宇宙環境),以及數字孿生系統的復雜程度(從系統級向體系級擴展)。
 
計算平臺和元宇宙(或全宇宙)
 
Michael Krigsman:我知道你正在研究微處理器。NVIDIA顯然創造了GPU(圖形處理器)。那么為了構建這種模擬,哪些部分必須結合在一起?
 
Michael Kagan:正如英特爾高級副總裁Raja Koduri所言,“元宇宙可能是繼萬維網和移動端之后,下一個主要的計算平臺”。但如今的計算、存儲和網絡基礎設施根本不足以實現這一愿景。實現元宇宙所需的計算能力將是現在全部算力的1000倍。實現元宇宙需要一個加速計算平臺,用于模擬非常龐大的項目。
 
我們在AI中模擬的大量物理實體實際上無法在順序機器(最小機器)中模擬。為了進行這種模擬,你需要擁有一臺數據中心規模的計算機,并且你需要擁有正確的基礎設施來加速基于AI的數據處理。
 
人工智能和元宇宙(或全能宇宙)
 
Michael Krigsman:為什么需要人工智能?人工智能適用于哪里?
 
Michael Kagan:人工智能是處理數據的新方式。對計算機、編程機器進行編程的傳統方式就像向某人解釋要做什么,然后計算機會執行你所說的事情。但現在問題是,有些問題我們無法解釋,或者不知道如何解釋不同的事情。就像我們無法解釋如何區分貓和狗,如何區分男人和女人。但是孩子們知道如何區分,你給孩子看狗、看貓,他們會知道哪個是哪個,這個因為他們能夠從案例中學習。
 
這里打個比方,AI本質上不是人類編寫軟件,而是軟件編寫軟件。你為計算機提供大量案例,并教其從案例中學習;在具體實踐中,你為神經網絡模型、人工智能模型提供大量來自現實世界的數據,訓練結果就是這個模型的計算機能夠模擬無法在真實的計算機上模擬的物理現象。
 
Michael Krigsman:你正在采用這種模擬概念,然后將其擴展得更加深入。那么這是查看事情進展的一種準確但非常簡單的方式嗎?
 
Michael Kagan:你可以這樣看,我們能夠模擬現實世界,并且我們可以做出改變。這個全宇宙使你能夠反復試驗現實世界中會發生的事情。
 
為高級數字模擬收集數據
 
Michael Krigsman:為了實現這種可能,你從哪里獲得數據?如果你正在模擬現實世界并且你擁有一臺噴氣發動機,那么你自然知道該噴氣發動機的特性。但是如果你正在模擬,且正在運行一個虛擬環境,那么數據從哪里來?
 
Michael Kagan:有很多可用的數據。我們有自己的傳感器,比如在我們的數據中心或者NVIDIA有一支正在運行的車隊,它們正在收集數據。
 
一旦我們有了這個虛擬世界的模型,我們實際上就可以生成數據,而且我們可以生成外部很難得或非常罕見的數據。如果你想訓練你的自動駕駛車隊以應對道路上的危險情況,你可以從道路上的真實攝像頭上的真實傳感器獲取大量信息。但在虛擬世界中,我們可以模擬危險情況。通過使用模擬,你可以訓練你的車隊來處理它們。
 
如果你需要建造一個能夠承受地震的基礎設施,那么你可以在虛擬世界中模擬地震,而無需真正等待地震發生,來獲取此類數據。
 
一旦你擁有數字精確模型,你就可以自己生成數據。通過這種方式,你訓練的生成數據量越多,訓練的模型就越好,然后你就會擁有更好的解決方案,基本上,你就能構建一個更美好的世界。
 
聯邦學習(federated learning)和自動駕駛汽車
 
Michael Krigsman:聽你提到“聯邦學習”以及自動駕駛汽車的概念,這些概念哪里不適用元宇宙?
 
(*聯邦學習是一種帶有隱私保護、安全加密技術的分布式機器學習框架,旨在讓分散的各參與方在滿足不向其他參與者披露隱私數據的前提下,協作進行機器學習的模型訓練。)
 
Michael Kagan:實際上,所有移動的東西都是自主的。它是/將是自主的原因在于當你移動它時,你需要做出決定。你需要做出決定,這意味著所有移動的東西都有一個人工智能模型,可以幫助你做出決定并對正在發生的情況做出反應。這些決定是另一種學習。
 
例如,早上,一支車隊出發,并在途中不斷地做決定,學習一些東西。然后,一天結束時,它們回到停車場,并將學到的所有東西提供給數據中心。
 
這個數據中心會整合所有學習數據,更新汽車的模型,然后用新模型更新汽車,這樣一臺汽車中就會整合當天運行的所有汽車學習到的內容。總的來說,你能以比以往更高的速度進行某種永久學習。
 
Michael Krigsman:我們距離黃金時代的元宇宙還有多遠,這是否僅限于技術先進的社區?換句話說,普通人什么時候才能有機會體驗到元宇宙及其帶來的好處?
 
