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英伟达CTO:从云到元宇宙
元宇宙 云计算
英伟达(NVIDIA)公司首席技术官(CTO)Michael Kagan解释了元宇宙(或NVIDIA所称的”全宇宙omniverse”)的概念,并将其与云计算、数据中心、数字孪生和人工智能等概念联系起来。

在虚拟世界中训练你的机器人,使其成为现实世界中更好的机器人。元宇宙(或全宇宙)就是未来,它是“想象力的自行车”,正如史蒂夫·乔布斯将计算机称为“思想的自行车”一样。

什么是元宇宙,它对你意味着什么?英伟达(NVIDIA)公司首席技术官(CTO)Michael Kagan解释了元宇宙(或NVIDIA所称的”全宇宙omniverse”)的概念,并将其与云计算、数据中心、数字孪生和人工智能等概念联系起来。

如果你想了解元宇宙是什么?或者我们的数字世界正在如何变化?下述采访内容将对你大有裨益。采访内容主要包含以下主题:

  • 关于NVIDIA公司首席技术官Michael Kagan。
  • 什么是元宇宙或全宇宙?
  • 元宇宙(或全宇宙)和数字孪生。
  • 计算平台和元宇宙(或全宇宙)。
  • 人工智能和元宇宙(或全宇宙)。
  • 为高级数字模拟收集数据。
  • 联邦学习(federated learning)和自动驾驶汽车。
  • 智能制造数字孪生与元宇宙(或全宇宙)之间的差异。
  • 云计算平台、数据中心和元宇宙(或全宇宙)。
  • 加密货币和元宇宙。
  • 元宇宙(或全宇宙)将如何改变分布式计算和数据存储。

关于NVIDIA首席技术官Michael Kagan

NVIDIA首席技术官Michael Kagan,是以色列计算机技术领域最资深的专家之一。他于1983年加入英特尔公司,开始了自己的职业生涯。他领导了多个处理器开发团队并且设计了著名的i860XP处理器。1999年,Kagan的事业开启了新的篇章,他受Eyal Waldman的邀请共同创立了Mellanox,通过为超级计算机提供超快的通信技术一举将Mellanox打造成世界上最成功的以色列公司之一。

2019年,NVIDIA收购Mellanox,作为该公司CTO兼联合创始人的Kagan由此加入NVIDIA 并担任首席技术官。

谈及NVIDIA和Mellanox的“强强联合”,Kagan倍感荣幸,并认为这是一个很好的联合,因为NVIDIA正在构建最先进的矢量处理器,而他们也确实拥有所有正确的软件系统和生态系统支持。

Kagan称,NVIDIA是他见过或合作过的最具科技含量的公司。这是构建21世纪计算的绝佳机会。这就是我作为NVIDIA首席技术官的工作,负责跨技术架构。

什么是元宇宙或全宇宙?

Michael Krigsman(主持人):NVIDIA非常热衷于人们所说的“元宇宙(metaverse)”,而NVIDIA则称之为“全宇宙(Omniverse)”。那么,它究竟指的是什么呢?

Michael Kagan:元宇宙是一个虚拟世界,一个可以让你的童话成真的世界。全宇宙就是这个想法的实践。

你可以创建一个虚拟世界;你可以生活在这个虚拟世界中;你可以在全球的虚拟世界中进行协作,没有国界、地域界限或限制,甚至没有语言界限;你可以把这个虚拟世界和现实世界联系起来,而且你基本上可以在这个虚拟世界中实现你的各种幻想。

我们在NVIDIA开展的项目之一,就是我们正在模拟现实世界和地球。基本上,有了“全宇宙”,你可以把历史变成实验科学。你可以模拟未来会发生什么。例如,我们如何应对全球变暖,我们如何应对气候变化?

总之,就是让你的幻想成真。不过,最重要的是,你还可以在构建大型项目之前,使用“全宇宙”对其进行实际模拟。你可能听说过像宝马这样的大型汽车制造商正在与我们合作。他们实际上就是在构建大型项目之前对其进行模拟。

一旦我们创建了一些东西,你就拥有了这个项目——无论是数据中心、制造工厂还是智慧城市——的数字孪生(digital twin)。你可以让这个数字孪生与其真实“本体”进行互动,你可以在虚拟世界中训练你的机器人,使其成为现实世界中更好的存在。

“全宇宙”是未来。它是“想象力的自行车”,正如史蒂夫·乔布斯将计算机称为“思想的自行车”一样。

元宇宙(或全宇宙)和数字孪生

Michael Krigsman:如果我们说元宇宙(或全宇宙)是一个数字孪生,这样准确吗?或者可以说其是一个精心制作的数字孪生?我认为我们中的许多人都熟悉制造业中的数字孪生概念,那么元宇宙是其高级形态吗?

