對於NVIDIA GTC 2019，黃仁勳用兩小時四十多分鐘講了這些事兒
至頂網伺服器頻道 03月19日 新聞訊息（文/李祥敬）： 美國聖何塞2019年3月18日現場報道，業界關注的NVIDIA GTC 2019正式拉開帷幕。在首日的Keynote中，NVIDIA創始人兼CEO黃仁勳用超過兩個小時四十分鐘的演講為我們帶了眼花繚亂的現場秀。在這將近三個小時的不插電分享中，NVIDIA展示了自己的業務佈局和產品更新。
黃仁勳在開場用一張圖展示了NVIDIA統一化平臺的佈局，那就是CUDA-X GPU加速計算庫合集，用於加速深度學習、機器學習和資料分析，能夠讓企業從NVIDIA的GPU加速計算平臺中受益。
CUDA-X AI包括用於加速深度學習的cuDNN、用於加速機器學習演算法的cuML、用於優化訓練模型以進行推理的TensorRT、 以及其他15個以上的庫。它們能夠與NVIDIA Tensor Core GPU無縫協作，加速端到端工作流程，以開發和部署基於AI的應用。
CUDA-X AI可被整合到TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度學習框架中，以及AWS、Microsoft Azure和Google Cloud等雲平臺中。
在這張圖中，NVIDIA對於自身產品和技術的思考被展露無遺。在黃仁勳的演講中，我們可以從三個方面概括這次GTC大會的釋出成果。
- 圖形計算——NVIDIA TURING RTX獲得廣泛支援，提供完整的渲染工作流；針對3D圖形設計，NVIDIA OMNIVERSE全球工作室協同開放平臺被推出。同時，NVIDIA推出RTX Server，並提供針對資料中心圖形處理的伺服器設計標準。
- HPC與AI——資料科學成為新的藍海，NVIDIA構建NVIDIA CUDA-X AI生態系統，涵蓋框架、雲端機器學習服務、部署，產品包括工作站、伺服器和雲；CLARA AI Toolkit幫助開發者更好構建AI應用；針對超算和超大規模資料中心推出NVIDIA DGX-2和NVIDIA DGX POD全新產品。NVIDIA聯手AWS和Mellanox為資料科學提供全面支援。
- 自主機器人和無人駕駛——基於Jetson平臺，NVIDIA釋出了價格為99美金的Jetson NANO，以及ISAAC Open SDK、無人駕駛的開放生態平臺Drive AP2X、Drive AV等。
下面筆者詳細說一下上面三個方面的全新發布：
NVIDIA RTX光線追蹤技術於SIGGRAPH 2018期間推出，現在這個技術獲得了業界怎樣的認可呢？在GTC 2019上，黃仁勳表示，NVIDIA RTX為超過900萬的活躍藝術家和設計師們帶來了突破，Adobe、Autodesk、達索系統、Epic、Unity等多家公司的頂級設計和渲染工具將在2019年新版本中採用NVIDIA RTX。
NVIDIA RTX基於NVIDIA Turing GPU架構，該架構採用了行業內首款專為光線追蹤設計、在GPU上的硬體RT Core，以及用於AI加速的Tensor Core。
在GTC 2019上，黃仁勳的AI和HPC的章節講述佔據了很大的篇幅。比如，思科、戴爾EMC、富士通、HPE、浪潮、聯想和中科曙光推出能夠執行CUDA-X AI加速資料分析、機器學習和深度學習的NVIDIA T4伺服器。
T4 GPU耗能僅為70瓦，是面向現有資料中心基礎設施而設計的，可加速AI訓練和推理、機器學習、資料分析和虛擬桌面。
另外，這些全新的T4伺服器已經實現NVIDIA NGC-Ready。作為NGC-Ready功能驗證流程的一部分，所有經過測試的軟體均可通過NVIDIA NGC獲取。NVIDIA NGC是一個綜合資源庫，包括GPU加速軟體、經預先訓練的AI模型、資料分析模型訓練、機器學習、深度學習、以及通過CUDA-X AI加速的高效能運算。
隨著AI的發展，深度學習和機器學習成為企業常見的工作負載。為此，NVIDIA與惠普、戴爾、聯想推出整合NVIDIA Quadro RTX GPU和NVIDIA CUDA-X AI的資料科學工作站。
