搜狐科技文/王羚捷 美国硅谷报道

　　今天是NVIDIA GTC大会最受关注的一天，原因无他，就是NVIDIA CEO兼创始人黄仁勋的Keynote演讲。对于为何将最为重要的内容放在日程的后半段，NVIDIA员工有这么一种说法：我们不希望老黄的演讲对于财报发布和股价评估带来过多的乐观影响。无论真相如何，这几年利润稳定、股价飞升的NVIDIA，确实是有如此的底气的。

　　搜狐科技在硅谷现场，为你带来第一时的现场报道。

　　主题为“I am AI”的开场片，采用AI自述的形式，将人工智能定义为多个创意和学习。NVIDIA近年来，也逐渐摆脱了只是显卡公司的牢笼，不断发力于VR，人工智能，深度学习以及自动驾驶等方面。

　　老黄依旧是皮衣少年style登场，他从摩尔定律和Dennard scaling法则的瓶颈聊起。当计算机的运算能力大幅提高，光在晶体管上做文章已经无法得到这两则定律带来的计算机效率边际增长日益减少。这要求我们在摩尔定律之后寻找新的发展道路。NVIDIA的解决方案是GPU和CUDA并行计算平台，这带来了一系列机器运算架构的改变。在最近5年中，全球的GPU开发者增长了11倍。

　　深度学习的大爆炸时代带来更多的可能。其中一个趋势是机器日趋自动化，开始自主学习。这将是一个自动化的自动化时代。

　　在人工智能发展的新时代，NVIDIA致力于为AI的进一步变革提供力量，其中包括：和开源框架、系统、云服务器合作，提供AI研发更好的平台；和斯坦福大学、多伦多大学、清华大学、东京大学等多个顶尖学府的实验室合作，致力于多领域的应用型AI研究；成立Inception Program，通过在不同领域帮助多个创业公司，进一步触及AI应用的多个领域。目前这个项目已经包含1300个AI创业公司。

　　AI的飞速发展伴随着一个问题：出于对运算的要求，计算机模型的复杂程度日益提高。在现场，老黄发布了NVIDIA新一代芯片Tesla V100，应对这一趋势。V100 拥有5120个CUDA，16GB HBM2显存以及210亿颗晶体管，研发费用达到了30亿美元。

　　接下来，老黄发布了搭载搭载8个Tesla V100芯片的DGX-1 人工智能超级计算机。NVIDIA将其定义为AI研究者的必要工具。DGX-1相当于400个服务器的工作能力，在原来TITAN X上需要跑8天的内容现在只需要8小时。DGX-1的定价是149000美元，将于2017年第三季度出货。老黄在现场还承诺，现在下单会收到搭载Pascal芯片的DGX-1，NVIDIA会提供免费更新，升级为Volta芯片。

　　同时，NVIDIA还发布了较小版本的人工智能超级计算工作站DGX Station，搭载4个Tesla V100芯片。可以看作是DGX-1的个人版本。DGX Station定价69000美元，将于今年第三季度出货。

　　NVIDIA在深度学习愈发关注机器推理部分，因而推出了相关的深度学习推理优化引擎TensorRT。TensorRT可以帮助经过神经网络更快地处理大规模数据，可以提高训练效率12倍，推理效率6倍。

　　通过数字来横向对比，Intel的Broadwell CPU每秒可以处理100张图片，5年前的K80芯片能够每秒处理200张，一年前的P100芯片每秒处理600张，而最新发布的Volta芯片速度达到了惊人的每秒5,000张图片。

　　另一方面，V100的测算能力将带来极大的冗余缩减。原先需要500个CPU节点完成的工作，可以用33个V100芯片来替代，在供电和冷却方面的能源需求，缩减了15到25倍。

　　NVIDIA和各家开源框架已有成熟的合作。为了更好地拓展NVIDIA的版图，同时让开发者能够接触到最新的深度学习框架，NVIDIA推出基于自家GPU的世界上第一个深度学习综合云平台——集成NVIDIA GPU Cloud深度学习堆栈，测试版将于今年7月上线。

搜狐科技现场拍摄：Tesla V100和手机大小近似

　　自动驾驶必须是演讲中需要提及的部分。老黄首先回顾了NVIDIA在这方面的成就，包括NVIDIA的自动驾驶试验车BB8的自动驾驶和辅助驾驶的相关功能，同时介绍了其他搭载NVIDIA Drive PX的车辆应用，包括PACCAR的货车和BlueRiver的农用车辆。