昨天，GPU 开发者的年度盛会，GPU 技术大会（GPU Technology Conference，GTC）在美国加州圣何塞开始举行。随着近年来人工智能和机器学习技术的发展，本次大会吸引了众多机器学习的研究人员参与，除了将要出场演讲的黄仁勋外，来自 Facebook 的贾扬清（Caffe 作者）与重回谷歌的 Ian Goodfellow（GAN 提出者）等人也将亮相。机器之心作为本次大会的特邀媒体，亲临现场对本次大会的亮点进行了报道。

在 GTC 上，英伟达公司是当之无愧的主角，作为大会的主办方，英伟达在大会的第一天就发布了几条重要新闻，其中包括 NVIDIA Metropolis 智能视频分析平台、Quadro Pascal 架构 VR 计算平台和基于像素的全新 SDK 工具。

Metropolis 视频分析平台

50 多家人工智能城市合作伙伴采用 NVIDIA 深度学习获得实时洞察，打造更加安全且智能的社区，改善城市交通与资源利用

智能城市端到云平台 Metropolis 是昨天的最大亮点，它将深度学习应用于公共安全、交通管理和资源优化等场景中的视频流分析，以打造更加安全、更加智能的城市。与英伟达合作的多家合作伙伴已经开始提供采用 GPU 深度学习实现的产品和应用，其中的很多在大会上展出。

英伟达全球副总裁、Tegra 事业部总经理 Deepu Talla 表示：「深度学习能够实现强大的智能视频分析，对原始视频进行实时分析，从而提高安全性并改善人们的生活环境。NVIDIA Metropolis 平台让用户能够在所有视频流中应用人工智能，打造更加智能的城市。」

英伟达认为，视频是全球最大的数据生成源，这些数据产生于政府资产、公共交通、商业楼宇和道路等领域中部署的数亿台摄像机。到 2020 年，摄像机的累计数量预计将增加至约 10 亿台。

目前，在摄像机捕获的所有视频中，人类能够监控到的仅为其中一小部分，而大多数则被存储在磁盘上以供日后审查。早期实时视频分析技术的可靠性远远低于人类解读的水平。智能视频分析通过在摄像机、本地录像机和服务器、以及云端采用深度学习，能够对视频进行即时监测，同时确保准确性，且具有可扩展性。

Metropolis 在统一架构上可跨越多个 NVIDIA 产品

借助 Jetson 嵌入式计算平台，以及采用 Tesla GPU 加速器的服务器和数据中心，英伟达正在试图依靠已有硬件优势建立一个完整的解决方案，让用户可在终端实现高性能深度学习任务。其中，数据可视化功能由 NVIDIA Quadro 显卡提供支持。在硬件之上，英伟达提供了软件开发工具包、DeepStream 和 TensorRT 支持整个端到云平台。

英伟达智能城市 CTO Milind Naphade 将亮相机器之心举办的 GMIS 2017 大会上，并在 5 月 27 日带来主题分享，欢迎大家参与报名。

VR 技术愿景

强大的 GPU 同样能为沉浸式体验设备带来动力，在 GTC 上，英伟达展示了全新的多用户 VR 环境。该公司将未来 VR 技术发展的方向定为让多名用户可以在单一系统中参与共享的 VR 体验。

在英伟达的定义中，「单系统」是一个服务器，包含四个 Quadro P6000 GPU，它们可以带动四个 HTC Vive Business Edition 头戴式设备。这台设备与 HTC Lighthouse 动作捕捉系统配合使用，可以让四个人在同一物理空间内使用 VR。

目前，一块 Quadro P6000 的售价 5500 美元。一台 HTC Vive Business Edition 则要花上 1200 美元。这意味着如果你想把这样一套设备搬进自己的客厅需要花费大约 26800 美元，j2直播，而机箱、制冷、供电以及其他组件还未计算在内。现在看来，这种四人一室共享 VR 面临的最大难题还是成本。

与此同时，英伟达也宣布了与上海水晶石视觉展示公司、达索系统共同在上海建立「VR 行业应用推广中心」。

根据 IDC 公司预测数据，随着竞争的加剧和市场多样化的衍变，中国 VR 市场将于 2017 年迎来 441.2% 的大规模增长。VR 市场的飞速发展也将为各行各业带来更多机遇与挑战。VR 推广中心旨在构建设计创新的生态系统，重点服务于装备制造、建筑工程、智慧城市和文化创意等行业。