大幅度擴張產業生態圈 英偉達GTC 2021部分新品解讀

張平

英偉達于2021年4月13日召開了GTC 2021大會。在會議上，英偉達CEO黃仁勛代表英偉達對計算市場的發展提出了一些看法并進行了展望，同時也發布了全新的DPU、CPU、下一代GPU以及自動駕駛芯片。本期我們將對GTC 2021會議中的要點進行解讀，并帶來部分英偉達下一代計算產品的解析。

GTC在早期是英偉達發布新品、宣布相關合作或產業信息的大會，會上往往會有新一代GPU和相關技術的發布，是游戲玩家一年一度的盛會。不過，隨著英偉達產業布局越來越廣產品越來越多， GTC逐漸轉變成了面向所有用戶包括游戲玩家、行業用戶、特殊領域用戶以及技術專家，有關英偉達技術、產品、產業生態等內容的綜合性大會。在2021年的GTC上，英偉達CEO黃仁勛介紹了大量與計算相關的產品，包括全新的DPU、CPU、下一代GPU以及自動駕駛芯片。下面，本文帶大家一起對GTC 2021上發布的新品進行深入解讀。

綜述：英偉達的四個新技術方向

目前英偉達的產業發展方向主要針對五大板塊，分別是計算加速、AI自生成軟件（AI編程）、數據中心、AI和5G應用以及在現實世界或者虛擬世界中的自動化系統等。

會上，英偉達著重提到了一個名為“Metaverse”的概念，其中文含義被稱為“元宇宙”。所謂元宇宙，實際上是一個來源于科幻小說的概念，其本質是使用數據化來構造一個持久、同步、實時、閉環、跨越數字和物理、跨越私有和公有、跨越開放和封閉、擁有“臨場感”、可以由個體創造內容和數據的虛擬宇宙。之所以說它是“Meta（希臘語“超越”）+verse”，是因為Metaverse并不是一個虛擬世界、虛擬空間或者虛擬現實，也不是一個所謂簡單的虛擬游戲，英偉達認為的Metaverse是一個和我們現在的時空完全相同的虛擬“時空”。英偉達的所有技術，，都和Metaverse相關，一個Metaverse的存在，也會促進英偉達提到的所有技術的發展和應用。

現在，基于Metaverse的愿景和英偉達所提出的五大板塊，英偉達給出了四個新技術方向和基于這些技術的應用。這四個新技術應用方向分別是RTX（Omniverse）、DGX （以及相關的Grace CPU、BlueField DPU、DOCA SDK）、EGX和5G技術、自動駕駛芯片（Hyperion、Atlan、Orin）。在此基礎上，英偉達還給出了這四個技術方向的應用領域，分別是RTX針對Omniverse和Isaac， DGX十對Megatron（大規模語言模型）、藥物發現以及量子計算機，EGX和5G針對AI、Merlin（AI應用框架）、Maxine （視頻會議平臺）、Jarvis （對話式人工智能的框架平臺）以及Morpheus （利用AI的網絡安全技術框架），最后的自動駕駛芯片自然對應的是自動駕駛技術。

這四大技術是英偉達在GTC上重點介紹的發展方向，包括CPU、GPU、DPU等多款產品都歸類在這四大技術和五大板塊中。

英偉達的數字孿生宇宙：Omniverse

熟悉英偉達發展歷史的讀者肯定知道，英偉達起家的根本是圖形計算，其技術基礎是計算機圖形學。計算機圖形學的核心是模擬，它使用數學和計算機科學模擬了材質和光線的交互，模擬物體、粒子和波的特性，現在已經開始模擬智能和物理。當然，這樣的模擬已經被英偉達做到了極致，模擬也僅僅基于一個或者數個物理定律或者規則。下一步，英偉達計劃將這些規則組合起來，結合Metaverse概念，實現自己的“元宇宙”計劃，這個計劃在GTC大會上被正式發布，這就是Omniverse。

