我眼中的NVIDIA GTC 2019傳遞了這些訊號 但黃教主卻有不一樣的看法
至頂網伺服器頻道 04月04日 新聞訊息（文/李祥敬）： 作為NVIDIA每年一度的技術大會，GTC會集中展示NVIDIA對於未來的產品和服務佈局。2019年3月，NVIDIA GTC 2019如期在美國的聖何塞舉行。與往屆不同的是，這次大會的keynote的舉辦地搬到了聖何塞州立大學。為什麼？因為此次大會的報名人數突破了9000人。這也凸顯了GTC在業界的影響力。
NVIDIA創始人兼CEO黃仁勳的主題演講依然是GTC大會的一大看點，在本屆大會上，黃教主用超過兩個小時四十分鐘的演講全面展示了NVIDIA在產品、技術、生態方面的佈局和思考。因為筆者是第一次參加美國的GTC，所以對於此次大會有著更多與眾不同的感受，下面我也將我在大會上的所見所聞、所思所想與各位分享。
NVIDIA GTC 2019的幾個關鍵詞
黃仁勳的keynote與往年一樣，按照NVIDIA的領域進行展開，也就是圖形計算、加速計算、無人機器和自動駕駛。在本屆GTC上，黃仁勳更多是對NVIDIA的各個領域的一個成果總結，以及更為成熟的生態構建。
比如在圖形計算方面，黃仁勳介紹了NVIDIA Turing RTX獲得廣泛支援；針對3D圖形設計，NVIDIA Omniverse開放式互動3D設計協作平臺平臺被推出。同時，NVIDIA推出RTX伺服器，並提供針對資料中心圖形處理的伺服器設計標準。
在加速計算方面，黃仁勳重點介紹了HPC和AI驅動下的資料科學，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；針對超算和超大規模資料中心構建NVIDIA DGX POD生態系統。
在無人機器方面，基於Jetson平臺，NVIDIA釋出了價格為99美金的Jetson Nano，這樣讓Jetson更加完整，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；無人駕駛的開放生態平臺Drive AP2X、Drive AV、NVIDIA DRIVE Constellation等。
以上keynote的釋出資訊並不完整，大家可以到NVIDA GTC官網檢視更為詳細的資訊。但是，從這些重量級的釋出，筆者拋開現有的維度，其實我們會看到NVIDIA更為明確的戰略佈局。我總結出了幾個關鍵詞，那就是平臺化、開箱即用、雲端服務化、生態構建。
首先，在平臺化方面，我們知道知道NVIDIA全部的產品和服務都是基於GPU技術，這是基石。既然在硬體層面這些都是打通的，在軟體層面就應該不是割裂的。於是在CUDA平臺之上，NVIDIA推出了CUDA-X GPU加速計算庫合集。
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還可被整合到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。
也就是說，NVIDIA在CUDA之上加入了一個新的抽象層，讓開發者更加容易打通NVIDIA的不同產品線，比如圖形計算、加速計算、機器人和自動駕駛等。同時，通過這樣一個統一的加速計算庫，NVIDIA實現了從端到雲的全覆蓋，打造一個統一的具備一致性開發體驗的解決方案。
其次，在開箱即用方面，NVIDIA在本屆大會上推出了眾多成型的解決方案，比如NVIDIA RTX伺服器，NVIDIA DGX POD等。也就是說，NVIDIA試圖聯合合作伙伴一起為客戶提供開箱即用的解決方案，這也從側面反映出了NVIDIA的成熟生態。這些參考設計標準實現了標準化、快速化的生產部署，對於合作伙伴和客戶而言，價值是不言而喻的。
再次，雲端服務化。我們知道NVIDIA更多是一個硬體公司（起碼在大眾心中），但是隨著雲端計算的發展，服務化是一個重要的趨勢。NVIDIA並沒有視而不見，在GTC 2019上，不管是NVIDIA Omniverse，還是Geforce NOW，以及與AWS、Azure、阿里雲等推出的計算例項，這些都表明NVIDIA已經在努力將自己的硬體產品服務化。
最後，生態構建。在GTC 2019上，還有現場展區，我們看到圍繞NVIDIA的生態日漸成熟，從IT廠商到雲端計算廠商以及創業公司，基於NVIDIA產品技術的產業鏈不斷完善。而且NVIDA很對很多創業公司推出了相應的扶持計劃，比如在本屆大會，NVIDIA就邀請了很多中國基於NVIDIA機器人和自動駕駛技術的創業公司參展。
