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矽光子節能並提升資料中心運算密度
黃仁勳提到過去伺服器與資料中心常用銅線建置網路（筆者註：指一般金屬導線之網路線），這類線材很適合應用於1至2米範圍或是距離較短的設立，但是隨著資料中心的規模越來越大、伺服器的數量越來越多，彼此的距離也隨之增加，因此需要使用更長的網路線，並使用光纖取代銅線以解決訊號衰退的問題。
但是傳統的傳統光纖網路交換器需要額外安裝光纖模組，每個端子的資料處理器（DSP）與雷射模組共計消耗30 W電力，為了要連接數量龐大的伺服器，整體電力的開銷也是相當可觀。
為了降低光纖網路系統的耗電量，NVIDIA發表與TSMC（台積電）以及多位生太系統合作夥伴共同研發的共同封裝光學技術（Co-Packaged Optics，CPO），這系列矽光子網路交換器採用TSMC微型環狀調變器（Micro-Ring Modulator，MRM），光學引擎與雷射光源僅消耗9 W電力，且低訊號衰退更低，提供更可靠、省電、高品質的資料交換與通訊。
資料中心轉移至矽光子網路交換器在於能夠省下通訊使用的電力，並在總體電力限制不變的前提下，將電力轉移給更多CPU與GPU使用以提升更多運算能力，進而提高資料中心的收益。對整體資料中心而言，這個發展趨勢也符合前面提到的「終極摩爾定律」。
矽光子網路交換器的詳細介紹與圖文特色說明可參考《GTC會前簡報》一文。
想要買一台DGX Station放家裡嗎？
黃仁勳在演說中特別拿出DGX Station的主機板，說明它是它桌上型電腦尺寸的AI工作站，搭載GB300 Superchip，具有容量高達784 GB的統一記憶體，能夠提供20 PFLOPS的FP4資料類型AI運算效能，並搭載網路頻寬達800 gigabits的ConnectX-8 SuperNIC，能夠高速連接多個DGX Station以處理更大規模的工作負載。
另一方面，黃仁勳也特別強調DGX Station具有3組PCIe Gen 5x16擴充插槽，能夠加裝RTX PRO 6000 Blackwell等多款運算卡來提升整體運算效能，為進階使用者與小型工作室提供大規模AI訓練與推理運算的充沛效能。
如果覺得DGX Station超出預算，也可以考慮先前在CES 25亮相、後來正式定名為DGX Spark的迷你超級電腦，它的尺寸更小、價格更低，並具有1000 TOPS的峰值AI運算效能。
自駕車模型蒸餾與GR00T N1開源機器人模型
NVIDIA也於發表Halos自動駕駛安全系統堆疊，它整合車輛架構、AI模型、晶片、軟體、工具、服務等多個面向，提供從雲端到車輛的安全開發環境。
另一個重大消息為NVIDIA將以開源型式釋出GR00T N1機器人基礎模型，提供通用人形機器人推理能力和多種技能。
黃仁勳也在演說中提到在自駕車領域透過Cosmos的生成式世界基礎模型搭配模型蒸餾技術，一方面加速模型開發，另一方面降低行駛時AI推論運算的資源需求。在GR00T N1部分，除了全球首款開源、可完全自訂的機器人基礎模型之外，也採用分別負責快速思考反射動作、緩慢思考做出有條理決策的雙系統架構。
筆者將針對這2個部分撰文詳述，請有興趣的讀者查閱文章頂部之列文章目錄。
GTC 2025春季場於2025年3月17日至21日在美國加州聖荷西舉行，筆者撰文時活動已經結束，錯過活動的讀者仍可於YouTube觀看開幕演說重播。
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