英偉達的這場GPU技術盛會 更像是黃仁勛的炫耀

作為人工智慧領域的最大玩家之一，NVIDIA的任何動作都會引起業界的廣泛關注，何況GTC(GPU技術大會)這種大事。

9月25-27日，GTC的「全球巡演之中國站」——GTC CHINA 2017在北京舉行，26日上午，NVIDIA創始人兼CEO黃仁勛先生亮相主會場，向與會的3500多名業界人士做了一場乾貨滿滿，且風采十足的演講。

摩爾定律已終結 兩股力量正推動計算未來

黃教主的演講依然充滿了濃郁的個人風格，他在開場時就開門見山而且直截了當地指出：摩爾定律已經終結。晶體的管數每年增長50%，但CPU的性能每年只增長10%，CPU的設計者無法再通過增加晶體管的數量來增加計算能力。

但一些新的計算模型如深度學習的出現，極大地提高了我們對計算力的需求。因此GPU開始崛起，NVIDIA GPU彌補了CPU在計算方面的不足，可加速處理高強度計算負載。目前，全球已有數十萬人正投身到NVIDIA CUDA GPU和深度學習中，而今年參加全球GTC大會的總人數也將超過22000人。作為一種革命性的計算架構，CUDA的開發人員已超過65萬，在過去五年里增長了14倍。CUDA SDK的下載量達到了180萬，僅去年一年，就增加了80萬。

深度學習正在引領軟體和計算領域的變革，而深度學習、大數據和GPU計算的結合，引爆了AI革命，推動我們走向未來計算。

在媒體見面會中，黃仁勛還表示：「GPU不會替代CPU，它們是協同工作的。因為CPU是通用型的，而GPU則用於處理一些專門的問題，所以我們將GPU稱作加速器。因此我們認為，最完美的架構就是CPU+GPU的架構，也正是我們所介紹的CUDA架構。」

AI已取得驚人進步 NVIDIA打造全球計算平台

計算機圖形是GPU的第一個殺手級應用，AI和深度學習則是GPU的新的殺手級應用。在GPU計算能力的驅動下，近幾年，AI已取得了巨大的進展。目前AI領域初創企業的數量是5年前的12倍，今年在AI領域的投資預計將達到66億美元，而今年所發表的相關論文的數量已超過3000篇。

黃仁勛向大家展示了NVIDIA和合作夥伴在AI領域的部分成果，包括能夠在照片級真實的場景中體驗原始設計，並與異地的同事共享的VR工作環境Holodeck;NVIDIA使用深度學習自編碼器完成了一張只有部分被渲染的逼真圖像;NVIDIA與Remedy公司訓練的一個深度神經網路，可通過語音模仿人說話時的面部表情;可通過視頻分析理解人的動作的神經網路模;加州大學伯克利分校和 OpenAI 的研究人員發明了單次模仿學習，通過幾次演示便可教會機器人執行一項新任務等等。

除了數據，這些實際應用研究成果也讓我們看到了AI所取得的巨大進步。而黃仁勛也表示，NVIDIA很榮幸成為世界各地研究人員和開發人員選擇推動AI發展的平台。NVIDIA對CUDA GPU計算的發展、投資和承諾確保了最豐富的生態系統、最強大的專家級開發群體，以及最廣泛的系統解決方案。從雲端到終端，NVIDIA的統一結構都可無縫對接。

NVIDIA AI計算已成為中國頂級科技企業的絕佳選擇

目前，阿里巴巴、百度和騰訊都已在各自的雲伺服器中採用了NVIDIA Volta GPU，並將其計算資源作為一種雲服務來提供。研究人員和初創公司現在可以租用雲端最先進的AI基礎設施，免於建造超級計算機的複雜性和高昂費用。

華為、浪潮和聯想等領袖級伺服器廠商也已採用NVIDIA基於HGX的伺服器，對於需要專用AI超級計算機的企業，NVIDIA正在與中國主要的系統集成商開展合作，提供經過全面優化的伺服器。

NVIDIA希望為所有AI研究人員打造一個功能強大且高效的計算平台，將全力推進「統一架構」CUDA GPU計算，同時將於AI研究人員和開發者緊密合作。

通過Inception計劃，NVIDIA將支持1900家初創公司創建AI未來，共同推動AI發展與進步。

發布NVIDIA TensorRT 3 性能遠超CPU

未來，AI網路設計、網路複雜度以及智能機器的爆發性增長，將為AI推理帶來巨大的挑戰，AI推理平台必須具備可編程性才能運行種類繁多且不斷演進的網路結構，同時需具備高性能、可擴展特性，才能支撐AI推理海量計算的需求。