更進一步來看的話， Omniverse是這樣一個平臺：它通過各種技術和標準化的軟件，搭建了一個數字孿生宇宙。理論上來說，只要技術足夠先進，算力足夠充足，你可以通過Omniverse中英偉達或者其他使用者開發的接口、軟件、庫文件等，在Omniverse內部模擬一個村落、工廠、社區、城市或者國家，甚至整個地球。當然，受制于現在的技術和應用場景，當前Omniverse更偏重面向工業行業的元宇宙。

當然，模擬某個具體的物體或者群體并不是Omniverse的目的，通過這些模擬，來實現對現實世界的數字化孿生，并通過相關處理和操作，來獲得在現實世界中難以得到的數據和內容，才是Omniverse最核心的作用。

英偉達舉了一個很好理解的例子來描述Omniverse的作用。我們知道，目前智能機器人的發展如火如荼。在現實世界中，人們可以通過前期的數學計算、算法模擬或者各種各樣的手段為機器人設計相關運動程序，然后制造出一個真實存在的機器人，并將其放置在真實世界中進行測試，從而獲得反饋信息，再進一步去調節機器人的設計，從而獲得最終可以商業化，并交付給用戶的產品。

但是，這樣的測試過程存在兩個問題，一是耗資巨大，二是速度很慢。為了在真實世界中進行這樣的測試，人們不得不先造出一大堆測試產品，測試速度受到真實世界的物理規則的約束，比如時間、空間、能源以及人類自身的精力等。那么，解決這個問題的最終辦法是什么？并不是花更多的錢，也不是雇傭更多的工程師，而是直接將整個過程虛擬化、數字化后，在數字世界中進行測試、反饋和修改，這就是Omniverse的作用。

在Omniverse中，用戶可以建立一個到數個、數千個和現實世界中運行參數、狀態幾乎一樣的機器人。在合理的約束條件下，搭建相關測試場景，讓模擬的機器人在虛擬的測試場景中進行測試，并利用AI的“測試—反饋—改進”機制，實現機器人的自學習、自測試和自提升。其中，搭建的虛擬測試場景可以和真實世界的某處測試場完全-樣，并且遵循完全一樣的物理定律。場景設置不僅僅局限在地球上，也可以在月球、火星甚至太空中，畢竟人類已經基本掌握了這些場景下的物理參數，這種虛擬的測試場景就成為真實測試場景的“數字孿生”。最終測試的結果可以反饋到工程師手中，然后進一步用于真實場景中機器人的改進，完成了“真實場景—數字孿生場景—真實場景”的閉環，這充分體現出了Omniverse的價值。

在GTC上，英偉達介紹了Omniverse的三大重要部分。首先是Omniverse Nucleus，顧名思義，這個部分是Omniverse的核心，用于連接用戶并實現3D資產交換和場景描述的引擎。其次是有關合成、渲染和動畫的引擎，英偉達為這部分內容加入了包括PhysX物理模擬、NVIDIA MDL材質模擬和NVIDIA AI等功能，使其可以更好地模擬真實世界。此外英偉達還通過這個部分將Omniverse擴展至多GPU、云計算平臺，使得Omniverse可以在各種RTX平臺上進行操作，并提供遠程流式傳輸功能等。第三個部分被稱為CloudXR，它被英偉達稱之為“星際之門”，通過這個部分，人們可以利用VR將內容傳輸至Omniverse， AI可以使用AR將內容從Omniverse內傳輸出去，這相當于Omniverse和現實世界的接口。

除了上述三大部分外， Omniverse的重要內容還包括Omniverse Connect庫和Omniverse Kit。其中OmniverseConnect庫可以使得Omniverse Nucleus連接應用程序并且發布和訂閱整個Omniverse內的資產，并執行更新程序等。Omniverse Kit則是構建本地Omniverse應用程序和微服務的工具包，也可以支持獨立擴展，支持Python或者C++等。

在最重要的3D文件格式方面，Omniverse采用了皮克斯動畫提供的USD （Universal Scene Description）格式來實現3D內容的標準化和統一化。USD格式是皮克斯動畫公司發明的一種標準化通用場景描述格式。利用USD，人們可以實現3D場景的標準化并確保移植和交互的可靠性。USD在2016年成為開源標準后，英偉達對其進行了不少改進，比如將其和整個Omniverse系統結合起來，為其增加了協同工作、實時預覽、資源共享等相關功能，并結合建筑、制造、模擬等相關產業的特點進行了一些改進。

