GTC 2018收官 NVIDIA AI布局完成

做為今年6站GTC（GPU Technology Conference，GPU技術峰會）的收官之作，本周GTC China在蘇州舉辦，是什麼吸引了超過5000人與會，除了創始人黃仁勛的個人魅力，日益火爆的GPU AI世界從藍圖到落地更為引人。

雖然數字貨幣礦難引發股票價格從高點跌落，但這並不影響人們對NVIDIA英偉達的追捧。2018年以來，NVIDIA自成一體的GTC大會已經走過了6站，做為收官之作的GTC China本周在蘇州舉辦，超過5000人現場聆聽了公司創始人兼CEO黃仁勛長達兩個小時的演說。

說實話，對CHIP現場編輯來說，今年都不是第一次聽GTC或老黃的演講了，但仍和現場數千人一樣，被NVIDIA在GPU及AI方面的快速發展和優勢激素所折服。

在傳統GPU領域，GeForce RTX 20系列所帶來的RTX光線追中技術，無疑是最「親民」的技術。黃仁勛以國內首款支持此技術的《逆水寒》為例，詳細介紹了NVIDIA RTX 光線追蹤反射將賦予盔甲、武器、物體、水坑、河流、運河等多種遊戲元素栩栩如生的反射屬性，使它們能夠準確地反映周圍的世界。《逆水寒》還是業界首款採用實時光線追蹤焦散效果的遊戲。焦散是指光線在到達反射或折射表面後重新聚焦或散射，進而形成新的光源，照亮周圍的環境、投射陰影。這可以確保焦散效果能夠對物體做出相應的反應，改變布景和光線條件，甚至船隻的航跡。

RTX OFF

RTX ON

另外《逆水寒》還至此DLSS（Deep Learning Super-Sampling，深度學習超級採樣）技術，將性能提升了可達40%，與上一代 GeForce GPU 相比，GeForce RTX GPU 的性能提升可達 90%。而在圖像質量方面，DLSS技術 可以提供更清晰的細節。

除了消費級產品，黃仁勛重點介紹了NVIDIA為HPC和大型機 （Hyperscale）分別設計的HGX-2和Turing T4產品。前者已經不是「新」產品了，16顆V100核心就能在單節點中能夠提供 2 千萬億次的計算性能、0.5 TB內存和16 TB/s 總內存帶寬，與僅使用 CPU 的伺服器相比，它將 AI 機器學習工作負載的運行速度提升近 550 倍，將 AI 深度學習工作負載的運行速度提升近 300 倍，將高性能計算工作負載的運行速度提升近 160 倍。

相對更新的信息是，NVIDIA已經完成了對伺服器製造商的相關技術授權，目前包括富士康、英業達、雲達科技、廣達電腦、超微、緯創和緯穎。此外，甲骨文上月宣布其計劃為甲骨文雲基礎設施部署HGX-2 平台，並將採用裸機和虛擬機兩種實例，便於顧客輕鬆訪問統一的 HPC 和 AI 計算架構。

相對新的產品是Turing T4，該產品基於全新NVIDIA Turing架構，採用多精度Turing Tensor Core和全新RT Core，與加速的容器化軟體堆棧相結合，提供規模空前的性能。成品T4非常小巧，儼然一塊半高的AIC插卡，功耗只有70W，是競爭產品的1/4，卻能提供多精度功能可支持 4 種不同精度等級的各類 AI 工作負載，助力實現突破性的 AI 性能，FP32精度能夠提供8.1 TFLOPS、FP16精度能夠提供65 TFLOPS、INT8精度能夠提供130 TOPS、INT4精度能夠提供260 TOPS。針對 AI 推理工作負載，配備 2 個 T4 GPU 的單個伺服器最多可取代 54台CPU伺服器。針對AI訓練，配備2個T4的單個伺服器可取代9台雙套接字CPU伺服器。在黃仁勛的現場演示中，使用百度人工智慧圖像搜索應用，4顆T4可提供6k/s以上的識別速度、28顆則達到43k/s水平，而CPU方案僅能達到個位數水平。

除了以上產品，NVIDIA還聯手眾多中國初創公司、卡車製造商和供應商，為新一代自動駕駛汽車選用NVIDIA DRIVE AGX自動駕駛平台鋪路。目前，小鵬汽車及其主要的一級供應商德賽西威將使用30萬億次操作/秒、功率僅30W的DRIVE AGX Xavier，打造面向量產車型的L3 級自動駕駛系統。DRIVE AGX Xavier則為奇點汽車的新車型提供技術支持，此外，SF Motors 計劃於明年推出其首款電動分頻器SF5，並表示將採用 DRIVE AGX Xavier 開發下一代自主計算平台。

Jetson AGX Xavier可在小空間和功耗情況下，為送貨機器人提供大規模計算性能，包括多個高解析度攝像頭和激光雷達等的各種感測器必須感知周圍世界，在複雜、動態的城市環境中進行本地化地路徑規劃和行駛。該模塊能夠以高達32萬億次操作/秒速度，提供強大工作站般的處理能力，其能效比其前代產品高出10倍，而尺寸僅有手掌大小。

走過多年的GTC大會，已經從簡單的圖形技術領域應用，向更為廣泛的人工智慧領域滲透。藉助GPU高並行性的優勢，無論是張量處理還是進一步強化的深度學習應用，都顯現出其「強」的一側。而在自控駕駛方面，更強的視覺感測、處理結合AI計算，則更多的顯示出GPU產品的靈。和傳統的CPU解決方案相比，無論是演講中的黃仁勛，還是會後接受採訪的各高管，都顯示出對成本的自信，「摩爾定律已經失效」、「只有1/4的功耗卻提供4倍的性能」等各種自行溢於言表。

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