Michael Kagan:元宇宙的初衷是每個人都可以連接到這個虛擬世界,并生活在這個虛擬世界中。這里有開發商,有用戶……如果回溯計算和數據處理的發展歷程,你會發現,一開始你必須閱讀非常多的書才能操作計算機,但發展至今,你購買的iPhone或Android設備甚至已經連說明手冊都沒有了。
 
一切都需要一個過程,這個過程需要大量的工程技術人員和聰明人的支持。但每個人(從三歲小孩開始)從一開始就可以消費它,你并不需要成為該領域的專家才能消費它并利用它。
 
全宇宙也是如此。我們將生活在這個虛擬世界中,它將為每個人提供一個界面。每個人都將能夠成為其中的一部分。開發人員是一回事。用戶又是另一回事。你可以在那里賣東西,也可以在那里買東西,你甚至可以住在那里。
 
Michael Krigsman:關于NVIDIA的全宇宙,你認為對于建筑和工程領域的公司來說,最大的好處是什么,現在公司應該如何使用它?
 
Michael Kagan:全宇宙使你能夠模擬大型項目。它可以帶來如下好處:
 
現在,在芯片設計中,我們對設備進行模擬,以確保在我們制造完它們后能夠正常工作;
 
如果你建造一架大型飛機或規劃一座城市,你可以在常規機器上模擬它,但全宇宙可以讓你模擬該城市。
 
如果你將天線用于蜂窩通信,你可以模擬這些天線的放置位置,包括來自建筑物的蜂窩反射;
 
借助全宇宙,你基本上可以模擬非常大的項目,而且我認為,在不久的將來,如果不先進行模擬,你將無法構建任何東西,因為通過模擬,你可以構建更復雜的項目。而且,如果你在構建它們之前對其進行模擬,那么它很可能會在第一次投入使用時發揮作用。否則,我們或將因為構建過程中的一些失誤,浪費大量資金最終交付一個無法運行的大型工廠。
 
你可以將全宇宙視為模擬你構建的每個項目的能力。氣候就是其中一項重大項目,其結果關乎人類生存發展。我之前提到過,我們正在建造一臺能夠模擬整個地球的計算機。它的程度已經遠遠超出了工廠或城市模擬。
 
智能制造數字孿生與元宇宙(或全宇宙)之間的差異
 
Michael Krigsman:這與當今用于制造業和各種不同目的的數字孿生的傳統概念有何不同?
 
Michael Kagan:數字孿生是現有事物、真實事物的映射。你可以以數字孿生技術為基礎,然后將其更改為你想要創建的真實工廠、真實世界。本質上來說,元宇宙就是創建尚未構建的模型的數字孿生。你可以看看這個模型是否符合你的需求,是否有意義,是否經濟高效,然后再最終決定是否真正地構建它。
 
Michael Krigsman:你能詳細解釋一下“尚未構建的模型的數字孿生”是什么意思嗎?
 
Michael Kagan:你可以從創建現有事物的數字孿生開始。然后,你可以在這個數字孿生上應用一些在現實世界中不存在或非常罕見的輸入。之后,你便可以查看孿生的反應并進行不斷調整。最后,你基本上就可以將其在現實世界中推進實踐,以實現你希望它做的事情以及你在數字世界中模擬的事情。
 
Michael Krigsman:一旦被大規模采用,元宇宙將如何與增強現實、可穿戴設備、會話計算和智能手機結合使用,還是會在很大程度上相互排斥并超越現有范式?
 
Michael Kagan:我們正在創建越來越多的現實世界模擬場景。以前的一個“謎”,現在已經變成了我們需要解決的技術問題。
 
增強現實是一個微型數字世界。你拿起眼鏡或任何用于增強現實的東西,然后使用它,你會看到現實世界中的一些調整。
 
但是你可以進一步深入,因為你可以嘗試預測如果現實世界中發生某些事情會出現什么情況。例如,如果附近有火山噴發,你可以看到附近會發生什么并進行模擬。
 
Michael Krigsman:元宇宙需要大量協作來獲取和共享數據。如果公司不愿意共享這些數據怎么辦?也許他們不想共享他們的自動駕駛汽車數據,那會發生什么?
 
Michael Kagan:無論是基于數據的還是基于共享數據的,當然,如果你沒有數據,你就無法利用它。而圍繞數據,一直存在你說的這個問題以及對保密的焦慮。
 
不過,并非所有事情都是真正保密的。但如果有人不想分享他的數據,他就不會分享這些數據。因此,該模型便不會利用這些數據。
 
當然,他可以擁有自己的(無論是在本地還是在云中)受保護的模型,該模型中將包含他愿意提供的數據,并用他自己的數據來創建自己的虛擬世界。
 
云計算平臺、數據中心和元宇宙(或全宇宙)
 
Michael Krigsman:那么云呢?云與這些虛擬世界、元宇宙、全宇宙、數據中心之間的交集在哪里?它們是如何拼湊起來的?
 
