GTC2016干货分享：深度学习依旧热，VR新爆点

ZD至顶网服务器频道 04月06日 新闻消息（文/于泽）：美国时间4月5日，一年一度的NVIDIA GPU技术大会2016(GTC 2016)在硅谷拉开大幕。作为GPU领域规模最大的盛会，每年的GTC上都会有最前沿GPU领域的技术、应用展示发布。去年最热的是Deep Learning（深度学习）、自动驾驶，今年它们依旧热，但又有新的内容出现——VR（虚拟现实）。NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋的主题演讲也可以说是围绕这些热点展开的。

回顾GTC大会的发展历程，每年都会刷新一些记录。相比2012年，GTC大会的参与人数已经翻倍，CUDA的开发者数量更是提升了4倍以上。从这些数字也能看出，关注GPU计算的人越来越多。据介绍，这三年的TOP500榜单中，96%的新系统使用了NVIDIA的GPU加速器，加速型系统的数量更是达到2013年的两倍。 

简单的开场后，进入黄仁勋Keynote的干货阶段，总的来说有五个部分的内容：一个全新的Toolbox、VR、一款用于深度学习的全新GPU、一款用于深度学习的新平台，以及基于深度学习技术的自动驾驶汽车。 

一、面向开发者的Toolbox。NVIDIA为开发者提供了一系列先进的开发工具，包括面向游戏开发者的GameWorks、面向设计师的DesignWorks、面向VR开发者的VRWorks、面向高性能计算的ComputeWorks、面向自动驾驶汽车的DriveWorks，以及面向Jetson开发者的JetPack。 

针对每个领域，NVIDIA都有着不同程度的创新。比如在谈到游戏应用时，黄仁勋表示，人们对游戏的喜爱大大推动了技术的进步，人们喜欢更为精细的画面，这就需要更强的图像处理能力，像NVIDIA Iray（光线追踪）等技术的出现可以说为此而生。接下来这些技术的开发平台也将陆续更新，这无疑为开发者创造了更好的条件。 

再比如，黄仁勋提到的NVIDIA JetPack，它是针对Jetson嵌入式开发平台的开发者提供的工具，通过最新的GIE（GPU推断引擎），可以让Jetson TX1的处理能力达到24张图像每秒每瓦特。 

二、VR（虚拟现实）。黄仁勋表示，VR正在给我们带来全新的体验，它可以让你体验到那些梦想去的地方，即便那些地方很危险。在现场，NVIDIA展示了基于VR技术打造的两部影片——雪山与Mars 2030。它们都是基于真实的物理数据，通过GPU进行计算与加速，并最终制作成功的影片。从观影角度看，你根本分不清这是真实的场景还是电脑合成的特效，包括那些寒风吹起的雪花和火星上强烈的光影效果。 

当然光看热闹是不够的，在此次大会上，NVIDIA重磅发布Iray VR以及Iray VR Lite。据黄仁勋介绍，NVIDIA不仅将Iray这一最先进物理效果渲染技术应用在3ds Max等知名设计软件当中，同时还把它应用在最新的VR里面，借助Iray VR，设计师可以更好的展示其作品。在现场，通过VR头盔，提前参观了一把有着“光的艺术”之称的NVIDIA新总部。

三、深度学习。黄仁勋对去年人工智能的发展用了“An Amazing Year In AI”来形容。刚刚过去的受到全球广泛关注的AlphaGo和李世石人机大战、百度在语音识别方面获得的成绩……应该说过去一两年在人工智能方面人类取得了非常瞩目的成绩，从研究机构、大学、新兴企业，到行业领袖都开始AI的研究，而这一切的基础都离不开深度学习。 

黄仁勋预测10年后，深度学习将形成超过5000亿美元的市场规模，在其中NVIDIA是毫无疑问的领军者。此次大会上，NVIDIA发布了面向数据中心的、最先进的GPU产品——Tesla P100。黄仁勋甚至用了“奇迹（MIRACLES）”来形容Tesla P100带来的改变，比如Pascal架构、16nm制程、HBM2显存架构（提供高达720GB/s的超高带宽）、支持NVLink技术和全新的AI算法，支持高达21.2Teraflops的峰值FP 16运算性能。据悉，这款产品将在2017年1月正式面世，包括IBM、HPE、戴尔和克雷在内的4家厂商都会同时供货。

除了Tesla P100外，针对深度学习领域，NVIDIA还重磅发布了全球第一款款面向深度学习的专用设备——DGX-1。相比传统的双路至强平台，DGX-1在性能上提升了近60倍，节点带宽提升了10倍以上，训练时间缩短75倍。根据NVIDIA针对13.3亿照片进行训练的测试结果显示，相比去年发布的Maxwell产品在性能提升上达到了12倍。短短一年时间，提升了12倍，这样的结果几乎是不可想象的。

据悉，这款产品的售价为12.9万美元，价格不低，但是相比官方宣传的‘250 Server in-a-box’，这价格也还算能接受。毕竟250个Server总核算的成本可不止这个数。 

加上此次发布的一块卡、一个平台，至此，NVIDIA在深度学习领域的产品布局可以说已经比较完善。Tesla K80主要面向高端， Tesla M40和Telsa M4面向互联网云计算应用，Tesla P100面向高端互联网云计算应用，DGX-1平台面向研究人员和数据科学家。从低端到高端，从加速卡到平台，已经能够满足所有客户的应用需求。 

五、自动驾驶汽车。黄仁勋Keynote的最后一大块内容自动驾驶。应该说早在前几年，NVIDIA就已经投入了这个领域，其代表性的Tegra芯片已经有很多成熟的应用案例，包括马、兰博基尼等许多品牌都是它的合作伙伴。 

据黄仁勋介绍，基于NVIDIA DRIVE PX 2（Tegra是基础，它为自动驾驶汽车而生，其每一颗摄像头每秒可捕捉15000个周围环境的关键信息点，而整个平台每秒可处理最高180万个道路关键点。通过将这些宝贵的道路信息上传至云端的DGX-1平台，我们可以构建出拥有极高解析度的道路地图，并为Here、TomTom、Zenrin等地图供应商所使用，指导车辆更为安全的行驶）打造的纯电动自动驾驶赛车，将在2016/17举办的Formula E赛事正式亮相并参加比赛。 

至此，黄仁勋Keynote全部结束，全场演讲围绕五个方面全方位展开，但事实上可以归结为两大类。一是深度学习、二是VR，自动驾驶可以说是基于深度学习的衍生应用，而针对每个方面，NVIDIA都有新的产品、解决方案发布，这也将是未来很长一个阶段NVIDIA，乃至业界重点关注的领域。