如果李佳琦跨界帶貨GPU，那鐵定不如黃仁勳。但現場的感覺又如同李佳琦的直播一般，一句 “The more you buy ，the more you save”像極了“OMG”，你能忍住不心動？
文︱亞亞君
圖︱現場拍攝&NVIDIA
偌大的演講大廳烏央央一片，塞下幾千人，一眼望不見頭，舞臺角落放著兩瓶礦泉水，一場大型年度“帶貨”大會即將開始。
NVIDIA GTC 2019大會今年參加人數多達6100人，幾年來翻番的漲，大家帶著對NVIDIA（英偉達）崇拜之情從各個城市趕來，匯聚一堂，當然也有不少和筆者一樣，對本屆GTC大會主角黃仁勳（英偉達CEO）更感興趣。去年一句“快來買吧，超便宜的！”深深刻在腦海，今年一句 “The more you buy ，the more you save。”點嗨全場。
我猜所有人都在盤算，今年又要瘋狂“推銷”哪些產品？
燈光、音響……各單位注意，黃教主登場，Action!
一
蘇州一夜之間陡降10℃，考驗黃教主皮衣耐寒程度的時候到了。
二話不說，先秀成績。“僅在去年，我們就發佈了500多個SDK和庫，其中既有全新內容，也有更新版本。為了提高GPU性能，深度學習訓練在3年內提高4倍，深度學習推理在1年內提高2倍。”
黃教主一面告訴我們摩爾定律快到頭了，一面又表現自己硬件性能還在反規律提升。並表示，出色的芯片只是起點，因為軟件優化成了大力丸，而NVIDIA的CUDA平臺具有豐富的庫、工具和應用程序。
此外，在會議介紹後的媒體採訪中，黃教主表示：“製程雖然很重要，但不是最重要的。RTX芯片和光線追蹤技術在12nm製程情況下，達到AMD 7nm製程GPU水平。”算法、軟件、架構等全棧優化的組合拳果然威力驚人。
如今英偉達已經售出15億塊GPU。
英偉達專注於加速計算領域，致力於解決普通計算機無法解決的問題，在垂直市場中將GPU、深度專業知識、計算堆棧、算法和生態系統專業知識集於一體。立足一個架構，從遊戲到汽車再到醫療健康。
二
上個月，英偉達公佈2020財年 Q3財報，收入高達30.1億美元，其中游戲業務就佔到16.6億美元。遊戲撐起來了英偉達的半壁江山，GTC 2019的“帶貨”現場也是從遊戲開始。
現場，黃仁勳宣佈6款支持RTX的遊戲，為《暗影火炬》《project X》《無限法則》《軒轅劍柒》《鈴蘭計劃》《邊境》，表明RTX技術的開發者數量飆升。
所謂光線追蹤技術其實就是將光源產生的光線所產生的折射，反射等光線變化和對陰影產生的反應通過計算準確的反映到畫面之中，為人們帶來百分之百的光影效果。
此前，英偉達和微軟還共同宣佈《我的世界》將支持RTX。黃仁勳稱，《我的世界》是由用戶創造的世界，因此無法預烘焙GI（全局光照）和一般反射之類的燈光效果，而RTX可以實時妥善完成這些操作。
總結起來一個字，真，兩個字，逼真。玩家在遊戲裡創造了“我的世界”，英偉達撒下一片光明。
當你還在沉浸在唯美畫面的視頻中時，黃仁勳端出一臺筆記本——採用MAX-Q的超薄筆記本。今年年初的CES上，聯想就秀了一把英偉達RTX 2080 Max-Q顯卡的拯救者Y9000K。教主現場表示，Max-Q設計將超高GPU能效和總體系統優化集於一身，使功能強大的GPU用於輕薄的筆記本。
“中國遊戲筆記本電腦發貨量超過500萬臺，在5年內增加了4倍。GeForce RTX Max-Q筆記本電腦是增長速度最快的遊戲平臺。”好期待此時黃仁勳會說一句“OMG”，那樣全球的遊戲玩家就如同拜倒在李佳琦“OMG”聲中的女粉們，欲罷不能。
此外，今天騰訊遊戲和英偉達宣佈了一項將電腦遊戲帶入雲端的合作。資料顯示，英偉達的GPU技術為騰訊遊戲的START雲遊戲服務賦力，該服務已從今年初開始進入測試階段。START使遊戲玩家可以隨時隨地，即使是在配置不足的設備上也能玩AAA遊戲。騰訊遊戲計劃將擴展其雲遊戲產品，為數百萬玩家提供與本地遊戲設備一致的遊戲體驗。
英偉達和騰訊遊戲還宣佈成立一個遊戲聯合創新實驗室。雙方將共同探索AI在遊戲、遊戲引擎優化和新光照技術（包括光線追蹤和光線烘焙）中的新應用。
讓遊戲逼真顯然是不夠的。
會上，黃仁勳宣佈，瑞雲雲渲染平臺將配備NVIDIA RTX GPU，首批5000片RTX GPU將在2020年上線。其中超過85%的中國電影工作室都是瑞雲的客戶，《戰狼2》、《哪吒》和《流浪地球》就是出自其手，堪稱全亞洲最大的雲渲染平臺。
黃仁勳還發布了面向建築行業（AEC）的Omniverse開放式3D設計協作平臺，本地和雲端均支持在AEC工作流中增加實時協作功能，將支持Autodest REVIT、Trimble SketchUP和McNeel Rhino等主流AEC應用。
現場一則實例中，“原本花費485小時的渲染場景，現在只需不到40小時就渲染完成。”此處應該又有“OMG”。
其中，NVIDIA Omniverse是一個面向3D製作流程的協作平臺，基於Pixar公司的Universal Scene Description技術，並由NVIDIA RTX提供支持。
