我眼中的NVIDIA GTC 2019传递了这些信号 但黄教主却有不一样的看法 原创

至顶网服务器频道 04月04日 新闻消息（文/李祥敬）：作为NVIDIA每年一度的技术大会，GTC会集中展示NVIDIA对于未来的产品和服务布局。2019年3月，NVIDIA GTC 2019如期在美国的圣何塞举行。与往届不同的是，这次大会的keynote的举办地搬到了圣何塞州立大学。为什么？因为此次大会的报名人数突破了9000人。这也凸显了GTC在业界的影响力。

NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋的主题演讲依然是GTC大会的一大看点，在本届大会上，黄教主用超过两个小时四十分钟的演讲全面展示了NVIDIA在产品、技术、生态方面的布局和思考。因为笔者是第一次参加美国的GTC，所以对于此次大会有着更多与众不同的感受，下面我也将我在大会上的所见所闻、所思所想与各位分享。

NVIDIA GTC 2019的几个关键词

黄仁勋的keynote与往年一样，按照NVIDIA的领域进行展开，也就是图形计算、加速计算、无人机器和自动驾驶。在本届GTC上，黄仁勋更多是对NVIDIA的各个领域的一个成果总结，以及更为成熟的生态构建。

比如在图形计算方面，黄仁勋介绍了NVIDIA Turing RTX获得广泛支持；针对3D图形设计，NVIDIA Omniverse开放式交互3D设计协作平台平台被推出。同时，NVIDIA推出RTX服务器，并提供针对数据中心图形处理的服务器设计标准。

在加速计算方面，黄仁勋重点介绍了HPC和AI驱动下的数据科学，数据科学成为新的蓝海，NVIDIA构建NVIDIA CUDA-X AI生态系统，涵盖框架、云端机器学习服务、部署，产品包括工作站、服务器和云；针对超算和超大规模数据中心构建NVIDIA DGX POD生态系统。

在无人机器方面，基于Jetson平台，NVIDIA发布了价格为99美金的Jetson Nano，这样让Jetson更加完整，包括用于完全自主机器的功能强大的Jetson AGX Xavier和用于边缘人工智能的Jetson TX2；无人驾驶的开放生态平台Drive AP2X、Drive AV、NVIDIA DRIVE Constellation等。

以上keynote的发布信息并不完整，大家可以到NVIDA GTC官网查看更为详细的信息。但是，从这些重量级的发布，笔者抛开现有的维度，其实我们会看到NVIDIA更为明确的战略布局。我总结出了几个关键词，那就是平台化、开箱即用、云端服务化、生态构建。

首先，在平台化方面，我们知道知道NVIDIA全部的产品和服务都是基于GPU技术，这是基石。既然在硬件层面这些都是打通的，在软件层面就应该不是割裂的。于是在CUDA平台之上，NVIDIA推出了CUDA-X GPU加速计算库合集。

CUDA-X AI包括用于加速深度学习的cuDNN、用于加速机器学习算法的cuML、用于优化训练模型以进行推理的TensorRT、 以及其他15个以上的库。它们能够与NVIDIA Tensor Core GPU无缝协作，加速端到端工作流程，以开发和部署基于AI的应用。CUDA-X AI还可被集成到TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度学习框架中，以及AWS、Microsoft Azure和Google Cloud等云平台中。

也就是说，NVIDIA在CUDA之上加入了一个新的抽象层，让开发者更加容易打通NVIDIA的不同产品线，比如图形计算、加速计算、机器人和自动驾驶等。同时，通过这样一个统一的加速计算库，NVIDIA实现了从端到云的全覆盖，打造一个统一的具备一致性开发体验的解决方案。

其次，在开箱即用方面，NVIDIA在本届大会上推出了众多成型的解决方案，比如NVIDIA RTX服务器，NVIDIA DGX POD等。也就是说，NVIDIA试图联合合作伙伴一起为客户提供开箱即用的解决方案，这也从侧面反映出了NVIDIA的成熟生态。这些参考设计标准实现了标准化、快速化的生产部署，对于合作伙伴和客户而言，价值是不言而喻的。

再次，云端服务化。我们知道NVIDIA更多是一个硬件公司（起码在大众心中），但是随着云计算的发展，服务化是一个重要的趋势。NVIDIA并没有视而不见，在GTC 2019上，不管是NVIDIA Omniverse，还是Geforce NOW，以及与AWS、Azure、阿里云等推出的计算实例，这些都表明NVIDIA已经在努力将自己的硬件产品服务化。

最后，生态构建。在GTC 2019上，还有现场展区，我们看到围绕NVIDIA的生态日渐成熟，从IT厂商到云计算厂商以及创业公司，基于NVIDIA产品技术的产业链不断完善。而且NVIDA很对很多创业公司推出了相应的扶持计划，比如在本届大会，NVIDIA就邀请了很多中国基于NVIDIA机器人和自动驾驶技术的创业公司参展。

