10月5日，NVIDIA首席履行官黄仁勋在本周的GTC年夜会上清点了他对人工智能时期的愿景。
此次全球同步首播的GTC秋季站主题演讲共宣布了九个章节，每章节不到10分钟的视频直播。黄仁勋公布了一系列关于数据中间、边沿AI、协作东西和医疗的最新进展。在他硅谷的自家烤炉前，黄仁勋表现：人工智能须要一场对盘算机的彻底改革，一次从芯片到体系、从算法到东西和生态体系周全的从头思虑。
在这一系列从医疗健康，到机械人、视频会议等多项宣布的背后，黄仁勋的潜台词很简略——人工智能正在转变一切，它也将NVIDIA引领到了触及现代人类生涯各个方面改变的十字交叉路口。
事实上，如许的变更正在被越来越多的人所熟知。先是黄仁勋厨房里那些五颜六色、俏皮可爱的小铲子们——全部COVID-19疫情年夜风行时代，人们越来越熟习这个用来宣布重磅新闻的厨房布景。
黄仁勋说：NVIDIA是一家全栈盘算公司——我们爱好研讨对这个世界具有重年夜影响力的、高难度的盘算题目，这恰是我们的特长。在今天这小我工智能时期，我们将尽心尽力，推进这种新型盘算方法的成长和普及。
黄仁勋在视频一开端就特殊提到，这周的GTC是迄今为止最年夜的GTC嘉会之一。它不单拥有1000多场论坛，比上届增加了400多场，它仍是首个跨越世界分歧时区的年夜会，并同时拥有英语、汉语、韩语、日语和希伯来语几种分歧说话。
加速数据中间
黄仁勋先容，现代的数据中间是软件界说的，这让它们加倍机动，也更具顺应性。
但与此同时它们也造成了宏大的负荷。运行数据中间的基本举措措施须要耗费20-30%的CPU内核。而跟着工具交通，或者数据中间内部通讯和微办事的增添，这种负载将急剧增添。黄仁勋阐明：我们须要一种新的处置器，叫做数据处置单位(DPU)。
DPU是由用于收集、存储、平安，以及可编程的ARM CPU的加快器构成，以此卸载治理法式。新的NVIDIA BlueField 2 DPU是一个可编程的处置器，它具有强盛的ARM焦点和加快引擎，可用于收集、存储和平安的在线速度处置。这是NVIDIA收购高速互连供给商Mellanox的最新收成，这笔收购已于本年4月完成。
黄仁勋先容，BlueField是一个可拓展的平台，我们盘算在有生之年一向支撑它。
数据中间：DOCA处置器-可编程的数据中间基本举措措施处置器
NVIDIA还宣布了DOCA(Data-Center-Infrastructure-On-A-Chip Architecture)，一个可编程的数据中间IOC架构。
DOCA SDK闪开发者可以或许为软件界说的收集、软件界说的存储、收集平安、远测技巧僧人未发现的收集内盘算利用，构建基本利用法式，黄仁勋说。
他还谈到了与VMware的合作，上周NVIDIA公布将VMware迁徙到BlueField上。黄仁勋先容：VMware运营着全世界的企业——它们是全世界70%的公司的操纵体系平台。
数据中间：全速进步的DPU路线图
此外，黄仁勋表现，NVIDIA的DPU路线图显示，将来的提高很快。
他先容，BlueField-2已经在抽样检讨，BlueField-3即将完成，BlueField-4正在积极预备。
黄仁勋说：在DPU上，我们的盘算吞吐量将在短短几年内跨越近1000倍，我们将为收集带来大批的技巧。
BlueField-4将于2023年推出，它将增添对CUDA并行编程平台和NVIDIA AI，即加强收集内盘算视觉后果的支撑。
黄仁勋公布，跟着新款BlueField-2X的推出，此刻就已经可以拥有这些功效了。BlueField-2增添了一个NVIDIA Ampere GPU，用于CUDA和NVIDIA AI的收集盘算。
今天，拥有了Bluefield-2X就比如拥有了Bluefield-4一样，黄仁勋说。
数据中间：GPU推理的动力
花费级互联网公司也正在经由过程NVIDIA技巧来供给人工智能办事。
此中，推理是新一代以人工智能为动力的，花费者办事的要害，它可以让颠末充足练习的人工智能模子施展感化。黄仁勋说，总体来看，NVIDIA云盘算的GPU推理盘算已经跨越了所有的云CPU。
黄仁勋公布，微软将在Azure上采取NVIDIA AI，用于加强微软Office的智能体验，此中包含智能语法校订和文本猜测。