總之，本屆GTC大會給予筆者一個非常強烈的印象就是NVIDIA的轉型和生態化，這是我連續多年參加GTC China後的一個對比感受。NVIDIA在試圖改變自己只是一個硬體公司的角色，而是基於GPU構建一個軟硬體結合的新世界。在AI驅動下，NVIDIA有著更多轉型的便利。至少在本屆大會上，筆者看到了一個更加軟體化和服務化的NVIDIA，還有就是眾人拾柴火焰高的蓬勃生態。
黃教主對於業界熱點的思考
以上是筆者的個人思考，但是黃仁勳對於NVIDIA未來的戰略佈局有著怎樣的思考呢？我們從黃仁勳接受媒體採訪的談話中可以一窺究竟。（題外話，因為這些媒體溝通會是來自全球的媒體一起參加的，筆者感受到西方媒體更多是從產品、技術等角度切入，而亞太區媒體更多是從公司戰略、生態等角度切入，這也許就是東西方不同的思維方式吧！）
黃仁勳表示，RTX的時代已經到來，資料中心的GPU工作負載不斷增加，資料中心的圖形工作負載會不斷增加，超算仍是NVIDIA關注的市場，HPC將不再侷限於超算資料中心，而將進入全球各地的企業伺服器中，資料科學成為新的增長點。對於資料科學，黃仁勳進行了多次強調。他表示，資料科學是新的HPC工作負載，海量的可用資料、先進的機器學習方法、GPU加速計算讓我們有了新的資料驅動方式。
在計算架構方面，黃仁勳認為，計算機架構是一個複雜的話題，整個行業不再認為CPU和GPU是互斥的，大家對於加速計算更多達成了共識，其實從業界其他玩家的動作就可以看出來。NVIDIA歡迎市場競爭，也將積極面對挑戰，最後受益的將是全世界的使用者和研究人員。
在處理器技術放緩的背景下，製程工藝如何創新是一大挑戰。黃仁勳表示，NVIDIA Tesla V100是處理量最大的3D封裝矽，而NVIDIA是臺積電最大的晶片堆疊客戶。我們不僅需要3D堆疊，也需要2D堆疊。NVLink就是2D堆疊。目前7nm GPU已經問世，下一代GPU會如何演進呢？黃仁勳說，NVIDIA與眾不同之處在於，我們是開發最具能效的GPU，而且利用的是最具成本效益的技術，兼顧效率與最佳架構。比如Turing選擇了最佳的技術，即12nm。
此次大會上，NVIDIA更新了很多軟體層面的東西，黃仁勳表示，如果我們不為硬體開發軟體，那麼硬體將沒有用武之地。正是因為有相應的軟體存在，才使硬體變得出色。我們必須創造新的架構。
對於資料中心的發展，黃仁勳認為，全球的計算負荷量正在不斷增長。這毋庸置疑，未來計算負荷呈指數趨勢增長。資料中心的計算能力將會以10倍的速度提升，軟體創新將會突飛猛漲。計算能力將進一步增強，而這會推動更多的創新。
與此同時，在資料中心中，計算架構不再停留在節點上，而是將擴充套件到網路。網路正在成為智慧網路，這也是為什麼NVIDIA收購Mellanox的原因。黃仁勳表示，在當今的計算趨勢下，CPU減負是大勢所趨。也就是更多的工作負載從CPU上解除安裝，Mellanox要做的事情就是這個，而且非常出色。“將來，資料中心將成為一個巨大的計算引擎，NVIDIA需要具備高速、高效能運算和網路設計技術方面的專長，這些是Mellanox擅長的。所以我們才如此高價收購。”
談及此次收購，黃仁勳說，NVIDIA並不經常收購公司，因為我們喜歡與別人合作，我們是一個開放的平臺，業務模式也是開放的。開放是我們的基本策略，因為我們希望世界各地的開發人員都能進入我們的計算平臺，獲得我們開發的工具，為人類創造更美好的未來。
一個很有意思的事情，雖然NVIDIA宣佈收購Mellanox的新聞沒多久，後續的動作還沒完成。但是在黃教主的keynote上，Mellanox CEO Eyal Waldman也上臺與黃教主進行了對話。顯而易見，兩家公司有著重疊的優勢領域，這種疊加讓雙方能夠給客戶帶來更多的價值。
其實縱觀整黃教主對於目前業界熱點的觀察，我們不難總結出幾點：開放共贏是業界的主基調，以開放心態擁抱產業是一家公司能夠壯大的關鍵；技術迭代需要權衡，最新的技術不一定最好，適合自己的才是關鍵。不要盲目追求新技術，根據自己的節奏選擇；計算多樣化是大勢所趨，在這個資料爆炸的時代，算力的追求永無止境。
結語
NVIDIA GTC 2019只是一個起點，從這個起點出發，NVIDIA前進的路還很長。在如今這個數字經濟盛行的年代，整個產業對於算力的需求是持續性的，NVIDIA要做的就是賦能產業的變革，以GPU為抓手，加速加速為根本，聯合生態夥伴，為使用者提供端到端的一站式解決方案。至少我們從GTC 2019上看到了NVIDIA的這種努力！