NVIDIA從提出GPU以及CUDA核心開始，NVIDIA便開始逐步邁出游戲圈，不斷向全新的計算領域發(fā)起攻勢。時至今日，NVIDIA GPU計算從機器人、自動駕駛，一路擴展到云計算、醫(yī)療甚至是NASA火星登錄計劃。

是的，正如GTC CHINA 2019上，NVIDIA創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛所言，就算摩爾定律走向終結(jié)，GPU加速計算將有機會成為未來的發(fā)展方向，GPU正在變得無所不能，也將無處不在。

云游戲與光線追蹤全面開花以游戲發(fā)家的NVIDIA開場少不了游戲的戲份。開場黃仁勛便展示了《我的世界》RTX版本，這也是GTC主題演講上首次展示《我的世界》RTX視頻。

通過對光影的添加，這款沙盤化的游戲有了全新的演繹，不僅水面變得更為真實，隨著視角、天氣、時間變化，光影也呈現(xiàn)出不同的效果。

這套實時光纖追蹤技術可以讓開發(fā)者在添加光源之后，依靠GeForce RTX顯卡中的RT Core演算出光線路徑，從而獲得自然的光線效果，同時也減輕了游戲開發(fā)者手動考慮光影貼圖的繁瑣工作。

除了《我的世界》增加的光線追蹤特效，GTC上黃仁勛還宣布了六款游戲正引入光線追蹤，包括《邊境》（Boundary）、《鈴蘭計劃》（Convallaria）、《暗影火炬》（F.I.S.T.）、Project X（項目代號）、《無限法則》（Ring of Elysium）以及《軒轅劍柒》（Xuan-Yuan Sword VII）。

同時老黃還特意在臺上演示了《光明記憶：無限》的光線追蹤DEMO。重點在于負責《光明記憶》的飛燕群島個人工作室主力僅有一人，通過一人之力完成美術、程序以及最新的光線追蹤技術功能，也足以見得虛幻引擎對光線追蹤已經(jīng)提供了相當優(yōu)秀的支持，可以更為輕松調(diào)用GeForce RTX的光線追蹤功能。

此外，目前宣布支持光線追蹤游戲陣營包括：《光明記憶：無限》（Bright Memory： Infinite）、《賽博朋克2077》（Cyberpunk 2077）、《消逝的光芒2》（Dying Light 2）、《我的世界》（Minecraft）、《逆水寒》（Justice）、《劍俠情緣叁網(wǎng)絡版》（JX3 Online）、《重生邊緣》（SYNCED： Off-Planet）、《仙劍奇?zhèn)b傳七》（Sword And Fairy 7）、《看門狗：軍團》《Watch Dogs： Legion》以及《吸血鬼：避世血族2》 （Vampire： The Masquerade – Bloodlines 2）。

在推進光線追蹤技術進駐預習的同時，NVIDIA與騰訊游戲合作的START云游戲服務也進入了測試階段。

類似NVIDIA在北美和歐洲推出的GeForce NOW云游戲服務，騰訊START可以讓玩家在在配置不足的設備上也能玩AAA游戲。騰訊游戲計劃將擴展其云游戲產(chǎn)品。

NVIDIA與騰訊還將成立一個一個游戲聯(lián)合創(chuàng)新實驗室。雙方將共同探索AI在游戲、游戲引擎優(yōu)化和新光照技術（包括光線追蹤和光線烘焙）中的新應用。借著START服務東風，英偉達的云游戲技術也終于可以在國內(nèi)付諸實踐。

RTX Studio加速內(nèi)容創(chuàng)作顯卡性能也早已不局限在游戲中，英偉達針對RTX Studio的產(chǎn)品線覆蓋也已經(jīng)從GeForce RTX 2060筆記本覆蓋到8路Quadro RTX 8000工作站。在加上NVIDIA OMNIVERSE所提供的3D制作流程的協(xié)作平臺，創(chuàng)作者可以通過不同的分工協(xié)同工作。

現(xiàn)在NVIDIA OMNIVERSE也已經(jīng)正式進駐建筑行業(yè)AEC，可以做到無論本地還是云端，主流應用都能依靠NVIDIA RTX展開建模、著色、動畫、視覺效果等等。在演講臺上，老黃也豪氣的演示如何利用8 路 RTX 8000 的 RTX 服務器對深圳華潤大廈實時渲染。

在電影、視覺特效領域，瑞云云端渲染平臺也宣布配備NVIDIA RTX GPU。瑞云目前是全亞洲最大的云渲染平臺，2019年火爆的《戰(zhàn)狼2》、《哪吒》、《流浪地球》渲染均來自瑞云，超過85%的中國電影工作室都是瑞云的客戶。很快，首批5000片RTX GPU也將會在2020年上線。