Michael Kagan:一般來說,云計算和云是在提供服務。計算和存儲都是服務。這些對于虛擬世界、元宇宙、全宇宙來說都是基本技術。就像每個人家里都有電,因為有大型發電廠正在產生這種電力并將這種電力輸送給每個人。基于此,你可以構建很多東西。在這個類比中,你需要非常多的計算能力來構建虛擬世界模型。
 
你將需要這個發電廠或數據中心來托管這個虛擬世界,這個虛擬世界將連接到客戶或生活在其中的不同人。他們將提供數據,他們也將使用數據。
 
例如,你可以將Waze(谷歌旗下的在線地圖應用)視為交通的微型虛擬世界。我們擁有使用Waze應用的人,他們相互協作。他們實際上創造了這個概念或這個世界、這個模型,以及道路上的實時交通數據。同時,他們也使用它,并通過共享數據和讓該數據中心(數據中心中的Waze服務器)整合數據來進行協作(甚至在彼此不認識的情況下)。
 
這個例子幾乎可以擴展到任何其他用例。它可以在社交中,可以在智慧城市中,可以無所不在。
 
Michael Krigsman:你是說Waze是人們聚在一起、協作(即使他們不一定意識到他們正在協作)并為自己創建一個專門的虛擬世界(在使用Waze連接的那段時間)的一個例子。
 
Michael Kagan:是的。Waze是另一個虛擬世界的一個例子,一個交通的虛擬世界。
 
Waze最令人驚奇的地方,也是我喜歡這個例子的原因,就是它擁有數百萬人受眾。他們在暗中合作,并從這種合作中受益。它通過這種能夠從數百萬個傳感器收集數據、整合并發回洞察力的技術來實現。
 
Michael Krigsman:這是一個形而上學的問題。Waze創建的虛擬世界是臨時的虛擬世界嗎?畢竟,從Waze的角度來看,它一直在繼續。但對于身為司機的我來說,這只是暫時的。
 
Michael Kagan:我知道,現在的道路狀況是暫時的。但是你可以問問Waze,我想在兩天后的晚上5點到一個特定地點。我需要什么時候從家出發?
 
它怎么會知道我什么時候需要離開家,因為它已經收集了數據。它對道路上正在發生的事情有經驗。它可以讓你相當準確地預測出發時間,以便你能夠在晚上5點順利到達辦公室或劇院。
 
Michael Krigsman:我們再回到數據中心的問題上,它是強大的計算、強大的存儲和數據?這些是實現這一目標所需的構建塊嗎?
 
Michael Kagan:實際上,數據中心本身就是一臺計算機。你可以想一下,我們曾經有一個習慣稱之為“計算機”的東西,它是桌子下面的一個機箱或房間里的一些更大的機箱。
 
今天,數據中心就是計算機。它就像一個動力裝置。我們有一個單一的計算單元為數十億用戶提供服務。
 
它需要溝通,需要計算,需要計算加速,需要大量數據,它一直在學習。
 
Michael Krigsman:有些人擔心由此產生的“機器統治者/霸主”問題,你怎么看?
 
Michael Kagan:人們總是在擔心各種事情,從汽車到飛機,未來還會有其他事情。
 
當然,壞人自有辦法利用這項技術,你需要意識到這一點,也需要對此做出反應,而非因噎廢食,因為懼怕可能的后果而舉步不前。
 
順便說一句,這也正是擁有數字孿生的另一個用途或優勢,例如,你可以模擬數據中心中的網絡攻擊場景,并做好準備應對各種可能的威脅。
 
現在,機器的運行還離不開人,它們組成了一支高效的人-機團隊。機器可以處理人類無法處理的數據量,也能生成人類無法生成的洞察力。人類則可以做出機器無法做出的決策。他們只是在彼此協作。
 
加密貨幣和元宇宙
 
Michael Krigsman:你認為法定貨幣是否必須因為元宇宙而變得數字化,因為我們必須在元宇宙中為消費者使用加密貨幣?也就是說,元宇宙獲得廣泛應用后,會對貨幣造成什么影響?
 
Michael Kagan:某些時候,貨幣是人們隨身攜帶的真正的錢幣或金塊。但如今,貨幣更像是銀行中的一些電子表格,你去商店,去簽署一些文件,一些數字就會從你的銀行卡流到另個人的賬戶中。
 
確實,貨幣和金錢變得越來越抽象。我甚至覺得,現在的錢、貨幣有點類似于電。電能,它本身當然什么也不是。但是使用這種能量,你幾乎可以做任何你想做的事情。我認為這就是貨幣正在發生的事情。
 
現在,有許多與國家相關的貨幣,并且具有不同的匯率。我不知道它會持續多久,但我認為觀察它如何隨著數字世界和數字貨幣發展會很有趣。
 
我沒有水晶球可以準確地告訴我會發生什么,但我認為如果你仔細觀察貨幣的演變,會發現貨幣和金錢正變得越來越抽象,并且成為了某種替代品,你可以用它來建造或消費以及制造各種東西。
 
Michael Krigsman:你能分享一些關于你最近執行的令人興奮的全公司轉型項目的見解嗎?
 
Michael Kagan:NVIDIA擁有豐富的技術,且目前正在加速計算。
 
如果你查看基于摩爾定律(Moore's law)的計算加速,你會發現大約每隔一年計算性能就會提高2倍。但在過去20年中,計算性能甚至每年都會提升2倍。這是因為在計算機堆棧之上還有更多的創新。它不僅僅是項目技術的底層。
 
有人稱其為“黃氏定律”(Huang's law)。我們的CEO Jensen Huang做出了這樣的觀察和預測:在過去20年中,加速計算每年會將性能提高2倍。
 
讓所有這些東西一起工作,是很神奇的事情。我們構建的計算能力越多,消耗的就越多,它對更多計算能力的需求就越大。
 
Michael Krigsman:由此產生的熱量問題怎么解決呢?
 
