美国时间3月27日早上，英伟达GTC大会最重磅环节——英伟达创始人黄仁勋的主题演讲在圣何塞举行。

　　要知道，GTC大会向来都是以AI和深度学习作为讨论重点，这次也不例外!那酷爱皮衣，还专门换了一件新皮衣的黄教主说了啥呢?

　　从星球大战，哦不，从里面运用到的光线追踪RTX技术说起，到第一款采用Volta架构的QuadroGV100GPU，再从新版的TeslaV100内存升级为32G，说到超级电脑DGX-2。没错，DGX-2就是黄教主口中搭载了“全球最大GPU”的超级电脑，能实现每秒2亿千万次浮点运算，功耗10千瓦，比英伟达去年发布的DGX-1性能高出10倍。

　　小探知道，如果你不是内行肯定也不知道这啥意思，但举个例子你就懂了。用这超级电脑，每秒下载1万4千部电影，怎样，牛不牛?

　　当然，英伟达还推出了各种新版的机器学习应用平台、下一代自动驾驶芯片、自动驾驶测试平台等……小探就不多说这些让工业界好奇、震惊的新名词了，今天，就来说说，到底英伟达这些新技术，应用到日常生活的话，有什么改变?哪些应用场景适用?别担心，小白都能看得懂!

　　光影实时追踪技术：为娱乐行业打开新世界

　　虽然此黄教主非彼黄教主，但这次黄教主宣布的新产品当中，可是能造福广大娱乐动画行业的小伙伴啊。

　　英伟达新推出的这款QuadroGV100GPU，使用RTX技术进行实时光线追踪，这将为动画产业提供一种更有效的3D图形和场景制作方法。再展开一步，媒体和娱乐行业的从业者开心了，因为他们能更快地创建出逼真的动画效果;而观众和玩家们也有福了，因为视觉盛宴会更多更好。

　　英伟达在大会现场展示了一段《星球大战》视频，来证明RTX实时光影追踪能做到多好：每一束光线遇到每一个表面，计算机都要迅速决定如何处理两者关系：是反射还是吸收?从哪个角度反射?要吸收到哪种程度?

　　毫无疑问，这种光影处理需要非常巨大的计算量。现在的动画电影中，渲染单个场景都需要好几个小时。但是黄仁勋说，我们走入了一个光影实时处理的时代，“你在这里看到的一切，都是实时的”。这也是为什么英伟达敢称自己的这项成果是“自从约20年前推出可编程着色器以来，计算机图形学的最大进步。”

　　下面来看看参数部分。

　　上周，英伟达已经透露：其技术支持超过24种、总用户量超过2500万的专业设计和创意应用程序。

　　采用英伟达NVLink互连技术的QuadroGV100GPU，具有32GB内存，可扩展至64GB并配备多个QuadroGPU，是目前市面上适用这些应用程序的最顶级性能平台。

　　基于英伟达的VoltaGPU架构，GV100可提供双精度7.4teraflops(teraflops即“浮点运算”，是衡量计算机计算能力的量，teraflops是每秒一万亿次的浮点运算，所以GV100的运算量极为强大)，单精度14.8teraflops和深度学习性能118.5teraflops。内置于NvidiaRTX中的NvidiaOptiXAI-denoiser可实现近100倍的CPU性能，实现实时的无噪音渲染。

　　黄仁勋自己也很激动

　　然后，娱乐行业对此有什么反应呢?

　　那肯定是喜闻乐见的。

　　出品了《堡垒之夜》和《无尽之剑》系列的EpicGames，其首席执行官在一份声明中表示：“NvidiaRTX技术的面世，让实时光影追踪这件事进入了下一个篇章。通过在新的DirectXRaytracingAPI支持下，为游戏开发社区提供强大的技术，英伟达成为新一代游戏和电影图像背后的推动力量。”话说的比较官方，划重点就是“对游戏开发来讲，真是跨时代技术啊”。

　　而RemedyEntertainment则说：“使用英伟达RTX技术开发之后，我们惊叹于它的速度之快，并且还比传统技术有更高的视觉保真度。想到未来使用RTX能实现的目标，我们就很兴奋——是时候给玩家们准备些特别的东西了!”

　　聊完娱乐，我们来看看医疗。

　　在大会现场，黄仁勋展示了英伟达首次推出专用于医疗图像处理的超级电脑Clara。这个超级电脑有什么厉害之处?

