智東西3月19日（美國圣何塞時間3月18日）報道，今天，一年一度的AI與深度學習盛會——由NVIDIA舉辦的2019 GTC（GPU技術大會）在美國加州圣何塞舉行，本次大會為期4天，圍繞AI/深度學習、圖形/建模、智能機器/物聯網、高性能計算、數據中心與云計算等熱門話題開展600多場技術演講和座談。
其中最受期待的環節毫無疑問是NVIDIA CEO黃仁勛（粉絲愛稱“老黃”）的主題演講。和往年一樣，本次主題演講依然干貨滿滿，老黃在3小時內宣布了該公司在芯片、AI、云基礎設施、IoT與機器人、自動駕駛上的一系列新動作。
本次主題演講分為三個部分：主打實時光線追蹤的計算圖形、AI與高性能計算、自動駕駛。
核心亮點包括：
1、計算圖形：推出端到端平臺CUDA-X AI，宣布圖靈RTX將于4月4日登陸Unity，發布全新協作平臺NVIDIA OMNIVERSE，發布擁有40個圖靈GPU的8U RTX服務器和RTX POD。
2、AI和HPC：使用Omni-Sci數據庫快速將原生數據轉換為可視化數據，發布售價99美元的CUDA-X AI小型計算機Jetson Nano，開放ISAAC機器人堆棧SDK，宣布AWS上線最新的EC2 G4實例。
3、自動駕駛：推出DRIVE AP2X Release 9.0，介紹防止碰撞的安全力場，發布NVIDIA Constellation虛擬汽車。
此外，老黃還在演講開場時就聲明他愛PRADA（猜猜是不是那個奢侈品牌）。
有意思的是，在本屆GTC大會舉辦前一周，NVIDIA發布2019年震動芯片界的大消息——宣布就69億美元收購以色列企業Mellanox事宜達成最終協議，在本次主題演講中，Mellanox CEO Eyan Waldman也來到現場和老黃聊了會兒天。
一、推出CUDA-X AI，表白PRADA
在本次大會上，老黃不負眾望地穿著一身黑色皮衣帥氣登場，首先曬出GTC和GPU的成績單，說相比上一屆大會，GTC 2019的參會人員增長約50%，GPU開發人員從2018年的80萬增長到2019年增長為120萬人。
在介紹了NVIDIA加速計算的一系列成果后，老黃開始進入本次主題演講的一大重點——端到端平臺NVIDIA CUDA-X AI，通過將所有NVIDIA庫集成在一起，加速深度學習、深度學習和數據分析工作流程，提高開發人員工作效率。老黃表示，要用盡可能少的工作流程達到最大成效，買的越多，省的越多。
在演講期間，老黃突然對“PRADA”表白，不過，這可不是大洋彼岸那個著名的奢侈品牌，老黃用它代指CUDA-X庫的關鍵特征，即PRogrammable + Acceleration + Domain + Architecture。
二、計算圖形：實時光線追蹤仍是主題
光線追蹤一直是GTC的一個重要話題，在第一個環節，老黃先展示左右看起來相似的圖片，讓觀眾去猜哪張圖是真的。
同樣，Tensor Core通過深度學習降低繪圖工作的負載并提高繪圖性能表現的功效也再度被提及。相比過去只是用GPU的計算方式，TensorCore 和光線追蹤計算單元能帶來更低成本和更高功效。
NVIDIA已與Adobe、Autodesk等多家3D軟件制造商建立合作伙伴關系，將實時光線追蹤帶入游戲作品。全球頂級的應用程序供應商正采用NVIDIA RTX為900萬設計師和藝術家提供先進的AI和光線追蹤功能。
其中，Unity為NVIDIA的實時光線追蹤（RTX）技術增加了預覽支持。現場展現的《雷神之錘2（Quake 2）》游戲等場景逼真度令人驚艷，這些虛擬圖像與真實場景何其相似，模糊了虛擬與現實的界限。
老黃表示，圖靈RTX仿真將于4月4日登陸Unity。另外Unreal Engine和Vulkan都將支持Direct-X 12（DXR）中的實時光線追蹤。
“圖靈RTX架構是15年來GPU架構的最大的飛躍。”老黃如是說。他著重講了RTX和圖靈架構的亮點，展示的RTX服務器在渲染方面節省能耗的數據令人難以置信。另外，RTX開關時的照明變化也非常明顯。
