在經(jīng)過動(dòng)蕩不安的 2018 年，以及表現(xiàn)欠佳的財(cái)季發(fā)布之后，NVIDIA 在 2019 年的首次 GTC 上宣示了怎樣的內(nèi)容，相當(dāng)值得我們關(guān)注。

而縱觀整場(chǎng)GTC，過去幾年總有震憾性發(fā)布、而被外界稱為 "AI核彈大會(huì)" 業(yè)界年度大事，在今年卻似乎沒有太多重磅發(fā)布，反而更強(qiáng)調(diào)于挖掘既有架構(gòu)潛力，并加速擴(kuò)大整體生態(tài)實(shí)力。

去年因?yàn)榈V災(zāi)，導(dǎo)致產(chǎn)品嚴(yán)重庫存，加上消費(fèi)端市場(chǎng)與服務(wù)器端市場(chǎng)需求低于預(yù)期，讓 NVIDIA 的股價(jià)從將近 300 美元，市值近 1800 億美元，至今下挫近半，雖然不少人認(rèn)為這只一直以來在 AI 核心技術(shù)與娛樂繪圖領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱的金雞母或?qū)⒕痛耸ス饷ⅲ鰹槿蜃盥斆鞯墓局唬灰?jì)算的需求不退，AI 的發(fā)展仍持續(xù)發(fā)燒，那么對(duì)于 NVIDIA 而言，這些發(fā)展過程的波折并不足以拖累其發(fā)展腳步。

（來源：DeepTech）

然而 NVIDIA 本身技術(shù)優(yōu)勢(shì)雖在，但值得注意的是，從 2019 年開始，挑戰(zhàn)只會(huì)越來越嚴(yán)苛，其最大對(duì)手 AMD 在 CPU 市場(chǎng)站穩(wěn)腳步之后，也重新收拾起荒蕪的 GPU 產(chǎn)品線，欲力圖振作，并即將在 2019 年 GDC(Game Developers Conference) 上發(fā)表最新繪圖架構(gòu)與技術(shù)；另一方面，英特爾亦同樣重回 GPU 戰(zhàn)場(chǎng)，并要同時(shí)在計(jì)算與娛樂繪圖市場(chǎng)向 NVIDIA 發(fā)起挑戰(zhàn)，并同樣要在 GDC 上揭露其即將在 2020 年面世的最新 GPU 架構(gòu)布局。

當(dāng)然，原本市場(chǎng)也預(yù)期 NVIDIA 在本次 GTC 上將會(huì)提前揭露應(yīng)對(duì)這些競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的核心武器，也就是 7nm 的產(chǎn)品布局，不過可惜的是，NVIDIA 并未發(fā)布針對(duì)對(duì)手產(chǎn)品布局的反應(yīng)或者是下一代產(chǎn)品，而是專注于 AI 主題，并最大化的去挖掘 RTX 繪圖架構(gòu)的繪圖與計(jì)算潛力。

產(chǎn)品布局更新以服務(wù)器計(jì)算方案為主

在 NVIDIA 的主場(chǎng) GTC 上，黃仁勛依舊維持一貫的舞臺(tái)風(fēng)格，皮衣皮褲則是感覺更緊繃了些。

首先進(jìn)入主題，黃仁勛再次對(duì)過去在計(jì)算方面的成績(jī)又強(qiáng)調(diào)了一次，包括在各種行業(yè)中的科學(xué)計(jì)算、高效率的超級(jí)計(jì)算機(jī)，還有各種針對(duì)計(jì)算環(huán)境的努力，都和 NVIDIA 脫不了干系。

而計(jì)算并不只是芯片設(shè)計(jì)，而是整套的生態(tài)環(huán)境，黃仁勛在此也進(jìn)入了主題，他帶出了這次最重要的主題之一，也就是CUDA-X 加速計(jì)算環(huán)境，通過這個(gè)一致性的環(huán)境，讓 NVIDIA 的所有產(chǎn)品都能夠得到軟件加速的最大好處，而且能夠大大的簡(jiǎn)化開發(fā)的流程。

