英偉達 GTC2019 ：面對「資料信仰」的 AI 時代，只有 GPU 並不能贏
「資料科學是當今電腦科學領域發展最快的領域，它也將是高效能運算機群的新一輪挑戰。」英偉達創始人兼 CEO 黃仁勳在今天舉辦的 GTC 2019 技術大會上說到。
黃仁勳的意圖很明顯，在第 10 屆 GTC 大會上英偉達的槍口首先瞄準了「資料中心」。
去年數字貨幣市場的低迷和中國遊戲晶片需求的疲軟，導致英偉達的整體業務受到非常大的波動。同時，今年 AMD、英特爾等對手也開始發力 GPU 市場，甚至是 AI 晶片初創公司逐漸開始湧現，讓英偉達的壓力倍增。
但出乎意料的是，黃教主並沒有在本次 GTC 大會上放出「重磅核彈」迴應對手。傳言中的英偉達下一代 7nm 產品以及新架構也並沒有出現，而更加強調「生態」優勢與「落地」的英偉達卻彷彿要從側翼打擊對手要害。
在資料科學領域，英偉達也已經不再僅僅執迷於 GPU 加速計算了。「我們開創的加速計算方法確實起步了」，黃仁勳說。他在一週前宣佈以 69 億美元收購高效能運算互連技術的領導者 Mellanox，這將提振公司增長最快的資料中心業務。「如果看看我們去年取得的成就，現在的勢頭絕對清晰。」
（ Mellanox Technologies CEO Eyal Waldman 左一 ）
面對下一個 AI 「資料信仰」時代帶來的挑戰，英偉達想要證明只有 GPU 和硬體能力的提升並不是唯一的強力武器——「生態系統是使 GPU 計算成功的關鍵」，黃仁勳在演講中反覆強調。
在本屆 GTC 上，黃教主除了詳細介紹了資料中心的進展，還公佈了一系列從機器人到專業圖形再到汽車行業的落地以及創新應用，將英偉達原本強大的 AI 加速計算能力拓展到更多的應用場景中釋放。
將 AI 引入資料中心
「生態系統是使 GPU 計算成功的關鍵」，黃仁勳說。
黃仁勳首先發布了統一化的生態系統——全新的 AI 加速計算庫 CUDA X AI 庫。通過一致的環境，讓 NVIDIA 的所有產品都能夠實現最大限度的軟體加速。計算效能介面的最簡化，將極大地加速整個軟體和應用的開發工作，顯著地簡化開發流程。
這也是黃仁勳所說的「software-defined acceleration approach」軟體定義的加速方法。
「使用一個統一的硬體和底層軟體介面架構（CUDA-X），通過程式設計可以為不同的領域做定製化的高效率加速」。老黃開玩笑說它叫 PRADA： PR ogrammable 、 A cceleration 、 D omains、 A rchitecture。
包括 Visionary（智慧設計），Guardian（計算機視覺），Navigator（無人車和無人機），Scientist（資料探勘），Healer（深度學習醫療），以及 Artist（基於 AI 的內容生成），這些內容都包含在了 PRADA 的領域中。利用強大的 CUDA 生態，讓使用同一類硬體、同一種框架能夠解決不同領域的問題。
同時，英偉達還宣佈全球七大系統制造商現已開始供應可執行 NVIDIA 資料科學加速軟體的優化型主流伺服器，包括思科、戴爾 EMC、富士通、HPE、浪潮、聯想和中科曙光。這些伺服器採用 NVIDIA T4 GPU，經微調後可執行 NVIDIA CUDA-X AITM 加速庫。
「資料科學影響著每個行業的發展。企業都迫切希望能夠利用機器學習釋放其業務資料的價值，並前所未有地大量聘用資料科學家，而這些資料科學家正需要專門針對其需求設計的強大工作站。」黃仁勳說。
於是英偉達聯手合作伙伴推出了面向數百萬資料科學家推出全新的高效能工作站。這些工作站基於全新 Turing Tensor Core GPU 和 CUDA-X AI 加速庫，該系統專為資料分析、機器學習和深度學習而設計，提供了極強的計算效能和工具，可應對金融、保險、零售及專業服務等領域中的海量資料準備、處理和分析需求。
為了將遊戲技術引入資料中心，黃教主也宣佈了 GeForce Now 聯盟。圍繞專用吊艙構建，每個機架包含十個機架中的 1280 個 GPU，全部與 Mellanox 高速互連技術互連，通過與全球電信提供商的合作，擴充套件了 NVIDIA 的 GFN 線上遊戲服務。黃教主說，GeForce NOW 聯盟合作伙伴將共同擴充套件 GeForce NOW，為數百萬玩家提供服務。軟銀和 LG Uplus 是部署 RTX 雲遊戲伺服器的首批合作伙伴之一。
