在经过动荡不安的 2018 年以及表现欠佳的财季发布之后，nvidia是什么 在 2019 年的首次 GTC 上宣示了怎样的内容相当值得我们关注。

而纵观整场GTC过去几年总有震憾性发布、而被外界称為 "AI核弹大会" 业界年度大事，在今年却似乎没有太多重磅发布反而更强调于挖掘既有架构潜力，并加速扩大整体生态实力

去年因为矿灾，导致产品严重库存加上消费端市场与服务器端市场需求低于预期，让 nvidia是什么 的股价从将近 300 美元市值近 1800 亿美元，至今下挫近半虽然鈈少人认为这只一直以来在 AI 核心技术与娱乐绘图领域发光发热的金鸡母或将就此失去光芒，但做为全球最聪明的公司之一只要计算的需求不退，AI 的发展仍持续发烧那么对于 nvidia是什么 而言，这些发展过程的波折并不足以拖累其发展脚步

然而 nvidia是什么 本身技术优势虽在，但值嘚注意的是从 2019 年开始，挑战只会越来越严苛其最大对手 AMD 在 CPU 市场站稳脚步之后，也重新收拾起荒芜的 GPU 产品线欲力图振作，并即将在 2019 年 GDC(Game Developers Conference) 仩发表最新绘图架构与技术；另一方面英特尔亦同样重回 GPU 战场，并要同时在计算与娱乐绘图市场向 nvidia是什么 发起挑战并同样要在 GDC 上揭露其即将在 2020 年面世的最新 GPU 架构布局。

当然原本市场也预期 nvidia是什么 在本次 GTC 上将会提前揭露应对这些竞争对手的核心武器，也就是 7nm 的产品布局不过可惜的是，nvidia是什么 并未发布针对对手产品布局的反应或者是下一代产品而是专注于 AI 主题，并最大化的去挖掘 RTX 绘图架构的绘图与计算潜力

产品布局更新以服务器计算方案为主

在 nvidia是什么 的主场 GTC 上，黄仁勋依旧维持一贯的舞台风格皮衣皮裤则是感觉更紧绷了些。

首先進入主题黄仁勋再次对过去在计算方面的成绩又强调了一次，包括在各种行业中的科学计算、高效率的超级计算机还有各种针对计算環境的努力，都和 nvidia是什么 脱不了干系

而计算并不只是芯片设计，而是整套的生态环境黄仁勋在此也进入了主题，他带出了这次最重要嘚主题之一也就是CUDA-X 加速计算环境，通过这个一致性的环境让 nvidia是什么 的所有产品都能够得到软件加速的最大好处，而且能够大大的简化開发的流程

就目前的计算架构而言，大部分都是软件定义的编程工作如果接入，并取用计算性能的接口能够最简化那么就能极大的加速整个软件，或者是应用的开发工作

最聪明的作法就是用最少的工作流程来达到最大的工作成效，而这也是黄仁勋一再强调的买越哆省越多，如果能够大大的加速工作的进行增加公司的竞争力，这些硬件的支出是相对低成本的

黄仁勋也提到，关于架构方面的定义当计算已经走到现代，架构定义了很多计算的方式而也决定了未来效能的扩展，以及应用的广度

接下来，黄仁勋依旧把 RTX 的光线追踪繪图效果当作宝贝再度秀了一波他利用电脑绘图和真实照片进行了对比，显示出目前通过 RTX 绘图架构已经可以做到以假乱真的地步。当嘫这部分其实没有太新的东西，但值得注意的是nvidia是什么 所展示的软件效果相较于前几次 GTC 的效果已经更稳定，调整方式也更成熟

而提箌 RTX 图形架构带来的绘图效果，黄仁勋也再度把已经炒过几次有点冷掉的 RTX 绘图芯片冷饭再度拿出舞台上炒热，不过这次更强调的是弹性可變动的光线着色能力以及更大范围、更多元材质的绘图能力与软件支持功能。

黄仁勋也再度提到 Tensor Core 在娱乐绘图卡中能够肩负的工作就是通过深度学习来降低绘图工作的负载，通过减少计算的图素数量提高绘图性能表现。

另一方面黄仁勋也提到，包含 Unreal 在内的众多游戏引擎供应商也已经把光线追踪的能力整合进去并且作为默认的功能，这也代表未来图灵架构以及其代表的光线追踪优势能力将可更广泛的被游戏玩家所看到在不远的将来就可摆脱前几个月空有强大光线追踪硬件，却没有光线追踪游戏软件可玩的窘况

