界面新闻记者 | 彭新

在宣布GH200超级芯片量产后，7月3日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在“地球虚拟引擎计划”柏林峰会上透露了该芯片的首个用途——气候研究，

此前黄仁勋在5月的Computex（台北国际电脑展）期间曾公布了AI超级计算机DGX GH200的相关信息。该系统将256块GH200 Grace Hopper超级芯片整合至一起，其中的GH200超级芯片已全面投产。据英伟达介绍，GH200超级芯片主要用于AI和高性能计算等应用，可互联组成计算集群，在运行TB级数据的应用上实现近10倍的性能提升。

“我们花了近10年时间来开发构建这颗超级芯片，使我们能够为几乎所有软件加速。Grace Hopper的第一个应用是气候软件，其性能相当疯狂。”黄仁勋称，Grace Hopper可以更快的速度运行数据分析、图形神经网络和大语言模型，而且能效更高。

在气候领域，英伟达一直有相关项目计划。此前，英伟达宣布为整个地球构建人工智能驱动的数字孪生体“Earth-2”，专门用来预测气候变化，并将投入英伟达的所有技术发明。

黄仁勋称，基于英伟达AI和数字孪生技术，“地球虚拟引擎计划（EVE）”将有望取得进展。“EVE的愿景是预测公里级气候，这是一项巨大的挑战，需要在建模、计算和人工智能方面同时取得突破。”他表示，目前英伟达正在与EVE项目团队合作，利用AI物理模拟、加速科学计算和数据基础设施来实现模拟可视化全球气候。

目前，气候模拟的分辨率为10到100公里。黄仁勋称，要实现EVE的愿景，需要实现三项技术突破，即：足够快地模拟气候，并且有足够高的气候模拟分辨率；对海量数据进行预计算的能力；通过Omniverse可视化模拟技术将数据可视化，为决策者、企业、公司和研究者使用。

“我们正在开发三项为EVE和气候科学服务的技术：加速计算，适用于气候模拟的人工智能；其次是新的人工智能软件，可以学习物理和气候定律；第三种是全球范围的数字孪生技术，它可以生成大量数据，供人们在云端进行交互。”

为了帮助研究人员快速将大量数据用于工作，更好地理解气候问题，黄仁勋提到了Modulus和FourCastNet两款软件，前者是一种用于构建、训练和微调基于物理机器学习模型的开源框架。FourCastNet则是一种人工智能模型，它使用数十TB的地球系统数据，可比当前的预测方法更快、更准确地预测未来两周的天气。 黄仁勋称，FourCastNet可以通过模拟风暴中地球自转产生的科氏力，来准确预测飓风哈维路径。

对于公司的气候科学项目，黄仁勋称，这已经是英伟达内部的重点项目。“我们公司有几百人从事这个项目，他们利用其他部门的成果来解决气候模拟这一挑战性问题。”他称自己对这一项目的商业机会几乎“没有认知”，但并不担心，“当我们最早开始研究游戏和人工智能时，这两个业务的价值也基本是‘零’。”   

以AI为代表的加速计算正在驱动英伟达的业务发展。5月24日，黄仁勋还曾在公司第一财季财报电话会上称，如今万亿美元规模的数据中心市场中的加速计算还较为有限。未来随着生成式AI成为全球数据中心的主要工作负载，将进一步驱动数据中心向加速计算领域发展。

近期，黄仁勋在公开场合频频亮相，宣传其GPU加速计算以及生成式AI带来的优势。此前在法国里维埃拉戛纳国际创意节上，黄仁勋即向参会的内容创意者称，生成式AI为创意产业带来的主要益处在于能够扩大内容生成的规模，快速生成可用于广告、营销和电影领域的文本和视觉方案。

“在过去，需要创造数百个不同的广告方案选项，并在媒体上被检索出来。而未来则无需检索，可以生成数十亿个不同的广告，且其中每一条广告都符合品牌基调。”黄仁勋称。