微软Office参加了Square、Twitter、eBay、通用电气医疗健康和Zoox等公司的行列，在普遍的行业中应用NVIDIA 进行GPU推理。
数据中间 ：Cloudera 和 VMwave
将大批数据快速应用到工作中，是现代人工智能和数据科学的要害。
NVIDIA RAPIDS是世界上最快的提取、转换、加载或ETL的引擎，可支撑多GPU和多个节点。
在Panda, XGBoost和ScikitLearn这些数据科学框架普遍风行之后，NVIDIA模式化了它的API，是以RAPIDS很轻易上手。
在行业尺度的数据处置基准测试中，在10TB的数据集上运行了30个庞杂的数据库查询，16节点NVIDIA DGX集群的运行速度比最快的CPU办事器快20倍。
然而，它的本钱只有七分之一，耗电量也仅有三分之一。
黄仁勋称，Cloudera是一个混杂云数据平台，它可以让你治理、维护、剖析并进修数据内的猜测模子。它将与NVIDIA RAPIDS、NVIDIA AI和NVIDIA-accelerated Spark一路增进Cloudera数据平台的运营。
NVIDIA和VMware还公布了第二项合作。
这两家公司将配合创立一个数据中间平台，为当前三年夜盘算范畴供给GPU加快的支撑，包含虚拟化、散布式扩大和可组合的微办事。
黄仁勋表现：运营VMware的企业将可以或许享用任何盘算模式下的NVIDIA GPU 和人工智能盘算机。
尖真个边沿AI
黄仁勋说，有朝一日，数以万亿计的人工智能装备和机械将分布活着界的每一个角落——包含家庭、写字楼、仓库、商铺、农场、工场、病院、机场。
NVIDIA EGX 人工智能平台可以让全球的企业简略、敏捷地用上最进步前辈的前沿人工智能办事器。他说明道，这小我工智能平台可以或许把持机械人工场，在零售店主动结账，辅助***检测病人。
黄仁勋公布，EGX平台正在扩大，将NVIDIA Ampere GPU和BlueField-2 DPU归并在一张PCIe卡上。这些更新为企业供给了一个配合的平台以构建平安、加快的数据中间。
黄仁勋还公布了一项为新办事开设的早期拜访打算，名为NVIDIA Fleet Command。这个利用法式将边沿盘算的平安性和及时处置才能与长途治理以及SaaS的易用性联合，使跨物联网装备安排和治理更新变得加倍轻易。
全球供给链解决计划的引导者KION团体是首批向Fleet Command供给早期办事的公司之一。该团体正在应用NVIDIA EGX AI平台为其智能仓库体系开辟AI利用法式。
此外，作为在伊利诺伊州排名第一，全美排名前十的Northwestern Memorial Hospital (西北纪念病院)正与 Whiteboard Coordinator公司合作，将Fleet Command 用于其物联网传感器平台。
黄仁勋说：这是全球工场的iPhone时刻——NVIDIA EGX将让产业人工智能办事的发明、安排和运营变得加倍简略。
边沿AI：让机械人民众化
黄仁勋指出，很快，所有会动的物体都将自立化。人工智能软件是一项重年夜冲破，它将使机械人更聪慧且顺应性更强。然而，会让机械人民众化的是NVIDIA Jetson AI 盘算机。
Jetson是一款基于Arm的SoC，专为机械人技巧而设计。黄仁勋说明道，这要回功于传感处置器、CUDA GPU和Tensor Cores，以及最主要的，在它上面运行着的各类各样的人工智能软件。
黄仁勋公布，Jetson家族的最新产物Jetson Nano 2GB售价将为59美元。价钱约为往年宣布的99美元Jetson Nano开辟者套件的一半。
黄仁勋说：NVIDIA Jetson实力强盛，而且还拥有超体积小、耗电少、价钱实惠的特色。
协作东西
Neal Stephensen(美国科幻小说家)在1992年创作的赛博朋克经典之作《雪崩》(Snow Crash)中空想到的共享线上世界metaverse(虚拟空间)，已经在Minecraft和Fortnite等共享虚拟世界中酿成了实际，黄仁勋先容。
NVIDIA Omniverse在2019年3月初次推出，现已进进公测阶段。这个平台广泛现有的行业东西，进行同步及时仿真模仿和协作。
