美國時間3月27日早上，英偉達GTC大會最重磅環節——英偉達創始人黃仁勛的主題演講在圣何塞舉行。

　　要知道，GTC大會向來都是以AI和深度學習作為討論重點，這次也不例外!那酷愛皮衣，還專門換了一件新皮衣的黃教主說了啥呢?

　　從星球大戰，哦不，從里面運用到的光線追蹤RTX技術說起，到第一款采用Volta架構的QuadroGV100GPU，再從新版的TeslaV100內存升級為32G，說到超級電腦DGX-2。沒錯，DGX-2就是黃教主口中搭載了“全球最大GPU”的超級電腦，能實現每秒2億千萬次浮點運算，功耗10千瓦，比英偉達去年發布的DGX-1性能高出10倍。

　　小探知道，如果你不是內行肯定也不知道這啥意思，但舉個例子你就懂了。用這超級電腦，每秒下載1萬4千部電影，怎樣，牛不牛?

　　當然，英偉達還推出了各種新版的機器學習應用平臺、下一代自動駕駛芯片、自動駕駛測試平臺等……小探就不多說這些讓工業界好奇、震驚的新名詞了，今天，就來說說，到底英偉達這些新技術，應用到日常生活的話，有什么改變?哪些應用場景適用?別擔心，小白都能看得懂!

　　光影實時追蹤技術：為娛樂行業打開新世界

　　雖然此黃教主非彼黃教主，但這次黃教主宣布的新產品當中，可是能造福廣大娛樂動畫行業的小伙伴啊。

　　英偉達新推出的這款QuadroGV100GPU，使用RTX技術進行實時光線追蹤，這將為動畫產業提供一種更有效的3D圖形和場景制作方法。再展開一步，媒體和娛樂行業的從業者開心了，因為他們能更快地創建出逼真的動畫效果;而觀眾和玩家們也有福了，因為視覺盛宴會更多更好。

　　英偉達在大會現場展示了一段《星球大戰》視頻，來證明RTX實時光影追蹤能做到多好：每一束光線遇到每一個表面，計算機都要迅速決定如何處理兩者關系：是反射還是吸收?從哪個角度反射?要吸收到哪種程度?

　　毫無疑問，這種光影處理需要非常巨大的計算量。現在的動畫電影中，渲染單個場景都需要好幾個小時。但是黃仁勛說，我們走入了一個光影實時處理的時代，“你在這里看到的一切，都是實時的”。這也是為什么英偉達敢稱自己的這項成果是“自從約20年前推出可編程著色器以來，計算機圖形學的最大進步。”

　　下面來看看參數部分。

　　上周，英偉達已經透露：其技術支持超過24種、總用戶量超過2500萬的專業設計和創意應用程序。

　　采用英偉達NVLink互連技術的QuadroGV100GPU，具有32GB內存，可擴展至64GB并配備多個QuadroGPU，是目前市面上適用這些應用程序的最頂級性能平臺。

　　基于英偉達的VoltaGPU架構，GV100可提供雙精度7.4teraflops(teraflops即“浮點運算”，是衡量計算機計算能力的量，teraflops是每秒一萬億次的浮點運算，所以GV100的運算量極為強大)，單精度14.8teraflops和深度學習性能118.5teraflops。內置于NvidiaRTX中的NvidiaOptiXAI-denoiser可實現近100倍的CPU性能，實現實時的無噪音渲染。

　　黃仁勛自己也很激動

　　然后，娛樂行業對此有什么反應呢?

　　那肯定是喜聞樂見的。

　　出品了《堡壘之夜》和《無盡之劍》系列的EpicGames，其首席執行官在一份聲明中表示：“NvidiaRTX技術的面世，讓實時光影追蹤這件事進入了下一個篇章。通過在新的DirectXRaytracingAPI支持下，為游戲開發社區提供強大的技術，英偉達成為新一代游戲和電影圖像背后的推動力量。”話說的比較官方，劃重點就是“對游戲開發來講，真是跨時代技術啊”。

　　而RemedyEntertainment則說：“使用英偉達RTX技術開發之后，我們驚嘆于它的速度之快，并且還比傳統技術有更高的視覺保真度。想到未來使用RTX能實現的目標，我們就很興奮——是時候給玩家們準備些特別的東西了!”

　　聊完娛樂，我們來看看醫療。

　　在大會現場，黃仁勛展示了英偉達首次推出專用于醫療圖像處理的超級電腦Clara。這個超級電腦有什么厲害之處?

　　還記得那些超聲波拍攝的醫療影像嗎?大多數都是2D、黑白的。但只要把2D的黑白圖像數據傳入Clara電腦，再配合人工智能軟件的處理，醫療影像就能夠給出更多信息。原來的黑白圖像上能實時渲染出顏色、分層、分區域等。也就是說，準媽媽就可以看到3D心臟，還有子宮中寶寶的模樣了。

　　更實用的是，醫院可以在現有醫療設備上直接接入這臺電腦，不需要替換。目前，英偉達正在和眾多醫療廠商合作，除了GE通用電氣、三星電子等，還有像圖瑪深維、推想科技等AI醫療創業公司。說多一句，推想科技是國內最早將深度學習技術應用于醫療影像診斷的人工智能公司。

　　可以想象的是，英偉達這款超級醫療圖像計算機要是部署到各大三甲醫院的話，得是多么大的一個市場。

　　搭載全球最大GPU的超級計算機

　　今天英偉達這場大會，最重磅的莫過于發布了被稱為“全球最大的GPU”。小探不妨先來帶大家回顧下，這款超級計算機DGX-2的前身DGX-1。

　　2016年英偉達GPU全球技術大會上，英偉達推出了全球首款深度學習超級計算機DGX-1，它有首個專為深度學習而設計的系統，提供了相當于250臺x86服務器的吞吐量。計算能力有多強大?相當于你把250臺服務器裝在了這個盒子里。

　　那DGX-2比起DGX-1，有哪些改進呢?