NVIDIA TensorRT是全球首款可編程AI推理加速器，可編程且支持所有框架，可編譯到廣泛的目標CUDA GPU中，從120TOPS到1TOPS，從250瓦到低於1瓦。

會上，NVIDIA宣布推出性能更加卓越的NVIDIA TensorRT 3，運行在Volta上的TensorRT 3在圖像分類方面比最快的CPU還要快40倍，而在語言翻譯方面則要快140倍。運行在V100上的TensorRT在處理圖像時可實現7ms的延時，處理語音時延時不到200ms，這是標準伺服器的理想目標，單靠CPU是無法實現的。

在此加速效果之下，只需一台8GPU伺服器即可替換160台雙CPU伺服器或4個機架，每台V100伺服器可節省約50萬美元。

說到這裡，老黃激動地表示，「省錢」是他最喜歡的部分。

AI城市——更智能、更安全

到2020年，城市中實時攝像頭的數量將達到10億，單靠人力監控是不現實的，AI是唯一的解決方案。NVIDIA將與合作夥伴一起發揮這些攝像頭的作用，以解決一系列複雜的問題。使城市管理更加智能，打造真正的AI城市。

用於打造AI智慧城市的Metropolis於5月份首次發布，是一個包含各種工具和技術從終端到雲端的視頻分析平台，以構建覆蓋交通與停車管理、執法、城市服務等各個方面更智能、更快速的AI賦能應用。包括海康威視、華為和阿里巴巴在內的超過50家全球領先的公司已經在使用NVIDIA Metropolis。

老黃心心念念的自動駕駛汽車

黃仁勛認為，自動駕駛汽車的發明將是AI最大的貢獻之一。自動駕駛汽車將帶來顛覆性的租車服務，幫助長途汽車司機減輕壓力，增加運輸距離並減少事故。

在未來，車輛的形態甚至也會因此而發生改變。在飛機和汽車之間使用自動駕駛技術，兩者的邊界將會變得模糊，例如由NVIDIA技術驅動的AirBus飛行汽車。

NVIDIA DRIVE是一個為自動駕駛行業帶來變革的端到端平台，可幫助汽車製造商訓練汽車AI，共享和車隊服務訓練AI用於管理車隊。開放軟體棧包含了從ASIL-D OS、深度學習、計算機視覺SDK到自動駕駛應用。

NVIDIA投資了中國初創公司景馳科技，總計 5200萬美元。今年6月，景馳科技成功完成首次開放道路的自動駕駛測試。該公司計劃於今年年底前在中國安慶市的街道上投放50輛自動駕駛汽車，並計劃在2018年推出類似於優步(Uber)的約車服務。

推出全球首款自主機器處理器Xavier

能夠感知周圍的環境，理解自己的處境並做出合理響應，這種具備自主能力的機器值得我們嚮往。黃仁勛相信，我們很快就能設計出許多類型的自主機器。而NVIDIA平台將幫助研究人員獲得高性能並行計算和高能效的計算，以實現實時處理，滿足豐富的感測介面和深度學習推理需求。

Xavier是NVIDIA推出的全球首款自主機器處理器，它是迄今為止最複雜的片上系統，將於2018年第一季度向早期接觸合作夥伴提供，並將於第四季度全面推出。

作為全球最大的零售和物流運營商之一，京東在物流領域也在不斷做出革新。NVIDIA將與京東共同合作，利用基於NVIDIA Jetson 超級計算機模塊驅動的智能機器將人工智慧引入物流與配送領域。

Xavier將成為下一代Jetson的片上系統。

用來訓練機器人的「虛擬鏡像世界」——Isaac Lab

機器人學習執行具體任務的過程中，可能會對周邊的事物造成破壞，而且往往需要很長的訓練周期。因此，NVIDIA創建了一個可供機器人學習的虛擬世界——Isaac Lab，以現實世界為準，遵守物理學定律，機器人可以在其中超實時地學習。

NVIDIA正推動計算的新紀元

從「統一架構」CUDA GPU計算到TensorRT可編程推理加速平台，從AI城市到自動駕駛、自主機器，黃仁勛先生不無興奮地向我們一條條「炫耀」著NVIDIA在推動AI發展方面的成果與貢獻，同樣也在向我們展示著他眼裡的未來世界。相信他也很高興看到，NVIDIA在這場人工智慧變革中扮演了一個重要角色。

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