11月21日上午10點(diǎn)，老黃還是穿著那件熟悉的皮夾克，出現(xiàn)在了我們面前。GTC China 2018，NVIDIA全球GTC（GPU Technology Conference，GPU技術(shù)峰會）的最后一站，沒有太多驚喜，甚至有些令人失望。

“Turing”架構(gòu)，以及中國首款 RTX 游戲

黃教主首先梳理了英偉達(dá)在計(jì)算機(jī)圖像領(lǐng)域的進(jìn)展。15 年前，英偉達(dá)開發(fā)出可編程著色器 GPU，徹底改變了實(shí)時(shí)計(jì)算圖形技術(shù)，Turing 正在引領(lǐng)計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)實(shí)現(xiàn)新一輪的圖破。Turing 可憑借超過 100TFLOPS 的處理速度處理深度學(xué)習(xí)模型，從而生成特效，增強(qiáng)圖像質(zhì)量，打造 AI 動畫角色。黃教主十分自豪地說 ：英偉達(dá)再一次重新定義了計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)。

未使用RTX

使用RTX后

隨后，黃仁勛展示了中國第一款 RTX 游戲：逆水寒，在展示中，可以看到：利用了反光回溯技術(shù)（RTX）的畫面，圖像更自然，細(xì)節(jié)更加逼真。黃仁勛介紹到：Turing Tensor Core 支持深度學(xué)習(xí)超級采樣（DLSS），這也就是為什么 Turing 可以使用革新的深度學(xué)習(xí)方法生成圖像。Turing DLSS 由兩個(gè)模型生成，其中一個(gè)模型經(jīng)過訓(xùn)練之后可根據(jù)原始圖像生成超高畫質(zhì)的圖象，另一個(gè)經(jīng)過訓(xùn)練后可實(shí)現(xiàn)超級分辨率，并以此作為最終分辨率。這一方法可以利用 Tensor Core 同時(shí)實(shí)現(xiàn)高畫質(zhì)和高幀率，原始圖像經(jīng)由 14TFLOPS 可編程著色器進(jìn)行渲染，最終圖像由 114TFLOPS 實(shí)現(xiàn)超分辨率。

值得注意的是，使用 DLSS 之后，價(jià)格 499 美金的 RTX 2070 運(yùn)行速度甚至超過了價(jià)格 699 美金的 Pascal 1080 Ti?；蛟S這就是那句名言“The more GPUs you buy，the more money you save”的精髓所在吧。不過在這里小編吐槽一句，逆水寒目前并不算一款風(fēng)評好的游戲，老黃下次注意挑一挑吧。

TESLA T4，充滿亮點(diǎn)

新核彈的“缺席”，肯定讓人有些掃興，但現(xiàn)場一段關(guān)于TESLA T4容器化運(yùn)行的演示卻充滿亮點(diǎn)。

演示中的TESLA T4由百度云遠(yuǎn)程提供，總計(jì)有28個(gè)，并且全部采用容器來進(jìn)行管理。在運(yùn)行Flowers ResNet152（花朵圖片識別程序）時(shí)，4張TESLA T4每秒鐘就可以處理約6300張圖片。由于28張T4都在同一個(gè)容器環(huán)境中，工程師只花了大約10秒的調(diào)整之后，另外24張TESLA T4隨即加入工作隊(duì)列，整體的花朵識別速度瞬間達(dá)到43000左右，如此快速的響應(yīng)令人驚嘆。

另外一部分演示內(nèi)容則是關(guān)于單張加速卡的內(nèi)部任務(wù)分配：從最傳統(tǒng)的做法來看，應(yīng)該由單臺電腦、單張卡負(fù)責(zé)一個(gè)任務(wù)。但在任務(wù)載荷較低的情況下，就會直接造成浪費(fèi)。而通過容器化技術(shù)，任務(wù)的載荷被分割成許多的小份，分散到各個(gè)加速卡中執(zhí)行，讓硬件的利用率大幅提高。

這一類容器化做法在云服務(wù)商中不罕見，但這次使用的是NVIDIA針對自家GPU開發(fā)的容器系統(tǒng)，重點(diǎn)是在基礎(chǔ)的Kubernetes上，加了NV的Docker，并且內(nèi)嵌進(jìn)了DL SDK、DNN Models兩個(gè)重要的人工智能開發(fā)組件。

整個(gè)演示看下來，不得不讓人感嘆英偉達(dá)為自己生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施所付出的努力，這些努力或許也是合作伙伴會選擇英偉達(dá)的重要原因。

XAVIER，以及AI自動化

黃仁勛認(rèn)為，AI 是有史以來最強(qiáng)大的技術(shù)之一，它使得機(jī)器可以從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并具有推理的能力，讓 AI 編寫軟件甚至已經(jīng)成為了事實(shí)。對于大多數(shù)行業(yè)來說，它們沒有占統(tǒng)治地位的物理定律，也就意味著這些行業(yè)不存在模仿和改進(jìn)其策略的基本原則方程。借助人工智能，行業(yè)可以從海量數(shù)據(jù)中建立預(yù)測模型，并將這些模型應(yīng)用到行業(yè)的環(huán)境和運(yùn)作中去，如智能推薦、AI 醫(yī)生、交通、工業(yè)等眾多行業(yè)領(lǐng)域。

在自動駕駛方面，黃仁勛又介紹了一遍全球首個(gè)自動駕駛平臺——NVIDIA DRIVE 的詳細(xì)情況。它的每個(gè)加速堆棧由 3 層組成，第一層是核心操作系統(tǒng)和引擎 API，第二層是算法加速器，第三層是特定于域的算法或應(yīng)用程序。重要的是，每個(gè)平臺都是開放的，開發(fā)人員可以訪問并使用任何層。

其中，NVIDIA DRIVE 平臺包括用于駕駛員監(jiān)控的 AI 智能體驗(yàn)的 DRIVE IX，開發(fā)套件 DRIVE AGX XAVIER，以及軟件堆棧支持完全自動駕駛所需的功能的 NVDIA DRIVE AV。黃仁勛介紹道，目前，包括 VOLVO、Momenta 等在內(nèi)的超過 370 家公司在自動駕駛生態(tài)中使用 DRIVE 平臺。不久前，英偉達(dá)還在加利福尼亞進(jìn)行了 50 公里自動駕駛測試。

雖禍不單行，但沒必要慌

早些時(shí)候，NVIDIA的RTX 2080 Ti就爆出了自燃、偽影、黑屏等問題。而最近談起NVIDIA，股價(jià)暴跌也是躲不開的一個(gè)話題。在上周最新發(fā)布的財(cái)報(bào)中，NVIDIA官方首次承認(rèn)低估了“礦難”對于消費(fèi)顯卡線業(yè)務(wù)的沖擊。此外，舊芯片庫存積壓如山、新產(chǎn)品銷售未達(dá)預(yù)期、美國技術(shù)出口管制等問題也依然困擾著NVIDIA。

不過，好在現(xiàn)在的英偉達(dá)并不只是有消費(fèi)級市場在支撐。前幾年已經(jīng)取得不錯(cuò)成績的TESLA產(chǎn)品線應(yīng)該會繼續(xù)發(fā)展、自動駕駛相關(guān)的DRIVE平臺有望迎來低等級自動駕駛車批量鋪貨潮水，而全新的光線追蹤技術(shù)則有望為Quadro系列產(chǎn)品敲開影視行業(yè)的大門，并建立起全新的游戲畫面標(biāo)準(zhǔn)。