Michael Kagan:元宇宙是个比数字孪生更庞大、更复杂的体系。数字孪生只能算是元宇宙的第一个阶段,是其底层技术。两者有不同的技术发展和演化路径:数字孪生起源于复杂产品研制的工业化,正在向城市化和全球化领域迈进;而元宇宙起源于构建人与人关系的游戏娱乐产业,正在从全球化向城市化和工业化迈进。

数字孪生技术为元宇宙中的各种虚拟对象提供了丰富的数字孪生体模型,并通过从传感器和其他连接设备收集的实时数据,与现实世界中的数字孪生化(物理)对象相关联,使得元宇宙环境中的虚拟对象能够镜像、分析和预测其数字孪生化对象的行为,将极大丰富数字孪生技术的应用场景(从物联网平台到元宇宙环境),以及数字孪生系统的复杂程度(从系统级向体系级扩展)。

计算平台和元宇宙(或全宇宙)

Michael Krigsman:我知道你正在研究微处理器。NVIDIA显然创造了GPU(图形处理器)。那么为了构建这种模拟,哪些部分必须结合在一起?

Michael Kagan:正如英特尔高级副总裁Raja Koduri所言,“元宇宙可能是继万维网和移动端之后,下一个主要的计算平台”。但如今的计算、存储和网络基础设施根本不足以实现这一愿景。实现元宇宙所需的计算能力将是现在全部算力的1000倍。实现元宇宙需要一个加速计算平台,用于模拟非常庞大的项目。

我们在AI中模拟的大量物理实体实际上无法在顺序机器(最小机器)中模拟。为了进行这种模拟,你需要拥有一台数据中心规模的计算机,并且你需要拥有正确的基础设施来加速基于AI的数据处理。

人工智能和元宇宙(或全能宇宙)

Michael Krigsman:为什么需要人工智能?人工智能适用于哪里?

Michael Kagan:人工智能是处理数据的新方式。对计算机、编程机器进行编程的传统方式就像向某人解释要做什么,然后计算机会执行你所说的事情。但现在问题是,有些问题我们无法解释,或者不知道如何解释不同的事情。就像我们无法解释如何区分猫和狗,如何区分男人和女人。但是孩子们知道如何区分,你给孩子看狗、看猫,他们会知道哪个是哪个,这个因为他们能够从案例中学习。

这里打个比方,AI本质上不是人类编写软件,而是软件编写软件。你为计算机提供大量案例,并教其从案例中学习;在具体实践中,你为神经网络模型、人工智能模型提供大量来自现实世界的数据,训练结果就是这个模型的计算机能够模拟无法在真实的计算机上模拟的物理现象。

Michael Krigsman:你正在采用这种模拟概念,然后将其扩展得更加深入。那么这是查看事情进展的一种准确但非常简单的方式吗?

Michael Kagan:你可以这样看,我们能够模拟现实世界,并且我们可以做出改变。这个全宇宙使你能够反复试验现实世界中会发生的事情。

为高级数字模拟收集数据

Michael Krigsman:为了实现这种可能,你从哪里获得数据?如果你正在模拟现实世界并且你拥有一台喷气发动机,那么你自然知道该喷气发动机的特性。但是如果你正在模拟,且正在运行一个虚拟环境,那么数据从哪里来?

Michael Kagan:有很多可用的数据。我们有自己的传感器,比如在我们的数据中心或者NVIDIA有一支正在运行的车队,它们正在收集数据。

一旦我们有了这个虚拟世界的模型,我们实际上就可以生成数据,而且我们可以生成外部很难得或非常罕见的数据。如果你想训练你的自动驾驶车队以应对道路上的危险情况,你可以从道路上的真实摄像头上的真实传感器获取大量信息。但在虚拟世界中,我们可以模拟危险情况。通过使用模拟,你可以训练你的车队来处理它们。

如果你需要建造一个能够承受地震的基础设施,那么你可以在虚拟世界中模拟地震,而无需真正等待地震发生,来获取此类数据。

一旦你拥有数字精确模型,你就可以自己生成数据。通过这种方式,你训练的生成数据量越多,训练的模型就越好,然后你就会拥有更好的解决方案,基本上,你就能构建一个更美好的世界。

联邦学习(federated learning)和自动驾驶汽车

Michael Krigsman:听你提到“联邦学习”以及自动驾驶汽车的概念,这些概念哪里不适用元宇宙?