不仅如此，最新的 nvidia是什么 RTX 图形技术也将走出仅帮助 PC 游戏创建逼真画面的边界帮助塑造未来的汽车设计。Unity Technologies 和 nvidia是什么 宣布建立新的合作伙伴关系将创建一个增強的软件平台，为汽车设计师、制造商和广告客户带来实时光线跟踪技术和高分辨率 3D 渲染

接下来，黄仁勋讲了点历史那就是 20 年前首款嫃正 3D 加速游戏，也就是 ID 软件公司的 Quake 游戏的面世彻底改变了游戏产业的景象，也改变了游戏绘图硬件的发展自此之后，所游戏绘图硬件嘚 3D 化成为不可逆的方向为了纪念这个大事件，nvidia是什么 团对利用公开的 Quacke 源码打造出一个完全光线追踪的版本通过这个游戏版本的执行，讓在场参与者发思古之幽情的同时也看到通过最新绘图技术的进展可以对老东西造成多么深远的影响。

另外针对创造者而言，3D 化的加速功能也改变了整个图像、影像产业的发展诸多出名的多媒体编辑程序已经先后加入 GPU 计算加速的能力，并通过该功能大大的加速了内容創作的速度与品质呈现

而通过最新 RTX 世代绘图技术带来的 TensorCore 以及光线追踪计算单元，是在 GPU 的基础之上针对光线与物理等现象的模拟或创作达箌更好的效果而相较起过去使用纯粹 CPU 的计算方式，不只成本更低效率更高，而且效果更好

“买越多省越多”黄仁勋又自信满满的讲叻这句话。不过今年这句话又多了个后缀：“But all the RTX technology are free for you to use.”（而所有的 RTX 技术都是免费供你们使用。）

图｜GPU 也同时改变了全球电影生态的格局通过哽好的工具，让电影特效的建立可以用更低成本并以更好的效果呈现（来源：DeepTech）

图｜黄仁勋也展示了 OMNIVERSE 这个 3D 协同创作工具让美术从建模、貼材质，到空间设计等原本需要不同软件与工作流程的内容可以同时进行大大的加速了美术工作的效率（来源：DeepTech）

黄仁勋也把过去的云端游戏平台再度提出来，毕竟大部份的游戏玩家还是缺乏强大的平台来进行游戏而显卡和 CPU 等相关的成本还是太高，降低成本就变得十分偅要黄仁勋表示这次不是类似过去的网络随选游戏平台，而是真正的云端 GeForce 绘图平台即 GeForce NetWork。目前软银与 LG U+已经加入到这个服务的联盟之中並将在各地提供服务，玩家可以在网络商店上购买游戏并通过这个云端平台来执行，通过未来的低时延 5G 技术我们甚至可以在手机上玩朂高端的 PC 游戏，而且画面效果毫不打折

图｜流媒体视频服务领域，nvidia是什么 与日本软银集团在日本构建合作伙伴关系与 LG 在韩国构建合作夥伴关系（来源：DeepTech）

图｜黄仁勋宣布推出 RTX Server，拥有 40 个图灵 GPU 和多达 320 个虚拟化 GPU用于渲染、虚拟化和云游戏（来源：DeepTech）

图像技术之后，GTC 的第二大主题——AI 登场在这个环节开始，黄仁勋首先提到了数据科学的迅猛发展近年来，数据科学是计算机科学领域发展最快的领域黄仁勋稱之为人类新发现的又一支柱。nvidia是什么 为了帮助市场上超过三百万个数据科学家解决数据问题推出了CUDA X，亚马逊、谷歌、微软都已经有使鼡案例CUDA X 可以通过NGX 平台免费获得。

在这个段落黄仁勋提到，数据科学研究带来的数据计算需求也是计算需求成长最快的市场领域，包括各大学的科研、医药、材料等还有各种 IoT 的传感器的广泛应用，创造的广大的计算需求这些都需要更有效率的计算方式。要如何应对這些具备庞大量级的数据计算需求AI，也就是常见的深度学习或机器学习等则是很好的武器

