NVIDIA第十屆GTC大會開幕，釋放明確信號：NVIDIA正在數(shù)據(jù)中心領域全速發(fā)力。

NVIDIA創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在San Jose State University發(fā)表了一場森羅萬象的開幕主題演講，介紹了NVIDIA在加速推進數(shù)據(jù)中心普及方面取得的進展，并借助數(shù)據(jù)中心為世界上最具活力的行業(yè)賦能。

在創(chuàng)紀錄的9,000名GTC注冊參會者現(xiàn)場見證下，黃仁勛宣布推出了一系列新技術；詳細介紹了思科、戴爾、HPE和聯(lián)想等行業(yè)領導者對NVIDIA新技術廣泛采用的情況；并強調了NVIDIA技術正在如何與一些世界知名公司進行探討，其中包括埃森哲，亞馬遜，Charter Spectrum，微軟和豐田。

黃仁勛表示：“我們所開創(chuàng)的加速計算方法現(xiàn)在真正開始騰飛了。”一周前，黃仁勛宣布NVIDIA將以69億美元的價格收購高性能計算互聯(lián)技術領域的領導者Mellanox，“如果各位回頭看看我們去年取得的成就，就能明白我們的發(fā)展方向是絕對清晰的。”

除數(shù)據(jù)中心以外，黃仁勛還詳細介紹了NVIDIA在其它領域所推出的創(chuàng)新成果，從機器人到專業(yè)圖形處理，再到汽車行業(yè)，涉及方方面面。

開發(fā)者，開發(fā)者，還是開發(fā)者

整場演講中，反復出現(xiàn)的主題始終是在探討NVIDIA如何通過將軟件和芯片相互耦合，提升計算能力，將海量數(shù)據(jù)轉化為洞察力和智能。

“加速計算不單單只是芯片的事兒，”黃仁勛說到，“加速計算是芯片架構、系統(tǒng)、算法和應用程序之間相互協(xié)作，協(xié)同設計以及不斷優(yōu)化的結果。”

黃仁勛介紹說， 如今GPU開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)正在快速擴張。開發(fā)者的數(shù)量已經從去年的80萬增長至超過120萬人；目前，全球最快的500臺超級計算機中有125臺采用了GPU賦力的系統(tǒng)；由NVIDIA的CUDA并行計算平臺賦力的應用程序已有超過600個。

在說明NVIDIA為什么在本月早些時宣布收購Mellanox 的時候，黃仁勛說到：在全球最快的500臺超級計算機中，超過半數(shù)以上的超級計算機都采用了Mellanox 的互聯(lián)技術，對Mellanox的收購將擴大NVIDIA在數(shù)據(jù)中心和高性能計算領域的優(yōu)勢。

在 GTC主題演講的舞臺上，Mellanox首席執(zhí)行官Eyal Waldman與黃仁勛同臺說到：“我們看到數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)趨勢大幅增長。以應用程序為中心的數(shù)據(jù)中心正在轉變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的數(shù)據(jù)中心，這意味著數(shù)據(jù)將流動起來并創(chuàng)建程序，而不僅只是程序創(chuàng)建數(shù)據(jù)。

AI賦能數(shù)據(jù)中心

隨著企業(yè)構建更強大的服務器，業(yè)務不斷尋求將數(shù)據(jù)轉變?yōu)楦偁巸?yōu)勢，這些技術也正在尋求以自己的方式進入世界數(shù)據(jù)中心，并將服務器連接得比以往任何時候都更緊密，——黃仁勛稱之為“垂直擴展”或“功能”系統(tǒng)——，或者“向外拓展”，或“容量”系統(tǒng)，

為了幫助企業(yè)實現(xiàn)加速發(fā)展，黃仁勛介紹推出了CUDA-X AI，全球唯一針對數(shù)據(jù)科學的端到端加速庫。黃仁勛解釋道：隨著企業(yè)轉而采用深度學習、機器學習和數(shù)據(jù)分析等人工智能技術來更有效地利用數(shù)據(jù)， CUDA-X AI也應運而生。

適用于數(shù)據(jù)處理、功能判定、訓練、驗證和部署的典型工作流程。CUDA-X AI能夠釋放NVIDIA Tensor Core GPU的延展性，以獨有的方式處理端到端的AI管道。

CUDA-X AI已被全部主要云服務廠商所采用，其中包括包括AWS, Google Cloud Platform, 和 Microsoft Azure。同時，其也已被Charter, PayPal, SAS, 和Walmart所采用.

黃仁勛還宣布，全球主要的頂級計算機和服務器制造商已推出基于NVIDIA T4 推理 GPU的服務器。 AWS也將提供基于T4的服務.

