NVIDIA黃仁勳：以GPU為點、技術突破為面來撰寫NVIDIA的創新史
美國時間3月18日，NVIDIA在San Jose Convention Center舉辦了2019年第10屆GTC大會。下午14時，NVIDIA CEO黃仁勳先生在San Jose State University（SJSU）Event Center發表了主題演講，強調了公司在人工智慧、自動駕駛汽車和機器人技術方面的最新創新。
大會現場，有800多名演講者和200家參展商參與人工智慧、資料中心和雲端計算、醫療、金融、電信、自動駕駛汽車、機器人技術和物聯網的專題分享，以及5個全天的研討會和50多個深度學習學院的課程，教授最新的CUDA、機器人技術、自動駕駛汽車、視訊分析等技術。其中，億歐作為特邀媒體參加大會。
釋出新品NVIDIA T4GPU，NVIDIA追求技術創新從未停止
上午十點，NVIDIA首席科學家Bill Dally提到，“NVIDIA的研究使命是向未來播種，不斷追求科技的發展也將為NVIDIA作出積極的改變。”並提到，NVIDIA研究方面主要應用在以下五方面：網路、程式設計系統、建築學、VLSI、電路系統。任務需求主要集中在影象學、機器人、AI演算法研究、深度學習、DL應用研究等方面。
GTC大會上，英偉達推出了一項專門針對具有NGC-Ready系統的客戶的企業支援服務產品，即包括所有可使用的T4系統。
同時，全球計算機公司宣佈支援為資料科學而優化的NVIDIA型伺服器，如先前的validatedNVLink和特斯拉，基於V100的伺服器和NVIDIA的工作站。NVIDIA NGC支援服務使客戶能夠直接訪問NVIDIA的技術專家，以確保他們的系統能夠最優地執行，並最大化系統的利用率和使用者的生產力。
例如，HPE將在6月為HPE ProLiant DL380 Gen10伺服器提供一種經過驗證的NVIDIA T4伺服器。其他幾家原始裝置製造商預計將在第二季度開始在NVIDIA T4和V100系統上銷售這項服務。新的T4伺服器認證了領先的虛擬桌面和應用程式虛擬化解決方案的伺服器，這些伺服器已經通過NVIDIA的虛擬GPU軟體——NVIDIA GRID虛擬PC（vPC）認證，為知識工作者和NVIDIA Quadro虛擬資料中心工作站（vDWS）提供給創造性和技術專業人員。
有了T4，使用者將在最新一代的伺服器上享受高質量的虛擬桌面體驗，包括比CPU僅使用網格VPC的VDI效能提高33%。此外，英偉達還宣佈，NVIDIA已與領先的OEMSTO合作，讓VDI更容易、更實惠，並在有限的時間內提供多年的折扣。思科是第一個向客戶轉售NVIDIA NGC支援的OEM廠商，這樣他們就可以在思科的nc480 ML M5伺服器上加速他們的深度學習專案，8個NVIDIA Tesla V100張量核心gpu與NVLink相連。
浪潮集團AI&HPC的總經理劉軍也提到，新的NVIDIA T4 GPU特性伺服器被調優來執行NVIDIA cuda-x AI加速庫，為資料科學家提供全面的解決方案和服務支援，在享受高質量的虛擬桌面體驗的同時支援多個AI工作負載。
黃仁勳在下午的演講現場提到，高效能的實時射線追蹤就會通過NVIDIA RTX平臺實現，在視覺保真度至關重要的任何任務中，例如設計、工程或市場營銷，在離線呈現解決方案的一小部分時間內，都可以實現逼真的影象質量和照明。這項技術為創作者提供了一個關鍵的優勢，因為它模仿了光的物理屬性，允許開發者製作和動態改變那些模糊了實時和現實之間的界限的作品。
世界上最廣泛使用的實時3D開發平臺的建立者Unity Technologies和NVIDIA將實時光線追蹤技術引入到汽車、媒體和娛樂以及遊戲領域。Unity和NVIDIA向觀眾發出挑戰，讓觀眾分辨出真實的和實時呈現的內容之間的區別。
此外，黃仁勳推出了NVIDIA CUDA-X AI生態系統，包括框架、雲ML服務、部署排程三個部分，資料、圖形、ML、DL訓練和推理都包含在CUDA-X AI生態系統中。
回顧NVIDIA在GPU路上的跌宕起伏
1999年，英偉達NVIDIA發明了GPU，激發了PC遊戲市場的增長，重新定義了現代計算機圖形，並革新了平行計算。近來，GPU的深度學習點燃了現代人工智慧——計算機的下一個時代——GPU扮演著計算機、機器人和自動駕駛汽車的大腦，能夠感知和理解這個世界。但是回顧NVIDIA GPU發展歷程並非一帆風順，總歸“一波三折”、先苦後甜。
首先在1995年，NVIDIA用兩年時間傾力打造的第一款產品NV1上線，這款產品選擇了當時並不被人看好的正方形成像技術，上市後無人問津，這讓NVIDIA一度處於破產邊緣。而後，因為沿用有缺陷的正方形技術到NV2晶片，致使NVIDIA與世嘉公司合作研發遊戲機顯示晶片專案中斷，NV2宣告失敗。
隨後，電腦圖形化時代由win95開啟，顯示晶片開始逐漸成為PC系統中的焦點。
1997年4月，NVIDIA推出了NV3產品，選擇支援Direct3D和AGP介面。最終，NV3（也就是Riva128）成為當時市場上唯一真正具有3D加速能力的顯示卡，上市短短四個月就達到百萬片銷量。自此，黃仁勳和NVIDIA找到了正確的方向，走上了快速發展之路。其中，Riva 128zx、Riva TNT、Riva TNT2逐漸將NVIDIA推向顯示卡晶片市場的主流地位。