就目前的計(jì)算架構(gòu)而言，大部分都是軟件定義的編程工作，如果接入，并取用計(jì)算性能的接口能夠最簡(jiǎn)化，那么就能極大的加速整個(gè)軟件，或者是應(yīng)用的開發(fā)工作。

最聰明的作法就是用最少的工作流程來達(dá)到最大的工作成效，而這也是黃仁勛一再強(qiáng)調(diào)的，買越多省越多，如果能夠大大的加速工作的進(jìn)行，增加公司的競(jìng)爭(zhēng)力，這些硬件的支出是相對(duì)低成本的。

圖｜NVIDIA CUDA-X GPU 加速計(jì)算“大軍”（來源：DeepTech）

黃仁勛也提到，關(guān)于架構(gòu)方面的定義，當(dāng)計(jì)算已經(jīng)走到現(xiàn)代，架構(gòu)定義了很多計(jì)算的方式，而也決定了未來效能的擴(kuò)展，以及應(yīng)用的廣度。

而黃仁勛也逗趣的用每個(gè)字的開頭來去形容他所描述的單一架構(gòu)可編程擴(kuò)展性的計(jì)算方式，也就是 PRADA(PRogrammable Acceleration Domains Architecture)。

圖｜今年的 GTC 關(guān)鍵詞“PRADA”（來源：DeepTech）

接下來，黃仁勛依舊把 RTX 的光線追蹤繪圖效果當(dāng)作寶貝再度秀了一波，他利用電腦繪圖和真實(shí)照片進(jìn)行了對(duì)比，顯示出目前通過 RTX 繪圖架構(gòu)，已經(jīng)可以做到以假亂真的地步。當(dāng)然，這部分其實(shí)沒有太新的東西，但值得注意的是，NVIDIA 所展示的軟件效果相較于前幾次 GTC 的效果已經(jīng)更穩(wěn)定，調(diào)整方式也更成熟。

圖｜RTX powerred 的實(shí)時(shí)光線追蹤（來源：DeepTech）

而提到 RTX 圖形架構(gòu)帶來的繪圖效果，黃仁勛也再度把已經(jīng)炒過幾次，有點(diǎn)冷掉的 RTX 繪圖芯片冷飯?jiān)俣饶贸鑫枧_(tái)上炒熱，不過這次更強(qiáng)調(diào)的是彈性可變動(dòng)的光線著色能力，以及更大范圍、更多元材質(zhì)的繪圖能力與軟件支持功能。

黃仁勛也再度提到 Tensor Core 在娛樂繪圖卡中能夠肩負(fù)的工作，就是通過深度學(xué)習(xí)來降低繪圖工作的負(fù)載，通過減少計(jì)算的圖素?cái)?shù)量，提高繪圖性能表現(xiàn)。

另一方面，黃仁勛也提到，包含 Unreal 在內(nèi)的眾多游戲引擎供應(yīng)商也已經(jīng)把光線追蹤的能力整合進(jìn)去，并且作為默認(rèn)的功能，這也代表未來圖靈架構(gòu)以及其代表的光線追蹤優(yōu)勢(shì)能力將可更廣泛的被游戲玩家所看到，在不遠(yuǎn)的將來就可擺脫前幾個(gè)月空有強(qiáng)大光線追蹤硬件，卻沒有光線追蹤游戲軟件可玩的窘?jīng)r。

不僅如此，最新的 NVIDIA RTX 圖形技術(shù)也將走出僅幫助 PC 游戲創(chuàng)建逼真畫面的邊界，幫助塑造未來的汽車設(shè)計(jì)。Unity Technologies 和 Nvidia 宣布建立新的合作伙伴關(guān)系，將創(chuàng)建一個(gè)增強(qiáng)的軟件平臺(tái)，為汽車設(shè)計(jì)師、制造商和廣告客戶帶來實(shí)時(shí)光線跟蹤技術(shù)和高分辨率 3D 渲染。

