北京时间3月19日（周二）早上5点，NVIDIA GTC 2019开发者技术大会在美国硅谷举行，现场有超过8,000名与会者，以及来自AI，数据中心和云计算，医疗，金融，电信，自动驾驶汽车，机器人和物联网领域的800多位演讲嘉宾和200余家参展商参会。

Nvidia想成为一个云计算中心。虽然它曾经是游戏爱好者的图形卡，但它最近的重点是其数据中心的人工智能GPU，机器学习推理，推理和可视化。今天，在GTC会议上，Nvidia宣布了其最新的RTX pod，一个完整的RTX pod（服务器盒）可以在32个RTX服务器上支持多达1280个Turing GPU。每台服务器40 gpu，每台服务器占用8u的空间（这里的GPU是Quadro RTX4000或6000 GPU，具体取决于配置）。

Nvidia表示，戴尔、惠普、联想、华硕和Supermicro等系统制造商将向客户提供RTX服务器，所有这些服务器都已通过Nvidia的验证，并支持该公司用于管理其上运行的工作负载的软件工具。

“NVIDIA RTX服务器（包括可用于OptiX RTX渲染、游戏、虚拟现实和虚拟现实以及专业可视化应用程序的完全优化的软件栈）现在可以提供通过光线跟踪增强的电影院级图形，其成本远低于具有相同性能的基于CPU的渲染群集的电力成本，“公司在今天的公告中指出。

所有这些功能都可以由多个用户共享，后端存储和网络互连由Mellanox提供技术支持。前不久Nvidia宣布以69亿美元收购了Mellanox。从这次收购和今天的新闻可以看出数据中心对英伟达未来的重要性。

英特尔表示，Aurora将是美国首个exaflop系统，这是一个重要的警告，因为中国计划在一年前完成这项任务。既然中国的超级计算机确实是世界上速度最快的计算机之一，也没有理由认为它们也无法实现这一目标。

近年来，人工智能的发展已经产生了从图像识别到即时翻译的各种算法。但是，在现实世界中应用这些进步的时候，我们只是刚刚开始。Nvidia今天在GTC上发布了一款新产品——一款售价99美元的人工智能电脑，名为Jetsonnano，应该有助于加快这一进程。

Nano是Nvidia Jetson嵌入式计算板系列的最新产品，用于为机器人和其他人工智能设备提供大脑。将其中一个插入到您最新的创建中，它将能够在不依赖云处理能力的情况下处理对象识别和自主导航等任务。

这种设置被称为边缘计算，因为它意味着从摄像头和麦克风处理的数据永远不会离开设备，使得硬件更快、更可靠和更安全。过去，Jetson板已经被用于为一系列设备供电，包括为Lowes制造的货架扫描机器人和Skydio自主无人机。

同时，Nvidia还推出了一款以“嵌入式设计师、研究人员和DIY制造商”为目标的nano开发套件，售价99美元，商业公司的生产就绪模块售价129美元（最少购买1000个模块）。

该公司还为制造商推出了一个有趣的DIY项目：一个开源的价值250美元的自主机器人工具包，名为jetbot（上图）。它包括一个Jetsonnano，以及一个机器人底盘、电池组和电机，允许用户构建自己的自动驾驶机器人。

使用99美元的devkit，您可以获得472千兆次的计算能力，由四核ARMA57处理器、128核Nvidia Maxwell GPU和4GB的lpddr RAM提供支持。nano还支持一系列流行的人工智能框架，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras和MXnet，因此大多数算法都是即插即用的。还有通常的端口和接口，包括USB-A和B，千兆以太网，以及对microSD存储的支持。

Nvidia表示，它希望nano的价位能够为新用户开放人工智能硬件开发。Nvidia的副总裁兼自动机械总经理DeepuTalla在一次简报会上对记者说：“我们预计很多制造商社区希望进入人工智能领域，但在过去一直无法做到这一点，Jetson Nano将允许他们这样做。”

当然，Nano的定价具有竞争力，尽管它在这方面并不独特。例如，英特尔以79美元的价格出售其神经计算棒，而谷歌最近在其Coral品牌下推出了两款类似的设备：150美元的Devkit和75美元的USB加速器。但如果这表明了什么，那就是英伟达正在进入一个肥沃的市场。

作为汽车制造商，丰田正在深化与英伟达的关系，其在日本和美国的研究机构也在加速其自动汽车开发计划。

Nvidia CEO黄仁勋宣布，Nvidia与丰田签署深度合作，丰田将使用Nvidia的平台来训练深度神经网络、测试、验证并最终部署其汽车。该合作关系建立在与丰田持续合作的基础上，并基于Nvidia、日本Tri-Ad和美国丰田研究所的工程团队之间的发展。

Nvidia汽车高级主管Danny Shapiro表示：“密切合作确实是我们的商业模式。这是我们共同开发和构建Nvidia驱动程序平台的方式。”

