「多快好省」可能很快就會成為英偉達的新 slogan，或者說「新教義」。

被網友親切的稱為「黃教主」、「核彈廠廠長」的英偉達 CEO 黃仁勛在今天的 2018 GTC 上講的最多的一句話是：買得越多，省得越多。（Buy more GPUs ， the more money you save.）

當然，這句話并不是他第一次說。十年的 GTC 歷史，再到最近每年的 CES 主題演講，黃教主幾乎每半年就會拿出自己的「新核彈」，按照往常，每說到這句話時，黃教主應該從口袋掏出兩款芯片，同時拿在手里做比較，而這一次確是一個意外，他拿不起來，因為他帶來的是一款「全球最大的 GPU」。

與此同時，利用這些早已打破摩爾定律的高性能 GPU 設備，以及圍繞 GPU 的一系列生態構建，從 PC 游戲繪圖起家的英偉達正在逐漸把這種圖形計算能力轉化為構建 3D 甚至是 4D 的「虛擬世界」之中。

無論是讓你分不清虛擬與現實的實時光線追蹤技術（Ray Tracing），還是能還原現實的醫療圖像超級計算機 Clara，甚至是把自動駕駛轉移到虛擬世界的 DRIVE Constellation，英偉達今天發布的產品，更像是利用 GPU、 AI 和深度學習構建出一條「通道」，讓虛擬世界與現實世界的「經驗」能夠互通。

接近兩個半小時的演講，被分為了四大部分：Amazing science、 Amazing graphics、Amazing products、Amazing AI。

即將消失的「影棚」

據說，每年來參加 GTC 的人，除了科技公司、云服務等公司的各大 CTO 之外，還有一幫來自好萊塢等電影公司的 CTO 們。

一上來，黃教主就先展示了一張照片，一張清晰的辦公桌的照片。

接著，他講一節光學課。因為這張圖片并不是真實拍攝的，而是通過光線追蹤技術，利用 GPU 渲染出來的。

為了達到真實的效果，就要考慮到畫面中非常小的細節，而其中最重要的就是光線與物體之間的多重影響，不同的物體吸收光線、折射光線的程度不同，發生的散射、漫射與透射等等都不相同，于是英偉達利用了 subsurface scattering 來達到這種光線的逼真效果。

這在一般計算機圖學中是非常難以達到的效果，但通過光線追蹤技術，可以非常好的實現。更重要的是，其實實現一張這樣的圖片并不難，難的是實時渲染出這樣真實動態場景的視頻。

通過現場實時渲染 Star Wars 里的場景，來展示光線追蹤的效果，可以說用肉眼你已經幾乎分辨不出來計算機渲染和真實的電影畫面了。而這也被稱作世界上首次以實時方式呈現光線追蹤的效果，更是擁有十倍于單獨使用 CPU 的渲染速度。

利用 NVIDIA RTX 光線追蹤技術生成這樣的視頻，只需要一臺先前發布的全球首臺個人深度學習超級計算機 DGX Station，搭配四塊 Volta 繪圖卡就能完成。所以目前主流的電影創作者都開始應用了，例如 Pixar 開始利用這樣的架構來生產他們的電影。

而今天也是英偉達首次推出搭載 NVIDIA RTX 光線追蹤技術的 NVIDIA Quadro GV100 GPU 硬件，向數百萬的藝術家和設計師提供實時光線追蹤技術。最后，黃教主也不忘再次安利「用了越多的 GPU，其實就是越省錢」。

復合式核彈——「全球最大的 GPU」

這款被黃仁勛稱為「全球最大的 GPU」的新產品就是——超級電腦 DGX-2。

在 GTC 2017 上，英偉達推出了搭載 8 塊 Tesla V100 芯片的超級電腦 DGX-1，而僅僅六個月過去，今天發布的這款超級電腦 DGX-2 則搭載了 16 塊新版 Tesla V100 的芯片，比 DGX-1 還要快十倍。

當然更重要的是，除了芯片數量的翻倍和版本的更新，為了讓這些 GPU 在一起更好的協作，英偉達還首次更新了一項新的技術 NVSwitch，簡單來說就是能讓 DGX-2 中的 16 顆 V100 GPU「快速交流」，任何一對都可以通信，讓每顆 GPU 擁有 50Gb/s 的帶寬，同時最多支持 18 顆 GPU 相互連接。

在黃仁勛的眼里，DGX-2 是一個足夠性感的產品。這是首款能夠提供每秒兩千萬億次浮點運算能力的單點服務器。DGX-2 具有 300 臺服務器的深度學習處理能力，占用 15 個數據中心機架空間，而體積則縮小 60 倍，能效提升 18 倍。

「我們正在以大幅超越摩爾定律的步伐加快提升平臺的性能，以實現突破，進而為醫療保健、交通運輸、科學探索和其他眾多領域帶來革命性改變。」黃仁勛說。

有趣的是，教主還在現場玩了一把手機廠商慣用的「心理戰」，先是公布了一個 150 萬美元的售價，然后給出驚爆價 39.9 萬美元，臺下的人可能已經準備打電話訂購了。

而作為一個生態構建者，英偉達也擴大了面向超大規模數據中心的深度學習推理能力。發布了 TensorRT 4 軟件，以針對廣泛的應用加速深度學習推理。相比 CPU，針對計算機視覺、神經網絡機器翻譯、自動語音識別、語音合成與推薦系統等常見應用，該軟件最高可將深度學習推理的速度加快 190 倍。還宣布了面向 Kubernetes 的 GPU 加速，以促進企業在多云 GPU 集群上的推理部署。