接下來，黃仁勛講了點(diǎn)歷史，那就是 20 年前首款真正 3D 加速游戲，也就是 ID 軟件公司的 Quake 游戲的面世，徹底改變了游戲產(chǎn)業(yè)的景象，也改變了游戲繪圖硬件的發(fā)展，自此之后，所游戲繪圖硬件的 3D 化成為不可逆的方向。為了紀(jì)念這個(gè)大事件，NVIDIA 團(tuán)對(duì)利用公開的 Quacke 源碼打造出一個(gè)完全光線追蹤的版本，通過這個(gè)游戲版本的執(zhí)行，讓在場(chǎng)參與者發(fā)思古之幽情的同時(shí)，也看到通過最新繪圖技術(shù)的進(jìn)展可以對(duì)老東西造成多么深遠(yuǎn)的影響。

圖｜圖靈 RTX 對(duì) Quake 的支撐（來源：DeepTech）

另外，針對(duì)創(chuàng)造者而言，3D 化的加速功能也改變了整個(gè)圖像、影像產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，諸多出名的多媒體編輯程序已經(jīng)先后加入 GPU 計(jì)算加速的能力，并通過該功能大大的加速了內(nèi)容創(chuàng)作的速度與品質(zhì)呈現(xiàn)。

而通過最新 RTX 世代繪圖技術(shù)帶來的 TensorCore 以及光線追蹤計(jì)算單元，是在 GPU 的基礎(chǔ)之上針對(duì)光線與物理等現(xiàn)象的模擬或創(chuàng)作達(dá)到更好的效果。而相較起過去使用純粹 CPU 的計(jì)算方式，不只成本更低，效率更高，而且效果更好。

圖｜ CPU vs. RTX 的 Benchmarking data（來源：DeepTech）

“買越多省越多”黃仁勛又自信滿滿的講了這句話。不過，今年這句話又多了個(gè)后綴：“But all the RTX technology are free for you to use.”（而所有的 RTX 技術(shù)都是免費(fèi)供你們使用。）

圖｜RTX 受到了 100 萬建筑師、300 萬設(shè)計(jì)師、300 萬 3D 設(shè)計(jì)師和 200 萬 M＆E 專業(yè)人士的支持（來源：DeepTech）

圖｜GPU 也同時(shí)改變了全球電影生態(tài)的格局，通過更好的工具，讓電影特效的建立可以用更低成本并以更好的效果呈現(xiàn)（來源：DeepTech）

圖｜黃仁勛也展示了 OMNIVERSE 這個(gè) 3D 協(xié)同創(chuàng)作工具，讓美術(shù)從建模、貼材質(zhì)，到空間設(shè)計(jì)等原本需要不同軟件與工作流程的內(nèi)容可以同時(shí)進(jìn)行，大大的加速了美術(shù)工作的效率（來源：DeepTech）

黃仁勛也把過去的云端游戲平臺(tái)再度提出來，畢竟大部份的游戲玩家還是缺乏強(qiáng)大的平臺(tái)來進(jìn)行游戲，而顯卡和 CPU 等相關(guān)的成本還是太高，降低成本就變得十分重要。黃仁勛表示這次不是類似過去的網(wǎng)絡(luò)隨選游戲平臺(tái)，而是真正的云端 GeForce 繪圖平臺(tái)，即 GeForce NetWork。目前軟銀與 LG U+已經(jīng)加入到這個(gè)服務(wù)的聯(lián)盟之中，并將在各地提供服務(wù)，玩家可以在網(wǎng)絡(luò)商店上購買游戲，并通過這個(gè)云端平臺(tái)來執(zhí)行，通過未來的低時(shí)延 5G 技術(shù)，我們甚至可以在手機(jī)上玩最高端的 PC 游戲，而且畫面效果毫不打折。

圖｜流媒體視頻服務(wù)領(lǐng)域，NVIDIA與日本軟銀集團(tuán)在日本構(gòu)建合作伙伴關(guān)系，與 LG 在韓國構(gòu)建合作伙伴關(guān)系（來源：DeepTech）

圖｜黃仁勛宣布推出 RTX Server，擁有 40 個(gè)圖靈 GPU 和多達(dá) 320 個(gè)虛擬化 GPU，用于渲染、虛擬化和云游戲（來源：DeepTech）