英伟达和丰田已经合作了几年。丰田在2017年宣布，它将使用Nvidia的驱动PX超级计算机，一个带有Xavier处理器的平台，为未来汽车内的自动驾驶系统提供动力。

丰田打算最终部署完全自动驾驶汽车，为老年人和残疾人服务。这家汽车制造商也在开发“卫士”系统，这是一种用于生产车辆的系统，可以在后台运行，并在需要时介入。司机总是在开车，但“卫士”在监视、感知和预测问题。

丰田只是Nvidia自2015年推出自动驾驶汽车原始架构（一个名为Drive PX的超级计算机平台）以来锁定的几个汽车合作伙伴之一。最初的平台设计用于处理来自车辆摄像头和传感器的所有数据，然后使用基于人工智能算法的操作系统和基于云的高清晰度3D地图来帮助车辆了解其环境，了解其位置，并预测驾驶时的潜在危险。

2018年9月，Nvidia发布了一款专为 AI 推理工作而设计的显卡TeslaT4，可以加速语音、视频、搜索引擎、图像神经网络。今日，Nvidia在GTC会议上宣布，未来几周，AWS将推出新的G4 intances，以支持Nvidia的T4 Tensor核心GPU。T4基于Nvidia的图灵架构，专门针对运行人工智能模型进行了优化。T4将由EC2计算服务和Kubernetes的Amazon弹性容器服务提供支持。

“Nvidia和AWS已经合作了很长时间，帮助客户在云中运行计算密集型人工智能工作负载，并创建令人难以置信的新人工智能解决方案，”AWS计算服务副总裁MattGarman在今天的声明中说。“有了我们新的基于T4的G4 intances，我们使客户更容易、更经济高效地加速机器学习推理和图形密集型应用程序。”

不过，在大多数情况下，Nvidia和AWS似乎希望开发人员使用T4将人工智能模型投入生产。值得注意的是，T4还没有针对这些模型进行过优化，但它们可以用于培训。事实上，随着新的CUDA-X人工智能库（也在今天宣布），Nvidia现在为想要使用其GPUS FR深度学习、机器学习和数据分析的开发人员提供了一个端到端的平台。

值得注意的是，几个月前，谷歌推出了测试版的T4支持。在谷歌的云上，这些GPU目前处于测试阶段。

光线追踪一直是GDC和GTC的一个主要话题，今天，Nvidia在GTC上宣布，它已经与3D软件制造商建立了许多主要的合作伙伴关系，包括Adobe和Autodesk，以便在未来的软件版本中集成与Nvidia的RTX光线追踪平台的访问。Nvidia还宣布，RTX光线追踪技术正式进入Unity的高清渲染管道（HDRP）的预览版，将实时光线跟踪带到交互式作品中，游戏开发人员将感到十分兴奋。

这项技术的重点是游戏如何更真实地渲染灯光，显示光线如何与光线照射到的物体相互作用。Nvidia一直在推广这项技术，但也有人怀疑这是否可行，这项技术在游戏开发者中的普及还需要几年的时间。

Unity的一位高管在一份声明中说：“实时光线跟踪使实时图形更接近现实，为实时领域前所未有的全局渲染效果打开了大门。”在他们的声明中，Nvidia表示他们的系统启用了“光线追踪图像，可以与照片区分开来”，这“模糊了实时和现实之间的界限”。

Nvidia发布了一个令人惊叹的图像创造者。使用生成的对抗性网络，软件用户只需点击几下就可以绘制出接近真实照片的图像。软件会立即将几条线变成一个华丽的山顶日落。这是人工智能时代的绘画小姐——Gaugan的软件。

它的设计目的是编辑一幅人类将如何绘画图像，其目标是在几秒钟内绘制一个草图并将其变成一张照片级的真实照片。

油漆桶、笔和铅笔。屏幕底部是一系列objects，选择云objects并用铅笔画一条线，软件将生成一束逼真的云。用户可以使用输入工具绘制树的形状，它将生成树。画一条直线，它就会产生一个光秃秃的树干。在顶部画一个灯泡，软件会用叶子填充它，形成一棵完整的树。Gaugan也是支持多模的，如果两个用户使用相同的设置创建相同的草图，则项目中内置的随机数字可确保软件创建不同的结果。

Nvidia深度学习研究副总裁布赖恩·卡坦扎罗（Bryan Catanzaro）表示，经过一些修改，Gaugan可以在几乎任何平台上运行，包括CPU，尽管显示结果可能需要几秒钟。

基于这些能力构建的软件可能对专业人士很有吸引力，包括视频游戏设计师、架构师以及休闲游戏玩家。目前Nvidia没有任何商业化发布的计划，但可能很快发布一个公开的试验版，让任何人使用该软件。

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