隨后，老黃宣布發布一款全新協作平臺NVIDIA OMNIVERSE，適用于由NVIDIA RTX提供支持的3D制作流程。
另外在流媒體視頻服務領域，NVIDIA 與日本軟銀集團在日本構建合作伙伴關系，與 LG 在韓國構建合作伙伴關系。
在計算圖形這一環節，老黃最后發布的是擁有40個圖靈GPU的8U RTX服務器和RTX POD，其中包括為Optix渲染完全優化的軟件堆棧、VR/AR及專業視覺化應用。
NVIDIA RTX服務器將幫助5G運營商，以低延遲的特點為用戶帶來強大、靈活、隨需應變的圖形渲染、虛擬化和云游戲服務，
一周前NVIDIA剛剛宣布達成收購協議的Mellanox的技術也排上了用場，Mellanox的高性能智能互聯技術Infiniband將幫助RTX服務器實現在10個機架中為1萬位用戶同時提供服務。
NVIDIA Quadro虛擬數據中心數據站現在支持NVIDIA RTX服務器，可在任何設備上隨時隨地為設計人員提供加速渲染能力。
三、AI & HPC：圍繞CUDA-X AI構建全面生態
第二板塊是AI和高性能計算（HPC）。老黃認為，數據科學已成為繼理論（愛因斯坦）、實驗（牛頓）、模擬之后的工程領域的第四大支柱。
圍繞CUDA-X AI，NVIDIA構建從設備、框架到服務的完整生態系統。CUDA X 可以通過NGX 平臺免費獲得。
老黃再次強調了Tensor Core的重要性，他認為Tensor Core會成為未來在專業計算中極為重要的角色，重要性不亞于GPU架構，NVIDIA希望可將偏推理的AI任務更快的轉移到Tensor Core上。
另外，現場還演示了微軟正與NVIDIA提供的實時語音驅動推薦功能，微軟的算法將端到端延遲減少5倍。
在醫療方面，老黃宣布Clara AI使世界各地的放射科醫生能夠構建和部署AI應用程序，輔助閱讀X射線和其他圖像，并使用Clara工具包幫助注釋圖像，同時確保患者數據安全。
隨后，老黃演示使用Omni-Sci來精確定位網絡運營商應該放置WiFi接入點的位置。Omni-Sci是一個GPU驅動的數據庫，包含可視化引擎，用于可視化來自該網絡服務提供商的數據。
QminSci全球社區副總裁Aaron Williams現場展示了如何使用OmniSci加速數據處理。一個網絡提供商，該提供商每天產生約1TB的WiFi新數據。
據他介紹，在過去將1T數據轉化為可視化數據需要幾十個數據科學家花8天時間。而使用OminSci，僅用4分鐘就能完成這一轉換，然后對該數據集進行預測分析。
另外，老黃還在演講中提到將RAPIDS視作Hadoop和Spark的繼任者，不過不確定這是老黃隨性評論還是正式聲明。微軟Azure也在博客中宣布其機器學習服務現支持NVIDIA RAPIDS。
AI和HPC板塊自然少不了數據科學家的福利，老黃發布一種新型數據科學工作站。這一工作站包含NVIDIA Quadro RTX-8000 GPU，并預裝了CUDA-X加速平臺。
加上一周前，NVIDIA剛剛宣布就收購以色列企業Mellanox事宜達成最終協議，將以約69億美元的現金價格將這個高性能互聯技術InfiniBand的龍頭企業收入麾下。
隨著Mellanox超強的智能互聯技術、解決方案及現有客戶并入NVIDIA，NVIDIA在優化整體計算、網絡和網絡和存儲堆棧的數據中心級工作負載將取得新的提升。例如NVIDIA的數據科學服務器就采用最新的4x NVIDIA T4 GPU和Mellanox網絡。
Mellanox CEO Eyan Waldman和老黃同臺了，兩人討論了在數據中心和超大規模計算的緊密合作，Mellanox的技術在許多NVIDIA產品中得到應用。
另一個前來捧場的重量級嘉賓是亞馬遜AWS計算服務副總裁Matt Garman，NVIDIA和AWS建立長期合作伙伴關系，率先推出GPU及服務并采用一些最新的高端GPU。
Matt Garman稱AWS已經使用GPU預覽了最新的EC2 G4實例，G4非常適用于部署經濟高效的機器學習、深度學習和圖像處理。