黄仁勋说：Omniverse让设计师、艺术家、发明者、AI从业者们，应用分歧的东西，在纷歧样的世界合作，共创统一个世界。
黄仁勋公布，NVIDIA的另一个开创东西，NVIDIA Jarvis 对话AI(NVIDIA Jarvis conversational AI)也步进了公然测试阶段。黄仁勋展现到，应用新的SpeedSquad基准测试后，在NVIDIA GPU上运行时，它的响应速度进步了一倍，声音也听起来加倍天然。
黄仁勋说，它的本钱也只有三分之一。
就像我说的，买的越多，省的越多，这是黄仁勋多年来在主题演讲中的口头禅。
协作东西：推出NVIDIA Maxine
视频通话已从一种新颖事物变为了一项必须品。
视频会议现今已成为很多人最主要的利用法式。无论是工作、社交、进修、开展线上运动或是进行医疗咨询医疗咨询。全世界天天城市上演跨越3000万场的收集会议。
为了改良这项体验，黄仁勋宣布了NVIDIA Maxine，这个基于云的流媒体视频AI平台。实用于视频通话等利用。
经由过程人工智能，Maxine可以将视频通话所耗费的视频带宽削减10倍。人工智能可认为视频通话发明古迹，黄仁勋说。
有了Jarvis和Maxine，我们就有机遇彻底改革今天的视频会议，发明出明日的虚拟临场，黄仁勋说。
医疗健康
在全球COVID-19疫情爆发时代，药物研发事关性命。
然而，对于研发新药本钱需1.5万亿美元的制药业来说，多年来新药研发本钱在不竭上升。90%的研发都掉败了，原因是新药研发时光须要10年，研发本钱跨越25亿美元，而且这个情形每隔9年就要翻一番。
我们须要新的东西，COVID-19凸显了这一紧急性，黄仁勋说。
他说明道，应用在盘算机科学范畴的冲破，我们可以开端用模仿和内硅的方式来懂得影响疾病的卵白质的生物学机制，并寻找新的备选药物。
为了加快这一过程，黄仁勋公布了NVIDIA Clara Discovery，这是一套最进步前辈的东西，辅助科学家研发拯救性命的药物。
哪里有风行的行业东西，哪里就有我们的盘算机科学家为它们加快，黄仁勋说。假如没有东西，我们就往开辟它，就像是NVIDIA Parabricks, Clara Imaging, BioMegatron，BioBERT，和 NVIDIA RAPIDS这些。
黄仁勋还概述了建造英国最快的超等盘算机Cambridge-1的打算，它将最进步前辈的盘算基本举措措施带到医疗健康研讨的中间。
Cambridge-1将拥有每秒400 petaflops次的人工智能机能，使其跻出身界最快的30台超等盘算机之列。它将担起NVIDIA英国在学术界、产业界和草创企业的人工智能和医疗健康合作。
NVIDIA的首批合作伙伴是AstraZeneca、GSK、伦敦国王学院、Guys and St Thomas NHS Foundation Trust以及草创企业Oxford Nanopore。
NVIDIA还公布与GSK合作，树立全球首小我工智能药物研发试验室。
ARM
黄仁勋以NVIDIA与Arm合作的最新进展停止了他的主题演讲，Arm的节能设计在全世界的智能装备上运行。
NVIDIA上个月批准以400亿美元收购这家英国半导体设计公司。
黄仁勋表现：Arm是世界上最受接待的CPU，我们将配合向Arm生态体系供给NVIDIA加快器和人工智能盘算技巧。
往年，黄仁勋曾公布，NVIDIA将把CUDA和我们的科学盘算仓库(scientific computing stack )迁徙到Arm。今天，他又公布了一项推动Arm平台的重年夜举动，我们正在向以下三个方面进行投资:
· 起首，NVIDIA将在GPU、收集、存储和平安技巧方面临合作伙伴Arm进行弥补，打造完全的加快平台。
· 其次，NVIDIA正与合作伙伴Arm一同合作，为高机能盘算、云端、边沿和PC利用开辟平台。这须要芯片、体系以及体系软件。
· 第三，NVIDIA正在将NVIDIA AI和 NVIDIA RTX引擎迁徙至Arm。
黄仁勋说：今天，这些功效只能在x86上应用，但有了这一举动，Arm平台也将成为加快盘算范畴和人工智能盘算范畴的前沿!
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（编辑：王林)