AWS計算服務副總裁Matt Garman說到： “想想看，如此一來，所節(jié)省的就不僅僅只是金錢成本，還有數(shù)據(jù)科學家們最珍視的資源——時間和迭代。”

Turing、RTX和Omniverse

業(yè)界正在廣泛采用NVIDIA的Turing GPU架構及其RTX實時光線追蹤技術。NVIDIA RTX得到了包括黃仁勛在演講中提到的20多個合作伙伴在內的廣泛支持，如Adobe、Autodesk、達索系統(tǒng)、皮克斯、西門子、Unity、Unreal和Weta Digital。

黃仁勛宣布推出Omniverse，讓專業(yè)設計人員能夠利用不同的應用程序在不同團隊和不同地點中創(chuàng)建和共享場景，這也為快速增加的專業(yè)設計人員和日益復雜的工作流程提供了支持。他說，Omniverse就像是為3D設計師提供的類似于Google Docs的協(xié)作工具，讓地處任意地區(qū)的設計師都能夠就同一個項目開展工作。

黃仁勛表示：“我們希望制作一種讓全球各地的工作室都可以進行協(xié)作的工具。Omniverse基本上連接了工作室中的所有設計師，它能同所有工具一同運轉。”

為了加快使用這些工具的圖形專業(yè)人員的工作，黃仁勛介紹了NVIDIA RTX Server，NVIDIA將同頂級系統(tǒng)供應商一起提供這一參考架構。

單是電力的節(jié)省就意味著這些機器不僅可以加速用戶的工作，還可以為自己的運行買單。黃仁勛笑言：“我曾經說過買得越多，省得越多，現(xiàn)在我覺得錯了，因為RTX服務器是免費的。”

為了加速數(shù)據(jù)準備、模型訓練和可視化，黃仁勛還介紹了NVIDIA賦力的數(shù)據(jù)科學工作站。這一為數(shù)據(jù)科學家提供的工作站基于Quadro RTX GPU，預先安裝了CUDA-X AI加速機器學習和深度學習軟件，可從全球工作站供應商處獲得。

黃仁勛還發(fā)布了可將游戲技術引入數(shù)據(jù)中心的GeForce Now聯(lián)盟。它圍繞著專用的吊艙建造，每個吊艙將1280個GPU封裝在10個機架中，且全部基于Mellanox高速互連技術互連。它還通過與全球電信供應商的合作擴展了NVIDIA的GFN在線游戲服務。

黃仁勛表示：“GeForce NOW聯(lián)盟合作伙伴將共同擴展GeForce NOW，為數(shù)百萬玩家提供服務。軟銀和LG Uplus是今年晚些時候在日本和韓國部署RTX云游戲服務器的首批合作伙伴。”

為了印證這些發(fā)布，黃仁勛在現(xiàn)場為大家展示了一個未來的射擊場中身著高科技盔甲的人物，引來現(xiàn)場觀眾的熱烈掌聲。黃仁勛說道：“很少有科技公司能夠來到藝術與科學的交匯處，這也著實令我們感到激動。NVIDIA是實時計算機圖形學領域的ILM。”

機器人

黃仁勛宣布推出了Jetson Nano，一臺外形小巧但功能強大的CUDA-X AI計算機，為運行現(xiàn)代人工智能工作負載提供472 GFLOPs的計算性能，且耗能僅為5瓦。它支持與美國最快的超級計算機相同的架構和軟件。

Jetson Nano將分為兩個版本—為開發(fā)人員、創(chuàng)客和技術愛好者提供售價為99美元的開發(fā)者套件，現(xiàn)已發(fā)售；還有一款將于2019年6月上市的，是面向大眾市場創(chuàng)建邊緣系統(tǒng)的企業(yè)所提供的生產就緒型模塊，售價為129美元。

“它的驚人之處” 黃仁勛說。 “這一整個計算機只要99美金，比如你在使用Raspberry Pi，但你的計算機性能不夠，那么就可以買一臺Jetson Nano，它可以運行全部的CUDA X AI堆棧。”

Jensen 還介紹了Isaac SDK的普遍可用性，這是一個工具箱，可以將感知、導航和操作等人工智能更好地應用在下一代機器人上，這個工具箱可以為制造商、研究人員和初創(chuàng)企業(yè)節(jié)省數(shù)百小時。

自動駕駛

黃仁勛在主題演講的最后帶來了一連串關于自動駕駛的最新消息。

他宣布，NVIDIA目前正在與豐田、日本豐田研究院高級研發(fā)公司(Toyota Research Institute Advanced-Development)和美國豐田研究院(Toyota Research Institute)針對自動駕駛車輛的開發(fā)、訓練和驗證整個端到端的工作流程進行合作。

黃仁勛說:“今天我們宣布，世界上最大的汽車公司正在與我們從端到端地進行合作。”

該合作建立在與豐田公司的長期合作基礎上，豐田公司長期以來一直采用DRIVE AGX Xavier AV計算機。本次合作將擴展到使用DRIVE Constellation進行新的仿真測試和驗證。DRIVE Constellation 現(xiàn)已上市，讓汽車制造商能在所有可能出現(xiàn)的情況下模擬數(shù)十億英里的駕駛。

黃仁勛還宣布了Safety Force Field —— 一項旨在保護自動駕駛車輛免受碰撞的駕駛策略，為自動駕駛增加一個安全的“保護層”。

“我們有一種算法，能夠檢測周圍的車輛并對其自然行車路線做出預測，同時根據(jù)自身的行駛路線計算出最佳交通線路。“黃仁勛說，新的開放軟件已經在模擬中得到了驗證，可以與任何駕駛軟件結合使用。