GPU 巨头 Nvidia 本周在 SIGGRAPH 上加大了对生成式 AI 的投入，推出了新的芯片、服务器设计和软件，以充实其人工智能硬件和系统设计产品的生态系统。

为了巩固其作为支持生成式人工智能工作芯片的全球主要供应商的地位，Nvidia 在洛杉矶举行的 SIGGRAPH 会议上宣布了新的GPU和服务器以及一系列新的软件产品。

在硬件方面，Nvidia发布了新的服务器系列——OVX系列。该服务器系列设计为使用多达八组公司L40S GPU。GPU基于该公司的Ada Lovelace架构，该架构接替Ampere成为其主线显卡中使用的微架构。每个 L40S 都包含 48GB 内存，并在设计时考虑了复杂的 AI 工作负载，拥有 1.45 petaflops 的张量处理能力。

这类似于 Nvidia 过去在其消费显卡设计方面采取的方法，因为该公司计划直接销售一些OVX服务器并作为参考设计，但其他制造商（在这种情况下，戴尔，华硕，技嘉，HPE，联想，QCT和Supermicro）将作为全球系统制造商。L40S将于秋季上市，该公司表示OVX系统将在不久后上市销售。

作为其AI企业软件系列升级的一部分，Nvidia 还发布了一款名为AI Workbench的新产品，该产品旨在成为AI开发人员的一种自组装套件。该系统带有预训练模型和一系列可用于定制模型的工具，旨在节省大量开发时间。Nvidia 还宣布了许多旨在为公司其他产品线添加生成式 AI 的功能，其中包括Omniverse 3D成像软件的AI开发工具“co-pilot”。

Nvidia 如何针对不同的用户群

该公司的许多最新人工智能相关版本都针对不同的用户，包括云服务提供商、开发人员和服务器制造商。这是Nvidia 战略的关键部分，IDC研究副总裁Shane Rau表示。

“如果最终客户是云服务提供商，他们可能只想要一个服务器GPU板，”他说。“一些客户想购买Nvidia芯片，但也想购买围绕它的整个系统——LVX、OVX等。然后也许下一个级别是你购买硬件，但也许你也需要一些培训。

根据Rau的说法，另一个重要的战略点是Nvidia的灵活性。这种灵活性早在2012年就开始了，当时该公司发布了第一个服务器GPU，CUDA开发环境允许它们重新编程并针对不同的任务进行优化，并继续使用英伟达发布的各种人工智能相关软件。事实上，该公司唯一倾向于停止提供的是涉及侵犯最终用户领域方面的解决方案。

“人工智能可以是对于最终用户针对性很强的，”Rau表示，“通常最终用户会有自己的专业知识——农业、财务分析等。因此，针对您愿意投资的解决方案，Nvidia希望将其水平一直提升到满足您特定领域的需求。

Rau 补充道，这些都是该公司在人工智能市场上非常成功的战略，也正是因此，Nvidia成为迄今为止人工智能领域最大的芯片供应商。