「礦難」是暫時的，英偉達不怕

在黃仁勛沉溺於展示RTX技術給遊戲畫面帶來的驚艷改變之前，他首先隆重介紹了舞台側面的技術演示團隊，「這是我的技術團（tech band），我們就像支樂隊（band），全球巡迴（演出）。」

11月21日蘇州金雞湖會議中心，會場還沒開門就排起了密密麻麻的長隊。開場前，屏幕上碩大的logo照亮了整齊坐好的前排觀眾，他們頭頂綠光，興奮難耐，宛如邪教現場。演講開始，觀眾席一陣狂熱的歡呼與亢奮，自比樂隊的「教主」黃仁勛受到了搖滾明星般的禮遇。

「知道什麼是程序員的天堂嗎？」我的同事感嘆道。比起技術大會，GTC更像是一次粉絲的狂歡節，黃仁勛就是那個舞台上風光無二的樂隊主唱。

「世界上最棒的工作」

「樂隊」帶來的第一場表演，是一款有著英偉達最新推出的「光線追蹤」技術加持的中國風遊戲「逆水寒」，這是中國第一款RTX遊戲。

黃仁勛演示了一段遊戲畫面，雨後江南小鎮的集市上，石板路上殘餘的水漬倒映著街邊小攤撐起的燈籠，光滑程度不均的劍客鎧甲和一瞬間掠過的刺客匕首都反射著實時變化的光線……黃仁勛突然叫停：「看一下關掉RTX會怎樣。」

遊戲世界在一瞬間失去了光彩，路面、刀身和鎧甲反射的光線失去了原本的靈動，全場嘩然，黃仁勛藏不住驕傲，「再打開！」

「關掉，打開，再關掉，再打開，」伴隨著觀眾極其配合的驚嘆聲，舞台上的黃仁勛玩嗨了，「我可以這麼玩一天，太有趣了。」

「我們擁有世界上最棒的工作。」演示結束，黃仁勛意猶未盡。

光線追蹤是英偉達今年夏天剛剛發布的技術，它可以模擬光線的物理行為，取代傳統渲染技術使用的粗糙近似值，實現實時模擬光線在場景周圍真實反射、照亮物體、改變色調，並最終進入用戶眼睛的過程。

圖像技術背後是英偉達同時發布的第八代GPU架構Turing（圖靈）。它包含三款處理器，基本的可編程著色器、負責光線追蹤的RT Core以及一款名為Tensor Core的AI處理器。憑藉超過100 TFLOPS的處理速度，Turing可以對深度學習模型進行處理，進而生成特效，增強圖像的質量，或者製作AI角色動畫等等。

黃仁勛還展示了抗鋸齒技術DLSS（深度學習超級採樣）加持的RTX 20系列GPU在性能上實現的突破。Turing DLSS由兩個模型組成，其中一個模型經訓練後可以根據原始圖像生成超高畫質的圖像，另一個則主要針對解析度優化訓練，如此一來，圖靈架構的Tensor Core就可以同時實現高畫質和高幀率的效果。現場黃仁勛表示，支持DLSS的Turing架構的RTX20系列GPU可以實現1.8倍的性能提升，帶來的結果是，499美元的RTX 2070運行速度甚至超過了699美元Pascal架構的GTX 1080 Ti。

The more you buy, the more you save

和往屆的GTC稍有不同的是，圖形處理只是開場的熱身，英偉達把更多的時間留給了加速計算。

挑起話題的還是摩爾定律的失效。CPU的增長速度逐漸放緩，越來越難以滿足當下計算科學的需求，為此，十年前英偉達提出了「加速計算」的概念，時至今日加速計算依然保持著較高的迭代速度。

英偉達對軟體堆棧、晶元架構、系統軟體、演算法、應用程序進行了重新設計，通過自下而上的全堆棧解決方案突破GPU的算力瓶頸。「這就是為什麼，英偉達是一家軟體和演算法的公司。」為了應對如今AI研究、訓練對算力的旺盛需求，英偉達針對HPC（高性能計算機）和超大規模數據中心這兩種計算形式，推出了自己的應對方案。

HGX-2 GPU是英偉達專為AI深度學習、機器學習和高性能計算打造的加速伺服器平台，它在單節點中能夠提供2000萬億次的計算性能，對比僅僅使用CPU的伺服器，HGX-2運行機器學習時的工作負載提高了550倍。黃仁勛從舞台側面掏出這款巨大的GPU母版，「這是我臂力的極限了，」他單手托舉著HGX-2說道，「這台電腦將取代400個伺服器。」現場掌聲和尖叫聲嘩然而起。

「不是很便宜的。」黃仁勛突然打趣地用中文說道，他說數據科學家是現在薪水最高的工程師，「他們的工作是最有價值的，這就是他們的工具，這會增加他們的生產力。」台下的觀眾紛紛表示認同。

目前，已有多家中國科技公司開始採用這款GPU加速平台，英偉達在現場發布了百度、騰訊、浪潮、聯想、華為和曙光等大公司與英偉達就HGX-2伺服器達成合作的關係，其中，百度和騰訊將使用HGX-2為內部應用和雲計算服務的客戶提供AI計算服務。