Michael Kagan:這確實是一個問題。我們正在開發和部署各種技術來處理它。實際上,如何處理它也是目前設計技術的首要任務之一。
 
元宇宙(或全宇宙)將如何改變分布式計算和數據存儲
 
Michael Krigsman:元宇宙和全宇宙架構將如何改變分布式計算和數據存儲的架構?
 
Michael Kagan:分布式計算,它始于這種高性能計算,且現在數據中心被構建為云原生(cloud-native)超級計算機。這是基于快速數據處理引擎的基本基礎設施,即GPU。
 
這里基本上有三個支柱。一個中央處理器(CPU)運行應用程序框架,一個數據處理器(DPU)實際處理數據,而圖形處理器(GPU)則是運行這臺大機器操作系統的基礎計算平臺。如今,它正在發生變化,全宇宙是這種計算技術的大型消費者之一。
 
Michael Krigsman:你能為我們描述一下元宇宙對商界人士的影響嗎?
 
Michael Kagan:對于商務人士來說,可以開始實踐該項目。它將對你的業務產生非常明顯的影響,甚至將成為你業務的核心,你可以嘗試一下這個虛擬世界。你可以模擬想做的任何事情,并查看其結果究竟是什么樣子的。
 
Michael Krigsman:如果元宇宙是一個世界,如何管理?誰控制它?
 
Michael Kagan:這是一個有趣的問題,因為我也有興趣知道答案。不過,我們只能拭目以待。
 
Michael Krigsman:最后,你還有什么想要傳達的想法?
 
Michael Kagan:不要被過去的歷史或我們強加給自己的一些限制所束縛。新技術將為我們帶來驚人的成就。
 
要樂觀!計算機不會接管人類!
 
Michael Krigsman:我們都知道,技術項目(在它們上線之前)都可能會經歷失敗,或遇到麻煩。當你在設計具有數十億個晶體管且規模巨大的微處理器時,你如何確保產品交付時,這個復雜的東西確實有效?
 
Michael Kagan:我從事芯片開發近40年,在產品交付前總會有各種顧慮,擔心它無法運行。但現在的我已經找到了解決方案,模擬芯片就像一個小的全宇宙。我們正在模擬所構建的一切東西,以實現最佳交付效果。
 
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關鍵字:云計算元宇宙

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英偉達CTO:從云到元宇宙

責任編輯:cres 作者:Michael Krigsman |來源:企業網D1Net  2022-05-24 14:25:00 原創文章 企業網D1Net

在虛擬世界中訓練你的機器人,使其成為現實世界中更好的機器人。元宇宙(或全宇宙)就是未來,它是“想象力的自行車”,正如史蒂夫·喬布斯將計算機稱為“思想的自行車”一樣。
 
什么是元宇宙,它對你意味著什么?英偉達(NVIDIA)公司首席技術官(CTO)Michael Kagan解釋了元宇宙(或NVIDIA所稱的”全宇宙omniverse”)的概念,并將其與云計算、數據中心、數字孿生和人工智能等概念聯系起來。
 
如果你想了解元宇宙是什么?或者我們的數字世界正在如何變化?下述采訪內容將對你大有裨益。采訪內容主要包含以下主題:
 
• 關于NVIDIA公司首席技術官Michael Kagan;
 
• 什么是元宇宙或全宇宙?
 
• 元宇宙(或全宇宙)和數字孿生;
 
• 計算平臺和元宇宙(或全宇宙);
 
• 人工智能和元宇宙(或全宇宙);
 
• 為高級數字模擬收集數據;
 
• 聯邦學習(federated learning)和自動駕駛汽車;
 
• 智能制造數字孿生與元宇宙(或全宇宙)之間的差異;
 
• 云計算平臺、數據中心和元宇宙(或全宇宙);
 
• 加密貨幣和元宇宙;
 
• 元宇宙(或全宇宙)將如何改變分布式計算和數據存儲;
 
關于NVIDIA首席技術官Michael Kagan
 
NVIDIA首席技術官Michael Kagan,是以色列計算機技術領域最資深的專家之一。他于1983年加入英特爾公司,開始了自己的職業生涯。他領導了多個處理器開發團隊并且設計了著名的i860XP處理器。1999年,Kagan的事業開啟了新的篇章,他受Eyal Waldman的邀請共同創立了Mellanox,通過為超級計算機提供超快的通信技術一舉將Mellanox打造成世界上最成功的以色列公司之一。
 
2019年,NVIDIA收購Mellanox,作為該公司CTO兼聯合創始人的Kagan由此加入NVIDIA 并擔任首席技術官。
 
談及NVIDIA和Mellanox的“強強聯合”,Kagan倍感榮幸,并認為這是一個很好的聯合,因為NVIDIA正在構建最先進的矢量處理器,而他們也確實擁有所有正確的軟件系統和生態系統支持。
 
Kagan稱,NVIDIA是他見過或合作過的最具科技含量的公司。這是構建21世紀計算的絕佳機會。這就是我作為NVIDIA首席技術官的工作,負責跨技術架構。
 
什么是元宇宙或全宇宙?
 
