摘要：黄仁勋发布了RTX 50系列显卡，包括RTX 5090、RTX 5080、RTX 5070 Ti和RTX 5070。其中，RTX 5090作为旗舰型号，拥有920亿个晶体管，性能是上一代RTX 4090的两倍，售价为1999美元。RTX 5090基于全新的Bl
在CES 2025上，英伟达创始人黄仁勋确实发布了多项重磅产品和技术，引起了科技界的广泛关注。以下是详细分析：
1.RTX 50系列显卡：
黄仁勋发布了RTX 50系列显卡，包括RTX 5090、RTX 5080、RTX 5070 Ti和RTX 5070。其中，RTX 5090作为旗舰型号，拥有920亿个晶体管，性能是上一代RTX 4090的两倍，售价为1999美元。RTX 5090基于全新的Blackwell架构，拥有21760个CUDA核心，32GB GDDR7显存，以及高达380 TFLOPS的光追性能。RTX 5070以549美元的价格推出，性能堪比RTX 4090，但能耗仅为后者的三分之一。2.Project DIGITS：
黄仁勋还推出了名为Project DIGITS的个人AI超级计算机，其大小与Mac mini相似，但能够运行高达2000亿参数的AI模型。该设备搭载了GB10 Grace Blackwell超级芯片，并通过NVLink-C2C实现高效互连，在FP4精度下可提供高达1千万亿次浮点运算的AI性能。Project DIGITS售价为3000美元，仅需标准电源插座即可运行，若两台协同使用，甚至能处理4050亿参数的超大模型。3.Cosmos世界基础模型平台：
黄仁勋发布了Cosmos世界基础模型平台，该平台经过两千万小时的视频训练数据，使AI能够理解现实世界的物理规律和物体运动原理。Cosmos分为Nano、Super和Ultra三个版本，分别适用于不同的应用场景，从边缘部署到高端定制化开发。这次发布会标志着英伟达在AI领域的重大突破，不仅展示了新一代高性能硬件产品，还推出了能够大幅降低AI开发门槛的解决方案。这些创新有望推动AI技术从实验室走向实际应用，进一步改变各行各业的运作方式。
在CES 2025上，黄仁勋发布了RTX 50系列显卡，与上一代产品相比，具体性能提升和新特性如下：
1.性能提升：
RTX 5070的性能已经达到了上一代旗舰产品RTX 4090的水平。RTX 5090基于全新的Blackwell GB203-300核心，基础频率高达2.01GHz，加速频率飙升至2.41GHz。RTX 5090 GPU配备了92亿个晶体管，每秒可实现超过3352万亿次AI运算，性能较上一代RTX 4090提升了近两倍。RTX 5080的设计目标是性能达到RTX 4080的两倍，并配备16GB GDDR7显存，内存带宽为960GB/秒，拥有10752个CUDA核心。总体而言，RTX 50系列显卡的性能提升幅度显著，旗舰级的RTX 5090性能提升幅度在60%到70%之间，高端级的RTX 5080性能提升30%到40%，中端级的RTX 5070等性能提升也在20%到30%之间。2.新特性：
RTX 50系列显卡基于NVIDIA Blackwell架构，是首批支持FP4计算精度的消费级GPU。AI推理性能提升2倍，并且让生成式AI模型在本地以更小的显存占用空间运行。新增了RTX神经材质、RTX神经面孔、文本转动画以及DLSS 4等先进技术。黄仁勋还展示了单手可握的RTX AI PC，这是一款面向未来科技发展的创新产品。Project DIGITS个人AI超级计算机的GB10 Grace Blackwell超级芯片的技术细节和性能优势在哪里？
Project DIGITS个人AI超级计算机的GB10 Grace Blackwell超级芯片在技术细节和性能优势方面具有显著特点：
1.架构与设计：
GB10 Grace Blackwell超级芯片基于NVIDIA Grace架构，是一款片上系统（SoC），集成了英伟达最新的Blackwell GPU和Grace CPU。Blackwell GPU配备了最新的CUDA核心和Tensor Cores，而Grace CPU则采用了20个Arm核心，这些设计使得芯片在处理大型语言模型时表现出色。
2.计算能力：
GB10超级芯片在FP4精度下可以提供高达1千万亿次浮点运算（PetaFLOPS）的AI性能，这使得它能够高效地处理复杂的AI任务。此外，每个Blackwell GPU能够实现1PetaFLOP的FP4计算性能，这在精度上比FP16或FP8更高，从而提高了每次计算的准确性。
3.内存与存储：
GB10超级芯片内置了128GB的DDR5内存和高达4TB的NVMe SSD存储空间。这种高容量的内存和存储配置确保了在处理大型数据集时的高效性和稳定性。
4.多芯片连接：
GB10支持通过Nvidia ConnectX网络适配器进行多芯片连接，最多可以连接两个单元。每个单元可以独立运行高达2000亿参数的大型语言模型（LLM），而两个单元叠加后可以处理多达4050亿参数的模型。这种扩展功能使得GB10能够满足更高级别的AI应用需求。