英偉達在發布會上展示了Omniverse的大量實際用途。比如借助Omniverse的同步功能，福斯特建筑師事務所實現了全球17個辦公地點的設計協同。ILM借助Omniverse實現了工作管線的匯聚和統一。愛立信利用Omniverse進行了5G傳輸和干擾模擬測試等工作。

一家名為TwinEarth的公司計劃使用Omniverse和2萬個GPU打造一個地球的數字李生體。著名的游戲公司動視暴雪計劃將10萬多3D資產全部使用Omniverse整理并建立一個可搜索的數據庫。全球著名的基礎設施建設公司Bently （這家公司相關的產業總產值接近每年3.5萬億美元）結合Omniverse，建造了一個名為iTwin的基礎設施數字孿生，用于在整個建筑的生命周期內監控和優化性能。另外，在一些特色產品方面，比如廣告制作，相關制作人員不用再走遍全球進行廣告拍攝和制作，借助于Omniverse的特性，人們可以搭建虛擬場景并進行虛擬拍攝，并且全球的藝術家都可以通過Omniverse同步創意和制作過程。

除了上述用途外，英偉達還和寶馬聯手，實現了利用Omniverse對寶馬的汽車制造工廠進行數字孿生。在Omniverse的數字工廠中，寶馬實現了對工廠的全流程模擬，通過全球不同地區的專家的協同工作，對工廠流水線相關的機臺、物流、動線等進行優化，還改善了整個工廠的人體工學設計和效率。此外，借助于Omniverse中整合的NVIDIA Isaac機器人協作平臺，寶馬準備了物流智能機器人，且借助域隨機化實現了機器人的自我學習和進化以及人類的遠程控制等功能。現在，寶馬已經將全球31個工廠在Omniverse中進行數字孿生，寶馬宣稱，通過縮短規劃時間、提高精度和靈活性，最終寶馬還可以將規劃流程效率提升30%。

在整個Omniverse的生態圈和產業鏈方面，英偉達宣布目前已經提供了12個和Omniverse有關的主流設計工具連接器，此外還有40個正在開發過程中。目前全球已經有大量企業加入Omniverse平臺，來自游戲、媒體、娛樂、ACE、電信、基礎設施、汽車等不同的行業。Omniverse目前一方面提供經由英偉達認證的硬件設備，包括臺式機、筆記本電腦和服務器，另一方面也面向企業開放相關認證，最終實現軟硬協同發展的目標。

從英偉達的介紹來看，Omniverse只是結合現有的一些模擬和應用場景進行了可視化的處理，雖然還處于早期發展階段，但是毫無疑問這種“元宇宙”的概念是非常震撼的。隨著技術和算力進一步發展，未來Omniverse和類似的平臺可能擁有將整個社區、工廠、城市或者某些大型研究室整體數字化的能力。就像計算機從機械計算機進步到電子計算機，使得處理速度和效率提升了上億倍那樣，Omniverse將真實世界數字化，可以帶來不亞于機械計算機到電子計算機這樣巨大的效率提升。借助Omniverse和類似的元宇宙平臺，虛擬和真實的邊界可能會逐漸被融化模糊，人類的生產力、想象力和研發能可能會借由此進一步大幅度提升。如果一切順利的話，英偉達Omniverse在未來可能會成為PC上的一種基礎資源，那個時候英偉達的市值和技術實力，可能也不是現在的我們可以想象的了。

更強的專用計算單元：DPUBluefield-3

英偉達在之前花費69億美元收購了一家來自以色列、專注高性能網絡和數據處理器的企業，名為Mellanox。在收購這家企業之后，英偉達獲得了夢寐以求的在大型服務器、超算、云計算設備中布置高性能網絡接口的能力，還獲得了在這些設備中進行有關數據處理、安全處理、數據解析等工作的全新芯片DataProcessing Unit，也就是DPU，數據處理器。

