今天小编分享的科学经验：英伟达新显卡发布！笔记本AI画图提速14倍，轻薄本也能当AI工作站，欢迎阅读。
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。
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 是用于轻薄筆記型電腦，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，合作的筆記型電腦厂商包括戴尔、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，主打一个适合轻薄筆記型電腦处理 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 应用程式，及处理更大的项目、数据集和多应用程式工作流。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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！
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。
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/