在現(xiàn)場，黃仁勛也不忘搬出那句經(jīng)典臺詞：“買的越多，省得越多?！贬槍︿秩竟ぷ?，RTX GPU能夠做到速度比CPU快12倍，價格低7倍。原本CPU上需要花費485個小時的渲染場景，交給RTX GPU現(xiàn)在可能只需要40個小時就能完成。

讓未來所見所得跳出大家耳熟能詳?shù)挠螒?、渲染領域，NVIDIA也已經(jīng)將視野放向了外太空。NASA計劃在2030年將6位宇航員送向火星，著陸器將以12000千米/小時的速度進入火星大氣層，而且必須精確點火減速并在6分鐘內(nèi)降落在火星表面。

為此NASA借助NVIDIA GPU通過FUN3D流體李璇軟件進行了數(shù)十萬次火星著陸場景模擬，將產(chǎn)生的150TB數(shù)據(jù)變成了可視化，現(xiàn)在，NVIDIA DGX-2上已經(jīng)可以借助Magnum IO GPU Direct Storage技術，對數(shù)據(jù)進行可視化處理，這在以前是不敢想象的。

如果登陸火星還不夠，科研人員也正在借助GPU內(nèi)的CUDA核心對全基因組進行測序。通過全基因組測序分析整個基因序列，可以檢測由遺傳性疾病引起的DNA變異。為此，NVIDIA推出了一套Parabricks 基因組分析工具包，借助CUDA基因測序可以加速到30-50倍完成。

而即將到來的5G與NVIDIA也同樣有關系。目前NVIDIA已經(jīng)與愛立信展開合作，通過CUDA核心，能夠提升5G vRAN性能，特別是在復雜的空間內(nèi)，CUDA能夠加速解決物理空間內(nèi)的信號優(yōu)化的問題。

針對世界上最普及的ARM，NVIDIA也給出了一套能夠與ARM配套的解決方案。得益于PCIe標準，GPU也可以輕松與ARM完成連接?；贏RM，NVIDIA推出了NVIDIA HPC for ARM首個參考架構(gòu)，可以使用Marvell、Ampere、富士通亦或者其他ARM的HPC處理器與Volta GPU連接。更厲害的是，每個ARM CPU最多可以連接4塊Volta GPU，擴展性能極其恐怖。

在現(xiàn)場，黃仁勛也毫不吝嗇的通過VMD ON ARM通過CUDA演示NAMD分子動力學模型的結(jié)果可視化處理，借助Marvell ThunderX2以及NVIDIA V100，并通過NVIDIA Optix光線追蹤器，并實現(xiàn)遠程流式傳輸。

與此同時，TensorFlow作為當今最重要的可言、云計算、工業(yè)、上也領域的HPC應用，也同樣被NVIDIA CUDA on ARM所支持。

而隨著深度學習不斷挖掘，NVIDIA在5年左右的時間內(nèi)將訓練性能提高了300倍以上，借助Volta、Tensor Core GPU、Chip-on-wafer封裝、HBM 3D堆棧存儲器、NVLink、DGX系統(tǒng)，AI加速變得更快。

事實上NVIDIA AI已經(jīng)影響到了各行各業(yè)，它出現(xiàn)在運輸、醫(yī)療、金融、零售中，NVIDIA也不斷為每種場景打造不同的平臺，例如用于深度學習訓練的DGX，用于超大規(guī)模云的HGX，用于邊緣計算的EGX，用于自治系統(tǒng)的AGX。

現(xiàn)在，NVIDIA AI也已經(jīng)被運用到百度推薦系統(tǒng)中，100多個推薦模型在百度中付諸實踐，這些模型每周都會進行更新，自動學習用戶潛在興趣，新條目和特征被持續(xù)更新。目前百度龐大的用戶潛在興趣數(shù)據(jù)包含了千億維稀疏離散特征和10TB embedding詞表，只有通過GPU加速訓練，才能在如此大規(guī)模的訓練中加速且節(jié)省成本。

同樣，阿里巴巴也接祖了NVIDIA加速計算平臺大規(guī)模部署先進的AI技術，包括T4 GPU、cuBLAS、自定義混合精度和推理加速軟件等。確保雙十一期間2684億人民幣，每秒幾十億次推薦請求，確保全天銷售額順利推進，所以一切也都借助了NVIDIA AI的運算支持。在NVIDA AI加持下，阿里巴巴已經(jīng)嫩鞏固支持比過去復雜6倍的模型，從而使點擊率提高10％。相比于CPU，T4將我們最大模型的吞吐量提高了100倍。

TensorRT 7的性能攀升在幫助各大廠商推進AI的同時，NVIDIA也發(fā)布了全新的NVIDIA TensorRT 7推理軟件，內(nèi)置新型深度學習編譯器。