在GTC 2021上，英偉達發布了全新DPU產品，并且進一步解釋了為什么目前的服務器、云計算和超算設備更需要DPU。按英偉達的說法，目前AI計算和云計算使得數據中心處理數據的方式發生了變化。早期企業都在服務器上運行單一的軟件包，此時CPU任務不重，甚至資源存在很多富裕和空閑。接下來，在虛擬化出現后，通過虛擬化設備，軟件任務可以遷移，并且各項任務包括計算、網絡、存儲和安全等都可以通過虛擬化遷移至CPU上，整個平臺環境變得更為方便，但這樣做也使得CPU增加了計算負載且降低了CPU運行任務的能力，畢竟運行任務才是CPU的主要工作。隨后，云計算進一步將各種任務分解為各類微任務，并且盡可能多地利用服務器的所有空閑資源。不過，隨著云計算、AI計算的發展，整個系統的安全形勢愈加嚴峻，在這種基礎上出現了“零信任”安全理念。這種理念的特點是不信任任何軟件，均給予其最小權限和最復雜驗證，并且不再設置相關安全區域，應用和資源的邊界就是安全邊界。零信任的安全理念使得整個服務器或者云計算中，有關安全驗證的工作計算壓力大增，也就是基礎設施軟件處理成為了數據中心最大的計算任務，這又使得CPU陷入極重的計算負荷中。

從目前的發展情況來看，零信任安全理念很可能成為未來發展的主流。因此， CPU繁重的安全驗證任務和相關數據處理、數據轉移等任務就需要新的設備來接手。英偉達給出的解決方案正是DPU，這是一種高性能、軟件可編程、多核心的新型，可編程處理器。它的特點是擁有高性能網絡接口、并行處理大量數據的能力以及和CPU、GPU快速傳輸數據的能力。

在2020年，英偉達就推出過BlueField-2、BlueField-2X兩款DPU產品，以及新的DUCA SDK，后者用在BlueField DPU上開發有關軟件定義、硬件加速的網絡、安全和存儲應用，包括深度數據包檢測、安全啟動、TLS加密卸載、RegEX加速以及基于硬件的實時時鐘等，和DPU搭配可謂相得益彰。

在2021年的GTC上，英偉達發布了全新的BlueField-3，并給出了BIueField-4規模的展望。BlueField-3擁有220億晶體管，其中包含了16個Cortex-A78核心。網絡方面支持CONNECTX-7，其最高速度高達400Gbps，支持PCIe 5.0和DDR5內存。其性能為SPECint測試數值為42，計算能力為1.5TOPS。相比之下，上代BlueField-2的SPECint測試數值為9，計算能力為0.7TOPS。英偉達還順便預告了下一代BlueField-4，其擁有640億晶體管， SPECint測試值高達160，計算能力超過1000TOPS，網絡帶寬進一步翻倍至800Gbps。在上市時間上，BlueField-3大約會在2022年第一季度上市，英偉達沒有介紹其生產工藝，據推測應該是采用5nm工藝進行生產。BlueField-4則會在2023年發布，屆時生產工藝應該更為出色了。

繼續來看BlueField-3。英偉達介紹到，其包含的16個ARM核心可以用來運行整個虛擬化軟件棧，比如VMware ESX，這相當于接替了一大部分CPU的工作。在安全特性方面，新的處理器可以支持解包或者加速IPSEC和TLS加密算法、密鑰管理等。有了這些特性和功能，CPU就可以極大地釋放計算壓力，能騰出更大的空間來運行目標應用程序了。

在具體的應用方面，英偉達使了自家的GeForce NOW服務進行舉例。英偉達宣稱GeForce NOW是一個交付難度非常高的、面向消費級用戶的游戲服務，其需要關注的內容非常多，包括了視覺質量、幀率、流暢度、響應時間、啟動時間、成本以及安全性。在之前，它的幾乎所有任務都是交由CPU來執行的，但是現在英偉達將基礎設施從游戲實例中進行了分離，將加速網絡、存儲、安全等計算放置在BlueField DPU上執行，極大地釋放了CPU的資源，使得CPU可以專注于更重要的、更關乎用戶體驗的游戲計算等內容。由于BlueField DPU的存在，一個GeForce NOW的服務器反而可以支持更多的用戶使用，這使得BlueField DPU擁有非常出色的投資回報率。

