這是英偉達CEO黃仁勛在11月21日蘇州舉辦的GTC China玩了好幾次的“梗”，來表達使用NVIDIA RTX光線追蹤技術(shù)讓游戲畫面更自然逼真，如果沒有這個技術(shù)（黃仁勛口中的“me”），那游戲畫面將會顯得沒有質(zhì)感。（其中提到的游戲為《易水寒》，也是中國首款RTX游戲。）
with me（左）without me（右）
黃仁勛不得不用游戲開場，因為這是英偉達家里的礦山。從最新的第三季度財報來看，游戲業(yè)務(wù)占其第三季度收入比重超過55%。游戲業(yè)務(wù)當(dāng)季收入為17.6億美元，環(huán)比下降2.3%，同比增長13%。增速已經(jīng)沒先前那么迅猛，但這并不影響英偉達是個會玩游戲的公司。
“云游戲”、“掌機Shield”這些都跟英偉達有關(guān)系。這些足以說明在游戲領(lǐng)域英偉達是個野心勃勃的公司，但延遲問題讓云游戲競爭力非常弱。在媒體問答環(huán)節(jié)，英偉達依舊認(rèn)定這是一個好生意：“未來所有的東西都要上云，但時間上至少要再等上兩年，英偉達會解決諸如延遲的問題，也希望和中國更多云游戲公司合作。”
黃仁勛的興奮不只因為看到《易水寒》完美特效的表現(xiàn)，更是其中采用的核心相關(guān)技術(shù)：Turing（圖靈）構(gòu)架、Tensor Core（張量計算核心）和DLSS（超級采樣）。
“with me”特效炸裂
“without me”平平無奇
“with me”核心技術(shù)酷翻天
“without me”游戲世界該怎么進步？
黃仁勛來回重復(fù)著這幾個單詞，讓大屏幕上的特效在開與關(guān)之間來回切換，如一場魔術(shù)秀。
其中，Turing是前幾個月英偉達剛剛發(fā)布的第八代GPU構(gòu)架，當(dāng)時黃仁勛稱之為“原力”。Turing通過光線追蹤與AI重塑圖形技術(shù)，而光線追蹤技術(shù)可模擬光線的物理行為，并取代傳統(tǒng)光柵化所使用的粗糙近似值。
Turing Tensor Core支持深度學(xué)習(xí)超級采用（DLSS），并且Turing能夠使用革新的深度學(xué)習(xí)方法生成圖像，使用傳統(tǒng)方法渲染分辨率較低的圖片。
Turing DLSS由兩個模型組成，一個模型經(jīng)訓(xùn)練后可根據(jù)原始圖像生成超高畫質(zhì)圖像，兩一個經(jīng)訓(xùn)練后可實現(xiàn)超分辨率并以此作為最終分辨率。此方法可利用強大的Tensor Core同時實現(xiàn)高畫質(zhì)和高幀率。
有了DLSS，英偉達的RTX GPU產(chǎn)品性能得到了大幅提升。而且可以讓499美元的RTX 2070運行速度甚至比699美元的Pascal 1080Ti 更快。
除了游戲，基于Turing架構(gòu)的GPU為五千萬電影渲染或為保時捷原型的新產(chǎn)品建模的專業(yè)人士打造，除了帶來了實時的逼真場景渲染，也為其工作流程增添AI能力，使其能夠與復(fù)雜的模型和場景進行流暢的互動，從而徹底變革以往的工作流程。
加速、加速，還是加速
黃仁勛很樂意一次次的說“摩爾定律已經(jīng)終結(jié)”這句話，就像英特爾經(jīng)常在公開場合說“摩爾定律并未死去，只是以新的方式驅(qū)動和存在。”
不管怎么說，性能和成本才是核心競爭力。黃仁勛表示：“NVIDIA開創(chuàng)了加速計算，其可利用專門設(shè)計的處理堆棧加速需進行大量處理的工作負(fù)載。NVIDIA已在10年內(nèi)為眾多關(guān)鍵應(yīng)用程序加速了1000倍?！?
“加速計算需要全棧專業(yè)知識，其中涵蓋構(gòu)架、芯片設(shè)計、系統(tǒng)、算法以及應(yīng)用程序優(yōu)化等所有方面?！秉S仁勛這句話頗有深意，顯然是為了自夸，因為接下來介紹的產(chǎn)品全部涉及。
首先，黃仁勛直接抱上來了頗有分量的HGX-2。
老黃一面調(diào)侃“還是蠻重的，感覺自己老了。”一面說了實在話“不便宜。數(shù)據(jù)、人工智能科學(xué)家現(xiàn)在是薪資最高的工程師，他們工作非常有價值，而這就是他們的生產(chǎn)力工具?！?