(*联邦学习是一种带有隐私保护、安全加密技术的分布式机器学习框架,旨在让分散的各参与方在满足不向其他参与者披露隐私数据的前提下,协作进行机器学习的模型训练。)

Michael Kagan:实际上,所有移动的东西都是自主的。它是/将是自主的原因在于当你移动它时,你需要做出决定。你需要做出决定,这意味着所有移动的东西都有一个人工智能模型,可以帮助你做出决定并对正在发生的情况做出反应。这些决定是另一种学习。

例如,早上,一支车队出发,并在途中不断地做决定,学习一些东西。然后,一天结束时,它们回到停车场,并将学到的所有东西提供给数据中心。

这个数据中心会整合所有学习数据,更新汽车的模型,然后用新模型更新汽车,这样一台汽车中就会整合当天运行的所有汽车学习到的内容。总的来说,你能以比以往更高的速度进行某种永久学习。

Michael Krigsman:我们距离黄金时代的元宇宙还有多远,这是否仅限于技术先进的社区?换句话说,普通人什么时候才能有机会体验到元宇宙及其带来的好处?

Michael Kagan:元宇宙的初衷是每个人都可以连接到这个虚拟世界,并生活在这个虚拟世界中。这里有开发商,有用户……如果回溯计算和数据处理的发展历程,你会发现,一开始你必须阅读非常多的书才能操作计算机,但发展至今,你购买的iPhone或Android设备甚至已经连说明手册都没有了。

一切都需要一个过程,这个过程需要大量的工程技术人员和聪明人的支持。但每个人(从三岁小孩开始)从一开始就可以消费它,你并不需要成为该领域的专家才能消费它并利用它。

全宇宙也是如此。我们将生活在这个虚拟世界中,它将为每个人提供一个界面。每个人都将能够成为其中的一部分。开发人员是一回事。用户又是另一回事。你可以在那里卖东西,也可以在那里买东西,你甚至可以住在那里。

Michael Krigsman:关于NVIDIA的全宇宙,你认为对于建筑和工程领域的公司来说,最大的好处是什么,现在公司应该如何使用它?

Michael Kagan:全宇宙使你能够模拟大型项目。它可以带来如下好处:

现在,在芯片设计中,我们对设备进行模拟,以确保在我们制造完它们后能够正常工作;

如果你建造一架大型飞机或规划一座城市,你可以在常规机器上模拟它,但全宇宙可以让你模拟该城市。

如果你将天线用于蜂窝通信,你可以模拟这些天线的放置位置,包括来自建筑物的蜂窝反射;

借助全宇宙,你基本上可以模拟非常大的项目,而且我认为,在不久的将来,如果不先进行模拟,你将无法构建任何东西,因为通过模拟,你可以构建更复杂的项目。而且,如果你在构建它们之前对其进行模拟,那么它很可能会在第一次投入使用时发挥作用。否则,我们或将因为构建过程中的一些失误,浪费大量资金最终交付一个无法运行的大型工厂。

你可以将全宇宙视为模拟你构建的每个项目的能力。气候就是其中一项重大项目,其结果关乎人类生存发展。我之前提到过,我们正在建造一台能够模拟整个地球的计算机。它的程度已经远远超出了工厂或城市模拟。

智能制造数字孪生与元宇宙(或全宇宙)之间的差异

Michael Krigsman:这与当今用于制造业和各种不同目的的数字孪生的传统概念有何不同?

Michael Kagan:数字孪生是现有事物、真实事物的映射。你可以以数字孪生技术为基础,然后将其更改为你想要创建的真实工厂、真实世界。本质上来说,元宇宙就是创建尚未构建的模型的数字孪生。你可以看看这个模型是否符合你的需求,是否有意义,是否经济高效,然后再最终决定是否真正地构建它。

Michael Krigsman:你能详细解释一下“尚未构建的模型的数字孪生”是什么意思吗?

Michael Kagan:你可以从创建现有事物的数字孪生开始。然后,你可以在这个数字孪生上应用一些在现实世界中不存在或非常罕见的输入。之后,你便可以查看孪生的反应并进行不断调整。最后,你基本上就可以将其在现实世界中推进实践,以实现你希望它做的事情以及你在数字世界中模拟的事情。

Michael Krigsman:一旦被大规模采用,元宇宙将如何与增强现实、可穿戴设备、会话计算和智能手机结合使用,还是会在很大程度上相互排斥并超越现有范式?