解決AI計算的帶寬之困：英偉達Grace CPU

英偉達做CPU或者相關的產品其實是早有歷史淵源的，之前英偉達就推出過ARM架構的多款CPU或者SoC產品，比如Project Denver計劃和DenverCPU，其產品品牌為Tegra。后來由于戰略、市場等原因，英偉達在面向民用市場的SoC產品上持續收縮，目前Tegra只供應部分游戲主機市場，在消費級市場難覓蹤影。

當然，作為全球排名前列的集成電路企業，不做不意味著沒有能力做。在GTC 2021上，英偉達宣布推出了全新的代號為“Grace”的CPU產品，采用下一代ARM的Neoverse架構，主要面向數據中心市場。本刊在上一期《GTC 2021， Grace CPU暴露英偉達的野心？》一文中，基于當時的信息和資料，對這款CPU進行了一定的分析，有興趣的讀者也可以翻看上期文章，在本文中我們將利用一些新的消息，并對Grace CPU進行進一步分析。

根據英偉達在GTC 2021上的解釋，他們面對的問題主要是帶寬，尤其是在目前體積巨大的AI計算模型或者框架面前，現有的CPU-GPU的PCIe架構的帶寬是不可能滿足實際需求的。英偉達的數據是，PCIe在目前的情況下可以提供單向16GB/s的帶寬，在配置4路系統的情況下，也能夠提供64GB/s的帶寬。同樣的四路系統，采用新的Grace CPU后，借助于CPU內置的第四代NVLink，單個CPU連接GPU的數據帶寬可達到500GB/s，那么4路總計2000GB/s，是PCIe產品的30倍以上。

進一步來看Grace CPU本身的話，在架構方面英偉達只是說采用下一代ARM的Neoverse架構，但是并沒有明確給出相關的信息。另外，英偉達還提到，Grace的SPECint性能超過300分，一個DGX系統中有8個Grace CPU，總體性能超過2400分。

那么，Grace CPU究竟會采用ARM哪一款架構、其性能究竟如何呢？

根據ARM官方介紹，Neoverse架構分為高性能的V、高性能功耗比的N和低功耗的E三大系列，拋開E系列不看的話，現在ARM擁有兩款Neoverse架構分別是Neoverse N1和Neoverse V1，其中前者和Cortex-A76有衍生關系，后者則和ARM目前力推的高性能核心Cortex-X1存在衍生關系。考慮到Grace CPU在2023年面世并且明確表示采用下一代Neoverse核心的話，Neoverse N1和Neoverse V1顯然都不在選擇之中。

好在ARM在前段時間發布了新的路線圖。2021年，ARM將推出5nm的Neoverse N2，相比Neoverse N1，Neoverse N2的IPC性能提升了40%，增加了SVE指令集，支持2×128b的浮點計算，并且還加入了對BF16格式的支持，接口方面提供了PCIe 5.0、DDR5、HBM3等，最多支持128核心和128線程。2022年以后，ARM還會推出新的Neoverse架構，性能進一步提升30%，支持機器學習和矢量指令集，支持更大的核心密度等，新的核心將采用5nm或者3nm工藝制造，支持PCIe 5.0或者PCle 6.0，支持DDR5、HBM3等。

考慮到Grace CPU將在2023年才推出，因此這里的猜測就落在Neoverse N2和更遠期的Neoverse架構上了。英偉達給出的示意圖顯示，一個Grace CPU中擁有4個區域，每個區域有24個模塊，但是不知道最終有多少模塊被用作CPU核心，因此， Grace ;CPU的核心數量可能最多96個，也可能遠比這個數據要少。畢竟NeoverseN1的SPECint2006性能大約為37分，即使采用Neoverse N2，其性能應該在45分以上。如果這里的測試標準是統一或者接近的話，這意味著英偉達的Grace CPU中Neoverse核心的數量遠比示意圖中展示出來的模塊數量要少。考慮到目前AMD Zen 2架構的EPYC處理器已經能達到SPECint 300分以上的成績，在2023年新的工藝和架構的支持下，要達到這樣的性能應該更為容易，因此一個比較明顯的推測是，Grace CPU并不是面向性能的，而是耗費了大量的晶體管在NVLink和其他互聯、數據傳輸等功能上，畢竟這是英偉達需要解決的最根本的問題， GraceCPU和x86 CPU也并非生死抉擇的替代關系。

