“元宇宙”进展情况了解一下：谈谈今年的GTC

这些年英伟达GTC的新发布大有眼花缭乱的感觉，因为发布产品涉及层面和领域太过广泛。黄仁勋说英伟达是全软件硬件堆栈的平台运算型公司，full computing platform company。

虽说今年GTC，Hopper GPU芯片赚足眼球，其余包括HPC、AI软件栈，上层应用等组成部分在内的更新也实在不逊于硬件。今年黄仁勋在keynote上梳理了英伟达现如今产品涉足的层级，和它们之间的关系：

这篇文章就来谈谈今年GTC上，Nvidia Omniverse的一些新发布——虽然叫它“元宇宙”其实并不准确，但Omniverse现阶段在做的事本身就是未来元宇宙成型的基础。针对更多人关注的Hopper GPU、Grace超级芯片，我们将另外撰文。

我们此前不止一次谈过Omniverse究竟是什么，它可能是现阶段最靠近元宇宙的一个东西，建议不理解这一概念的读者移步阅读。

总结起来，现阶段的Omniverse主要实现的是设计协作、模拟仿真。设计协作体现在，从不同位置、用不同的工具，在设计、建筑等领域内，就像用云共享文档一样进行实时的3D工作流程的协作。而模拟仿真的一个具体体现，是数字孪生（digital twin）。Omniverse模拟仿真的虚拟世界也符合物理定律，真正达成对现实世界的模拟，为机器人、汽车、建筑、生产制造等领域提供切实的参考并创造价值。

今年相关Omniverse与专业视觉的一些主要发布包括：

• 发布Nvidia Omniverse Cloud

• 发布Nvidia OVX与OVX SuperPOD

• 发布Spectrum-4交换机

• 发布面向AMR（自主移动机器人）平台的Nvidia Isaac

• 发布面向桌面PC的RTX A5500 GPU；发布面向图形移动工作站（RTX笔记本）的更多GPU

• Omniverse平台与生态的相关发展与更新

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相关Omniverse与专业视觉的新硬件

今年GTC更新的硬件产品中包含了一款Nvidia OVX服务器。黄仁勋对其总结很到位：“就像AI需要DGX一样，现在Omniverse也有了OVX。”这是为Omniverse数字孪生打造的服务器产品。

不过OVX并没有采用英伟达最新发布的CPU和GPU，主要配置包括了8个A40 GPU（Ampere架构）、3个ConnectX-6 200Gbps NIC，以及两颗Intel Ice Lake处理器，1TB系统内存、16TB NVMe存储。这些配置着意于满足工业数字孪生的需求。

英伟达Omniverse开发平台副总裁Richard Kerris在采访中说：“OVX用于处理一些低延迟任务，以实时的方式工作，覆盖从汽车、工厂、城市，甚至地球等各种级别的数字孪生项目，是专为数字孪生设计、非常具有弹性的框架。”

英伟达中国区高级技术市场经理施澄秋提到：“为了完成高速存储网络、进行人工智能访问，非常低延迟的网络存储、精准的计时，创建逼真的数字孪生等一系列高性能需要的解决方案，称之为OVX。”

将32台OVX服务器，用Spectrum-3连起来，则构成了OVX SuperPOD集群。其中的网络与计算机同步采用PTP（精密时间协议），RDMA也是为实现延迟的最小化而做的，对应于英伟达强调这套系统的低延迟、实时响应的特性。

黄仁勋在主题演讲中表示，第一代OVX已经在英伟达内部，以及早期客户那里投入使用；目前包括浪潮、联想、超微在内的OEM厂商今年晚些时间将会为OVX提供产品和支持。而第二代OVX则在开发中。

虽然OVX SuperPOD还在用Spectrum-3，这次英伟达也宣布了即将在今年第四季度出样的Spectrum-4交换机。黄仁勋说这是全球首款400Gbps的端到端networking平台。这台设备事实上有ConnectX-7和BlueField-3作为硬件基础。

英伟达网络业务副总裁Kevin Deierling表示，这台设备中的交换ASIC芯片是同类芯片中有史以来最大的：1000亿晶体管，51.2T/s带宽，12.8T/s线速的数据加密（可应用confidential computing）——是现有交换机中加密性能最强的芯片……

这次的400Gbps是以每条通道100Gbps达成的，而以前是8通道的50Gbps。每条lane吞吐提升1倍，所以理论上应该可以QSFP-DD连接达成800Gbps的速率水平。

另外像Spectrum-4这样的交换机，与一般常见用于处理所谓mouse flow流量的交换机不同，会更偏向处理elephant flow，所以优化带宽、规模化扩展解决巨型流量问题就会显得很重要。所以英伟达称这样的网络为Nvidia-accelerated Ethernet，专为云、企业和AI负载优化。Deierling说Spectrum-4是为RocE（RDMA over Converged Ethernet）技术打造的，如此一来数据共享就会很快，比如说GPU direct storage——绕过CPU直接给GPU发数据；还有GPU与GPU之间收发数据等。

比较值得一提的是“相比一般数据中心毫秒级的抖动，Spectrum-4可实现纳秒级计时精度，有5-6个量级的提升”，这是其未来适配于Omniverse数字孪生很重要的一点。

除了OVX和Spectrum-4之外，本次相关Omniverse和专业视觉的硬件发布还包括面向桌面设备的RTX A5500专业图形卡，以及面向笔记本的RTX A5500、A4500、A3000 12GB、A2000 8GB、A1000和A500。具体的硬件配置，此处就不再列出了。上面这张图是定位在A5000与A6000之间的A5500的主要配置，市场定位与上代RTX6000相似。