圖像技術(shù)之后，GTC 的第二大主題——AI 登場(chǎng)。在這個(gè)環(huán)節(jié)開始，黃仁勛首先提到了數(shù)據(jù)科學(xué)的迅猛發(fā)展。近年來，數(shù)據(jù)科學(xué)是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展最快的領(lǐng)域，黃仁勛稱之為人類新發(fā)現(xiàn)的又一支柱。NVIDIA為了幫助市場(chǎng)上超過三百萬個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家解決數(shù)據(jù)問題，推出了CUDA X，亞馬遜、谷歌、微軟都已經(jīng)有使用案例。CUDA X 可以通過NGX 平臺(tái)免費(fèi)獲得。

（來源：DeepTech）

在這個(gè)段落，黃仁勛提到，數(shù)據(jù)科學(xué)研究帶來的數(shù)據(jù)計(jì)算需求，也是計(jì)算需求成長(zhǎng)最快的市場(chǎng)領(lǐng)域，包括各大學(xué)的科研、醫(yī)藥、材料等，還有各種 IoT 的傳感器的廣泛應(yīng)用，創(chuàng)造的廣大的計(jì)算需求，這些都需要更有效率的計(jì)算方式。要如何應(yīng)對(duì)這些具備龐大量級(jí)的數(shù)據(jù)計(jì)算需求，AI，也就是常見的深度學(xué)習(xí)或機(jī)器學(xué)習(xí)等則是很好的武器。

通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的處理、計(jì)算，并經(jīng)過良好的預(yù)測(cè)模型，最終經(jīng)過推理的階段，就可以形成一個(gè)針對(duì)大量數(shù)據(jù)計(jì)算而得出的合理預(yù)測(cè)，這個(gè)預(yù)測(cè)可以推測(cè)出包含醫(yī)藥開發(fā)、社會(huì)現(xiàn)象觀察、自然科學(xué)、物理、天文等各種領(lǐng)域的研究，而這些都可以在 CUDA-X 的生態(tài)下達(dá)成。

通過對(duì)基礎(chǔ)計(jì)算架構(gòu)、軟件平臺(tái)、計(jì)算模型、不同云服務(wù)商的計(jì)算服務(wù)工作的整合，NVIDIA 為數(shù)據(jù)研究科學(xué)家提供了最好的一致性平臺(tái)，讓這些數(shù)據(jù)研究與分析工作可以根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模的大小，在不同的平臺(tái)上面達(dá)成、轉(zhuǎn)移或者是建立。

最后，黃仁勛也強(qiáng)調(diào)了 TensorCore 在 CUDA-X 生態(tài)中所扮演的重要角色，這也代表了，NVIDIA 希望這些 AI 工作，尤其是偏推理的部份，能夠更快的轉(zhuǎn)移到 TensorCore 架構(gòu)上，對(duì) NVIDIA 而言，TensorCore 會(huì)成為未來在專業(yè)計(jì)算中極為重要的角色，甚至不下于原有的 GPU 架構(gòu)。

圖｜NVIDIA CUDA-X AI 生態(tài)系統(tǒng)。Google，Microsoft、AWS、Accenture 和 Databricks 支持 CUDA-X AI 采用 GPU 加速數(shù)據(jù)分析，深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)。如今，開發(fā)芯片不構(gòu)建配套生態(tài)系統(tǒng)幾乎等于徒勞（來源：DeepTech）

而談到深度學(xué)習(xí)與云端 AI 計(jì)算，黃仁勛也強(qiáng)調(diào)，不同數(shù)據(jù)精度的支持是非常重要的，畢竟在 AI 環(huán)境中所需要處理的數(shù)據(jù)型態(tài)、科技領(lǐng)域，會(huì)產(chǎn)生各種不同的數(shù)據(jù)計(jì)算需求，所以某些公司強(qiáng)調(diào)的特定精度的效率優(yōu)勢(shì)其實(shí)并不可靠，業(yè)界看的是整體，如何能夠兼顧最大量的數(shù)據(jù)處理類型與規(guī)模需求，才能讓你的計(jì)算架構(gòu)被最大范圍的應(yīng)用到市場(chǎng)當(dāng)中。