总之，本届GTC大会给予笔者一个非常强烈的印象就是NVIDIA的转型和生态化，这是我连续多年参加GTC China后的一个对比感受。NVIDIA在试图改变自己只是一个硬件公司的角色，而是基于GPU构建一个软硬件结合的新世界。在AI驱动下，NVIDIA有着更多转型的便利。至少在本届大会上，笔者看到了一个更加软件化和服务化的NVIDIA，还有就是众人拾柴火焰高的蓬勃生态。

黄教主对于业界热点的思考

以上是笔者的个人思考，但是黄仁勋对于NVIDIA未来的战略布局有着怎样的思考呢？我们从黄仁勋接受媒体采访的谈话中可以一窥究竟。（题外话，因为这些媒体沟通会是来自全球的媒体一起参加的，笔者感受到西方媒体更多是从产品、技术等角度切入，而亚太区媒体更多是从公司战略、生态等角度切入，这也许就是东西方不同的思维方式吧！）

黄仁勋表示，RTX的时代已经到来，数据中心的GPU工作负载不断增加，数据中心的图形工作负载会不断增加，超算仍是NVIDIA关注的市场，HPC将不再局限于超算数据中心，而将进入全球各地的企业服务器中，数据科学成为新的增长点。对于数据科学，黄仁勋进行了多次强调。他表示，数据科学是新的HPC工作负载，海量的可用数据、先进的机器学习方法、GPU加速计算让我们有了新的数据驱动方式。

在计算架构方面，黄仁勋认为，计算机架构是一个复杂的话题，整个行业不再认为CPU和GPU是互斥的，大家对于加速计算更多达成了共识，其实从业界其他玩家的动作就可以看出来。NVIDIA欢迎市场竞争，也将积极面对挑战，最后受益的将是全世界的用户和研究人员。

在处理器技术放缓的背景下，制程工艺如何创新是一大挑战。黄仁勋表示，NVIDIA Tesla V100是处理量最大的3D封装硅，而NVIDIA是台积电最大的芯片堆叠客户。我们不仅需要3D堆叠，也需要2D堆叠。NVLink就是2D堆叠。目前7nm GPU已经问世，下一代GPU会如何演进呢？黄仁勋说，NVIDIA与众不同之处在于，我们是开发最具能效的GPU，而且利用的是最具成本效益的技术，兼顾效率与最佳架构。比如Turing选择了最佳的技术，即12nm。

此次大会上，NVIDIA更新了很多软件层面的东西，黄仁勋表示，如果我们不为硬件开发软件，那么硬件将没有用武之地。正是因为有相应的软件存在，才使硬件变得出色。我们必须创造新的架构。

对于数据中心的发展，黄仁勋认为，全球的计算负荷量正在不断增长。这毋庸置疑，未来计算负荷呈指数趋势增长。数据中心的计算能力将会以10倍的速度提升，软件创新将会突飞猛涨。计算能力将进一步增强，而这会推动更多的创新。

与此同时，在数据中心中，计算架构不再停留在节点上，而是将扩展到网络。网络正在成为智能网络，这也是为什么NVIDIA收购Mellanox的原因。黄仁勋表示，在当今的计算趋势下，CPU减负是大势所趋。也就是更多的工作负载从CPU上卸载，Mellanox要做的事情就是这个，而且非常出色。“将来，数据中心将成为一个巨大的计算引擎，NVIDIA需要具备高速、高性能计算和网络设计技术方面的专长，这些是Mellanox擅长的。所以我们才如此高价收购。”

谈及此次收购，黄仁勋说，NVIDIA并不经常收购公司，因为我们喜欢与别人合作，我们是一个开放的平台，业务模式也是开放的。开放是我们的基本策略，因为我们希望世界各地的开发人员都能进入我们的计算平台，获得我们开发的工具，为人类创造更美好的未来。

一个很有意思的事情，虽然NVIDIA宣布收购Mellanox的新闻没多久，后续的动作还没完成。但是在黄教主的keynote上，Mellanox CEO Eyal Waldman也上台与黄教主进行了对话。显而易见，两家公司有着重叠的优势领域，这种叠加让双方能够给客户带来更多的价值。

其实纵观整黄教主对于目前业界热点的观察，我们不难总结出几点：开放共赢是业界的主基调，以开放心态拥抱产业是一家公司能够壮大的关键；技术迭代需要权衡，最新的技术不一定最好，适合自己的才是关键。不要盲目追求新技术，根据自己的节奏选择；计算多样化是大势所趋，在这个数据爆炸的时代，算力的追求永无止境。

结语

NVIDIA GTC 2019只是一个起点，从这个起点出发，NVIDIA前进的路还很长。在如今这个数字经济盛行的年代，整个产业对于算力的需求是持续性的，NVIDIA要做的就是赋能产业的变革，以GPU为抓手，加速加速为根本，联合生态伙伴，为用户提供端到端的一站式解决方案。至少我们从GTC 2019上看到了NVIDIA的这种努力！