Michael Kagan:我们正在创建越来越多的现实世界模拟场景。以前的一个“谜”,现在已经变成了我们需要解决的技术问题。

增强现实是一个微型数字世界。你拿起眼镜或任何用于增强现实的东西,然后使用它,你会看到现实世界中的一些调整。

但是你可以进一步深入,因为你可以尝试预测如果现实世界中发生某些事情会出现什么情况。例如,如果附近有火山喷发,你可以看到附近会发生什么并进行模拟。

Michael Krigsman:元宇宙需要大量协作来获取和共享数据。如果公司不愿意共享这些数据怎么办?也许他们不想共享他们的自动驾驶汽车数据,那会发生什么?

Michael Kagan:无论是基于数据的还是基于共享数据的,当然,如果你没有数据,你就无法利用它。而围绕数据,一直存在你说的这个问题以及对保密的焦虑。

不过,并非所有事情都是真正保密的。但如果有人不想分享他的数据,他就不会分享这些数据。因此,该模型便不会利用这些数据。

当然,他可以拥有自己的(无论是在本地还是在云中)受保护的模型,该模型中将包含他愿意提供的数据,并用他自己的数据来创建自己的虚拟世界。

云计算平台、数据中心和元宇宙(或全宇宙)

Michael Krigsman:那么云呢?云与这些虚拟世界、元宇宙、全宇宙、数据中心之间的交集在哪里?它们是如何拼凑起来的?

Michael Kagan:一般来说,云计算和云是在提供服务。计算和存储都是服务。这些对于虚拟世界、元宇宙、全宇宙来说都是基本技术。就像每个人家里都有电,因为有大型发电厂正在产生这种电力并将这种电力输送给每个人。基于此,你可以构建很多东西。在这个类比中,你需要非常多的计算能力来构建虚拟世界模型。

你将需要这个发电厂或数据中心来托管这个虚拟世界,这个虚拟世界将连接到客户或生活在其中的不同人。他们将提供数据,他们也将使用数据。

例如,你可以将Waze(谷歌旗下的在线地图应用)视为交通的微型虚拟世界。我们拥有使用Waze应用的人,他们相互协作。他们实际上创造了这个概念或这个世界、这个模型,以及道路上的实时交通数据。同时,他们也使用它,并通过共享数据和让该数据中心(数据中心中的Waze服务器)整合数据来进行协作(甚至在彼此不认识的情况下)。

这个例子几乎可以扩展到任何其他用例。它可以在社交中,可以在智慧城市中,可以无所不在。

Michael Krigsman:你是说Waze是人们聚在一起、协作(即使他们不一定意识到他们正在协作)并为自己创建一个专门的虚拟世界(在使用Waze连接的那段时间)的一个例子。

Michael Kagan:是的。Waze是另一个虚拟世界的一个例子,一个交通的虚拟世界。

Waze最令人惊奇的地方,也是我喜欢这个例子的原因,就是它拥有数百万人受众。他们在暗中合作,并从这种合作中受益。它通过这种能够从数百万个传感器收集数据、整合并发回洞察力的技术来实现。

Michael Krigsman:这是一个形而上学的问题。Waze创建的虚拟世界是临时的虚拟世界吗?毕竟,从Waze的角度来看,它一直在继续。但对于身为司机的我来说,这只是暂时的。

Michael Kagan:我知道,现在的道路状况是暂时的。但是你可以问问Waze,我想在两天后的晚上5点到一个特定地点。我需要什么时候从家出发?

它怎么会知道我什么时候需要离开家,因为它已经收集了数据。它对道路上正在发生的事情有经验。它可以让你相当准确地预测出发时间,以便你能够在晚上5点顺利到达办公室或剧院。

Michael Krigsman:我们再回到数据中心的问题上,它是强大的计算、强大的存储和数据?这些是实现这一目标所需的构建块吗?

Michael Kagan:实际上,数据中心本身就是一台计算机。你可以想一下,我们曾经有一个习惯称之为“计算机”的东西,它是桌子下面的一个机箱或房间里的一些更大的机箱。

今天,数据中心就是计算机。它就像一个动力装置。我们有一个单一的计算单元为数十亿用户提供服务。

它需要沟通,需要计算,需要计算加速,需要大量数据,它一直在学习。

Michael Krigsman:有些人担心由此产生的“机器统治者/霸主”问题,你怎么看?