圖｜黃仁勛宣布 CLARA AI 工具包，可用于構(gòu)建、管理、部署放射學(xué)應(yīng)用程序，幫助注釋圖像。這是 AI 在醫(yī)學(xué)上最激動(dòng)人心的用途之一（來源：DeepTech）

CLARA AI 則是另一個(gè) NVIDIA 提供的重量級(jí) AI 工具，它提供了預(yù)先定義好的模型可供使用，當(dāng)研究者或開發(fā)者使用這些模型時(shí)，會(huì)加入自己的數(shù)據(jù)來進(jìn)一步訓(xùn)練，并更產(chǎn)生更精準(zhǔn)的結(jié)果，而 NVIDIA 則是利用這個(gè)過程讓預(yù)定義的模型更為精準(zhǔn)，同時(shí)也加速最終模型的產(chǎn)生速度，并直接提供給開發(fā)者，作為雙贏的經(jīng)營模式，可大幅加速數(shù)據(jù)分析工作的進(jìn)行，加速產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

圖｜利用 XGBoost 可以快速的對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，并同時(shí)利用視覺化工具顯示出結(jié)果，同時(shí)通過深度學(xué)習(xí)，可以對(duì)數(shù)據(jù)的未來進(jìn)行預(yù)測(cè)，而這在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式是完全不可能達(dá)到的。（來源：DeepTech）

圖｜NVIDIA 推出專為數(shù)據(jù)科學(xué)設(shè)計(jì)的工作站，戴爾、聯(lián)想、惠普將與其合作開發(fā)，運(yùn)行兩個(gè) Quadri RTX 8000（來源：DeepTech）

但數(shù)據(jù)科學(xué)的需求并不僅僅是這么簡(jiǎn)單，甚至可以說處于 supercomputer和 hyperscalar 之間。這正是NVIDIA宣布推出 T4 GPU 用于 Data Science Server，每臺(tái)服務(wù)器都有 4 個(gè) T4 GPU，并與 Mellanox 互連。

圖｜RAPIDS 工具（來源：DeepTech）

一同亮相的還有 RAPIDS 工具。通過 RAPIDS 工具，可以串連不同的云端計(jì)算平臺(tái)共同處理一件計(jì)算工作，形成一個(gè)虛擬的超大型超級(jí)計(jì)算機(jī)，這種工具的發(fā)布甚至可能改變未來數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)方式。通過高效能網(wǎng)絡(luò)，可以串連不同地方的數(shù)據(jù)中心，形成巨大的計(jì)算串列，而這也是 NVIDIA 之所以要收購 Mellanox 的最大原因。

Microsoft Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)（AML）服務(wù)是第一個(gè)集成 RAPIDS 的主要云平臺(tái)，RAPIDS 是 NVIDIA CUDA-X AI 的關(guān)鍵組件。通過訪問 RAPIDS 開源庫庫，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以使用 AML 服務(wù)上的 NVIDIA GPU 以極快的速度進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

根據(jù)反饋，使用 RAPIDS 的企業(yè)可以將培訓(xùn) AI 模型所需的時(shí)間減少多達(dá) 20 倍，將培訓(xùn)時(shí)間從數(shù)天減少到數(shù)小時(shí)或從數(shù)小時(shí)減少到數(shù)分鐘，具體取決于數(shù)據(jù)集大小。而這也是 RAPIDS 首次本地集成到云數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)。

圖｜NVIDIA 將以 69 億美元的價(jià)格收購 Mellanox，Mellanox CEO 作為重磅嘉賓上臺(tái)亮相（來源：DeepTech）

圖｜本次 GTC 黃仁勛最經(jīng)典 pose 誕生（來源：DeepTech）

在 GTC 接近尾聲之時(shí)，99 美元的 JETSON NANO 似乎承擔(dān)了“one more thing”的驚喜。這個(gè)響應(yīng)邊緣計(jì)算大潮而誕生的產(chǎn)物，是一個(gè)應(yīng)用于機(jī)器人 AI開發(fā)的計(jì)算機(jī)，最低功耗可至 5w，看起來NVIDIA是要搶樹莓派的飯碗了。

