英偉達推出DGX云,重塑大模型格局打開AI+應用場景
2023-03-29 16:33:12 來源:雪球網 小 中
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(資料圖片僅供參考)
英偉達在2023年 GTC大會上,宣布與多家云服務供應商合作,推出NVIDA DGX Cloud,使得企業無需采購和擁有服務器,便可通過云服務商合作托管的DGX Cloud基礎設施。通過瀏覽器取得超算電腦級AI運算功能。微軟Azure和Google Cloud將陸續開始供應服務。NVIDA DGX Cloud的收費標準為每個實例每月36,999 美元起。每個實例包括八個 Nvidia H100 或 A100 80 GB GPU,每個 GPU 節點內存高達 640 GB,實現計算資源專用,不和云中另外的租戶共享。DGX Cloud包括NVIDIA AI Enterprise提供端到端的AI框架與預訓練模型。
點評:
技術層面上,DGX Cloud提供了企業用于特定領域任務的定制大模型和生成式AI模型。DGX Cloud提供了專用的NVIDIA DGX AI超級計算集群,并配備了NVIDIA AI軟件。同時還配套推出了全新云服務及代工廠NVIDIA AI Foundations,使企業能夠構建、改進、運營使用其專有數據訓練的定制大模型和生成式AI模型。DGX Cloud主要包含3個服務: 1. NeMo (文本生成模型構建服務,提供從80億到5300億個參數的模型,會定期更新額外的訓練數據,幫助企業為客服、企業搜索、聊天機器人、市場情報等生成式AI應用進行模型定制); 2. Picasso(視覺語言模型構建服務,具有先進的文生圖、文本轉視頻、文本轉3D功能,可為產品設計、數字孿生、角色創建等使用自然文本提示的應用快速創建和定制視覺內容) 3. BioNeMo(生命科學服務,提供AI模型訓練和推理,加速藥物研發中最耗時和成本最高的階段,可加速新蛋白質和治療方法的創建以及基因組學、化學、生物學和分子動力學研究)
DGX Cloud的推出重塑了大模型格局,提供了AI生態發展新思路。以Open AI大語言模型GPT 4為例,其所需的1.6萬億個參數,需要巨大的成本投入和底層算力支持,進入門檻極高。當下在大模型領域持續投入的主要是微軟、谷歌、百度、三六零等大廠,對于專注專業應用領域的公司而言,難以在大模型領域有巨大投入,在DGX Cloud的推出之前,也只能接入類似ChatGPT等接口開展AI業務。英偉達通過DGX Cloud的推出提供了8b、43b、540b的基礎模型,將自己核心的算力能力以按照使用時間計費的方式出租,使得有數據、有應用場景的公司開發和自身業務適配的大模型。
當下應用DGX Cloud的下游應用行業包括生物技術、保險科技、數字業務。首批使用DGX Cloud 的 AI 行業先鋒包括全球領先的生物技術公司安進(Amgen)、保險科技領導者 CCC Intelligent Solutions(CCC)以及數字業務平臺提供商 ServiceNow。
安進正在使用 DGX Cloud 與 NVIDIA BioNeMo 大型語言模型軟件來加速藥物研發,比如包含 NVIDIA RAPIDS 數據科學加速庫的 NVIDIA AI Enterprise 軟件。安進數字創新研究加速中心、生物制劑治療研究執行總監 Peter Grandsard表示:“借助NVIDIA DGX Cloud和NVIDIABioNeMo,我們的研究人員能夠把精力集中在更深層次的生物學研究上,無需再處理AI基礎設施和設置機器學習工程。相較于其他平臺,我們借助DGX Cloud的強大算力和多節點能力,同時結合BioNeMo將蛋白質LLM的訓練速度提高了倍,使用NVIDIA RAPIDS將訓練后分析速度提高了100倍。”
財產和意外保險領域的領先云平臺CCC正在使用DGX Cloud,以加快和擴展其AI模型的開發與訓練。這些模型為該公司的創新汽車理賠解決方案賦能,幫助加速該行業的智能自動化,并為每天數百萬的企業用戶及其消費者改進理賠體驗。
ServiceNow正在使用DGX Cloud與本地NVIDIA DGX超級計算機,來構建靈活可擴展的混合云AI超級計算,以來幫助其在大型語言模型、代碼生成和因果分析方面的AI研究。ServiceNow還與其他機構共同發起了一個負責任的開放科學生成式AI倡議——Big Code項目,其在NVIDIA的Megatron-LM框架上進行訓練。
投資機會:
參照上述應用場景,我們認為隨著英偉達DGX云的推出,未來AI不再是巨頭的游戲,其應用和生態有望快速發展,而擁有AI技術、場景、數據三大要素的公司將在AI浪潮中脫穎而出。具體到標的端包括: 1.華大基因:2019年11月,華大基因與英偉達在深圳簽署了戰略合作協議,共同推進醫學圖像AI診斷技術的研究和應用。雙方將通過英偉達的GPU計算技術和華大基因的生物醫學數據分析能力,加速醫學圖像的處理和分析,提高腫瘤等疾病的診斷精度和效率。 2. 同花順:公司自2009 年推出i問財以來深耕AI領域十余年,持續加大對圖形圖像識別與處理/機器學習/自然語言處理/智能語音/數字人等關鍵技術攻關、特別是AI大模型/AIGC等領域,并運用到金融信息產品和服務中。 3.國能日新:將AI應用于新能源功率預測、電力交易輔助決策、虛擬電廠平臺等多個產品,提升能源數字化水平。
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