Michael Kagan:人们总是在担心各种事情,从汽车到飞机,未来还会有其他事情。

当然,坏人自有办法利用这项技术,你需要意识到这一点,也需要对此做出反应,而非因噎废食,因为惧怕可能的后果而举步不前。

顺便说一句,这也正是拥有数字孪生的另一个用途或优势,例如,你可以模拟数据中心中的网络攻击场景,并做好准备应对各种可能的威胁。

现在,机器的运行还离不开人,它们组成了一支高效的人-机团队。机器可以处理人类无法处理的数据量,也能生成人类无法生成的洞察力。人类则可以做出机器无法做出的决策。他们只是在彼此协作。

加密货币和元宇宙

Michael Krigsman:你认为法定货币是否必须因为元宇宙而变得数字化,因为我们必须在元宇宙中为消费者使用加密货币?也就是说,元宇宙获得广泛应用后,会对货币造成什么影响?

Michael Kagan:某些时候,货币是人们随身携带的真正的钱币或金块。但如今,货币更像是银行中的一些电子表格,你去商店,去签署一些文件,一些数字就会从你的银行卡流到另个人的账户中。

确实,货币和金钱变得越来越抽象。我甚至觉得,现在的钱、货币有点类似于电。电能,它本身当然什么也不是。但是使用这种能量,你几乎可以做任何你想做的事情。我认为这就是货币正在发生的事情。

现在,有许多与国家相关的货币,并且具有不同的汇率。我不知道它会持续多久,但我认为观察它如何随着数字世界和数字货币发展会很有趣。

我没有水晶球可以准确地告诉我会发生什么,但我认为如果你仔细观察货币的演变,会发现货币和金钱正变得越来越抽象,并且成为了某种替代品,你可以用它来建造或消费以及制造各种东西。

Michael Krigsman:你能分享一些关于你最近执行的令人兴奋的全公司转型项目的见解吗?

Michael Kagan:NVIDIA拥有丰富的技术,且目前正在加速计算。

如果你查看基于摩尔定律(Moore's law)的计算加速,你会发现大约每隔一年计算性能就会提高2倍。但在过去20年中,计算性能甚至每年都会提升2倍。这是因为在计算机堆栈之上还有更多的创新。它不仅仅是项目技术的底层。

有人称其为“黄氏定律”(Huang's law)。我们的CEO Jensen Huang做出了这样的观察和预测:在过去20年中,加速计算每年会将性能提高2倍。

让所有这些东西一起工作,是很神奇的事情。我们构建的计算能力越多,消耗的就越多,它对更多计算能力的需求就越大。

Michael Krigsman:由此产生的热量问题怎么解决呢?

Michael Kagan:这确实是一个问题。我们正在开发和部署各种技术来处理它。实际上,如何处理它也是目前设计技术的首要任务之一。

元宇宙(或全宇宙)将如何改变分布式计算和数据存储

Michael Krigsman:元宇宙和全宇宙架构将如何改变分布式计算和数据存储的架构?

Michael Kagan:分布式计算,它始于这种高性能计算,且现在数据中心被构建为云原生(cloud-native)超级计算机。这是基于快速数据处理引擎的基本基础设施,即GPU。

这里基本上有三个支柱。一个中央处理器(CPU)运行应用程序框架,一个数据处理器(DPU)实际处理数据,而图形处理器(GPU)则是运行这台大机器操作系统的基础计算平台。如今,它正在发生变化,全宇宙是这种计算技术的大型消费者之一。

Michael Krigsman:你能为我们描述一下元宇宙对商界人士的影响吗?

Michael Kagan:对于商务人士来说,可以开始实践该项目。它将对你的业务产生非常明显的影响,甚至将成为你业务的核心,你可以尝试一下这个虚拟世界。你可以模拟想做的任何事情,并查看其结果究竟是什么样子的。

Michael Krigsman:如果元宇宙是一个世界,如何管理?谁控制它?

Michael Kagan:这是一个有趣的问题,因为我也有兴趣知道答案。不过,我们只能拭目以待。

Michael Krigsman:最后,你还有什么想要传达的想法?

Michael Kagan:不要被过去的历史或我们强加给自己的一些限制所束缚。新技术将为我们带来惊人的成就。

要乐观!计算机不会接管人类!

Michael Krigsman:我们都知道,技术项目(在它们上线之前)都可能会经历失败,或遇到麻烦。当你在设计具有数十亿个晶体管且规模巨大的微处理器时,你如何确保产品交付时,这个复杂的东西确实有效?

Michael Kagan:我从事芯片开发近40年,在产品交付前总会有各种顾虑,担心它无法运行。但现在的我已经找到了解决方案,模拟芯片就像一个小的全宇宙。我们正在模拟所构建的一切东西,以实现最佳交付效果。

责任编辑:姜华 来源: 企业网D1Net
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