不取代醫生，而是醫療助手

「虛擬」如何幫助「現實」？醫療行業正在成為一個典型。而英偉達要做的不是讓 AI 取代醫生，而是讓 GPU 展現更好的圖像來幫助醫生決策。

老黃推出了第一款專用于醫療圖像處理的超級電腦 Clara，它能夠支持 CUDA、CUDNN、TensorRT、OGL 以及剛剛提到的 RTX 技術。

在醫療圖像方面，偵測疾病，視覺化的身體掃描技術，包括超音波、斷層掃描等成為了疾病重要的判斷依據。現場英偉達 Clara 通過對一個二維的超聲波探測實時結果進行處理，利用 3D 技術重建掃描結果，直接精準還原患者體內臟器的 3D 立體型態活動，為醫生展現出更不容易誤判的完整醫療圖像。同時通過把這些服務器虛擬化，利用 AI 來后處理這些醫學圖像，也更方便未來的機器學習。

目前，英偉達正在和眾多醫療廠商合作，除了 GE 通用電氣、三星電子等大廠外，還有像圖瑪深維、推想科技等 AI 醫療創業公司。

把自動駕駛搬到「虛擬世界」

「安全是自動駕駛最重要的因素」，黃仁勛一直在強調，他對上周的 Uber 事故表示惋惜，也暫停了在公共道路上進行自動駕駛汽車的測試。「所以我們決定暫時先停一下，不會太久，停下來看看結果是什么。我們可能會學習到很重要的經驗。」黃仁勛說。

那么如何更好的保證測試的安全？英偉達給出的答案是：把他們全部放在「虛擬世界」中去測試。

今年一月 CES 上英偉達推出兩款全新軟件平臺 DRIVE IX 和 DRIVE AR，這更多是為了提升汽車的輔助智能功能。而今天，英偉達推出了 NVIDIA DRIVE Constellation，一款基于兩種不同服務器的計算平臺，這才是真正解決了自動駕駛仿真測試的問題。

簡單來說，這套平臺可以讓一臺自動駕駛汽車在「虛擬世界」重建，并且實現道路測試。一臺服務器運行 NVIDIA DRIVE Sim 軟件，用以模擬自動駕駛汽車的傳感器，如攝像頭、激光 雷達和雷達。另一臺服務器搭載 NVIDIA DRIVE Pegasus AI 汽車計算平臺，可運行完整的自動駕駛汽車軟件堆棧，并能夠處理模擬數據，這些模擬數據如同來自路面行駛汽車上的傳感器。

借助這樣的虛擬現實技術，測試者可通過對數十億英里的自定義場景和極端情況進行測試，從而提高算法的穩定性，而花費的時間和成本僅為實際道路測試的一小部分。

DRIVE Sim 軟件可生成「照片級」逼真的數據流，以方便開發人員創建大量不同的測試環境。它能夠模擬諸如暴雨和暴風雪等不同天氣狀況; 一天中不同時間內的光線變化，或是夜間受限的視野;以及所有不同類型的路面和地形。

英偉達希望通過圖像渲染和虛擬現實技術，讓算法在虛擬環境中的測試無限接近于真實場景。

簡單過程是，DRIVE Sim 的仿真傳感器數據流傳送至 DRIVE Pegasus 進行處理，DRIVE Pegasus 的駕駛指令會再反饋給仿真器，以完成數字反饋循環。目前這個循環可以達到每秒 30 次的循環，相比于激光雷達的頻率基本夠用，可以驗證在 Pegasus 上運行的算法和軟件對仿真車輛進行的操作是否正確。

在此期間，老黃還透露了 NVIDIA DRIVE Pegasus AI 汽車計算平臺的下一代產品代號——Orin。在車載計算平臺的規劃上，英偉達在采取一邊加倍芯片數量，一邊不斷壓縮為小尺寸單獨 SOC 的模式，循環迭代。

據透露，Drive Constellation 將在今年第三季度推向市場。

而目前，已經有超過 370 個不同的公司在使用英偉達的計算平臺，包括供應商、整車廠、物流車和自動駕駛創業公司等等。

而到這里英偉達關于汽車的解決方案還沒完，Drive Constellation 解決了「路測問題」之后，當真正部署無人車之后，如何實現人類的遠程接管？英偉達利用之前發布的 Holodeck 虛擬世界中實現了遠程控制現實世界里的汽車。

整整兩個半小時的演講帶來了太多的新產品，讓我們看到了英偉達不僅僅在計算能力上的提升，更是在構建一整套「細致」的生態服務。

但其實黃仁勛還有內容沒有時間講完。最后一點，這次英偉達還宣布同全球智能設備第一大主流芯片架構提供商 AEM 合作，將在數十億物聯網設備上實現深度學習。NVIDIA 深度學習加速器 IP 將集成到 Arm 的 Project Trillium 平臺中，以便于構建深度學習 IoT 芯片。強強聯手，六個月后，也許黃教主能在 IoT 領域再次帶來「核彈」。

兩個半小時不間斷的演講，黃仁勛卻好像并不累。演講結束后，還「突襲」了另一場群訪，自愿去解答大家的疑問，甚至非常可愛的站在凳子上，以方便可以更好的回答大家的問題。

每六個月，「教主」都會穿著皮衣與你相見；如果你仔細觀察，你會發現他的皮衣并不是同一款。