TensorRT 5.1現已支持在AI上部署20多個新層，激活和操作TensorFlow和OnnxAI。
在本次主題演講開始前幾個小時，NVIDIA還在GTC大會上公布了其最新的圖像處理研究工作——GauGAN，這是一種基于生成對抗網絡（GAN）的技術，能夠將分割圖轉換為逼真的照片。該GauGAN研究論文已被CVPR 2019收錄為口頭報告。
四、機器人與自動駕駛：Jetson Nano售價99美元
經過兩個小時的演講，終于到了最后一個版塊——機器人與自動駕駛。
老黃宣布了一個面向機器人開發者的好消息——新的Jetson Nano計算機來了！這款小而強大的CUDA-X AI計算機售價99美元，大小近似于一個樂高小人，可以創建數百萬個智能系統，并將能運行CUDA上的所有內容，為機器人提供感知、規劃和推理能力。
現場參加主題演講的觀眾就有福了，出門即可購買Jetson Nano開發套件。
此外，ISAAC機器人堆棧SDK現已開放，這是一個機器人開發者工作箱，可為自主機器引入現代AI，讓自研機器人變得更加簡單。NVIDIA現已支持AWS RoboMaker，可在云中輕松完成機器人仿真和開發，并部署在由Jetson提供支持的數百萬臺機器人中。
“我們和未來互動最重要的機器人設備就是我們的汽車。”老黃表示，Drive Initiative并非將自動駕駛作為產品，而是建立工具和基礎設施，幫助其他人制造自動駕駛汽車。
老黃在現場演示了最新版本的NVIDIA自動駕駛系統，并宣布和豐田合作進行自動駕駛的研發。
首先被發布的是DRIVE AP2X Release 9.0，DRIVE AP2X是世界上最完整的Level 2+自動駕駛汽車平臺。
NVIDIA宣布正與TRIAD Global合作開發、訓練和驗證自動駕駛車輛，與ToyotaMotor合作提供未來的自動駕駛。
老黃還介紹了NVIDIA安全力場，這是一種可以防止自動駕駛車輛碰撞的計算防御性駕駛政策，通過安全立場驅動AV路徑規劃和預測，從而提供更加安全的駕駛體驗。
NVIDIA DRIVE Constellation虛擬AC測試車隊現已上市，提供具有比特精度和精確定時的“硬件在環”測試，由兩個不同服務器組成的數據中心解決方案。
結語：NVIDIA的核彈未發
在AI飛速發展的過程中，NVIDIA無疑是其中最為耀眼的明星企業之一。自2009年首次舉辦以來，GTC大會已經陪著英偉達走過了第十個春秋，成為AI領域舉足輕重的一大盛事。
回顧一下過去2年GTC大會上發布的重點內容：
GTC 2017：全新Volta架構GPU Tesla V100，GPU云，虛擬機器人產品Project Holodeck，主要針對自動駕駛的輕量化平臺Xavier DLA，深度學習學院進展，
GTC 2018：光線追蹤RTX技術，首款Volta架構的Quadro GV100 GPU，首醫學成像超級計算機平臺Clara，32G內存Tesla V100，深度學習超級計算機DGX-2，新版機器學習應用平臺TensorRT，下一代DRIVE Orin自動駕駛芯片，3D仿真自動駕駛測試平臺DRIVE Constellation，ISAAC機器人仿真訓練平臺SDK。
此前受到虛擬貨幣泡沫破裂的影響，加之圖靈顯卡銷量不佳，NVIDIA因此出現營收下滑，股價下跌現象。本以為NVIDIA會在本屆GTC 2019釋放大招，就現在來看，相比過去2年，本次GTC大會稍有“雷聲大，雨點小”之感，既沒有發布新架構，也沒有新GPU或者顯卡的出爐，但好在今天公布的各項升級和合作都非常具體落地，將是英偉達全線產品助推AI技術產業落地的新階段。
當前NVIDIA最新GPU是12nm圖靈架構GPU，此前盛傳的7nm安培架構GPU并沒有像眾人所猜測的那樣如期而至。NVIDIA的7nm顯卡姍姍來遲，而AMD代號為Navi的7nm顯卡被傳即將浮出水面，NVIDIA新的競爭才剛剛開始。
來源：智東西（公眾號：zhidxcom）
作者：心緣
