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【新智元導讀】今天在剛剛結束的GTC 2018上，英偉達CEO黃仁勛說兩件大事，一是發(fā)布了迄今最大的GPU，二是暫定自動駕駛暫停研發(fā)。隨后英偉達股價下跌3.8%。GPU正在成為一種計算范式，但本質性突破乏善可陳，教主一路回顧過去創(chuàng)下的紀錄，而鼎盛之下，衰退的跡象，似乎已經潛藏。

黃仁勛在熟悉的背景音樂中上場，GTC今年已經是第十年了。

稱不上激昂，但顯然迫不及待要分享。不是首先揭幕萬眾期待的新品，而是回歸初心——黃仁勛說，圖形技術是GPU的核心驅動力，是虛擬現實的根本，在各種各樣的領域，我們想將信息和數據可視化，形成了R&D預算，由此也構建了巨大的市場。

重現逼真圖像是計算機圖形學一直以來的追求，要呈現一幅美麗的圖像，40年來，GPU渲染一幅圖的時間，從幾小時降到了幾秒，而且圖像的清晰度增加到了4K。

接著，黃仁勛回顧了各種技術，光的反射、散射、漫射、陰影……以及要渲染出種種質感相應的技術。

接著，展示了一段《星球大戰(zhàn)》視頻的演示，重點是逼真效果的實時Ray Tracing，各種表面的光線反射，每當一束光線遇到一個表面，都要決定要反射還是被吸收，什么角度反射，被吸收多少程度，整個環(huán)境中到處都是表面，每一個都需要渲染……這些需要龐大的計算量，因此動畫公司才需要超級計算機來計算這些效果。

而英偉達一臺DGX-Station就夠了。

于是，第一個宣布——RTX Technolgy，這是英偉達十年技術成果，也是Ray Tracing首次在這種規(guī)格上，全部實時實現。黃仁勛說，這是首次將實時Ray Tracing帶向商業(yè)市場。感謝GPU，感謝深度學習。

英偉達推出的Quadro GV100 GPU將該公司最近發(fā)布的RTX光線跟蹤技術引入工作站。英偉達的RTX光線追蹤技術是軟件和硬件的組合，允許應用程序生成實時光線追蹤效果。

Quadro GV100配備32GB內存，與Tesla V100有相同的底層設計。GV100可以提供高達7.4 TeraFLOPS的雙精度和14.8 TeraFLOPS的單精度計算。英偉達表示這個顯卡還可以提供高達118.5 TeraFLOPS的深度學習性能。

Quadro GV100還支持NVLink 2互連技術，可以將這兩個設備配對在一起?？偣?4GB的HBM2內存，10,240個CUDA內核和236個張量內核整合到一個工作站中。 

電影大片完成后，要得到逼真效果，“CPU渲染一幀10小時，”黃仁勛說：“使用GPU要快很多，而且更重要的是，能省錢——大家都知道了，你買的GPU越多，你省的錢越多?！爆F在這已經是常識了。

接著，也是全場最重要揭幕了全球最大GPU——Quadro GV100，這是一個GPU工作站，2個GV100，使用NVLink相連，形成一個完整的工作站，軟件感覺不到切換。

VIDIA TESLA V100 32GB，SXM3

• 雙板總計16塊GPU，總計512GB HBM2 存儲

• 每塊GPU板由8塊NVIDIA Tesla V100組成

  
  

• 總計12 NVSwitch 連接

• 高速互連，2.4 TB/秒對分帶寬。

  
  

• 8 EDR 無線帶寬 / 100 GbE 以太網

• 1600 Gb/秒雙向帶寬和低延遲。

  
  

• PCIE Switch Complex

• 2個英特爾Xeon Platinum CPUs

• 1.5 TB系統(tǒng)內存

• 雙10/25 GbE 以太網

• 30 TB NVME SSDS內部存儲

這個全球最大的GPU有多大？感受一下：

普通GPU（你能看出型號嗎？是N粉就說?。?/span>

這是最大GPU：

相比龐大繁重的CPU機架，使用英偉達RTX Quadro GV100，14-Quad-GPU服務器，“省下成千萬上億美元”。

新系統(tǒng)旨在允許開發(fā)人員擴大其神經網絡的規(guī)模。DGX-2具有12個NVSwitch，每個NVSwitch的特點是在臺積電12nm FinFET工藝上制造了120億個晶體管。每個交換機都具有18個8位NVLink連接。IBM已經宣布將于2019年推出采用NVLink 3.0的Power9系統(tǒng)，因此我們預計NVSwitch將利用這種互補互連。 

