2小時、5大AI 新品、英偉達股價暴漲17%，GTC大會上黃仁勛都講了些啥？（內附PPT）

編者按：北京時間 5 月 11 日 00：00，萬眾矚目的英偉達 CEO 黃仁勛 Keynote 演講，在加州聖何塞舉行。全場長達兩個多小時，本場主題演講的話題涉獵面其實很廣： VR、Volta、超算、GPU 雲服務、自動駕駛晶元、以及機器人訓練。英偉達也恰恰在 GTC 舉辦的同時，公布了2017年第一季度的財報。財務數據顯示，NVIDIA在2017第一季度營收同比增長48%，達到19.4億美元。看來，英偉達已經如同老黃所說，已完全轉型成為領先的 AI 企業。

今年的 NVIDIA GTC 開發者大會，與往年頗有些不同。

北京時間 5 月 11 日 00：00，萬眾矚目的英偉達 CEO 黃仁勛 Keynote 演講，在加州聖何塞舉行。全場長達兩個多小時，雷鋒網記者在媒體中第一位入場，坐在了前排中央。然而，整場演講下來，老黃並沒有一句提到遊戲。

本場主題演講的話題涉獵面其實很廣： VR、Volta、超算、GPU 雲服務、自動駕駛晶元、以及機器人訓練。但是，所有這些話題都有一個共同點：要麼基於 AI、深度學習技術，要麼為 AI、深度學習技術服務。

英偉達也恰恰在 GTC 舉辦的同時，公布了2017年第一季度的財報。財務數據顯示，NVIDIA在2017第一季度營收同比增長48%，達到19.4億美元。在過去一年裡，NVIDIA致力於深度學習的計算系統解決方案極大推動了語音識別、機器視覺、虛擬助手、自動駕駛等領域的發展，而其在各行各業的核心開發者也成為這家「核彈公司」源源不斷的增長動力。

看來，英偉達已經如同老黃所說，已完全轉型成為領先的 AI 企業。本屆 GTC 的主題，便是 AI & 深度學習。當然，還有劃時代的深度學習硬體 Volta。下面，便是本屆 GTC 英偉達發布的五大革命性產品：Project Holodeck、Volta、英偉達 GPU 雲、Xavier DLA，以及 Isaac 機器人模擬機。

Project Holodeck 是老黃髮布的第一個產品，堪稱是本屆 GTC 的開胃菜。它將 VR 和 AI 的頂尖技術相結合，所構建的 VR 社交、工作空間。它有三大特點：

• 照片級逼真的視覺

• 物理交互

• 協作

其中最大的亮點，無疑是物理交互體驗。老黃表示，虛擬共享空間必須要遵從物理定律，否則就無從營造真實世界般的沉浸感。相比之下，同屬 VR 社交空間應用的 Facebook Spaces，並沒有這麼強調物理屬性。

英偉達與頂級跑車製造商科尼塞克合作，甚至請科尼塞克創始人 Christian Koenigsegg 利用 VR 化身（上圖中的虛擬人）「現身」說法。

演示中，有兩個細節值得我們注意：

• 當 VR 化身觸摸方向盤時，其「手掌」並不會像網遊那樣穿過方向盤，而是能實實在在地握住它。雷鋒網獲知，用戶還能在 Project Holodeck 里舉起東西。這充分展示了「物理交互」。

• Project Holodeck 導入了科尼塞克最新車型（上圖）的全部三維數據——不僅僅是外觀，還有內飾、零件。隨老黃一聲令下，整部車分解成一個個的獨立零件；展示了讓 VR 「不止於社交」的可能性。

Project Holodeck 將於 9 月開放早鳥體驗。

沒錯，Volta 終於來了。繼 Pascal （帕斯卡）之後的新一代 GPU 架構，在萬眾期待下亮相。對於絕大多數觀眾，不論 GTC 推出了多少 AI 工具，都無法遮掩 Volta 作為本屆大會心臟的事實。