Michael Krigsman(主持人):NVIDIA非常熱衷于人們所說的“元宇宙(metaverse)”,而NVIDIA則稱之為“全宇宙(Omniverse)”。那么,它究竟指的是什么呢?
 
Michael Kagan:元宇宙是一個虛擬世界,一個可以讓你的童話成真的世界。全宇宙就是這個想法的實踐。
 
你可以創建一個虛擬世界;你可以生活在這個虛擬世界中;你可以在全球的虛擬世界中進行協作,沒有國界、地域界限或限制,甚至沒有語言界限;你可以把這個虛擬世界和現實世界聯系起來,而且你基本上可以在這個虛擬世界中實現你的各種幻想。
 
我們在NVIDIA開展的項目之一,就是我們正在模擬現實世界和地球。基本上,有了“全宇宙”,你可以把歷史變成實驗科學。你可以模擬未來會發生什么。例如,我們如何應對全球變暖,我們如何應對氣候變化?
 
總之,就是讓你的幻想成真。不過,最重要的是,你還可以在構建大型項目之前,使用“全宇宙”對其進行實際模擬。你可能聽說過像寶馬這樣的大型汽車制造商正在與我們合作。他們實際上就是在構建大型項目之前對其進行模擬。
 
一旦我們創建了一些東西,你就擁有了這個項目——無論是數據中心、制造工廠還是智慧城市——的數字孿生(digital twin)。你可以讓這個數字孿生與其真實“本體”進行互動,你可以在虛擬世界中訓練你的機器人,使其成為現實世界中更好的存在。
 
“全宇宙”是未來。它是“想象力的自行車”,正如史蒂夫·喬布斯將計算機稱為“思想的自行車”一樣。
 
元宇宙(或全宇宙)和數字孿生
 
Michael Krigsman:如果我們說元宇宙(或全宇宙)是一個數字孿生,這樣準確嗎?或者可以說其是一個精心制作的數字孿生?我認為我們中的許多人都熟悉制造業中的數字孿生概念,那么元宇宙是其高級形態嗎?
 
Michael Kagan:元宇宙是個比數字孿生更龐大、更復雜的體系。數字孿生只能算是元宇宙的第一個階段,是其底層技術。兩者有不同的技術發展和演化路徑:數字孿生起源于復雜產品研制的工業化,正在向城市化和全球化領域邁進;而元宇宙起源于構建人與人關系的游戲娛樂產業,正在從全球化向城市化和工業化邁進。
 
數字孿生技術為元宇宙中的各種虛擬對象提供了豐富的數字孿生體模型,并通過從傳感器和其他連接設備收集的實時數據,與現實世界中的數字孿生化(物理)對象相關聯,使得元宇宙環境中的虛擬對象能夠鏡像、分析和預測其數字孿生化對象的行為,將極大豐富數字孿生技術的應用場景(從物聯網平臺到元宇宙環境),以及數字孿生系統的復雜程度(從系統級向體系級擴展)。
 
計算平臺和元宇宙(或全宇宙)
 
Michael Krigsman:我知道你正在研究微處理器。NVIDIA顯然創造了GPU(圖形處理器)。那么為了構建這種模擬,哪些部分必須結合在一起?
 
Michael Kagan:正如英特爾高級副總裁Raja Koduri所言,“元宇宙可能是繼萬維網和移動端之后,下一個主要的計算平臺”。但如今的計算、存儲和網絡基礎設施根本不足以實現這一愿景。實現元宇宙所需的計算能力將是現在全部算力的1000倍。實現元宇宙需要一個加速計算平臺,用于模擬非常龐大的項目。
 
我們在AI中模擬的大量物理實體實際上無法在順序機器(最小機器)中模擬。為了進行這種模擬,你需要擁有一臺數據中心規模的計算機,并且你需要擁有正確的基礎設施來加速基于AI的數據處理。
 
人工智能和元宇宙(或全能宇宙)
 
Michael Krigsman:為什么需要人工智能?人工智能適用于哪里?
 
Michael Kagan:人工智能是處理數據的新方式。對計算機、編程機器進行編程的傳統方式就像向某人解釋要做什么,然后計算機會執行你所說的事情。但現在問題是,有些問題我們無法解釋,或者不知道如何解釋不同的事情。就像我們無法解釋如何區分貓和狗,如何區分男人和女人。但是孩子們知道如何區分,你給孩子看狗、看貓,他們會知道哪個是哪個,這個因為他們能夠從案例中學習。
 
這里打個比方,AI本質上不是人類編寫軟件,而是軟件編寫軟件。你為計算機提供大量案例,并教其從案例中學習;在具體實踐中,你為神經網絡模型、人工智能模型提供大量來自現實世界的數據,訓練結果就是這個模型的計算機能夠模擬無法在真實的計算機上模擬的物理現象。
 
Michael Krigsman:你正在采用這種模擬概念,然后將其擴展得更加深入。那么這是查看事情進展的一種準確但非常簡單的方式嗎?
 
Michael Kagan:你可以這樣看,我們能夠模擬現實世界,并且我們可以做出改變。這個全宇宙使你能夠反復試驗現實世界中會發生的事情。
 
為高級數字模擬收集數據
 
Michael Krigsman:為了實現這種可能,你從哪里獲得數據?如果你正在模擬現實世界并且你擁有一臺噴氣發動機,那么你自然知道該噴氣發動機的特性。但是如果你正在模擬,且正在運行一個虛擬環境,那么數據從哪里來?
 