圖｜NVIDIA DRIVE Constellation?（來源：DeepTech）

自動(dòng)駕駛作為這兩年 GTC 的重頭戲，今年NVIDIA繼續(xù)宣布生態(tài)圈的擴(kuò)大和穩(wěn)固，與 Toyota 的合作成為重點(diǎn)，雙方合作涉及自動(dòng)駕駛的開發(fā)、訓(xùn)練和測(cè)試三大方面，基于NVIDIA這次推出的 NVIDIA DRIVE Constellation?自動(dòng)駕駛汽車仿真平臺(tái)，基于云可以在數(shù)百萬英里的范圍內(nèi)驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛在虛擬世界中的測(cè)試和訓(xùn)練，涵蓋從常規(guī)駕駛到罕見和危險(xiǎn)情況各種情景，而且和現(xiàn)實(shí)世界相比，兼具更高效率、成本效益和安全性。

圖｜NVIDIA DRIVE Constellation?的首個(gè)合作對(duì)向是Toyota（來源：DeepTech）

求穩(wěn)為主，持續(xù)強(qiáng)調(diào)身為 AI 基礎(chǔ)生態(tài)建設(shè)的核心價(jià)值

雖然挑戰(zhàn)嚴(yán)苛，但 NVIDIA 仍然堅(jiān)持自己的步伐。回顧本次 GTC ，我們也沒有看到太激進(jìn)的消息，或者是手足無措的慌亂感。取而代之的是，NVIDIA 還是一貫的以核心技術(shù)作為開場(chǎng)，并且進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)自家 GPU 與 AI 計(jì)算在技術(shù)與應(yīng)用生態(tài)上的優(yōu)勢(shì)。

看來是老生常談？其實(shí)沒有這么簡(jiǎn)單。AI 雖然已經(jīng)從概念開始大量轉(zhuǎn)換成實(shí)際的市場(chǎng)模式，但仍有許多未知的市場(chǎng)空間需要開拓，而 NVIDIA 自詡為 AI 生態(tài)的開拓者，其在基礎(chǔ)理論研究，以及如何更好的發(fā)揮 GPU 計(jì)算的優(yōu)勢(shì)等方向，仍然持續(xù)投入了龐大的研究人力，并且在全球范圍建立了多家研究院。從基礎(chǔ)理論、編程框架、芯片架構(gòu)、圖學(xué)、計(jì)算學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行研究，并取得了相當(dāng)可觀的成果，其為全球開發(fā)者引路的決心其實(shí)相當(dāng)令人佩服。

雖然就整體市場(chǎng)風(fēng)向來看，中國游戲市場(chǎng)的萎縮，以及云端計(jì)算基礎(chǔ)建設(shè)需求成長(zhǎng)停滯，都是讓 NVIDIA 跌一大跤的關(guān)鍵原因，但 NVIDIA 在包含游戲繪圖與云計(jì)算的平臺(tái)產(chǎn)品方面，都還是推出了新產(chǎn)品，其中 RTX 產(chǎn)品線已經(jīng)全線上陣，其相較于前代較高的性能表現(xiàn)，以及獨(dú)家的硬件光線追蹤能力，使其在市場(chǎng)上具備獨(dú)一無二的地位。

而作為應(yīng)對(duì)前陣子 AMD 推出的 7nm 主流卡的競(jìng)爭(zhēng)，并瞄準(zhǔn)主流市場(chǎng)甜點(diǎn)定位的 GTX1660 產(chǎn)品，甚至更低端的 GTX1650 產(chǎn)品，也以全新的圖靈架構(gòu)上陣，雖然缺了光線追蹤，但是在性能方面則是不打折扣。通過這些產(chǎn)品布局，NVIDIA 繼續(xù)維持其在市場(chǎng)上的壟斷地位，根據(jù) Jon Peddie 的調(diào)研報(bào)告，NVIDIA 在最新一季的獨(dú)立顯卡市占數(shù)據(jù)中，依舊維持壟斷等級(jí)的高水平，達(dá)到 81.2%，狠狠的碾壓了 AMD。