畢竟，英偉達今後二至三年的 GPU 產品線，全都要由 Volta 供血。雖然 Volta 架構的遊戲顯卡最快在今年底才可能與大家見面，但通過深度學習卡，也可一窺 Volta 的滿血性能。那麼在本屆 GTC，英偉達推出了哪些基於 Volta 的產品？

答案是 Tesla V100，以及基於它的深度學習計算機 DGX-1 和 DGX Station。

「迄今為止英偉達難度最高、最複雜的項目；

耗費數千工程師數年光陰來完成；

全世界有史以來最昂貴的計算機項目（研發支出為 30 億美元）。」

說的就是 Tesla V100，基於新一代 Volta 架構。但英偉達在它身上實現的壯舉遠不止與此：

• Tesla V100 的晶元面積是驚人的 815 平方毫米，約等於一塊 Apple Watch，真正達到光刻技術的極限。老黃說：「不可能做出比這再大的 GPU 晶元……我把這看做是幾乎『不可能實現的』，是製造技術的一項不可思議的驚人績業。」

• 來自三星的 16GB HBM2 顯存，帶寬達到驚人的 900 GB/s。

詳細規格見下圖：

• Tensor Core

相比 Pascal，Volta 有全新的張量運算指令，這就是 Tensor Core。

它既是指令也是數據格式，是 4*4 的矩陣處理陣列。它使得 Volta 的訓練吞吐量達到了 Pascal 的 12 倍，推理吞吐量達到 6 倍。藉助它，Tesla V100 的張量運算能力達到 120 TFLOPS。

• TensorRT

它是 Volta 的高性能神經網路推理引擎，或者說編譯器。目的是為推理運算快速地優化、驗證、部署訓練好的神經網路。

老黃解釋道：」訓練完成之後，用於訓練神經網路的框架會生成圖。圖需要為你使用的處理器進行優化、編譯。我們把這稱為 TensorRT。「

• 面向推理（inference）

眾所周知，深度學習運算可被分為訓練和推理兩部分。從前， N 卡只關注訓練，而在 Tesla V100 上，英偉達終於對推理「動真格」。老黃表示，從 Volta 開始，英偉達 GPU 將對訓練、推理兼顧，可謂是革命性的突破。如圖所示，Tesla V100 的推理運算速度是 Skylake CPU 的十餘倍不止。CPU、FPGA 和 TPU 們怕了么？

• 性能對比

這是 Tesla K80、P100 與 V100 三代架構的性能對比。在 Caffe2、Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）、MXnet 三大框架上，V100 取得了數倍的性能提升。以 Caffe2 為例，訓練時間由 K80 的 40 多小時，縮減到 V100 的不到 10 小時。

深度學習超級計算機 DGX-1 也把 GPU 升級為 Volta，這便是 DGX-1V。

它內置八塊 Tesla V100，運算能力為驚人的 960 Tensor TFLOPS。老黃表示，過去 Titan X 需花費八天訓練的神經網路，用 DGX-1V 只需八個小時。它相當於是「把 400 個伺服器裝進一個盒子里」。

售價 149000 美元，即日起接受預定，第三季度出貨。

DGX Station 則是縮小版的 DGX-1V，老黃稱其為「Personal DGX」，堪稱是終極深度學習PC。英偉達內部已經使用很久，每個工程師要麼有 DGX-1V，要麼有 DGX Station，再要麼兩個都有。這次，老黃決心把它推向市場。

它內置四塊 Tesla V100，運算力因而是 DGX-1V 的一半。1500W 功耗，使用水冷。售價 69000 美刀。

另外一個基於 Tesla V100 的新硬體產品是 HGX-1。這是英偉達與微軟合作開發的公有雲伺服器。老黃聲稱，這是業內首個堪稱標杆的雲圖形加速器。它內置八塊 Tesla V100，設計時就考慮了公有雲伺服器必需的多種任務處理與全能性。