超大規模數據中心方面，黃仁勛展示了英偉達的Tesla T4雲GPU，不同於體積大到難以單手托起的HGX-2，T4的體積很小，「只有糖果盒那麼大」，功耗更是比一塊CPU還要小。「但是它的性能，跟一個做深度學習的CPU相比，它的性能是其300倍。」歡呼一片。

通過Kubernetes容器系統和伺服器系統對GPU進行運算和整體使用率的優化，用戶可以在諸多GPU上同時運行任何一個演算法模型，從而最大化數據中心的使用率。

現場，黃仁勛手上的T4晶元在30天前才剛剛開始量產，現在已有浪潮、華為、聯想、曙光、浪潮和新華三等中國伺服器公司採用了這款產品，是英偉達史上普及最快的GPU。

摩爾定律的消亡之外，人工智慧的興起是英偉達捕捉到的另一重要趨勢，其背後最為流行的機器學習和深度學習，自然也會受到研究計算科學的英偉達的關注。

一周前，英偉達發布了一個GPU加速的開源平台RAPIDS，專為大規模的數據分析和機器學習設計，數據科學家們可以在GPU上運行數據科學管線，從而大幅度地縮短數據集處理時間。

在中國，三家AI醫療公司最先開始了對RAPIDS平台的使用。平安集團旗下的平安科技在使用RAPIDS之後，在研究欺詐檢測和預測人群疾病等業務上，執行速度加快了80倍，數據載入和訓練時間從幾天縮短到幾個小時。國內最大的基因公司華大基因的AI團隊在英偉達DGX-1 AI超算上運行RAPIDS平台，分析速度提高了17倍，將多肽的分析範圍擴大至幾百萬種。垂直做數字化健康業務的創業公司碳雲智能在騰訊雲的伺服器上部署了RAPIDS，將其對微生物組的數據分析速度加快了6倍。

算力對AI研究的改變是立竿見影的，「前後對比一下，買得越多，省的錢就越多。」（The more you buy, the more you save）英偉達頭號銷售黃仁勛說道。

「自動化這個世界」

演講的第三部分，是英偉達近兩年才剛剛開始布局的「自主機器」領域。

針對自動駕駛、機器人等AI落地應用，英偉達在2017年推出了一款AI晶元Xavier，目前這款晶元已經進入量產階段。

為了這款晶元的多個應用領域，英偉達相應地開發了多款加速堆棧。用於智能成像儀的Clara，視頻流分析應用程序的Metropolis，機器人技術的Isaac以及自動駕駛汽車的DRIVE。

其中Isaac平台在國內與京東、美團和菜鳥達成了合作，開發「最後一公里」的配送機器人、無人機等等。

自動駕駛技術領域，英偉達的「全軟體堆棧」的自動駕駛系統Drive OS為客戶提供從晶元到軟體的端到端的解決方案。但英偉達也意識到，憑藉自己的能力並不能完全解決自動駕駛的難題，「造車」領域有著非常多的困難，因此它選擇向客戶提供一個三層的開放平台，底層是硬體體系，第二層是基於CUDA架構的軟體體系，最後一層是整體的自動駕駛系統，用戶可以自己進行選擇和取捨。

在國內，英偉達與卡車製造商達成了合作，智加科技和滿幫集團都使用了英偉達的自動駕駛計算系統。自動駕駛初創公司AutoX也與英偉達達成了合作，推進其L4級別配送技術的研究。

新造車方面，國內小鵬汽車、奇點汽車和SF Motors都與英偉達達成了無人駕駛技術的合作，開始使用英偉達DRIVE AGX自動駕駛平台推進自動駕駛技術的落地。

暫時的「礦難」，永恆的計算

在蘇州GTC開幕的幾天前，英偉達剛剛遭遇了一次股價的腰斬。

近來加密貨幣的熱度漸低，受到挖礦熱潮照顧許多的英偉達「礦機」銷量受到打擊，甚至出現了嚴重的庫存危機，加上近來剛剛發的RTX20系列顯卡被曝存在設計問題，英偉達的股價在季度財報發出之後經歷了連續暴跌。

在GTC現場，記者向英偉達的高管團隊拋出了股價暴跌的問題，負責市場運營的全球執行副總裁Jay Puri笑著說，「看來你們都注意到我們的股票跌了」。在座的高管團隊相視淡然一笑。

Puri表示，「加密貨幣」業務確實對英偉達造成了超出預期的負面影響，但如CEO黃仁勛在演講中提到的，加密貨幣對英偉達而言是與遊戲完全不同的業務，英偉達會更加專註於遊戲玩家用戶群，進而減少加密貨幣對公司總體業績的影響。

可以看到，雖然「礦機」顯卡的銷量仍然是對公司收入影響最大的一個變數，但英偉達早已看向更遠的地方。在蘇州GTC的現場，英偉達和黃仁勛的重點都在計算和AI領域。「股價並不是英偉達奮鬥的目標，我們認為不斷推動整個計算的發展是非常重要的，我們持續服務於遊戲、高性能計算、人工智慧、自動駕駛、智能機器人等創新，我們相信這些工作做好了，股價也不是問題。」

「未來1-2個季度，相信你們會看到一個形勢走好的情況。」Puri補充說道。

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