Michael Kagan:有很多可用的數據。我們有自己的傳感器,比如在我們的數據中心或者NVIDIA有一支正在運行的車隊,它們正在收集數據。
 
一旦我們有了這個虛擬世界的模型,我們實際上就可以生成數據,而且我們可以生成外部很難得或非常罕見的數據。如果你想訓練你的自動駕駛車隊以應對道路上的危險情況,你可以從道路上的真實攝像頭上的真實傳感器獲取大量信息。但在虛擬世界中,我們可以模擬危險情況。通過使用模擬,你可以訓練你的車隊來處理它們。
 
如果你需要建造一個能夠承受地震的基礎設施,那么你可以在虛擬世界中模擬地震,而無需真正等待地震發生,來獲取此類數據。
 
一旦你擁有數字精確模型,你就可以自己生成數據。通過這種方式,你訓練的生成數據量越多,訓練的模型就越好,然后你就會擁有更好的解決方案,基本上,你就能構建一個更美好的世界。
 
聯邦學習(federated learning)和自動駕駛汽車
 
Michael Krigsman:聽你提到“聯邦學習”以及自動駕駛汽車的概念,這些概念哪里不適用元宇宙?
 
(*聯邦學習是一種帶有隱私保護、安全加密技術的分布式機器學習框架,旨在讓分散的各參與方在滿足不向其他參與者披露隱私數據的前提下,協作進行機器學習的模型訓練。)
 
Michael Kagan:實際上,所有移動的東西都是自主的。它是/將是自主的原因在于當你移動它時,你需要做出決定。你需要做出決定,這意味著所有移動的東西都有一個人工智能模型,可以幫助你做出決定并對正在發生的情況做出反應。這些決定是另一種學習。
 
例如,早上,一支車隊出發,并在途中不斷地做決定,學習一些東西。然后,一天結束時,它們回到停車場,并將學到的所有東西提供給數據中心。
 
這個數據中心會整合所有學習數據,更新汽車的模型,然后用新模型更新汽車,這樣一臺汽車中就會整合當天運行的所有汽車學習到的內容。總的來說,你能以比以往更高的速度進行某種永久學習。
 
Michael Krigsman:我們距離黃金時代的元宇宙還有多遠,這是否僅限于技術先進的社區?換句話說,普通人什么時候才能有機會體驗到元宇宙及其帶來的好處?
 
Michael Kagan:元宇宙的初衷是每個人都可以連接到這個虛擬世界,并生活在這個虛擬世界中。這里有開發商,有用戶……如果回溯計算和數據處理的發展歷程,你會發現,一開始你必須閱讀非常多的書才能操作計算機,但發展至今,你購買的iPhone或Android設備甚至已經連說明手冊都沒有了。
 
一切都需要一個過程,這個過程需要大量的工程技術人員和聰明人的支持。但每個人(從三歲小孩開始)從一開始就可以消費它,你并不需要成為該領域的專家才能消費它并利用它。
 
全宇宙也是如此。我們將生活在這個虛擬世界中,它將為每個人提供一個界面。每個人都將能夠成為其中的一部分。開發人員是一回事。用戶又是另一回事。你可以在那里賣東西,也可以在那里買東西,你甚至可以住在那里。
 
Michael Krigsman:關于NVIDIA的全宇宙,你認為對于建筑和工程領域的公司來說,最大的好處是什么,現在公司應該如何使用它?
 
Michael Kagan:全宇宙使你能夠模擬大型項目。它可以帶來如下好處:
 
現在,在芯片設計中,我們對設備進行模擬,以確保在我們制造完它們后能夠正常工作;
 
如果你建造一架大型飛機或規劃一座城市,你可以在常規機器上模擬它,但全宇宙可以讓你模擬該城市。
 
如果你將天線用于蜂窩通信,你可以模擬這些天線的放置位置,包括來自建筑物的蜂窩反射;
 
借助全宇宙,你基本上可以模擬非常大的項目,而且我認為,在不久的將來,如果不先進行模擬,你將無法構建任何東西,因為通過模擬,你可以構建更復雜的項目。而且,如果你在構建它們之前對其進行模擬,那么它很可能會在第一次投入使用時發揮作用。否則,我們或將因為構建過程中的一些失誤,浪費大量資金最終交付一個無法運行的大型工廠。
 
你可以將全宇宙視為模擬你構建的每個項目的能力。氣候就是其中一項重大項目,其結果關乎人類生存發展。我之前提到過,我們正在建造一臺能夠模擬整個地球的計算機。它的程度已經遠遠超出了工廠或城市模擬。
 
智能制造數字孿生與元宇宙(或全宇宙)之間的差異
 
Michael Krigsman:這與當今用于制造業和各種不同目的的數字孿生的傳統概念有何不同?
 
Michael Kagan:數字孿生是現有事物、真實事物的映射。你可以以數字孿生技術為基礎,然后將其更改為你想要創建的真實工廠、真實世界。本質上來說,元宇宙就是創建尚未構建的模型的數字孿生。你可以看看這個模型是否符合你的需求,是否有意義,是否經濟高效,然后再最終決定是否真正地構建它。
 
Michael Krigsman:你能詳細解釋一下“尚未構建的模型的數字孿生”是什么意思嗎?
 
