深圳：2023年集成电路产业收入预计突破2000亿元
06-06
北京时间3月19日凌晨5点，加州圣何塞圣何塞大学活动中心一年一度的NVIDIA GTC（GPU技术大会）迎来了一年中最重要的Keynote环节，就是NVIDIA创始人和CEO黄仁勋的主题演讲。
这是NVIDIA举办的第十次GTC大会。
作为NVIDIA最重要的舞台为展示其技术实力和产品进展，本次GTC（又称GTC）涵盖了AI/深度学习、数据中心加速、自动驾驶、图像处理与仿真、高性能计算、机器人等领域。
.com也受邀来到GTC现场，见证了Nvidia在多个领域的最新进展，那么，在2016年的SIGGRAPH会议上，Nvidia在这次GTC Keynote上发布了哪些“核弹”呢？新图灵架构的发布震惊了整个计算机图形行业。
同时，基于该架构，NVIDIA发布了RTX（光线追踪）技术以及基于该技术的Quadro。
系列GPU。
不过，对于英伟达来说，要想将RTX推向市场，自然离不开合作伙伴的支持。
在本次GTC上，NVIDIA宣布多家全球顶级3D应用提供商支持NVIDIA RTX技术，相关产品将于2020年发布；这些应用提供商包括Adobe、Unity、Unreal Engine、Pixer等。
根据NVIDIA的说法，在这样的合作下，RTX技术将在2019年到达数以万计的3D创作者手中。
在这里，黄仁勋推出了3D开放合作NVIDA OMNIVERSE让创作者可以使用 RTX 技术进行创作的平台。
在此平台之上，NVIDIA与PIxar、Digital Domain等众多平台合作，支持最新的设计协作行业标准。
例如，它支持皮克斯的场景描述技术，以更好地交换渲染、模型、动画、光效、阴影等方面的信息。
它还支持Nvidia的材质定义语言，允许创作者在多个作业中变换表面。
材料信息。
同时，创作者还可以使用NVIDIA的Omniverse Viewer在定制条件下实时查看3D效果。
当然，Omniverse Viewer还利用了RTX技术和支持Tensor Core的CUDA核心和AI技术。
基于RTX技术，黄仁勋还发布了NVIDIA RTX Servers，这是一款数据中心级图像服务器，可以支持渲染、Omniverse和Geforce Now云游戏服务。
其中，其中一项最新配置令人震惊。
它在32台RTX刀片服务器上部署了图灵架构GPU（每台刀片服务器有40个GPU），从而实现了云渲染、效率和规模的飞跃。
目前，包括戴尔、HPE、联想、华硕、Supermicro 在内的多家服务器制造商都推出了经过认证的 NVIDIA RTX 服务器，在数据中心级别提供高度可定义、按需的内容渲染和虚拟化。
工作站解决方案。
值得一提的是，基于两颗Quadro RTX GPU（Quadro RTX系列不仅支持光线追踪的实现，而且在AI方面也有出色的表现），Nvidia还发布了专门针对数据科学家的工作站。
它预装了96GB内存。
CUDA-X AI库支持RAPIDS、TensorFlow、Pytorch、Caffe和Anaconda Dsitribution，可实现10倍的数据处理速度。
发布 CUDA X AI 以加速数据科学。
在本次Kyenote上，黄仁勋发布了全新的AI加速库——CUDA X AI SDK库。
CUDA、模型训练和部署；机器学习算法的压缩、分类等；深度学习训练框架，针对NVIDIA Tensor Core GPU自动优化；云推理和大规模Kubernetes部署； PC、工作站、超级计算机、企业数据中心的数据科学； AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 云计算中的 AI 服务。
英伟达表示，CUDA-X AI在机器学习和数据科学领域可以实现高达50倍的负载加速，并且包含具有十多个功能的加速库。
例如，可以通过cuDF加速数据分析，通过cnDNN加速深度学习，通过cuML加速机器学习算法，通过DALI加速数据处理。
目前，CUDA-X AI已被Charter、Microsoft、Paypal、SAS和Walmart等公司采用，并且还支持TensorFLow、PyTorch和MXNet等主流深度学习框架。
在本次GTC上，黄仁勋宣布七家世界级厂商将推出基于NVIDIA T4 GPU和NVIDIA CUDA-X AI加速库的服务器。
这些服务器专门针对 CUDA-X AI 进行了优化。
这七家厂商分别是：思科、戴尔易安信、富士通、惠普、浪潮、联想和曙光。
同时，NVIDIA宣布这些厂商推出的上述服务器均已获得NVIDIA NGC-Ready认证。
2019 年 11 月，NVIDIA 宣布了 NGC-Ready 计划，让使用基于 NVIDIA GPU 的系统的客户能够自信地更大规模地部署 GPU 加速软件。
目前，这些认证服务器的主要型号如下： Cisco UCS CM5Dell EMC PowerEdge R/RxdFujitsu PRIMERGY RXM5HPE ProLiant DLGen10Inspur NFM5Lenovo ThinkSystem SRSugon WG30 此外，针对NGC-Ready项目，Nvidia还宣布了一项新的企业级支持服务—— — NVIDIA NGC 支持服务，可支持所有 NGC-Ready T4 系统以及许多之前经过认证的基于 NVLink 和 Tesla V 的服务器，以及基于 NVIDIA 的工作站。