三
我相信李佳琦看了黃教主意氣風發的“帶貨”現場都要自愧不如，居然帶的還都是剛出爐的新貨。
比如，英偉達今天宣佈發佈NVIDIA Parabricks基因組分析工具包。其中Parabricks是一個CUDA加速的基因組處理工具包可與用於發現變異並能產生與行業標準GATK最佳實踐流程一致的結果。並能夠實現30-50倍的加速，Parabricks可以提供DeepVariant工具，利用深度學習技術進行基因變異檢測。
此外，據現場透露，華大基因已採用Parabricks，藉助若干GPU服務器，華大基因可以按其測序儀生成的數據的速率來處理基因組。而且，今年英偉達為CUDA增加了兩個新的主流應用5G vRAN和基因組處理。
再比如，現場發佈推理軟件TensorRT 7，這是英偉達第七代推理軟件開發套件，打開了智能AI人機交互的新世界，實現與語音代理、聊天機器人和推薦引擎等應用進行實時互動。
據介紹，TensorRT 7內置新型深度學習編譯器。該編譯器能夠自動優化和加速遞歸神經網絡與基於轉換器的神經網絡。這些日益複雜的神經網絡是AI語音應用所必需的。與在CPU上運行時相比，會話式AI組件速度提高了10倍以上，從而將延遲降低到實時交互所需的300毫秒閾值以下。
“我們已進入了一個機器可以實時理解人類語言的AI新時代。”黃仁勳一句話總結。
再再比如，黃仁勳發佈用於自動駕駛和機器人的高度先進的軟件定義平臺——NVIDIA DRIVE AGX Orin。
該平臺內置全新Orin系統級芯片。該芯片由170億個晶體管組成，凝聚著NVIDIA團隊為期四年的努力。Orin系統級芯片集成了NVIDIA新一代GPU架構和Arm Hercules CPU內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，每秒可運行200萬億次計算，幾乎是NVIDIA上一代Xavier系統級芯片性能的7倍。此外，Orin可處理在自動駕駛汽車和機器人中同時運行的大量應用和深度神經網絡，並且達到了ISO 26262 ASIL-D等系統安全標準。
在汽車領域，黃仁勳還宣佈，英偉達將在 NVIDIA GPU Cloud (NGC) 容器註冊上，向交通運輸行業開源 NVIDIA DRIVE自動駕駛汽車開發深度神經網絡。如今，NVIDIA 向自動駕駛汽車開發者開源其預訓練 AI 模型和訓練代碼。通過一套 NVIDIA AI 工具，NVIDIA 生態系統內的開發者們可以自由擴展和自定義模型，從而提高其自動駕駛系統的穩健性與能力。
此外，現場英偉達還宣佈和滴滴合作，滴滴將在數據中心使用NVIDIA GPU訓練機器學習算法，並採用NVIDIA DRIVE為其L4級自動駕駛汽車提供推理能力。為了訓練這些深度神經網絡，滴滴將採用NVIDIA GPU數據中心服務器。在雲計算方面，滴滴還將構建領先的AI基礎架構，並推出計算型、渲染型和遊戲型vGPU雲服務器。
滴滴雲將採用新的vGPU許可證模式，旨在為用戶提供體驗更佳、應用場景更豐富、效率更高、更具創新性和靈活的GPU計算雲服務。目前，滴滴雲已與NVIDIA等行業合作伙伴攜手服務交通出行、AI、圖形渲染、電子遊戲及教育培訓等多個領域。
再再再比如，NVIDIA發佈全新版本Isaac軟件開發套件（SDK），為機器人提供更新的AI感知和仿真功能。
Isaac SDK 包括 Isaac Robotics Engine（提供應用程序框架），Isaac GEM（預先構建的深度神經網絡模型、算法、庫、驅動程序和API），用於室內物流的參考應用程序以及Isaac Sim的第一個版本（提供導航功能）。
而全新Isaac SDK可以大大加快研究人員、開發人員、初創企業和製造商開發和測試機器人的速度。它使機器人能夠通過仿真獲得由人工智能技術驅動的感知和訓練功能，可以在各種環境和情況下對機器人進行測試和驗證。
四
黃仁勳在現場用一張PPT上顯示了2019年天貓全球狂歡節的交易成績單，他不明白為什麼這一天會有這麼多人同時進行交易，但這不影響他宣佈阿里巴巴推薦系統採用NVIDIA AI，並表示CPU速度太慢了，只有3QPS，但英偉達的GPU可以提升至780QPS。
說完略帶停頓，全場響起掌聲，欽佩於780比3，但也可能是停頓處就該自然鼓掌。
此外還宣佈了百度推薦系統也採用了NVIDIA AI，有100多個推薦模型被使用在百度的眾多應用中。其中百度龐大的用戶潛在興趣數據包含了千億維稀疏離散特徵和10TB embedding詞表。
同樣，訓練此模型在CPU上成本高昂且速度慢，據悉，GPU訓練成本只有CPU的1/10。
雖然黃仁勳沒有提過一句具體成本情況，但經常說“The more you buy ,the more you save”。暴力增加性能後，總會在高階、大數據量的應用情況下，節約出成本。而人工智能時代，又需要這種暴力。
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