Michael Kagan:你可以從創建現有事物的數字孿生開始。然后,你可以在這個數字孿生上應用一些在現實世界中不存在或非常罕見的輸入。之后,你便可以查看孿生的反應并進行不斷調整。最后,你基本上就可以將其在現實世界中推進實踐,以實現你希望它做的事情以及你在數字世界中模擬的事情。
 
Michael Krigsman:一旦被大規模采用,元宇宙將如何與增強現實、可穿戴設備、會話計算和智能手機結合使用,還是會在很大程度上相互排斥并超越現有范式?
 
Michael Kagan:我們正在創建越來越多的現實世界模擬場景。以前的一個“謎”,現在已經變成了我們需要解決的技術問題。
 
增強現實是一個微型數字世界。你拿起眼鏡或任何用于增強現實的東西,然后使用它,你會看到現實世界中的一些調整。
 
但是你可以進一步深入,因為你可以嘗試預測如果現實世界中發生某些事情會出現什么情況。例如,如果附近有火山噴發,你可以看到附近會發生什么并進行模擬。
 
Michael Krigsman:元宇宙需要大量協作來獲取和共享數據。如果公司不愿意共享這些數據怎么辦?也許他們不想共享他們的自動駕駛汽車數據,那會發生什么?
 
Michael Kagan:無論是基于數據的還是基于共享數據的,當然,如果你沒有數據,你就無法利用它。而圍繞數據,一直存在你說的這個問題以及對保密的焦慮。
 
不過,并非所有事情都是真正保密的。但如果有人不想分享他的數據,他就不會分享這些數據。因此,該模型便不會利用這些數據。
 
當然,他可以擁有自己的(無論是在本地還是在云中)受保護的模型,該模型中將包含他愿意提供的數據,并用他自己的數據來創建自己的虛擬世界。
 
云計算平臺、數據中心和元宇宙(或全宇宙)
 
Michael Krigsman:那么云呢?云與這些虛擬世界、元宇宙、全宇宙、數據中心之間的交集在哪里?它們是如何拼湊起來的?
 
Michael Kagan:一般來說,云計算和云是在提供服務。計算和存儲都是服務。這些對于虛擬世界、元宇宙、全宇宙來說都是基本技術。就像每個人家里都有電,因為有大型發電廠正在產生這種電力并將這種電力輸送給每個人。基于此,你可以構建很多東西。在這個類比中,你需要非常多的計算能力來構建虛擬世界模型。
 
你將需要這個發電廠或數據中心來托管這個虛擬世界,這個虛擬世界將連接到客戶或生活在其中的不同人。他們將提供數據,他們也將使用數據。
 
例如,你可以將Waze(谷歌旗下的在線地圖應用)視為交通的微型虛擬世界。我們擁有使用Waze應用的人,他們相互協作。他們實際上創造了這個概念或這個世界、這個模型,以及道路上的實時交通數據。同時,他們也使用它,并通過共享數據和讓該數據中心(數據中心中的Waze服務器)整合數據來進行協作(甚至在彼此不認識的情況下)。
 
這個例子幾乎可以擴展到任何其他用例。它可以在社交中,可以在智慧城市中,可以無所不在。
 
Michael Krigsman:你是說Waze是人們聚在一起、協作(即使他們不一定意識到他們正在協作)并為自己創建一個專門的虛擬世界(在使用Waze連接的那段時間)的一個例子。
 
Michael Kagan:是的。Waze是另一個虛擬世界的一個例子,一個交通的虛擬世界。
 
Waze最令人驚奇的地方,也是我喜歡這個例子的原因,就是它擁有數百萬人受眾。他們在暗中合作,并從這種合作中受益。它通過這種能夠從數百萬個傳感器收集數據、整合并發回洞察力的技術來實現。
 
Michael Krigsman:這是一個形而上學的問題。Waze創建的虛擬世界是臨時的虛擬世界嗎?畢竟,從Waze的角度來看,它一直在繼續。但對于身為司機的我來說,這只是暫時的。
 
Michael Kagan:我知道,現在的道路狀況是暫時的。但是你可以問問Waze,我想在兩天后的晚上5點到一個特定地點。我需要什么時候從家出發?
 
它怎么會知道我什么時候需要離開家,因為它已經收集了數據。它對道路上正在發生的事情有經驗。它可以讓你相當準確地預測出發時間,以便你能夠在晚上5點順利到達辦公室或劇院。
 
Michael Krigsman:我們再回到數據中心的問題上,它是強大的計算、強大的存儲和數據?這些是實現這一目標所需的構建塊嗎?
 
Michael Kagan:實際上,數據中心本身就是一臺計算機。你可以想一下,我們曾經有一個習慣稱之為“計算機”的東西,它是桌子下面的一個機箱或房間里的一些更大的機箱。
 
今天,數據中心就是計算機。它就像一個動力裝置。我們有一個單一的計算單元為數十億用戶提供服務。
 
它需要溝通,需要計算,需要計算加速,需要大量數據,它一直在學習。
 
Michael Krigsman:有些人擔心由此產生的“機器統治者/霸主”問題,你怎么看?
 