在性能方面，英偉達對Grace CPU加入自己的系統之后的情況做了一些預測，英偉達稱Grace CPU的使用能夠大幅度降低神經網絡模型計算所需要的時間，并且英偉達正在努力使得Grace CPU相關的系統在1萬億個參數的神經網絡模型上實現相比目前系統10倍以上的性能，比如采用了64個Grace CPU+A100組合、且采用NVLink 4的設備，將使得類似模型的訓練時間從1個月縮短至3天，或者在擁有8個Grace CPU+A100組合的（也就是單個DGX設備）設備中，使得擁有5000億個參數的模型可以實時獲得推斷結果。

目前Grace CPU系統的客戶已經確定的包括瑞士國家計算中心的ALPS超級計算機，這款設備在AI上的計算能力超過20EFLOPS。注意，這里的性能應該指的是GPU的CUDA內核、張量核心和CPU計算能力的組合。另外，這款超算并非只有Grace CPU一種處理器，在之前的消息中，惠普企業集團宣布這款超算將采用自己的CrayEX架構，這意味著AMD的EYPC處理器也將是重要的組成部分。在這款超算建成后，將有可能成為全球AI計算得最快、效率最高的產品。另外一款超算也決定使用Grace CPU進行搭建，但是消息不多，其主要客戶是美國能源部旗下的洛斯阿拉模式國家實驗室，這個系統的主要目的是用于3D仿真，計劃于2023年交付。

英偉達的自動駕駛計劃：ATLAN現身

英偉達在2019年的GTC上推出了DRIVE AGX Orin，當時英偉達的計劃是在2022年正式銷售。在GTC 2021上，英偉達再次提到了Orin，并帶來了有關Orin的一些新的技術動向。

現在， Orin并不只是用于L2以上級別的自動駕駛了，它現在是整個汽車的中心計算機，利用單個Orin芯片，英偉達實現了包括圖像處理集群、娛樂和多媒體中心、乘客交互、信心視圖等諸多功能。所謂信心視圖，是，英偉達提出的一個全新概念，它是指汽車通過探測周圍的環境和道路情況，將其數字化后反應在車內屏幕上，在實現自動駕駛的同時還給予車內人員以“信心”，因此被稱為“信心視圖"。換句話來說，所謂信心視圖，就是指自動駕駛技術的可視化，車內人員可以通過信心視圖和車周圍的情況做出對比，從而監控現有的自動駕駛執行過程或者判斷汽車狀態和信息，英偉達還特別提到，未來的后視鏡將被數字化攝像頭所替代，人們不再需要車外的鏡面后視鏡就能觀察到車后信息。

在更深一層的技術層面上，英偉達通過軟件虛擬化，將Orin本身分為四個獨立的域，虛擬化之間是互相隔離的，采用了支持功能安全和信息安全的架構設計，這種設計在整個汽車的全周期都可以進行升級，同時提供精美的視覺圖像效果。軟件技術方面，配合即將大規模上市發售的Orin，英偉達帶來了第八代Hyperion系統，這個系統的主要目的是提供一個統一的傳感器平臺，幫助汽車廠商快速接入不同的傳感器設備并開始采集和使用數據，再將其使用在自動駕駛中。Hyperion系統的核心是2個Orin SoC，能夠實時處理12個外部攝像頭、3個內部攝像頭、9個雷達和2個激光雷達的數據，從而實現汽車的L4級別自動駕駛。另外，Hyperion還帶來了DRIVER AV和DRIVERIX所需要的所有工具，并且可以隨時記錄數據并進行事件捕捉，從而使得自動駕駛數據處理更為流程化。