上了云的Omniverse Cloud

有关Omniverse的另一个重磅发布是Omniverse Cloud：相当于把Omniverse的设计协作的一套东西搬到云上。可能有人会有疑惑，Omniverse本身不就需要依托云技术吗？

我们认为Omniverse Cloud可视作云游戏的某种变体。其实在云游戏出现以前，上世纪80年代就曾经出现过用远程服务器做3D图形绘制，将结果以图像形式传递给客户端的设计思路。在云技术愈发走向成熟的今天，云游戏、云图形计算发展起来本身也不奇怪。

黄仁勋在主题演讲中播放的一段demo视频，是由4名设计师（其中一个是现在挺红的Toy Jensen）远程协作。他们都连接到了Omniverse Cloud，共同搭建一个3D设计。即便没有带RTX GPU的计算机，也能藉由GeForce Now来做设计。Mac、平板、手机等等终端都可以。

这种云化方案在技术理想的情况下，是可以改变工作模式的：比如未来只需要给同事发个URL链接，他点击该链接就能直接进入共同协作的项目中——这是很多云化技术，包括云游戏、云设计协作的目标。有没有感觉离元宇宙又近了一步？

实际上在此之前英伟达已经发布了Nucleus Cloud，多个Omniverse用户可以通过跑在云上的Nucleus直接共享他们当前的工作，包括大型3D场景（不知道什么是Nulceus点这里）。这次的Omniverse Cloud，则加入了Omniverse Create和Omniverse View应用，前者是让设计师们同一时间实时构建3D虚拟世界的工具；后者则包含了藉由GeForce Now的视频流传输，让非技术工作者去查看Omniverse场景。

Omniverse Cloud理论上应当也适用于数字孪生，比如在自动驾驶汽车的数字孪生环境里测试新的软件，并进行迭代、共享、协作等。毕竟我们过去就一直在说，数字孪生实际上也就是设计协作的某个高级阶段。而数字孪生发展到高级阶段，就成了元宇宙。

目前Omniverse Cloud刚刚开始邀请早期用户使用，未知正式发布时间。看起来Omniverse Cloud出现，是英伟达期望尽快覆盖更多用户的一大举措。不过这类基于云的图形绘制、协同工作方案要步入成熟，实则存在着大量工程问题。就像如今的云游戏都还相当不成熟一样。更何况如果要部署全球，则基建部分又会是相当大的一笔开销。

其他相关Omniverse的更新

现有的Omniverse开发工具、扩展、应用、微服务及各类软件都已经进入了周期性更新。除了前文提到的Create、View都经过了更新，黄仁勋在主题演讲中谈到了DeepSearch（针对大型、未标记的3D资产库的AI搜索引擎）、Replicator（我们此前专门谈过Replicator，这是个合成数据生成引擎）、Showroom（展示工具）等。

其中比较值得一提的是Omniverse Avatar。去年GTC上的Toy Jensen（当时好像还叫Toy-Me）虚拟形象在推出时是比较令人惊艳的。对开发者来说，Avatar是打造虚拟形象、虚拟机器人的一个框架。而Toy Jensen就是基于Omniverse Avatar做的。不过Toy Jensen在技术上实则还涉及Maxine、Riva等构成部分。

还有包括Omniverse Kit、Nulceus（用户权限相关的更新）、Omniverse XR（类似于View的AR/VR交互加强版）等也都有对应更新。虽然我们这些非Omniverse用户其实无从了解究竟更新了什么。

在机器人领域，面向机器人的Isaac SDK新增了Nvidia Isaac for AWR——就是特别面向室内的自主移动机器人的SDK，比如工厂中负责物流的机器人。这些实体机器人与Omniverse也有很大的关联，比如对机器人的模拟训练过程都将基于Omniverse的虚拟世界。不过这个部分与Nvidia AI也不可分割。而且每次GTC，英伟达总是将机器人单独拿出来讲的，本文作为主要谈Omniverse的部分就不对Isaac for AWR多做介绍了。

另外还有Omniverse Enterprise现已加入英伟达Launchpad豪华套餐等更新——这和国内用户的关联应该就更小了。

英伟达照例还是分享了一些Omniverse的应用案例和新客户，比如DNEG用Omniverse进行设计工作协同，为电视、剧作创作内容；比如Siemens Gamesa用数字孪生来模拟风力发电的配置和部署工作；Amazon Robotics则用Omniverse Enterprise、Isaac Sim来训练仓储机器人…

从去年GTC至今，Omniverse生态下吸收的Connector从8个增加到了82个，包括Chaos Vray，Autodesk Arnold，Blender，Adobe的3D Substance Painter，Epic的虚幻5引擎，Maxon的Cinema 4D等。而且“CAD与工业应用中，已经有26个CAD能够转化到USD表达”…转化为USD表达，也就意味着assets进入到了Omniverse生态，可应用上述各种Omniverse资源。更多生态发展情况参见上图。

从接入的三方connection数量，以及下载、用户数量等数字来看，Omniverse生态当前是处在发展前期的充盈阶段的。接下来就是这个属于英伟达的元宇宙Omniverse帝国漫长的添砖加瓦过程了。不过无论Omniverse最终是否成长为元宇宙形态，其设计协作和数字孪生特性都是现阶段尚无敌手的存在。