Michael Kagan:人們總是在擔心各種事情,從汽車到飛機,未來還會有其他事情。
 
當然,壞人自有辦法利用這項技術,你需要意識到這一點,也需要對此做出反應,而非因噎廢食,因為懼怕可能的后果而舉步不前。
 
順便說一句,這也正是擁有數字孿生的另一個用途或優勢,例如,你可以模擬數據中心中的網絡攻擊場景,并做好準備應對各種可能的威脅。
 
現在,機器的運行還離不開人,它們組成了一支高效的人-機團隊。機器可以處理人類無法處理的數據量,也能生成人類無法生成的洞察力。人類則可以做出機器無法做出的決策。他們只是在彼此協作。
 
加密貨幣和元宇宙
 
Michael Krigsman:你認為法定貨幣是否必須因為元宇宙而變得數字化,因為我們必須在元宇宙中為消費者使用加密貨幣?也就是說,元宇宙獲得廣泛應用后,會對貨幣造成什么影響?
 
Michael Kagan:某些時候,貨幣是人們隨身攜帶的真正的錢幣或金塊。但如今,貨幣更像是銀行中的一些電子表格,你去商店,去簽署一些文件,一些數字就會從你的銀行卡流到另個人的賬戶中。
 
確實,貨幣和金錢變得越來越抽象。我甚至覺得,現在的錢、貨幣有點類似于電。電能,它本身當然什么也不是。但是使用這種能量,你幾乎可以做任何你想做的事情。我認為這就是貨幣正在發生的事情。
 
現在,有許多與國家相關的貨幣,并且具有不同的匯率。我不知道它會持續多久,但我認為觀察它如何隨著數字世界和數字貨幣發展會很有趣。
 
我沒有水晶球可以準確地告訴我會發生什么,但我認為如果你仔細觀察貨幣的演變,會發現貨幣和金錢正變得越來越抽象,并且成為了某種替代品,你可以用它來建造或消費以及制造各種東西。
 
Michael Krigsman:你能分享一些關于你最近執行的令人興奮的全公司轉型項目的見解嗎?
 
Michael Kagan:NVIDIA擁有豐富的技術,且目前正在加速計算。
 
如果你查看基于摩爾定律(Moore's law)的計算加速,你會發現大約每隔一年計算性能就會提高2倍。但在過去20年中,計算性能甚至每年都會提升2倍。這是因為在計算機堆棧之上還有更多的創新。它不僅僅是項目技術的底層。
 
有人稱其為“黃氏定律”(Huang's law)。我們的CEO Jensen Huang做出了這樣的觀察和預測:在過去20年中,加速計算每年會將性能提高2倍。
 
讓所有這些東西一起工作,是很神奇的事情。我們構建的計算能力越多,消耗的就越多,它對更多計算能力的需求就越大。
 
Michael Krigsman:由此產生的熱量問題怎么解決呢?
 
Michael Kagan:這確實是一個問題。我們正在開發和部署各種技術來處理它。實際上,如何處理它也是目前設計技術的首要任務之一。
 
元宇宙(或全宇宙)將如何改變分布式計算和數據存儲
 
Michael Krigsman:元宇宙和全宇宙架構將如何改變分布式計算和數據存儲的架構?
 
Michael Kagan:分布式計算,它始于這種高性能計算,且現在數據中心被構建為云原生(cloud-native)超級計算機。這是基于快速數據處理引擎的基本基礎設施,即GPU。
 
這里基本上有三個支柱。一個中央處理器(CPU)運行應用程序框架,一個數據處理器(DPU)實際處理數據,而圖形處理器(GPU)則是運行這臺大機器操作系統的基礎計算平臺。如今,它正在發生變化,全宇宙是這種計算技術的大型消費者之一。
 
Michael Krigsman:你能為我們描述一下元宇宙對商界人士的影響嗎?
 
Michael Kagan:對于商務人士來說,可以開始實踐該項目。它將對你的業務產生非常明顯的影響,甚至將成為你業務的核心,你可以嘗試一下這個虛擬世界。你可以模擬想做的任何事情,并查看其結果究竟是什么樣子的。
 
Michael Krigsman:如果元宇宙是一個世界,如何管理?誰控制它?
 
Michael Kagan:這是一個有趣的問題,因為我也有興趣知道答案。不過,我們只能拭目以待。
 
Michael Krigsman:最后,你還有什么想要傳達的想法?
 
Michael Kagan:不要被過去的歷史或我們強加給自己的一些限制所束縛。新技術將為我們帶來驚人的成就。
 
要樂觀!計算機不會接管人類!
 
Michael Krigsman:我們都知道,技術項目(在它們上線之前)都可能會經歷失敗,或遇到麻煩。當你在設計具有數十億個晶體管且規模巨大的微處理器時,你如何確保產品交付時,這個復雜的東西確實有效?
 
Michael Kagan:我從事芯片開發近40年,在產品交付前總會有各種顧慮,擔心它無法運行。但現在的我已經找到了解決方案,模擬芯片就像一個小的全宇宙。我們正在模擬所構建的一切東西,以實現最佳交付效果。
 
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關鍵字:云計算元宇宙

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