　　首先，它有16個VoltaGPU，使得DGX-2具有300臺服務器的深度學習處理能力。從其他參數來看，共有512GBHBM2內存，可提供高達14.4TB/s的吞吐量，有81920個CUDA內核。

　　但這16個GPU并不是簡單連接，因為DGX-2是第一個首次推出NVSwitch的系統，它能夠使系統中16個GPU共享一個統一的內存空間，這使專業開發人員能夠處理最大的數據集和最復雜的深度學習模型。這個由NVSwitch連接的NVIDIAVoltaGPU可以說創造了世界上最大的GPU。

　　其次，速度更快。DGX-2可以在不到兩天的時間內訓練FAIRSeq，這是一種最先進的神經機器翻譯模型。這比DGX-1的性能提高了10倍。說到速度，我們前面也說了，因為高達14.4TB每秒，每秒可以下載1萬4千部電影。

　　這款全球最強大的GPU售價為39.9萬美元(約人民幣250萬)，今年第三季度上市。這個價位，個人估計是買不起的了，但能給企業省下多少錢呢?300臺雙CPU服務器的價格約為300萬美元，英偉達的售價只是1/8的花費。難怪今天GTC大會上，黃教主的口頭禪是“你買得越多，省得越多”。

　　自動駕駛：測試暫停，研發繼續

　　在發布會的最后，黃仁勛說英偉達會暫停自動車上路測試，但研發會繼續。

　　今年1月8號CES大會上，英偉達正式宣布與Uber合作，其芯片將成為Uber車隊的重要驅動力。其實Uber自2016年部署沃爾沃測試車隊時，就一直使用英偉達的技術。上周Uber事故發生前，英偉達在美國新澤西、加州圣克拉拉，日本及德國等地測試其無人車。事故后，英偉達宣布將在全球范圍內暫停其無人車部分的測試，股價隨即應聲下跌。

　　自動車和硬件供應商和平分手并非沒有先例：2016年5月，特斯拉的自動駕駛系統“Autopilot”由于多重原因判斷失誤，導致一位駕駛著特斯拉ModelS的男子直接在毫無減速的情況下，鉆進了一輛貨柜卡車的下方，車主當場死亡。此后不久，特斯拉當時的攝像頭供應商、以色列公司Mobileye宣布和特斯拉終止合作。雖然雙方并未做出太多解釋，外界普遍認為該事故是合作終止的重要原因。

　　當然，無人車測試只是暫停。早些時候英偉達一名發言人回應此事時說：“以后無人車的安全性會遠遠超過人類駕駛者，因此對無人車的研發需要繼續進行。但為了從Uber事故中學到教訓，我們將暫停測試。”

　　“只要能動，就會成為自動駕駛”

　　不過今天的發布會可以看出，英偉達絕非要停下探索自動駕駛的腳步：英偉達計劃打造一個測試自動駕駛汽車的新系統DriveSimandConstellation，具體包括：

　　.AV驗證系統

　　.VRAV模擬器

　　.與DRIVE電腦相同架構

　　.模擬罕見或困難條件、場景重建、運行回歸測試、積累虛擬測試里程

　　DriveSimandConstellation系統的第一部分叫DriveSim(模擬駕駛)。DriveSim是一個軟件平臺，可以模擬無人車上使用的傳感器。它運行在模塊化硬件平臺上，每個模塊由8個高端圖形處理器組成。由于可以根據需要隨時添加模塊，這種方法可以模擬車輛上所有的傳感器。模擬傳感器所處理的信息可以以假亂真、高度模擬真實世界，肉眼幾乎無法分辨。

　　英偉達DriveConstellation

　　使用道路上記錄的數據，英偉達GPU可以改變太陽的位置，天氣，道路反射率等等。模擬場景時，夏日中午、夜間駕駛、傾盆大雨或暴風雪等都可以隨意轉換。

　　所有這些都是為了在數據中心運行而設計的，價格不會太便宜。當然，和在現實世界中冒著生命危險積累測試里程比起來，模擬環境下測試更安全，而且可以在無限變化的情況下每天積累數百萬英里。

　　Drive系列是英偉達旗下Pegasus人工智能計算平臺的一部分。Pegasus主板的樣品將在今年晚些時候推出，但該模擬器也可以在任何英偉達Drive自動化平臺上運行。英偉達對其所有硬件的軟件兼容性可以說是非常自豪：軟件可以先在現有硬件上開發，以后如果需要移到新的硬件上，也能輕松移植到新平臺。

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