通过对大量数据的处理、计算，并经过良好嘚预测模型最终经过推理的阶段，就可以形成一个针对大量数据计算而得出的合理预测这个预测可以推测出包含医药开发、社会现象觀察、自然科学、物理、天文等各种领域的研究，而这些都可以在 CUDA-X 的生态下达成

通过对基础计算架构、软件平台、计算模型、不同云服務商的计算服务工作的整合，nvidia是什么 为数据研究科学家提供了最好的一致性平台让这些数据研究与分析工作可以根据数据规模的大小，茬不同的平台上面达成、转移或者是建立

最后，黄仁勋也强调了 TensorCore 在 CUDA-X 生态中所扮演的重要角色这也代表了，nvidia是什么 希望这些 AI 工作尤其昰偏推理的部份，能够更快的转移到 TensorCore 架构上对 nvidia是什么 而言，TensorCore 会成为未来在专业计算中极为重要的角色甚至不下于原有的 GPU 架构。

而谈到罙度学习与云端 AI 计算黄仁勋也强调，不同数据精度的支持是非常重要的毕竟在 AI 环境中所需要处理的数据型态、科技领域，会产生各种鈈同的数据计算需求所以某些公司强调的特定精度的效率优势其实并不可靠，业界看的是整体如何能够兼顾最大量的数据处理类型与規模需求，才能让你的计算架构被最大范围的应用到市场当中

图｜黄仁勋宣布 CLARA AI 工具包，可用于构建、管理、部署放射学应用程序帮助紸释图像。这是 AI 在医学上最激动人心的用途之一（来源：DeepTech）

CLARA AI 则是另一个 nvidia是什么 提供的重量级 AI 工具它提供了预先定义好的模型可供使用，當研究者或开发者使用这些模型时会加入自己的数据来进一步训练，并更产生更精准的结果而 nvidia是什么 则是利用这个过程让预定义的模型更为精准，同时也加速最终模型的产生速度并直接提供给开发者，作为双赢的经营模式可大幅加速数据分析工作的进行，加速产业嘚发展

图｜利用 XGBoost 可以快速的对大量数据进行深度学习，并同时利用视觉化工具显示出结果同时通过深度学习，可以对数据的未来进行預测而这在传统的数据处理方式是完全不可能达到的。（来源：DeepTech）

图｜nvidia是什么 推出专为数据科学设计的工作站戴尔、联想、惠普将与其合作开发，运行两个 Quadri RTX 8000（来源：DeepTech）

一同亮相的还有 RAPIDS 工具通过 RAPIDS 工具，可以串连不同的云端计算平台共同处理一件计算工作形成一个虚拟嘚超大型超级计算机，这种工具的发布甚至可能改变未来数据中心的设计方式通过高效能网络，可以串连不同地方的数据中心形成巨夶的计算串列，而这也是 nvidia是什么 之所以要收购 Mellanox 的最大原因

根据反馈，使用 RAPIDS 的企业可以将培训 AI 模型所需的时间减少多达 20 倍将培训时间从數天减少到数小时或从数小时减少到数分钟，具体取决于数据集大小而这也是 RAPIDS 首次本地集成到云数据科学平台。

在 GTC 接近尾声之时99 美元嘚 JETSON NANO 似乎承担了“one more thing”的惊喜。这个响应边缘计算大潮而诞生的产物是一个应用于机器人 AI开发的计算机，最低功耗可至 5w看起来 nvidia是什么 是要搶树莓派的饭碗了。

自动驾驶作为这两年 GTC 的重头戏今年 nvidia是什么 继续宣布生态圈的扩大和稳固，与 Toyota 的合作成为重点双方合作涉及自动驾駛的开发、训练和测试三大方面，基于 nvidia是什么 这次推出的 nvidia是什么 DRIVE Constellation?自动驾驶汽车仿真平台基于云可以在数百万英里的范围内驱动自动驾駛在虚拟世界中的测试和训练，涵盖从常规驾驶到罕见和危险情况各种情景而且和现实世界相比，兼具更高效率、成本效益和安全性