「這是世界上首個混合深度學習雲平台」，老黃說。

每一名深度學習工程師大概都深有體會：在一台設備上創建、設置開發環境並不是一件省心的事。這花費的時間可能是整整一天，可能是一個星期、一個月，也可能灰心喪氣乾脆放棄。

為解決這一開發者的痛點，英偉達推出了 GPU 雲。它的亮點非常直接——在幾分鐘內設置好本地開發環境。而這，只需要打包下載一整套英偉達優化、整合好的深度學習軟體包。開發者所有需要的庫和框架都包含在內，並且用容器 NVDocker 隔離。

它支持全部深度學習開發框架。當然，為利用雲端成白上千 GPU 的強大計算力，開發者可一鍵在英偉達 GPU 雲設立開發環境，上傳工作進度。

英偉達 GPU 雲 將在七月公測。

Xavier 是英偉達的自動駕駛 AI 處理器。它的創新之處在於，整合了 CPU、GPU 以及 DLA 三大處理器的優點：

雷鋒網註：DLA 即深度學習加速器，前段時間很火的谷歌 TPU，便是 DLA。

Xavier 同時具備 CPU 的單線程性能，CUDA 的並行加速能力，以及 DLA 的計算機視覺特殊功能。

老黃宣布，為加速深度學習技術的普及和進步，將開源 Xavier DLA 供所有開發者使用、修改。初期版本將在 7 月開放，完整版本將於 9 月公開。

Isaac （艾薩克）這個名字，來自於兩個人：一是象徵物理學的艾薩克·牛頓，二是象徵 AI 的艾薩克·阿西莫夫。這是英偉達傾力打造的終極機器人 AI 虛擬訓練環境。

在真實世界人為訓練機器人有先天的局限性：人力成本過高，風險大，耗時長，效率極低。解決的方案，便是在虛擬環境進行機器人訓練。這有點類似於訓練智能體的模擬器 Deepmind Lab 和 OpenAI Gym。事實上，Isaac 直接連通 OpenAI Gym，藉助後者的強化學習功能。

充分利用了英偉達在物理引擎上的造詣，老黃表示，Isaac 的目標是打造一個遵從物理定律的「alternate universe」（替代空間）。虛擬訓練空間將完全遵從現實世界的物理定律，除了時間。理想的情況是，在模擬機中學習過的機器人，就相當於已經預訓練過。

而在時間上，機器人 AI 將以多重「分身」在 Isaac 中進行訓練，每輪訓練中最聰明的那一個，將進入下一輪分配給每個智能體；再從中選出表現最好的那一個進入下一輪，取代上一輪的所有智能體……

如此往複，以訓練出最聰明的機器人 AI。

後摩爾定律時代的新出路

與GTC第一天的內容集中在圖像處理不同，在兩個小時的演講中里，只有在開場不久列舉深度學習對圖像處理效果的改善以及中途演示《最終幻想》兩處與圖像處理有關，其他的時間中，老黃大談特談的是AI，是深度學習，是計算能力，是數據中心，是為開發者提供更有效的硬體與平台。

在2016年，得益於人工智慧紅利，英偉達股價累計漲幅接近200%，成為標普500指數漲幅第一名。而在這次GTC大會上，老黃的演講再一次贏得了資本市場——在演講中，英偉達的股價一直上升，到收盤時漲幅為17.83%，市值達到了720億美元。

如同黃仁勛開場所言：我們需要找到摩爾定律之後的路。在摩爾定律實效、微處理器增速降低到每年10%的今天，GPU 計算的崛起已經在引領著人工智慧的革命。有這樣一組數據可以佐證：在過去5年中，GTC參會者增加了3倍，增長到7000人；GPU開發者增長11倍，增長到超過50萬人......而這一切對於英偉達來說只是一個時代的開始。

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