根據英偉達在發布會上的描述，在2022年，應該有很多配備了激光雷達和Orin自動駕駛平臺的自動駕駛汽車開始銷售，其合作伙伴包括國內的造車新勢力蔚來、小鵬、理想智造、智己汽車等以及全球級別的梅賽德斯-奔馳、沃爾沃、現代、奧迪等諸多廠商。極有可能2022年到2023年將是高等級自動駕駛的元年，我們可以小小地期待一下這個重要時刻的到來。

在Orin之后，GTC 2021也給出了發展方向，那就是算力超過1000TOPS的DRIVER Atlan，其SPECInt的性能大約100。英偉達給出了一個有關DRIVER Atlan的簡單的架構示意圖，可以看出，Atlan和英偉達其他的一些設備具有很強的通用性，比如DPU、CPU和GPU。DRIVER Atlan在CPU部分采用的是Grace下一代產品，模糊的示意圖顯示大約有2個部分，每個部分有大概8個模塊。GPU部分則采用的是安培的下一代架構產品，大概擁有12個計算模塊。此外， Bluefield DPU也被使用在DRIVER Atlan之內，應該是用于接管安全和數據轉移等任務，釋放CPU資源。其余的部分還包括內存部分、內存IO部分、高速IO單元、加速單元、安全單元以及功能安全模塊等。英偉達在DRIVER Atlan上還啟用了400Gbps的網絡連接，并達到了ASIL-D最高安全等級。

有關DRIVER Atlan的用途，英偉達表示2個Orin SoC實際上就可以在很大程度上實現高等級自動駕駛了，但是在特殊條件下實現自動駕駛的話，需要更高分辨率的攝像頭、雷達等傳感器以及更復雜的AI模型、更多的冗余和安全功能等。這些所有新增的功能都需要計算才能實現，這也就是DRIVER Atlan繼續提升算力的基礎。并且英偉達還考慮到未來的應用，包括汽車廠商一款汽車持續十余年的維護和使用。英偉達認為未來的汽車并不再是一個汽車，而是一個平臺，一個數字化的、可以安裝成千上萬軟件的平臺，因此更強的性能是絕對必要的。

一個全棧計算巨無霸的誕生

GTC 2021上，英偉達CEO黃仁勛的演講時長其實并不長，只有一個半小時多一點，但是其透露出來的信息是非常令人震撼的，本文只摘選了一部分改變整個產業界或者和硬件發展相關的內容給予解讀，其中包括了元宇宙的概念和Omniverse的實現、DPU的用途和針對超算、云計算等場景的加速，以及Grace CPU突破AI計算帶寬的桎梏，還有全新的、可以實現L5級別自動駕駛的DRIVER Atlan等，僅僅是這些內容，就足以讓人感到震撼，更不要說整個GTC 2021演講中還有大量包括軟件、平臺和AI方面的內容，著實精彩紛呈。我們推薦熱愛技術的玩家花費一點時間去看看，除了了解新技術以外，說不定還對你的生活和人生有一點新的啟發，觀看地址在英偉達中文官網就有，中文字幕，也比較好理解。

總的來看，英偉達通過最近數年的發展，已經遠遠不是我們印象中那個只會造顯卡，順便做做A加速和自動駕駛的企業了，英偉達開始越來越關注生態、軟件和底層，在擁有了GPU、DPU還是Omniverse，英偉達成為了業內少有的擁有全棧計算能力的巨無霸，并且依舊在快速發展著。我們可以看到，目前無論是工業還是娛樂、無論是汽車還是醫藥、無論是線上還是線下，英偉達的解決方案總會讓你眼前一亮，甚至帶給人們一種超越現在時代的感覺，充滿未來感和科技感。

在本文的最后，我們還是要為Omniverse這樣的平臺叫好，它可能會改變人類一直以來獲取數據和信息的方式，夸張一些說，Omniverse或者類似的平臺，可能是推動下一個人類科技大爆發時代的重要工具，就像鉆木取火、就像蒸汽機、就像電力一樣，引領人類走向下一個時代。