太美了，太性感了，太美了。

黃仁勛掩飾不住沉醉。

DGX-2專門為深度學習，而生一天半就完成了。

如今AI研究員使用AI設計/發(fā)現AI，實驗的規(guī)模和數量都不斷增長。更多的實驗、更多的數據，DGX-2推出的時機不能在好了。

價格？

39.9萬美元。

下面簡單介紹其他宣布。

特斯拉V100采用了迄今為止生產量最大的單模芯片。采用臺積電12納米FFN工藝制造的815毫米2 伏特晶體管，使用了210億個晶體管，幾乎是全分劃板的尺寸。GPU包裝了5120個用于AI工作負載的CUDA核心，雖然它具有足夠的處理能力，但英偉達已經使用額外的16GB HBM2內存支持該卡。英偉達表示，更強大的32GB內存可以在內存受限的HPC工作負載中實現雙倍的性能。

NVSwitch拓撲將16個GPU連接在一起，形成一個具有統(tǒng)一內存空間的統(tǒng)一內核單元，從而創(chuàng)建Jensen吹捧為“世界上最大的GPU”的內容。該系統(tǒng)共有512GB HBM2內存，可提供高達14.4TB / s的吞吐量。它共有81,920個CUDA內核。

接著，黃仁勛表示，英偉達做的最好決定之一，是這些年來，讓GPU越來越通用，在不損失計算機圖形學性能的前提下，將GPU導向深度學習。然后，引爆點到來，現在，GPU已經成為廣為接受的一種計算范式，全世界有100萬GPU工程師，GTC成為全球會議，cuDNN 800萬次下載，一大半都發(fā)生在去年一年，而英偉達10年前就開始提供。

GPU接受程度前所未有，然而，這還不夠。

我們還需要更大的計算機，更快的計算機。加州理工大學要模擬一個項目，需要7天；要模擬一個艾滋病模型，需要3個月。過去5年，GPU增速25倍，遠遠超出摩爾定律。我們正處于超級摩爾定律時代，而這一趨勢也將持續(xù)。

接著是教主的自豪/自傲時間，英偉達基本上每年都推出新架構，與軟件工程師合作保持套件更新?？傊?，說道這里，教主表示，祝賀John Hennessy和David Patterson獲得2017年的圖靈獎，“John的體系結構演講精彩非凡——但是，我的演講很簡單，”黃仁勛說，沒錯，英偉達在高性能計算（HPC）方面，也（買越多越）省錢！

要讓醫(yī)生/醫(yī)院更換現有基礎設施，需要30年。等不了這么久，怎么辦？有沒有辦法利用現有技術，在改動不大的前提下，給予醫(yī)生更大的智能能力。

英偉達醫(yī)療圖像超級計算機Clara應運而生。接入現有的醫(yī)療設備，比如超聲波檢測儀，就能將整套流程全部升級——使用深度學習，在原來的黑白圖像上實時渲染出顏色，分層、分區(qū)域，并且變?yōu)?D圖像，后期各種計算機技術，提升圖像質量，醫(yī)生的檢測能夠變得更加敏銳清晰。

目前，英偉達的Clara計劃已經與數十家公司，初創(chuàng)企業(yè)為主，構建了生態(tài)?？梢韵胂?，將英偉達的超級醫(yī)療圖像計算機部署到醫(yī)院，又打開了一大市場。

講到這里，黃教主已經一個人說了1個多小時。

“Plaster?！闭f完這個詞，他停了一會，歇一口氣。

這也是教主自己發(fā)明的詞，希望向世人傳達的GTC第二大要點。

這個詞是關于推理（inference）。推理很難，精度、通量……各種變量要考慮。如何讓推理變得更好？這里，當然是英偉達的高性能神經網絡推理引擎TensorRT的更新——TensorRT 4.0發(fā)布，用于在生產環(huán)境中部署深度學習應用程序，應用有圖像分類、分割和目標檢測等，可提供最大的推理吞吐量和效率。TensorRT是第一款可編程推理加速器，能加速現有和未來的網絡架。TensorRT 4.0實現全棧連接。

