今天，黃仁勛又來送 AI 芯片了，還是超強悍的那種。

OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人、總裁 Greg Brockman 發(fā)推，曬出了自己、OpenAI CEO 奧特曼與英偉達創(chuàng)始人兼 CEO 黃仁勛的合照。

他表示，老黃親自為 OpenAI 送來了全球第一臺 Nvidia DGX H200 超級計算機，此舉意在雙方共同推進 AI、計算和人類的發(fā)展。

不過，網(wǎng)友更關(guān)注的依然是 OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學家 Ilya Sutskever。自去年 12 月 15 日轉(zhuǎn)推了 OpenAI 的一個帖子以來，他已經(jīng)在 X 上「消失」了四個多月。

有網(wǎng)友調(diào)侃到，Ilya 是不是在邊上的箱子里呢？

還有人 P 了一張 Ilya 與奧特曼搭肩的合照。

把最強 AI 算力贈送給業(yè)界先進研究機構(gòu)，這件事英偉達已不是第一次做了。

今年 2 月，馬斯克還在 X 上回憶了老黃向 OpenAI 捐贈 DGX-1 服務器的那張經(jīng)典照片。作為 OpenAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人，彼時馬斯克還沒有因為「利益沖突」和開源等問題與 OpenAI 反目成仇。

2016 年，黃仁勛親自向 OpenAI 贈送了全球第一臺 DGX-1，馬斯克也在接收現(xiàn)場。

或許就是這個舉動，催生了 ChatGPT 的到來。

DGX-1 被英偉達稱作為「AI 超級計算機」，當時捐贈的版本價值 12.9 萬美元，集成了 8 塊 Tesla P100（Pascal 架構(gòu)）GPU，整個系統(tǒng)的機器學習算力為 170 teraflops（FP16）。

在此之后，英偉達陸續(xù)推出了 DGX-2（Volta 架構(gòu)）、DGX A100 服務器（Ampere 架構(gòu)），持續(xù)引領(lǐng)了 AI 算力的最高水平。

今天贈送給 OpenAI 的 DGX H200，是去年 11 月在全球超算大會上推出的最新產(chǎn)品。英偉達在官方博客中曾表示：H200 Tensor Core GPU 具有改變游戲規(guī)則的性能和內(nèi)存功能，可增強生成式 AI 和高性能計算 (HPC) 工作負載。單塊 H200 的 FP16 算力是 1979 TFLOPS。

作為首款采用 HBM3e 的 GPU，H200 借助更大更快的內(nèi)存可加速生成式 AI 和大型語言模型 (LLM) 的運行，同時推進 HPC 工作負載的科學計算。

老黃送顯卡，看來正在成為英偉達的慣例。不過還有一個不得不說的故事，就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剛剛興起的時候，英偉達曾經(jīng)「拒絕」過人工智能先驅(qū) Geoffrey Hinton。

2009 年 Hinton 的研究小組在使用英偉達的 CUDA 平臺訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別人類語音。他對研究結(jié)果的質(zhì)量感到驚訝，并于當年晚些時候的一次會議上介紹了這些結(jié)果。Hinton 聯(lián)系了英偉達，「我發(fā)了一封電子郵件說，聽著，我剛剛告訴一千名機器學習研究人員，他們應該去購買英偉達 GPU。你能給我免費寄來一份嗎？」結(jié)果英偉達拒絕了。

盡管受到冷落，Hinton 仍然鼓勵他的學生使用 CUDA，其中包括傳奇學者 Alex Krizhevsky。2012 年，Krizhevsky 和他的研究伙伴 Ilya Sutskever 在預算緊張的情況下從亞馬遜購買了兩張 GeForce 顯卡，訓練視覺識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這才有了一代經(jīng)典 AlexNet。

不過在 2018 年 9 月，在一次慶祝英偉達多倫多 AI 實驗室（Toronto AI Lab）成立的會上，黃仁勛送給了 Hinton 一塊 TITAN V 顯卡。這也算是彌補了當初拒絕 Hinton 的遺憾。

圖源：https://twitter.com/PengDai_ca/status/1043496117244170240

除了交付 AI 算力，英偉達在投資領(lǐng)域也有新的動向。本周三據(jù)彭博社等媒體報道，英偉達正式宣布有意收購 AI 基礎(chǔ)設(shè)施管理平臺 Run:ai。該交易的價值并未透露，但估計約為 7 億美元。

Run:ai 由 Omri Geller（首席執(zhí)行官）和 Ronen Dar （首席技術(shù)官）于 2018 年創(chuàng)立。該公司開發(fā)了一個并行算力的編排和虛擬化軟件層，以滿足在 GPU 和類似芯片組上運行的人工智能工作負載的獨特需求。Run:ai 基于 Kubernetes 的 AI 云容器平臺通過自動分配必要的計算能力（從部分 GPU 到多個 GPU，再到多個 GPU 節(jié)點），能夠幫助用戶有效地池化和共享 GPU。

不斷擴充朋友圈，同時資助構(gòu)建 GPU 算力的公司，英偉達的 AI 版圖已越來越大。