VR技术对显卡性能的要求相当之高，根据英伟达的统计，全球只有大约1300万台PC能够跑的动VR，约占目前全部PC保有量的2%，这也就是说VR产业的每一步增长，都意味着对于高性能PC尤其是高性能显卡的需求。所以在VR技术兴起之后，英伟达迅速推出了Pascal帕斯卡架构，并在此基础上推出了GTX 10系列显卡（例如GTX 1080/1070）。

　　虽然此前基于Maxwell麦克斯威尔架构的GTX 9系列显卡也能够支持VR，但是却仅限于GTX 960以上的高端型号。英伟达称Pascal帕斯卡架构专门针对VR技术进行了优化，并且基于帕斯卡架构的GTX 10全系列都将支持VR技术。此外，在Pascal显卡的性能较Maxwell显卡的性能有了大幅提升的同时，英伟达也不忘将支持VR技术的显卡价格给降下来。目前，针对主流市场的6GB显存版本的GTX 1060的售价为1999元，而其3GB版本的售价则为1499元。此外，根据相关报道，即将于10月份上市的GTX 1050显卡的价格则有望控制在一千元以内。

　　在推出性价比更高的VR显卡的同时，英伟达也不忘在软件层面继续推动VR产业的发展，先后推出了GameWorks VR SDK和DesignWorks VR SDK，atv，来帮助游戏与设计公司充分利用其显卡性能，以在虚拟现实世界里创造出画面更加优秀的虚拟对象。

　　与此同时，英伟达也自己动手开发了一款VR小游戏——VR Fun House，并将其开源已帮助其他内容开发者学习VR游戏的开发。

　　在该款游戏中，玩家可以使用水枪喷出油漆、用拳击手套打击木偶。不管是哪一种动作，场景内的物体都会表现出类似于现实中的物理特性，例如水枪喷出去的油漆会受到重力的影响产生以下向下的抛物线，两支水枪射出去的油漆交织在一起的时候会产生干扰。当你用虚拟的拳头殴打木偶的时候它会来回反弹，木偶头顶的假发也会根据木偶的运动来回飘荡。

　　“物理特性对于VR世界至关重要，当一个玩家在其中能够感受到真实世界的物理特性之时，他会觉得这个世界更加真实。”黄仁勋说道。

　　人工智能：未来的未来

　　“Nvidia不再是一家半导体公司，而是一家人工智能计算公司。”不管是在黄仁勋的演讲中，还是在现场的PPT中，你都能够听到或是看到这样的语句。

　　“这也是我们最最激动的地方。”在黄仁勋看来，人工智能几乎已经成了英伟达未来发展中的重中之重，而英伟达“也将尽全力为世界提供最好的AI计算能力。”

　　而这种转变的起因则要来自于深度学习技术的兴起。自上世纪50年代开始，科学家们开始追求人工智能技术，并在80年代出现了通过机器学习来构建人工智能的方法。虽然机器学习在当时并没有太大的起色，但是研究者们也开发出了一种人工神经网络的算法，但是由于其对需要巨大的计算能力而被很多研究者所避而不谈。

　　2012年，多伦多大学的Geoffrey Hinton在研究多层神经网络的时候，应用到了GPU本身强大的并行计算能力，并将该网络的图片识别准略率提升到了84.7%，至此，将GPU引入到深度神经网络之中的深度学习技术开始爆发。对数据处理能力拥有极大需求的Facebook、谷歌、BAT等互联网巨头也纷纷采用了GPU来训练他们的深度神经网络，并推出了具有文本识别、语音识别、图像识别、视频识别能力的深度学习产品。

　　在今天的GTC China 2016上，英伟达正式发布了其基于Pascal架构的深度学习GPU产品，Tesla P4/p40，据介绍，这两款产品专门设计为用来训练深度神经网络来识别语音、图像或文字使用，其响应速度比CPU快45倍。

　　与此同时，英伟达还推出了配套的软件系统，TensorRT和DeepStream SDK。TensorRT能够帮助人工智能企业即时响应极其复杂的网络，而DeepStream SDK则能够同时对93路高清视频进行实时解码和分析。