這些工作站基於強大的參考架構搭建，該架構由兩顆高階NVIDIA Quadro RTX GPU和NVIDIA CUDA-X AI加速資料科學軟體構成，如RAPIDS、TensorFlow、PyTorch和Caffe。
在機器人領域，Jetson Nano成為Jetson系列產品的新成員。該系列還包括用於完全自主機器的功能強大的Jetson AGX Xavier和用於邊緣人工智慧的Jetson TX2。
Jetson Nano具備472 GFLOPS（每秒十億次浮點運算）的計算效能，並且具有高能效，但耗電量僅為5瓦，能讓開發人員輕鬆地將AI模型及框架整合到產品中。
在軟體層面，JetPack SDK建立在CUDA-X的基礎上，是一個完整的人工智慧軟體棧，包含用於深度學習、計算機視覺、計算機圖形和多媒體處理的加速庫，支援整個Jetson系列產品。JetPack包括最新版本的CUDA、cuDNN、TensorRT和完整版桌面Linux作業系統。
NVIDIA還建立了一個參考平臺，通過儘量減少初始硬體組裝所用的時間來快速啟動人工智 能應用的開發。NVIDIA JetBot是一款小型移動機器人，可使用現成的元件構建並基於GitHub實現開源。
在無人駕駛方面，用於自動駕駛車輛驗證的虛擬測試平臺——NVIDIA DRIVE Constellation正式上市。
這款基於雲端的平臺可使汽車在虛擬世界中駕駛數百英里，並歷經從常規行駛到罕見危險 情境的廣泛駕駛場景，相比在真實環境中訓練，該平臺可幫助實現更高效率、更大成本收 益以及更安全的駕駛體驗。
DRIVE Constellation於去年首次在GTC技術大會上推出，是一款由兩個並排伺服器組成 的資料中心解決方案。 其中一臺伺服器DRIVE Constellation Simulator使用NVIDIA GPU執行DRIVE Sim軟體，用以生成在虛擬世界中車輛行駛的感測器結果。另外一臺伺服器DRIVE Constellation Vehicle搭載了DRIVE AGX Pegasus AI汽車計算機，用來處理模擬的感測器資料。
來自DRIVE Constellation Vehicle的駕駛決策可反饋到DRIVE Constellation Simulator中，從而實現位精確且時間精準的硬體在環測試。
黃仁勳展示了DRIVE Constellation平臺在雲端無縫執行駕駛測試的可擴充套件效能。世界上任何地方的開發人員都可以向DRIVE Constellation資料中心提交模擬場景，並在他們的桌面端對結果進行評估。
DRIVE Constellation是一個開放式平臺，生態系統合作伙伴可將其環境模型、車輛模型、感測器模型和交通場景集成於其中。通過整合來自更廣泛模擬生態系統的資料集，該平臺可以生成全面、多樣化並且複雜的測試環境。
模擬的重要性獲得了全球最大汽車製造商的認可。NVIDIA還宣佈，豐田研究院高階研發公司（Toyota Research Institute-Advanced Development ，簡稱TRI-AD）是DRIVE Constellation的第一個客戶。
另外，NVIDIA宣佈收購Mellanox，兩家公司的CEO同框，兩家公司在HPC和AI領域的協同效應非常明顯，所以業界對於兩家公司未來的整合非常期待。
記者手記
正如筆者在朋友圈中所寫的，巨頭科技公司的創新步伐放緩是不爭的事實，從以產品技術為中心到以使用者為中心，需求導向的開箱即用方案成為主流，生態夥伴才是一家平臺公司的重要支撐。
在本屆GTC大會上，我們更多是看到NVIDIA的產品和技術被業界認可和整合，圍繞其構成的生態不斷壯大和繁榮。我有時在想，NVIDIA是不是要另起爐灶，舉辦GPC（GPU Partner Conference）。
以上是來自至頂網記者在GTC 2019現場的報道，在後續幾日中，筆者會與NVIDIA高管以及合作伙伴、客戶展開交流，為您帶來更多GTC 2019的報道。