RTX 光線追蹤和 Omniverse
英偉達的圖靈 GPU 架構及其 RTX 實時光線追蹤技術也正在被廣泛的應用。黃教主展示了支援 RTX 的 20 多個合作伙伴，包括 Adobe、Autodesk、Pixar、Unity 等。
今年英偉達也會面向數百萬 3D 藝術家和設計師推出 NVIDIA RTX 光線追蹤加速應用程式，全球頂級 3D 應用供應商已在其即將釋出的的產品版本中採用 NVIDIA RTX 光線追蹤技術。
NVIDIA RTX 為超過 900 萬的活躍藝術家和設計師們的工作帶來了便利，例如可以藉助光線追蹤照明與複雜的模型和場景進行互動、業界最快速的影象渲染等。
為了支援全球快速增長的創意專業人員的複雜協作，黃仁勳還介紹了 Omniverse，它能夠使創意專業人士的特效工業協作能夠利用多個應用程式在不同團隊和不同地點建立和分享場景。
「我們希望製作一種工具，使世界各地的工作室能夠進行協作」，黃教主說，「Omniverse 基本上連線了工作室中的所有設計師，它適用於所有工具。」
3000 萬名創客的 Jetson Nano
「關於這個小東西的驚人之處，是 99 美元擁有整個計算機，它可以執行整個 CUDA X AI 堆疊。」
英偉達還宣佈推出了 Jetson Nano，這是一款人工智慧計算機，可以建立數百萬個智慧系統。它能夠提供 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。
它有兩個版本，為開發人員、創客和技術愛好者提供售價為 99 美元的開發者套件，以及為希望面向大眾市場建立邊緣系統的企業提供售價為 129 美元的完整型模組。
人工智慧在創客社群和教育領域遠未發揮出最大價值，原因在於一般的技術往往計算能力不足並且缺乏人工智慧軟體平臺。Jetson Nano 開發者套件將現代人工智慧的力量引入到一個低成本的平臺，將 Jetson 平臺的適用範圍擴充套件到了全球 3000 萬名創客、開發人員、發明者和學生。
更完整的自動駕駛生態
「未來的自動駕駛系統將是軟體定義」黃仁勳說。
在自動駕駛方面，首先介紹的是最新版本的 Drive AP2X，它是 NVIDIA 的 Level-2 自動駕駛系統。該系統可以實現自動收集本地高精度地圖，並實現交通標誌檢測等。
同時黃仁勳演示了 Drive AV 自動駕駛汽車軟體套件，這是 NVIDIA 的路線規劃系統。它的主要組成部分是 Safety Force Field（SFF）軟體，SFF 是通過獲取感測器資料來分析和預測周圍環境的動態，並確定車輛和其他道路使用者的安全。
據悉，SFF 可以使車輛實現安全的碰撞驗證，SFF 使用真實資料和位元級的精確模擬進行驗證，包括高速公路和城市駕駛的危險虛擬場景。
此外，還有用於自動駕駛車輛驗證的虛擬測試平臺——NVIDIA DRIVE Constellation。該系統是包括了軟體和計算硬體的自動駕駛模擬系統，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 SimTM 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 PegasusTM AI 汽車計算機，用來處理模擬的感測器資料。
而未來模擬將成為第三方和監管機構制定自動駕駛標準的關鍵，諸如 TÜV SÜD 的安全機構已經在使用該平臺制定自動駕駛驗證標準。
最後，NVIDIA 還發布了和豐田的全方位合作，將從硬體到軟體上一起構建完整的下一代自動駕駛系統。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。
在本屆 GTC 的演講中，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。目前利用模擬公司 Cognata 的交通模型，開發人員能夠基於真實世界的交通行為來定義一系列車輛和其他道路使用者及其行為。
今年 GTC 英偉達的釋出雖然沒有重磅的「硬」產品更新，但我們能夠看到英偉達在持續的擴大和穩固自己的生態圈。一邊用生態和 GPU 來應對下一個時代的資料挑戰，另一邊用生態去不斷的拓展 GPU 的更多場景應用，英偉達正在用「生態」構築起一道最壯麗的護城河。
責任編輯 臥蟲