與CPU相比，NVIDIA  TensorRT 4 現在可以將AI任務的參數加速200倍，適用于圖像分類、分割、物體檢測、語音識別、機器翻譯等應用。

此外，還有英偉達GPU Kubernets。

Kubernetes借助NVIDIA GPU，開發(fā)人員現在可以即時地將GPU加速的深度學習和HPC應用程序部署到multi-cloud GPU群集中。

“人生完整了?！秉S仁勛說。

一口氣發(fā)布這么多款產品，黃教主可謂是蠻拼的，但其實這樣做也是英偉達不得不為之的事情。

值得一提，在黃仁勛演講接近尾聲的時候，英偉達股票下跌了3.8%。

“我們要暫定無人駕駛的研發(fā)?！秉S仁勛說。

Uber自動駕駛致死事故顯然對英偉達造成了巨大的影響。根據公開資料，Uber從2016年首次部署沃爾沃SC90 SUVS測試車隊以來，一直使用英偉達的計算技術。

這讓人想起了當年特斯拉車禍時，與特斯拉分手的Moibleye——但不同的是，Mobileye并沒有要停止研發(fā)，而是迅速搭上了其他公司，而后被英特爾以153億美元的高價收歸旗下。

英偉達目前沒有表示具體研發(fā)計劃暫定的時間。

雖然現實世界中停止路測，但英偉達還推出了一個測試自動駕駛汽車的新系統(tǒng)DRIVE Con stellation，這是一款基于云計算的平臺，將使用逼真模擬測試駕駛場景。

系統(tǒng)在兩臺服務器上運行。第一臺服務器支持Nvidia DRIVE Sim，它一款模擬自動駕駛汽車各種傳感器（包括其攝像頭，激光雷達和雷達）的軟件。第二臺服務器包含Nvidia DRIVE Pegasus AI，它將處理收集的數據，就好像它來自道路上自駕車的傳感器。

其次，也不要忘記英偉達面臨的眾多對手。

首先是英特爾。英特爾去年宣布發(fā)布Nervana神經網絡處理器（NNP）系列芯片，代號為Lake Crest。這款芯片的強大之處在于，它由“處理集群”陣列構成，處理“活動點（flexpoint）”的簡化數學運算。這種運算相對于浮點運算所需的數據量更少，性能號稱提升10倍。

不過，Nervana系列芯片宣稱2017年年底量產，但直到現在還一直跳票；而且，英偉達已經在游戲、深度學習、自動駕駛等領域建立起自己的芯片生態(tài)圈，“護城河”相當寬。但是，就像黃教主經常揶揄CPU的摩爾定律一樣，反過來看，GPU并沒有本質上的突破，GPU的現在優(yōu)勢可能很容易就被性能一日千里的神經網絡芯片超越，英偉達的護城河很快就會被攻破。

跟英特爾一起攻城的還有賽靈思。

今年3月20日，賽靈思推出ACAP（Adaptive Compute Acceleration Platform，自適應計算加速平臺），ACAP是一個高度集成的多核異構計算平臺，它的核心是新一代FPGA架構，能根據各種應用與工作負載的需求從硬件層對其進行靈活變化。ACAP的靈活應變能力可在工作過程中進行動態(tài)調節(jié)，它的功能將遠超FPGA的極限。

賽靈思新任CEO Victor Peng在接受新智元采訪時表示，GPU雖然在某些方面比CPU能處理的更好，但也不能適應所有的情況，因此現在更多需要的是異構計算。尤其是在人工智能時代，賽靈思也想通過自身在異構計算方面優(yōu)勢來實現對英偉達以及英特爾的趕超。

除了前面兩個大塊頭，AI芯片創(chuàng)業(yè)公司也讓這片市場從藍海變成紅海。中國有寒武紀、地平線、深鑒科技，英國有哈薩比斯投資的Graphcore，美國也有多家AI芯片初創(chuàng)公司。這些公司針對的是不同的應用場景，每一家都有可能搶走英偉達的細分市場。

不過，最能給英偉達造成威脅的，還應當是帶頭大哥谷歌。

雖然谷歌的TPU只是用在谷歌內部，但單從硬件性能看，TPU已經超越英偉達GPU。

黃教主，你壓力大嗎？