1999年1月，NVIDIA在納斯達克上市。同年8月，NVIDIA推出了全新架構的顯示晶片，即GeForce256，這是全球第一個真正意義上的GPU（圖形處理器），黃仁勳開啟了顯示晶片的新時代，GPU也成為計算機中獨立於CPU的另一個重要計算單元。此後，NVIDIA便成為GPU領域的第一，並且一直佔據著視覺計算領域的大部分市場份額。因為GPU的成功，黃仁勳還提出了與摩爾定律相對應的“黃氏定律”，即NVIDIA GPU產品每6個月升級一次，功能翻倍。
摩爾定律的正確性保持了30年，因為當時微處理器的效能每年會提升50%。但是，半導體物理學的限制意味著如今CPU效能每年只能提升10%。當前，NVIDIA GPU計算已為行業開啟嶄新的道路，到2025年，計算效能將提升至現有水平的1000倍。
回顧至2002年，NVIDIA宣佈GPU出貨量達到1億顆，成為矽谷成長最快的半導體公司。NVIDIA的CPU，也打上了“高速”和“效能強悍”的標籤。經過20多年的發展，NVIDIA逐漸形成GeForce、Quadro、Tesla、Tegra等幾大產品線，其中GeForce用於PC和筆記本，Quadro用於工作站，Tesla用於大型計算，Tegra用於移動產品。而從2016年開始，隨著人工智慧技術的興起，NVIDIAGPU開始在深度學習領域被廣泛應用。得益於深度學習的技術開發，將人工智慧推到了一個新的高潮，因此NVIDIA懂得把握機會再創輝煌。
NVIDIA2019新徵途又將如何續寫？
NVIDIA在深度學習計算領域的持續發力，推出了內建150億個電晶體的Tesla P100，2017年還推出了加入Tensor單元的Tesla V100。另外，NVIDIA 還利用這些大型計算伺服器進入機器人、自動駕駛等領域。
2018年，NVIDIA釋出了最新的圖靈（Turing）架構，其最大的特點是加入了光線追蹤技術（RTX，ray-tracing），黃仁勳稱其為近20年GPU最大的革新。NVIDIA釋出的Quadro RTX 8000顯示卡核心面積達到754平方毫米，整合186億個電晶體，較Pascal分別提高了58%和60%。
在內部設計方面，最大的變化就是引入了RT Core（光線追蹤核心），專門用於物體和環境的實時光線跟蹤，準確進行物理陰影、反射、折射和全域性照明的繪製。具體到Quadro RTX顯示卡，RTX 8000內建4608顆CUDA核心，576顆Tensor核心，視訊記憶體48GB（NVlink合併雙卡後，翻番到96GB）；RTX 6000視訊記憶體為24GB；RTX 5000視訊記憶體縮水到16GB，光線追蹤速率為6 GigaRays/s，3072個CUDA，支援8K屏。其主要使用者專業場景和大型的可視計算工作負載，例如電影和視訊內容創作、汽車和建築設計以及科學視覺化等，並在今年第一季度上市。
隨後一年，NVIDIA用圖靈架構革新了其產品線，分別推出了支援光線追蹤技術的GeForce RTX遊戲顯示卡、Quadro RTX專業級顯示卡等，今天NVIDIA黃仁勳又推出了TURING RTX相關產品，180億個電晶體，32個頂點著色，提供130 TFLOPS tensor core架構。
不斷將AI創新融入晶片，從而提高產品的效能、技術等硬實力已經是NVIDIA的一種常規打法。
GTC大會現場，NVIDIA公司負責加速計算的副總裁兼總經理Ian Buck說道：“現在，隨著一波主流的NVIDIA驅動的伺服器為資料科學優化，世界各地的公司可以在整個業務中以更快的速度部署加速人工智慧。”
Ian Buck提到，思科、戴爾EMC、富士通、HPE、Inspur、聯想和Sugon今天宣佈的新T4伺服器都是NVIDIA NGC-Ready驗證的，這是一種專門為伺服器設計的伺服器，能夠在各種加速工作負載中脫穎而出。所有被測試的軟體都是由NVIDIA提供的，它是一個全面的GPU加速軟體的儲存庫，預先訓練的人工智慧模型，資料分析的模型訓練，機器學習，深度學習和高效能運算，均由cuda x AI加速。
此外，黃仁勳在演講中提到：“資料科學是高效能運算機群的新一輪挑戰。”資料經過分析，通過特徵提取應用到AI、CV、NLU、ML，經過預測建模、推斷得到預測。而在這一過程中，資料科學的重要性不言而喻，通過與合作伙伴的攜手共進取長補短，NVIDIA在創新發展中更多的是追求合作共贏。
從1993年NVIDIA的創立，到2019年NVIDIA GTC大會十週年，基於晶片產業的築基，NVIDIA 以創新作為出發點開始審時度勢現今社會，除了AI，還不斷深耕在自動駕駛、機器人等技術研發上。 在未來，相信NVIDIA還會給AI市場帶來更為出色的價值改變。
AI如何持續滲透平安城市？安防企業為何紛紛“進軍”商業？智慧交通除了“大腦”還該關注什麼？如何抓準家庭社群安全零散的市場？
2019年5月23/24日，億歐將舉辦GIIS2019中國智慧城市峰會，本次峰會將延續前兩次會的主題，邀請知名專家學者、行業龍頭企業、標杆初創企業、知名投資人等，聚焦技術在智慧城市領域（平安城市、智慧商業、智慧交通、家庭社群安全）的應用現狀及未來發展。
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