英伟达上到火星下至基因，还能买的越多，省得越多

　　在GTCCHINA2019中的压轴大SHOW环节NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋主题演讲前，会场播放了一段iamai的视频，当AI在阐明自己的AI身份后，则开始不断在不同领域变换着身份，可以是医生、也可是工程师、也可以是生物学家，可以是生活中的任意关键角色，就像是被神仙附体一般无所不能无所不在。
　　而就在这一视频之后，黄仁勋先生正式登场，开始介绍NVIDIA在上到登陆火星下到基因测序在各种领域中扮演的重要角色，也同样在千行百业中变得无所不能。它就像是一部广义上的手机，通过软件变得什么都能做，并且如黄仁勋所反复在现场说得一句口头禅一样让客户买的越多，省得越多。
　　买的越多，省得越多
　　黄仁勋第一次在主题演讲中使用买的越多，省得越多的话术是在宣布推出由NVIDIARTX提供强效助力的瑞云云渲染，RTX在使用瑞云云渲染的性价比方面取得了突破，速度快12倍，价格低7倍。在展示的示例中，原本需要花费485个小时渲染的场景现在只需不到40小时即可渲染完成。黄仁勋用Themoreyoubuy，Themoreyousave（买的越多，省得越多）来形容了这一产品特性，也引来了与会者阵阵会意笑声。
　　这一现场金句在随后的AI产品深度推荐系统中再次被套用。互联网的一个最重要的机器学习模型便是推荐系统模型，无论是通过搜索引擎搜索内容，还是通过客户端来了解信息，或是进行网上购物，在互联网上几乎每个查询都需要推荐服务，推荐系统也就成为了推动互联网发展的引擎。
　　国内的搜索引擎的代表百度、网上购物的代表阿里巴巴其实就是NVIDIA的用户。目前，百度推荐系统采用NVIDIAAI，有100多个推荐模型被使用在百度的众多应用中，这些模型每周还都会更新，它们学习用户的潜在兴趣，新的条目和特征被持续更新。同时，在这一过程中，GPU训练成本只有CPU的110，并且支持更大规模的模型训练。
　　阿里巴巴也在近期使用NVIDIAGPU大规模部署AI，在年度最大购物节日双十一为客户提供服务。通过NVIDIA平台的直观搜索功能和可靠的推荐，阿里巴巴能够支持比过去复杂6倍的模型，从而使点击率提高10。相比于CPU，NVIDIAT4GPU将阿里巴巴最大模型的吞吐量提高了100倍。T4还能够为阿里巴巴广泛、深入的推荐模型提供加速，实现每秒处理780个查询，而如果采用CPU这一查询能力仅为每秒3个。
　　软件能力让GPU变手机
　　此外，实现买的越多，省得越多的原因之一在于NVDIA没有打造AI专用芯片，而是把GPU打造成通用芯片，可以应用于各个领域，采用通用可编程的方式来让其服务于各行各业，最终如同一位无所不能的超级英雄。
　　黄仁勋在专访环节中将这一通用芯片的策略使用智能手机进行了比喻，众所周知手机可以玩游戏、看电子书、拍照等等做大量的事情，多数用户在拥有一台手机后无需再单独购买游戏机、相机等设备，这实际也节省了生活成本。芯片的道理同样如此，如果是面向不同领域均需要不同类型的芯片，自然相关的成本也会水涨船高。
　　而在黄仁勋的演讲开头更是强调称计算机变化不大、GPU变化不大，而软件正在发生变化。NVIDIA通过不断改进软件栈，就使AI深度学习训练在两年间提升4倍，深度学习推理在1年内提高2倍。
　　NVDIA一直在专注于加速计算领域，致力于解决普通计算机无法解决的问题，在图形、HPC和交汇领域锐意创新，实时模拟各种环境、物理特性和智能。黄仁勋表示NVDIA在垂直市场中将GPU、深度专业知识、计算堆栈、算法和生态系统专业知识集于一体。并立足一个架构，借此涉足多样化的市场，从游戏到汽车再到医疗健康。
　　上到登陆火星下至基因测序
　　正如文章开头所说，NVIDIA在本次大会发布的产品真是上到登陆火星下到基因测序，充分体现了涉足多样化市场的精神。
　　在图形领域，游戏行业中NVIDIA和微软共同宣布《我的世界》支持RTX，并会在2020年到来，同时，还宣布了最新的六款GEFORCERTX游戏；NVIDIAMAXQ让高性能GPU也能放在超薄笔记本中；同时还宣布与腾讯游戏推出START云游戏服务，为数百万玩家提供与本地游戏主机上一致的游戏体验，即使使用性能不足的终端，也依旧可获得无损体验。
　　面向建筑行业的NVIDIAOMNIVERSE，该产品支持在建筑行业的工作流中增加实时协作功能，无论是在本地还是在云端。
　　如上文提到的，面向影视行业宣布推出由NVIDIARTX提供强效助力的瑞云云渲染，目前超过85的中国电影工作室都是瑞云的客户，首批5000片RTXGPU将于2020年上。
　　在HPC领域发布NVIDIAFORARM，满足客户对于使用CUDA加速ARM的需求，并使ARM服务器打造成HPC和AI的理想选择。
　　航天行业中，NASA为了实现2030年底送人类上火星的目标，在NVIDIAGPU上通过FUN3D流体力学软件运行了数十万次火星着陆场景模拟，生成了150TB的数据。NVIDIA针对数据分析发明在DGX2上运行的MagnumIOGPUDirectStorage技术，可实时对数据进行可视化处理。
　　面向基因测序发布NVIDIAPARABRICKS基因组分析工具包，并宣布华大基因已经采用该工具包，借助若干GPU服务器，按其测序仪生成数据的速率来处理基因组。
　　在AI领域中除了上述提到的面向互联网行业的深度推荐系统外，还发布了全新推理软件NVIDIATensorRT7，借助于该软件，全球各地的开发者都可以实现会话式AI应用，大幅减少推理延迟。
　　为了迎接万物智能革命，NVIDIAEGX作为面向边缘AI应用打造的一体化AI云，专为流式AI应用程序、Kubernetes容器编排、保护动态数据和静态数据安全面打造，已连接至所有物联网云。
　　在机器人行业，推出全新版本NVIDIAISAAC软件开发套件SDK，为机器人提供更新AI感知和仿真功能。IsaacSDK包括IsaacRoboticsEngine（提供应用程序框架），IsaacGEM（预先构建的深度神经网络模型、算法、库、驱动程序和API），用于室内物流的参考应用程序以及IsaacSim的第一个版本（提供导航功能）。
　　在自动驾驶行业，NVIDIA发布新一代自动驾驶和机器人处理器SoC产品NVIDIADRIVEAGXOrin，达到ISO26262ASILD等系统安全标准，计划于2022年开始投产。并将向交通运输行业开源NVIDIADRIVE自动驾驶汽车深度神经网络，在NGC上推出NVIDIADRIVE预训练模型。同时滴滴将在数据中心使用NVIDIAGPU训练机器学习算法，并采用NVIDIADRIVE为其L4级自动驾驶汽车提供推理能力。