作為整個(gè) AI 生態(tài)鏈最高層的供應(yīng)商，以及作為實(shí)現(xiàn) AI 算力目前被應(yīng)用的最廣的基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)者，NVIDIA 的一舉一動(dòng)仍然受到極大的關(guān)注，即便壓力山大，NVIDIA 仍然一貫穩(wěn)扎穩(wěn)打，雖然讓 GTC 少了些激情，但也可得見 NVIDIA 的穩(wěn)重，即便面對(duì)市場(chǎng)壓力，仍然沒有慌亂的跡象。

幕后花絮：首席科學(xué)家 Bill Dally 揭露研究院布局與最新研究成果

值得一提的是，本次 GTC 大會(huì)期間，NVIDIA首席科學(xué)家 Bill Dally 也罕見亮相，向媒體系統(tǒng)宣布了NVIDIA研究院目前的布局。

他介紹道，NVIDIA研究院目前在全球各地共有 175 名全職人員，其使命是，為未來的成功埋下種子，發(fā)展科技，同時(shí)也為NVIDIA帶來積極地影響。

（來源：DeepTech）

Bill dally 從兩個(gè)大方面構(gòu)建 AI 研究，從基礎(chǔ)層來看，包括編程系統(tǒng)、networks、架構(gòu)、VLSI、circuits，從應(yīng)用層來看，包括圖像、概念學(xué)習(xí)、機(jī)器人、應(yīng)用型深度學(xué)習(xí)研究等。在剛剛過去的 2018 年，NVIDIA研究院產(chǎn)出了 104 篇學(xué)術(shù)出版物，51 項(xiàng)專利應(yīng)用、12 個(gè)開源軟件包，一些學(xué)術(shù)論文已經(jīng)被 ICLR、CVPR、NeurIPS、ECCV 等業(yè)內(nèi)頂會(huì)接收。

其中的技術(shù)亮點(diǎn)研究包括對(duì) RTX、NVswitch、CuDnn 的應(yīng)用，Cnn Image Inpainting、Noise-to-Noise Denoising、Progressive Gan（漸進(jìn)式生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等相關(guān)的研究。同樣非常值得關(guān)注的是 NV 今年建立的西雅圖機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室，這個(gè)實(shí)驗(yàn)室正在致力于讓新一代機(jī)器人能夠獨(dú)立于人類工作，有望真正改變制造業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域。

（來源：DeepTech）

在當(dāng)天的媒體溝通會(huì)上，NVIDIA研究團(tuán)隊(duì)也帶來了其最新的 Gan 研究——GauGAN。在現(xiàn)場(chǎng)的演示中，這款算法以極逼真的筆法幾秒鐘之內(nèi)就能夠?qū)⒑?jiǎn)筆涂鴉生成了一張張風(fēng)格各異的風(fēng)景圖片，該最新研究已經(jīng)被 CVPR 2019 接收為 Oral Presentation。

（來源：DeepTech）

在現(xiàn)場(chǎng)展示環(huán)節(jié)，NVIDIA也為本屆 GTC 的“higher education session”選出了美國高校的 5 大 AI 亮點(diǎn)研究，分別是：

1、勞倫斯伯克利國家實(shí)驗(yàn)室的氣候分析大規(guī)模計(jì)算

2、UC berkerly 應(yīng)用于機(jī)器人的深度學(xué)習(xí)

3、伊利諾依大學(xué)香檳分校的生物分子模擬實(shí)驗(yàn)

4、UC Santa Cruz 將 AI 應(yīng)用于天體物理學(xué)的研究

5、北卡羅來納大學(xué)運(yùn)用 AI 開發(fā)新藥的研究

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，NVIDIA也給出了本屆 GTC 5 大亮點(diǎn)研究，其中 AutoX 和圖森未來都是中國企業(yè)：

1、AutoX 改變貨物配送的現(xiàn)狀

2、圖森未來在自動(dòng)駕駛傳感上的突破

3、ZooX 在視覺識(shí)別上的高精度表現(xiàn)

4、豐田研究院在自動(dòng)駕駛方面的研究進(jìn)展

5、沃爾沃利用視覺識(shí)別和深度學(xué)習(xí)幫助車主更好找到車位

接下來幾天，DeepTech 作為 GTC 受邀媒體，將發(fā)回更多重要現(xiàn)場(chǎng)報(bào)道，敬請(qǐng)關(guān)注。