值得一提的是，在谈论本场会议时，Mellanox Technologies（英伟达不久前宣布以69亿美元收购该公司）首席执行官埃亚尔·瓦尔德曼（Eyal Waldman）也来到现场，与黄仁勋同台亮相。
两人向外界简要分享了 NVIDIA 对加速计算未来的愿景。
此外，在发布会上，黄仁勋与亚马逊AWS副总裁Matt Garman共同宣布NVIDIA与Amazon EMC达成合作伙伴关系；其最新的 EC2 G4 服务器采用 NVIDIA T4 Tencor Core GPU，该 GPU 将在未来几周内上市。
售价 99 美元的新款 Jetson Nano 可以运行所有 AI 模型。
在详细介绍了RTX和CUDA-X AI后，黄仁勋表示，机器人无处不在，NVIDIA非常重视机器人市场，并为此开发了一整套软硬件产品。
GTC推出的新机器人产品是Jetson Nano。
CUDA-X 可以以低至 5W 的功耗提供 GFLOPS 的 AI 性能。
Jetson Nano 有两个版本，开发者套件面向开发者和爱好者，售价为 99 美元，而面向边缘设备系统公司的模块售价为 99 美元。
黄仁勋只推出了 99 美元的版本，但展示了一款基于 Jetson Nano 的名为 Kaya 的小型机器人，该机器人集成了多个传感器。
这很好地说明了Jetson Nano支持高分辨率传感器，可以并行处理多个传感器的数据，并且支持主流的AI框架。
据雷锋网介绍，Jetson Nano 的主要特性包括： GPU：基于 NVIDIA Maxwell 架构核心的 GPU CPU：四核 ARM A57 视频：4K @ 30 fps (H./H.) / 4K @ 60 fps ( H./H.) 编解码器相机：MIPI CSI-2 DPHY 通道，12x（模块）和 1x（开发工具包）内存：4 GB 64 位 LPDDR4； 25.6 Gb/s 连接性：千兆以太网 操作系统支持：Linux for Tegra 模块 尺寸：70mm x 45mm 开发者套件尺寸：mm x 80mm DRIVE Con??stellation 正式上市 最后介绍的是自动驾驶。
黄仁勋认为，未来的自动驾驶系统将是软件定义的。
他宣布推出 DRIVE AP2X 9.0，并展示了该系统的工作原理以及如何构建地图。
同时，NVIDIA还推出了增强型NVIDIA DRIVE AV自动驾驶汽车软件套件。
该套件的主要组成部分是安全力场（SFF）。
SFF通过获取传感器数据来分析和预测周围环境的动态，并判断车辆和其他道路使用者的安全。
据悉，SFF可以使车辆实现安全碰撞验证，而不是通过有限的统计数据分析实际场景并试图模拟高复杂度。
SFF 使用真实数据和位精确模拟进行验证，包括在现实世界中过于危险的高速公路和城市驾驶场景。
接下来，黄仁勋还宣布正式推出 NVIDIA DRIVE Con??stellation，这是一个可扩展的模拟平台，支持大型虚拟自动驾驶车队，其效率比现实世界更高、成本更低且更安全。
汽车安全至关重要，但很多场景在现实中很难测试。
黄仁勋演示的视频模拟了汽车在不同自然环境（白天或夜间）、不同交通条件下的12种自动驾驶场景。
Drive Constellation自动驾驶模拟系统在GTC上首次亮相，基于两种不同的服务器计算平台：一台服务器运行NVIDIA DRIVE Sim软件来模拟自动驾驶车辆传感器，例如摄像头、激光雷达和雷达。
另一个 DRIVE Con??stellation 车辆服务器包含 NVIDIA PegasusTM AI 汽车计算机，用于处理模拟传感器数据。
DRIVE Con??stellation 车辆的驾驶决策将反馈至 DRIVE Con??stellation 模拟器，从而实现位精确、定时精确的硬件在环测试。
简而言之，DRIVE Con??stellation生态系统中的合作伙伴可以集成其开放平台环境模型、车辆模型、传感器模型和交通场景。
通过集成来自更广泛的仿真生态系统的数据集，该平台可以生成全面、多样化和复杂的测试环境。
最后，Nvidia 还宣布了与丰田的新合作，该合作建立在 Nvidia 与日本丰田 TRI-AD 团队和美国丰田研究院 (TRI) 在 DRIVE AGX Xavier AV 平台上持续合作的基础上。
据悉，英伟达和丰田的协议包括开发跨多个扩展的架构模型和类型，加速开发并缩短生产时间，以及在具有挑战性的场景中模拟相当于数十亿英里的驾驶。
雷锋网总结称，与往年相比，本届GTC既没有发布新的GPU架构，也没有推出任何重磅的新GPU硬件技术和产品；然而，一向雷厉风行、雷厉风行的黄仁勋却被严重耽搁了——原定两小时基调演讲的时间最终拖了两个小时四十分钟。
从Keynote的内容来看，英伟达在本次GTC上想要传达的信息有两个：一是利用现有的GPU技术，实现基于AI的加速计算，应对AI时代数据科学面临的挑战；二是利用现有的GPU技术，实现基于AI的加速计算，以应对AI时代数据科学面临的挑战。
二是在现有GPU能力的基础上，努力在3D视觉、自动驾驶等领域拓展产业，从而构建更广泛的GPU应用生态——这对于英伟达未来价值的实现无疑非常重要。
必要的。
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