GTC 2022上，黄仁勋为什么反复提及协同合作与模拟仿真？

和以往的GTC开发者大会一样，作为技术人员的盛宴，GTC 2022上，NVIDIA同样没有公布任何与游戏显卡有关的产品，而是几乎全面围绕服务器、AI、数字孪生等2B的业务展开。CEO黄仁勋反复提及了协同合作、模拟仿真等词，并特别强调一定要达到物理级准确度才可以更真实的反映现实世界的物理现象。而目前NVIDIA的数字孪生技术，正在朝向精密仿真，协同合作，支持AI等方向发展。

NVIDIA专业可视化亚太区业务主管沈威强调，NVIDIA在Omniverse中的虚拟世界和此前在游戏电影动画等领域的图形图像完全不同，主要原因是GPU的算力达到了新高度，其次则是高性能的可视化运算尤其是光线追踪等领域取得了重要突破。

从数字孪生技术说开

2021年，NVIDIA推出Omniverse——一款将3D世界连接至共享虚拟世界的平台，也就是NVIDIA针对数字孪生的全堆栈解决方案。数字孪生技术并不陌生——NASA 早在 1960 年代就开始了数字孪生的想法。 该航天局在阿波罗 13 号登月计划中展示了其巨大的潜力。 NASA 在休斯顿指挥中心设置了飞船模拟器，并可以通过真实的飞船数据获取信息更新。1970年4月，阿波罗13号服务舱的氧气罐发生了爆炸，而地面工程师则通过参考模拟器的模型，与宇航员一同排除了困难。

NVIDIA中国区Omniverse业务发展经理何展表示，50多年的发展，使得数字孪生在众多工业应用领域都落了地。但如今数字孪生需要面对的是数量级别庞大的业务场景，比如针对NASA火星探测项目，数据量达到150TB，这是前所未有的。此外，面对复杂的数据量，就需要对设备采集的数据进行清洗、处理及分析，这就需要借助AI的功能。

NVIDIA中国区高级技术市场经理施澄秋也表示，以往数字孪生长期依靠CPU来执行，受算力制约较大，物理模拟、工程模拟、工程优化运算没有效率，甚至流体力学、空气动力学这类粒子计算完全没法做，而引入GPU并行计算后，工程流的优化提升了一万倍。研究者和工程人员能够以更高的精度、更高的速度对复杂的模型进行建模。

“NVIDIA FourCastNet 物理学机器学习模型能够模拟全球天气模式，预测飓风等极端天气事件，不但具有更高的置信度，而且比传统的数值预测模型快 45000 倍。此外，西门子歌美飒可再生能源公司（Siemens Gamesa Renewable Energy）正在使用 AI 优化风力发电机的设计，使研究者首次可以使用AI来准确模拟各种天气情况下风力发电机位置对其性能的影响，从而优化风电场布局，使发电量相比以前的设计提高 20%。”施澄秋举例道。

Siemens Gamesa 利用 NVIDIA 数字孪生平台进行科学计算，加速清洁能源转型

施澄秋所举的这些用于科学计算的加速数字孪生平台，不光包括了Omniverse，还包括了用于开发物理学机器学习神经网络模型的 NVIDIA Modulus AI 框架。而这些都是建立在2021年秋季GTC大会上所宣布的Earth-2超级计算机，即整个地球的数字孪生。

“虚拟世界中很多部分都是由AI完成的，以前很多渲染都是基于人工已经认知的社会领域，就是个人脑力探索范畴完成，但未来有很多方向可能借助人工智能，能够辅助我们人类的智慧，加速我们运算和推理的过程。”施澄秋说道。

Omniverse的落地

施澄秋表示，短短一年间，Omniverse 生态系统正迅速拓展到设计与内容创作以外的领域。在一年的时间里，与 Omniverse 平台连接或集成的方式就增加了 10 倍，从8个增长至82个。

Omniverse生态系统合作伙伴

目前行业应用中，已有26个CAD模型可以转化成USD，从而支持无缝切换至Omniverse。比如，NVIDIA同基础架构工程软件公司 Bentley Systems 宣布，推出由 Bentley iTwin提供支持的 LumenRT for NVIDIA Omniverse。它为全球近 39000 位 Bentley System 客户提供工程级、工业规模的物理属性准确的实时可视化，甚至可以达到毫米精度级别。

此外，NVIDIA还与工厂、物流和规划软件开发商 Ipolog 公司、SyncTwin，支持宝马的数字孪生工厂落地。亚马逊则基于数字孪生Omniverse平台解决了一个未来虚拟化高科技人工智能仓储、分发以及智能人工智慧工厂训练部署的模型。

施澄秋还介绍道，目前针对素材库，Omniverse通过包括A23D、TwinBru等数家公司合作，提供近百万个支持Omniverse的3D素材。

亚马逊基于数字孪生Omniverse平台的虚拟化智慧工厂训练部署模型

Omniverse的云原生及协作

为了顺应跨平台协作的可能性，Omniverse还推出了云服务。施澄秋表示，所有数字资产以及渲染过程结果都是云原生的加工处理，前端只是用一个流媒体的形式展现。所以在数字传输过程中传输的只是经过压缩的流媒体形式，对前端用户的需求以及带宽需求都非常轻。

黄仁勋则指出：“远程工作的设计师可以像在同一个工作室中一样开展协作；工厂规划人员可以在真实工厂的数字孪生中设计新的生产流程；软件工程师在将自动驾驶汽车的新软件发布到车队之前先基于数字孪生模型进行测试。新一波只能在虚拟世界中完成的工作即将来到。Omniverse Cloud 将连接数千万设计师和创作者，以及数十亿未来 AI 和机器人系统。”

通过 Omniverse Cloud，创作者可以在任意地点对存储在 Nucleus Cloud 中的模型进行迭代、共享和协作，并通过发送链接即时邀请其他合作者加入会话。没有高端 GeForce 或 NVIDIA RTX 系统或者不愿建立 IT 基础架构的用户或团队只需订阅 Omniverse Cloud 计划，就可以使用 Omniverse Create 和 View 的全部功能。

NVIDIA 发布 Omniverse Cloud，连接数千万设计师和创作者

用于数字孪生的OVX硬件系统

OVX是NVIDIA专门为Omniverse打造的一套数据中心计算系统，具有高速存储、低延迟、精准计时、可伸缩性等特点，产品包括了OVX服务器、OVX POD以及OVX SuperPOD集群，此外还包括了Spectrum-3或Spectrum-4以太网交换机。其中OVX 服务器由 8 个 NVIDIA A40 GPU、3 个 NVIDIA ConnectX-6 Dx 200Gbps 网卡、1TB 系统内存和 16TB NVMe 存储组成。而在终端产品上，包括了RTX A5500桌面级GPU等。

“NVIDIA已经变成全软件硬件堆栈的平台运算型公司。”施澄秋引用了黄仁勋的一句话，点评了Omniverse在硬件、AI框架、云、第三方合作等方向上所做的努力。