該編譯器能夠自動優(yōu)化和加速遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡與基于轉(zhuǎn)換器的神經(jīng)網(wǎng)絡。這些日益復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡是AI語音應用所必需的。與在CPU上運行時相比，會話式AI組件速度提高了10倍以上，從而將延遲降低到實時交互所需的300毫秒閾值以下。

也就是說，在一套端到端的流程中，CPU推理延遲大概在3秒左右，但在T4 GPU上，整個過程只需要0.3秒。更重要的，原本TensorRT 5大概智能實現(xiàn)數(shù)十種不同的計算變化和優(yōu)化，但到了TensorRT 7，已經(jīng)可以做到1000種以上。

黃仁勛表示，現(xiàn)在技術已經(jīng)進入了一個機器可以實時理解人類語言的AI新時代。在原有的TensorRT 5的基礎上，各地開發(fā)人員能夠更快部署會話式AI服務，從而實現(xiàn)更自然的AI人機交互。在首批使用NVIDIA會話式AI加速能力的企業(yè)中，包括了阿里巴巴、百度、滴滴出行、美團、快手、平安、搜狗、騰訊和字節(jié)跳動等中國企業(yè)。

繼續(xù)為自動駕駛做足鋪墊針對自動駕駛領域，NVIDIA發(fā)布了Xavier繼任者NVIDIA DRIVE AGX Orin。

顧名思義，Orin是下一代機器人處理器SoC，它參數(shù)十分亮眼，包括170億個晶體管，8核64位CPU，200TOPS深度學習算例，重點是，它的計算性能相當于Xavier的7倍。這意味著這是一個從底層架構(gòu)上更新的AGX處理器，它的設計最早來自超算，擁有全新的功能安全特性，可以使CPU、GPU鎖步運行而提升容錯性，并且配備了全新的安全引擎保護數(shù)據(jù)不受網(wǎng)絡攻擊，以及與上一代Xavier兼容。

通過不同的組合，NVIDIA DRIVE 能夠適配L2到L5級別的自動駕駛功能，其中Orin能做到與Xavier兼容，完全由軟件定義。

在Orin宣布的同時，NVIDIA也宣布為滴滴提供自動駕駛和云計算解決方案，通過NVIDIA DRIVE，以及數(shù)據(jù)中心的NVIDIA GPU訓練機器學習算法，滴滴已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)L4幾倍的自動駕駛推理能力。

作為滴滴自動駕駛AI處理的一部分，NVIDIA DRIVE借助多個深度神經(jīng)網(wǎng)絡融合來自各類傳感器（攝像頭、激光雷達、雷達等）的數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)對汽車周圍環(huán)境360度全方位的理解，并規(guī)劃出安全的行駛路徑。

用軟件定義機器人平臺整場演講的重頭戲，最終留給了Isaac SDK。Isaac SDK包括Isaac Robotics Engine（提供應用程序框架），Isaac GEM（預先構(gòu)建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型、算法、庫、驅(qū)動程序和API），用于室內(nèi)物流的參考應用程序以及Isaac Sim的第一個版本（提供導航功能）。

全新Isaac SDK可以大大加快研究人員、開發(fā)人員、初創(chuàng)企業(yè)和制造商開發(fā)和測試機器人的速度。它使機器人能夠通過仿真獲得由人工智能技術驅(qū)動的感知和訓練功能，從而可以在各種環(huán)境和情況下對機器人進行測試和驗證。

這個套件包含了Training-in-Sim工作流，使用隨機域生成6D姿態(tài)圖像，用于訓練目標檢測、像素分割、2D姿態(tài)、3D姿態(tài)等諸多內(nèi)容。

最后現(xiàn)場，NVIDIA也給我們展示了一個會賣萌的Leonardo物體操縱機器人。通過模擬和真是世界的學習，Leonardo學會了如何遵守物理規(guī)則，在模擬的計算部分則運用到了GPU的PhysX 5.0物理引擎。

寫在最后可以看到長達2小時的GTC CHINA 2019演講中，新推出的芯片只有Orin一塊。NVIDIA更多的重心放在了軟件平臺和AI智能優(yōu)化上，通過硬件與軟件配合，發(fā)揮CUDA給GPU帶來的大規(guī)模并行處理優(yōu)勢，使得GPU走出游戲和渲染，找到了一個更廣闊的空間。

NVIDIA造GPU無疑是最擅長的，如何用好GPU，則需要無數(shù)工程師努力挖掘答案。無論是超算、AI、自動駕駛、邊緣計算，NVIDIA都已經(jīng)牢牢占住了自己的位置，足以見得GPU對專業(yè)領域而言，同樣具備強烈的吸引力。

責任編輯：wv