　　还记得那些超声波拍摄的医疗影像吗?大多数都是2D、黑白的。但只要把2D的黑白图像数据传入Clara电脑，再配合人工智能软件的处理，医疗影像就能够给出更多信息。原来的黑白图像上能实时渲染出颜色、分层、分区域等。也就是说，准妈妈就可以看到3D心脏，还有子宫中宝宝的模样了。

　　更实用的是，医院可以在现有医疗设备上直接接入这台电脑，不需要替换。目前，英伟达正在和众多医疗厂商合作，除了GE通用电气、三星电子等，还有像图玛深维、推想科技等AI医疗创业公司。说多一句，推想科技是国内最早将深度学习技术应用于医疗影像诊断的人工智能公司。

　　可以想象的是，英伟达这款超级医疗图像计算机要是部署到各大三甲医院的话，得是多么大的一个市场。

　　搭载全球最大GPU的超级计算机

　　今天英伟达这场大会，最重磅的莫过于发布了被称为“全球最大的GPU”。小探不妨先来带大家回顾下，这款超级计算机DGX-2的前身DGX-1。

　　2016年英伟达GPU全球技术大会上，英伟达推出了全球首款深度学习超级计算机DGX-1，它有首个专为深度学习而设计的系统，提供了相当于250台x86服务器的吞吐量。计算能力有多强大?相当于你把250台服务器装在了这个盒子里。

　　那DGX-2比起DGX-1，有哪些改进呢?

　　首先，它有16个VoltaGPU，使得DGX-2具有300台服务器的深度学习处理能力。从其他参数来看，共有512GBHBM2内存，可提供高达14.4TB/s的吞吐量，有81920个CUDA内核。

　　但这16个GPU并不是简单连接，因为DGX-2是第一个首次推出NVSwitch的系统，它能够使系统中16个GPU共享一个统一的内存空间，这使专业开发人员能够处理最大的数据集和最复杂的深度学习模型。这个由NVSwitch连接的NVIDIAVoltaGPU可以说创造了世界上最大的GPU。

　　其次，速度更快。DGX-2可以在不到两天的时间内训练FAIRSeq，这是一种最先进的神经机器翻译模型。这比DGX-1的性能提高了10倍。说到速度，我们前面也说了，因为高达14.4TB每秒，每秒可以下载1万4千部电影。

　　这款全球最强大的GPU售价为39.9万美元(约人民币250万)，今年第三季度上市。这个价位，个人估计是买不起的了，但能给企业省下多少钱呢?300台双CPU服务器的价格约为300万美元，英伟达的售价只是1/8的花费。难怪今天GTC大会上，黄教主的口头禅是“你买得越多，省得越多”。

　　自动驾驶：测试暂停，研发继续

　　在发布会的最后，黄仁勋说英伟达会暂停自动车上路测试，但研发会继续。

　　今年1月8号CES大会上，英伟达正式宣布与Uber合作，其芯片将成为Uber车队的重要驱动力。其实Uber自2016年部署沃尔沃测试车队时，就一直使用英伟达的技术。上周Uber事故发生前，英伟达在美国新泽西、加州圣克拉拉，日本及德国等地测试其无人车。事故后，英伟达宣布将在全球范围内暂停其无人车部分的测试，股价随即应声下跌。

　　自动车和硬件供应商和平分手并非没有先例：2016年5月，特斯拉的自动驾驶系统“Autopilot”由于多重原因判断失误，导致一位驾驶着特斯拉ModelS的男子直接在毫无减速的情况下，钻进了一辆货柜卡车的下方，车主当场死亡。此后不久，特斯拉当时的摄像头供应商、以色列公司Mobileye宣布和特斯拉终止合作。虽然双方并未做出太多解释，外界普遍认为该事故是合作终止的重要原因。

　　当然，无人车测试只是暂停。早些时候英伟达一名发言人回应此事时说：“以后无人车的安全性会远远超过人类驾驶者，因此对无人车的研发需要继续进行。但为了从Uber事故中学到教训，我们将暂停测试。”

　　“只要能动，就会成为自动驾驶”

　　不过今天的发布会可以看出，英伟达绝非要停下探索自动驾驶的脚步：英伟达计划打造一个测试自动驾驶汽车的新系统DriveSimandConstellation，具体包括：

　　.AV验证系统

　　.VRAV模拟器

　　.与DRIVE电脑相同架构

　　.模拟罕见或困难条件、场景重建、运行回归测试、积累虚拟测试里程

　　DriveSimandConstellation系统的第一部分叫DriveSim(模拟驾驶)。DriveSim是一个软件平台，可以模拟无人车上使用的传感器。它运行在模块化硬件平台上，每个模块由8个高端图形处理器组成。由于可以根据需要随时添加模块，这种方法可以模拟车辆上所有的传感器。模拟传感器所处理的信息可以以假乱真、高度模拟真实世界，肉眼几乎无法分辨。

　　英伟达DriveConstellation

　　使用道路上记录的数据，英伟达GPU可以改变太阳的位置，天气，道路反射率等等。模拟场景时，夏日中午、夜间驾驶、倾盆大雨或暴风雪等都可以随意转换。

　　所有这些都是为了在数据中心运行而设计的，价格不会太便宜。当然，和在现实世界中冒着生命危险积累测试里程比起来，模拟环境下测试更安全，而且可以在无限变化的情况下每天积累数百万英里。

　　Drive系列是英伟达旗下Pegasus人工智能计算平台的一部分。Pegasus主板的样品将在今年晚些时候推出，但该模拟器也可以在任何英伟达Drive自动化平台上运行。英伟达对其所有硬件的软件兼容性可以说是非常自豪：软件可以先在现有硬件上开发，以后如果需要移到新的硬件上，也能轻松移植到新平台。