據(jù)悉，HGX-2連接8個V100 GPU，總共1 PFLOPS。每個GPU以300 GB/s的速度與其他GPU通信，可以實現(xiàn)8TB/s的速度訪問所有256GB的顯存。
黃仁勛表示：“計算機產(chǎn)業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者廣泛采用HGX-2，能夠極大提升了人工智能研究人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和軟件開發(fā)人員的工作效率，將迭代次數(shù)從幾天減少到幾小時。”據(jù)悉，目前華為、浪潮、聯(lián)系、QCT、曙光、Supermicro正在制造HGX-2計算機，百度和騰訊將提供基于HGX-2的云計算服務(wù)。
此外，對于大規(guī)模計算集群，NVIDIA創(chuàng)建了T4，適用于對延遲有要求的工作。與P4相比，T4在訓(xùn)練和推理方面都很出色。
據(jù)TechSugar記者現(xiàn)場了解，搜索、社交媒體和在線購物網(wǎng)站等互聯(lián)網(wǎng)公司是 T4 的早期使用者，也是最大的終端客戶群。中國首批開始使用 T4 擴展并提升工作負(fù)載橫向擴展的企業(yè)包括百度、騰訊、京東以及科大訊飛。中國領(lǐng)先的計算機制造商也將推出一系列基于 T4 的服務(wù)器，包括浪潮、聯(lián)想、華為、曙光、浪潮商用機器和新華三等。前不久，谷歌剛剛宣布是第一家提供英偉達T4 GPU接入服務(wù)的云運營商。
老黃現(xiàn)場還用例子現(xiàn)場虐了一把CPU，這個底氣似乎來自三季度財報中，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)同比增長58.1%的增速。據(jù)悉，本季度全球500強超級計算機中有127個使用了英偉達的GPU，同比增長48%，顯示了英偉達在這一領(lǐng)域的強勁上升。
然而AMD也發(fā)布了面向數(shù)據(jù)中心的7納米GPU，可用于機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理，可謂與英偉達形成了正面競爭的態(tài)勢。但在英偉達眼里，AMD的表現(xiàn)似乎并不能引起他們的注意，NVIDIA全球市場運營執(zhí)行副總裁Jay Puri對TechSugar等媒體表示：“在芯片方面，AMD 7nm性能是令人失望的，不及我們V100的四分之一，在功耗方面，我們的T4只有它的四分之一，而且現(xiàn)在人工智能已經(jīng)不僅是芯片問題，是全軟件堆棧的競爭，顯然我們已經(jīng)領(lǐng)先了?！?
此外黃仁勛現(xiàn)場還秀了針對數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)的GPU加速平臺RAPIDS；部署NGC容器注冊中的軟件 NGC-Ready 系統(tǒng)。
其中RAPSID加速了數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)抽取加載轉(zhuǎn)換處理和機器學(xué)習(xí)。研究人員通過RAPSID，端到端的模型訓(xùn)練可以從小時縮短到分鐘。
NVIDIA 在上周發(fā)布了NGC-Ready計劃，讓采用基于NVIDIA GPU的強大系統(tǒng)的客戶能夠在更廣的范圍內(nèi)放心地部署 GPU 加速軟件。此外， 搭載NVIDIA Quadro GPU的 NGC-Ready 工作站將為研究人員提供一個平臺，為其提供快速構(gòu)建、訓(xùn)練及開發(fā)深度學(xué)習(xí)項目所需的性能和靈活性。
大秀無人駕駛“肌肉”
XAVIER是第一個專為處理機器人計算業(yè)務(wù)而設(shè)計的芯片，其功能強大，可以處理高速率傳感器，復(fù)雜傳感器，AI和控制算法的傳感器。
黃仁勛表示：“未來一切都是人工智能主導(dǎo)的，我們要讓機器與我們一起共享世界，協(xié)助我們完成工作，我們需要新處理器，所以我們創(chuàng)造了XAVIER?！?
這款芯片似乎凝聚了難以想象的智慧，NVIDIA自主機器全球副總裁 Rob Csongor 表示：“我們自動駕駛計算機處理系統(tǒng)已經(jīng)達到第四代，Xavier是世界上最為復(fù)雜的一款處理器，上面包含90億晶體管，我們研發(fā)累計投入達到20億美元，它基本囊括了我們過去在無人駕駛上的所有經(jīng)驗。”
NVIDIA DRIVE AGX Xavier 計算系統(tǒng)已經(jīng)有一批“信徒”：小鵬汽車、奇點汽車和SFMotors。新能源汽車公司計劃在DRIVE AGX、DRIVE OS、DriveWorks上構(gòu)建自己的AV軟件。當(dāng)然NVIDIA DRIVE AGX Xavier不僅吸引了車企，還有移動出行服務(wù)商。比如有初創(chuàng)企業(yè)使用GPU開發(fā)L4機器人出租車解決方案，也有企業(yè)開發(fā)AI自動貨物配送車輛和送餐服務(wù)。
自動駕駛的話題將“黃教主”的演講推向高潮，整個會議也在充滿趣味的視頻中（如下）結(jié)束。
全場2個多小時會議，一直縈繞在筆者耳邊的仍是那句“With me, without me。”這顯然不是黃仁勛簡單的一句打趣，當(dāng)初有句廣告叫“假如世界沒有聯(lián)想，將會怎樣？”經(jīng)過歲月蹉跎，我們得出的答案是：“沒有聯(lián)想，該怎樣還是怎樣?！钡绻澜鐩]有黃仁勛，會怎樣？
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