5.能效与连接性：
GB10超级芯片在设计上注重能效和连接性，通过NVLink-C2C技术实现芯片间的高速通信。此外，联发科参与了GB10的设计，进一步提升了其能效和性能。
6.应用场景：
GB10超级芯片不仅适用于本地开发和运行大型AI模型，还可以无缝部署到云或数据中心基础设施上。这使得研究人员、数据科学家和学生可以在自己的桌面系统上进行原型设计、微调和运行大型AI模型，并轻松将项目从本地系统移动到云端。
Cosmos世界基础模型平台的Nano、Super和Ultra三个版本分别针对哪些应用场景，它们的主要功能和优势是什么？
Cosmos世界基础模型平台由英伟达推出，旨在解决物理世界的复杂问题。该平台分为三个版本：Nano、Super和Ultra，每个版本针对不同的应用场景，并具有各自的主要功能和优势。
Nano版本
Nano版本专注于超低延迟的实时应用，适用于边缘部署场景。它在响应速度要求极高的环境下能够快速做出决策，非常适合需要即时反馈的应用。Nano模型的参数规模较小，约为40亿到100亿之间，这使得它在资源有限的设备上运行时更加高效。此外，Nano版本还被优化用于实时、低延迟推理和边缘部署。
Super版本
Super版本作为高性能基线模型，开箱即用，方便企业和开发者进行微调和部署。它为各类应用提供了高效的基础支持，适用于需要较高计算能力但不需要极端精度的场景。Super版本的参数规模介于Nano和Ultra之间，大约在100亿到300亿之间，能够在保持较高精度的同时提供良好的性能。
Ultra版本
Ultra版本追求最高的准确度和质量，适合用于定制化的模型开发，满足对精度要求极高的应用场景。Ultra版本的参数规模最大，达到300亿到140亿之间，能够生成最高质量和保真度的输出。它特别适合用于复杂任务和高精度需求的领域，如自动驾驶、机器人控制等。
总结来说：
Nano版本：适用于超低延迟的实时应用和边缘部署，参数规模较小，资源消耗低。Super版本：作为高性能基线模型，适用于需要较高计算能力但不需要极端精度的应用，参数规模适中。Ultra版本：追求最高准确度和质量，适用于定制化开发和高精度需求的应用，参数规模最大。RTX 50系列显卡的价格策略如何影响市场竞争，特别是对AMD的影响？
RTX 50系列显卡的价格策略对市场竞争产生了显著影响，尤其是对AMD的影响。NVIDIA的定价策略显示了其在高端市场的强势地位，特别是RTX 5090的价格高达1999至2499美元，远超上一代旗舰RTX 4090的1299美元。这种价格策略不仅反映了NVIDIA在技术上的进步和产品创新，也表明了其在市场竞争中的主导地位。
然而，AMD并未因此而退缩。尽管NVIDIA的定价策略可能对其构成压力，但AMD仍然在努力提升其产品的竞争力。例如，AMD的StrixHalo显卡搭载RDNA3.5架构，在某些方面甚至超越了NVIDIA的RTX 4060。此外，AMD也在AI计算卡领域投入更多资源，以期在这一新兴市场中占据优势。
面对NVIDIA的强势进攻，AMD可能会采取更具性价比的产品策略来吸引消费者。这表明市场竞争将更加激烈，尤其是在中低端市场，消费者的选择将变得更加多元。长期来看，健康的市场竞争需要技术创新和价格平衡的共同推动。
总之，NVIDIA的RTX 50系列显卡通过高价策略巩固了其在高端市场的地位，而AMD则通过技术创新和性价比策略应对挑战。
Cosmos世界基础模型平台如何通过两千万小时的视频训练数据实现对现实世界物理规律和物体运动原理的理解？
Cosmos世界基础模型平台通过两千万小时的视频训练数据，实现了对现实世界物理规律和物体运动原理的理解。这一过程主要依赖于生成式世界基础模型（World Foundation Model, WFM）和高级标记器（Cosmos Tokenizer）等先进技术。
Cosmos平台利用超过2000万小时的视频数据进行训练，这些视频涵盖了人类行走、手部移动及操纵物体的真实场景。这些视频数据不仅包括静态图像，还包括动态的物理现象，如重力、潮汐等。通过这些丰富的数据，Cosmos能够生成高度逼真的虚拟世界状态，从而帮助AI系统更好地理解和模拟现实世界的物理规律。
Cosmos平台集成了生成式世界基础模型和高级标记器。生成式世界基础模型采用了扩散模型和自回归Transformer模型，能够生成与真实场景高度相似的合成数据。这些模型通过复杂的编码器-解码器结构、3D因果卷积和注意力机制，高效地处理时空信息，从而生成逼真的物理仿真数据。
此外，Cosmos还提供了加速视频处理管道（NeMo Video），进一步提高了数据处理的效率。开发人员可以利用Cosmos快速生成基于真实物理规律的高仿真数据，从而减少对昂贵现实数据的需求。
通过这些技术手段，Cosmos不仅能够生成逼真的虚拟世界状态，还能为自动驾驶和机器人应用提供独特的视频输出。开发人员可以利用这些生成的数据来训练和评估他们的模型，甚至微调Cosmos以构建自定义模型。
来源：微生活政事儿