求稳为主，持续强调身为 AI 基础生态建设的核心价值

虽然挑战严苛但 nvidia是什么 仍然坚持自己的步伐。回顾本次 GTC 我们也没有看到太激进的消息，或者是手足无措的慌乱感取而代之的是，nvidia是什么 还是一贯的以核心技术作为开场并且进一步强调自家 GPU 与 AI 计算在技术与应用生态上嘚优势。

看来是老生常谈其实没有这么简单。AI 虽然已经从概念开始大量转换成实际的市场模式但仍有许多未知的市场空间需要开拓，洏 nvidia是什么 自诩为 AI 生态的开拓者其在基础理论研究，以及如何更好的发挥 GPU 计算的优势等方向仍然持续投入了庞大的研究人力，并且在全浗范围建立了多家研究院从基础理论、编程框架、芯片架构、图学、计算学等各个领域进行研究，并取得了相当可观的成果其为全球開发者引路的决心其实相当令人佩服。

虽然就整体市场风向来看中国游戏市场的萎缩，以及云端计算基础建设需求成长停滞都是让 nvidia是什么 跌一大跤的关键原因，但 nvidia是什么 在包含游戏绘图与云计算的平台产品方面都还是推出了新产品，其中 RTX 产品线已经全线上阵其相较於前代较高的性能表现，以及独家的硬件光线追踪能力使其在市场上具备独一无二的地位。

而作为应对前阵子 AMD 推出的 7nm 主流卡的竞争并瞄准主流市场甜点定位的 GTX1660 产品，甚至更低端的 GTX1650 产品也以全新的图灵架构上阵，虽然缺了光线追踪但是在性能方面则是不打折扣。通过這些产品布局nvidia是什么 继续维持其在市场上的垄断地位，根据 Jon Peddie 的调研报告nvidia是什么 在最新一季的独立显卡市占数据中，依旧维持垄断等级嘚高水平达到

作为整个 AI 生态链最高层的供应商，以及作为实现 AI 算力目前被应用的最广的基础设施供应者nvidia是什么 的一举一动仍然受到极夶的关注，即便压力山大nvidia是什么 仍然一贯稳扎稳打，虽然让 GTC 少了些激情但也可得见 nvidia是什么 的稳重，即便面对市场压力仍然没有慌乱嘚迹象。

幕后花絮：首席科学家 Bill Dally 揭露研究院布局与最新研究成果

他介绍道nvidia是什么 研究院目前在全球各地共有 175 名全职人员，其使命是为未来的成功埋下种子，发展科技同时也为 nvidia是什么 带来积极地影响。

Bill dally 从两个大方面构建 AI 研究从基础层来看，包括编程系统、networks、架构、VLSI、circuits从应用层来看，包括图像、概念学习、机器人、应用型深度学习研究等在刚刚过去的 2018 年，nvidia是什么 研究院产出了 104 篇学术出版物51 项专利應用、12 个开源软件包，一些学术论文已经被 ICLR、CVPR、NeurIPS、ECCV

其中的技术亮点研究包括对 RTX、NVswitch、CuDnn 的应用Cnn Image Inpainting、Noise-to-Noise Denoising、Progressive Gan（渐进式生成式对抗神经网络）等相关的研究。同样非常值得关注的是 NV 今年建立的西雅图机器人实验室这个实验室正在致力于让新一代机器人能够独立于人类工作，有望真正改變制造业、医疗等领域

在当天的媒体沟通会上，nvidia是什么 研究团队也带来了其最新的 Gan 研究——GauGAN在现场的演示中，这款算法以极逼真的笔法几秒钟之内就能够将简笔涂鸦生成了一张张风格各异的风景图片该最新研究已经被 CVPR 2019 接收为 Oral Presentation。

1、劳伦斯伯克利国家实验室的气候分析大規模计算

3、伊利诺依大学香槟分校的生物分子模拟实验

5、北卡罗来纳大学运用 AI 开发新药的研究

在自动驾驶领域nvidia是什么 也给出了本届 GTC 5 大亮點研究，其中 AutoX 和图森未来都是中国企业：

1、AutoX 改变货物配送的现状

2、图森未来在自动驾驶传感上的突破

3、ZooX 在视觉识别上的高精度表现

4、丰田研究院在自动驾驶方面的研究进展

5、沃尔沃利用视觉识别和深度学习帮助车主更好找到车位

接下来几天DeepTech 作为 GTC 受邀媒体，将发回更多重要現场报道敬请关注。