翼虎虎评 | 英伟达推出DGX云,重塑大模型格局打开AI+应用场景

2023-03-31   来源:

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英伟达在2023年 GTC大会上,宣布与多家云服务供应商合作,推出NVIDA DGX Cloud,使得企业无需采购和拥有服务器,便可通过云服务商合作托管的DGX Cloud基础设施。通过浏览器取得超算电脑级AI运算功能。微软Azure和Google Cloud将陆续开始供应服务。NVIDA DGX Cloud的收费标准为每个实例每月 36,999 美元起。每个实例包括八个 Nvidia H100 或 A100 80 GB GPU,每个 GPU 节点内存高达 640 GB,实现计算资源专用,不和云中另外的租户共享。DGX Cloud包括NVIDIA AI Enterprise提供端到端的AI框架与预训练模型。




点评:


技术层面上,DGX Cloud提供了企业用于特定领域任务的定制大模型和生成式AI模型。DGX Cloud提供了专用的NVIDIA DGX AI超级计算集群,并配备了NVIDIA AI软件。同时还配套推出了全新云服务及代工厂NVIDIA AI Foundations,使企业能够构建、改进、运营使用其专有数据训练的定制大模型和生成式AI模型。DGX Cloud主要包含3个服务:1. NeMo (文本生成模型构建服务,提供从80亿到5300亿个参数的模型,会定期更新额外的训练数据,帮助企业为客服、企业搜索、聊天机器人、市场情报等生成式AI应用进行模型定制);2. Picasso(视觉语言模型构建服务,具有先进的文生图、文本转视频、文本转3D功能,可为产品设计、数字孪生、角色创建等使用自然文本提示的应用快速创建和定制视觉内容)3. BioNeMo(生命科学服务,提供AI模型训练和推理,加速药物研发中最耗时和成本最高的阶段,可加速新蛋白质和治疗方法的创建以及基因组学、化学、生物学和分子动力学研究)


DGX Cloud的推出重塑了大模型格局,提供了AI生态发展新思路。以Open AI大语言模型GPT 4为例,其所需的1.6万亿个参数,需要巨大的成本投入和底层算力支持,进入门槛极高。当下在大模型领域持续投入的主要是微软、谷歌、百度、三六零等大厂,对于专注专业应用领域的公司而言,难以在大模型领域有巨大投入,在DGX Cloud的推出之前,也只能接入类似ChatGPT等接口开展AI业务。英伟达通过DGX Cloud的推出提供了8b、43b、540b的基础模型,将自己核心的算力能力以按照使用时间计费的方式出租,使得有数据、有应用场景的公司开发和自身业务适配的大模型。


当下应用DGX Cloud的下游应用行业包括生物技术、保险科技、数字业务。首批使用 DGX Cloud 的 AI 行业先锋包括全球领先的生物技术公司安进(Amgen)、保险科技领导者 CCC Intelligent Solutions(CCC)以及数字业务平台提供商 ServiceNow。


安进正在使用 DGX Cloud 与 NVIDIA BioNeMo 大型语言模型软件来加速药物研发,比如包含 NVIDIA RAPIDS 数据科学加速库的 NVIDIA AI Enterprise 软件。安进数字创新研究加速中心、生物制剂治疗研究执行总监 Peter Grandsard表示:“借助NVIDIA DGX Cloud和NVIDIABioNeMo,我们的研究人员能够把精力集中在更深层次的生物学研究上,无需再处理AI基础设施和设置机器学习工程。相较于其他平台,我们借助DGX Cloud的强大算力和多节点能力,同时结合BioNeMo将蛋白质LLM的训练速度提高了倍,使用NVIDIA RAPIDS将训练后分析速度提高了100倍。”


财产和意外保险领域的领先云平台CCC正在使用DGX Cloud,以加快和扩展其AI模型的开发与训练。这些模型为该公司的创新汽车理赔解决方案赋能,帮助加速该行业的智能自动化,并为每天数百万的企业用户及其消费者改进理赔体验。


ServiceNow正在使用DGX Cloud与本地NVIDIA DGX超级计算机,来构建灵活可扩展的混合云AI超级计算,以来帮助其在大型语言模型、代码生成和因果分析方面的AI研究。ServiceNow还与其他机构共同发起了一个负责任的开放科学生成式AI倡议——Big Code项目,其在NVIDIA的Megatron-LM框架上进行训练。



投资机会:


参照上述应用场景,我们认为随着英伟达DGX云的推出,未来AI不再是巨头的游戏,其应用和生态有望快速发展,而拥有AI技术、场景、数据三大要素的公司将在AI浪潮中脱颖而出。具体到标的端包括:1.华大基因:2019年11月,华大基因与英伟达在深圳签署了战略合作协议,共同推进医学图像AI诊断技术的研究和应用。双方将通过英伟达的GPU计算技术和华大基因的生物医学数据分析能力,加速医学图像的处理和分析,提高肿瘤等疾病的诊断精度和效率。2. 同花顺:公司自2009 年推出i问财以来深耕AI领域十余年,持续加大对图形图像识别与处理/机器学习/自然语言处理/智能语音/数字人等关键技术攻关、特别是AI大模型/AIGC等领域,并运用到金融信息产品和服务中。3. 国能日新:将AI应用于新能源功率预测、电力交易辅助决策、虚拟电厂平台等多个产品,提升能源数字化水平。