NVIDIA 執行長黃仁勳今晨宣布年度 GPU 科技大會正式開始。
持續追蹤，我們將在太平洋時間 9 點整開始即時報導大會活動。
在瀏覽器上按重新整理按鈕即可更新內容。
11:35 – 黃執行長放慢速度並重複其所述的五大領域內容。
「感謝大家今天的到來，祝大家在 GTC 玩得愉快。」
11:30 – Octane Render 是全球首款雲端擬真即時渲染器。在 Otoy 下載小應用程式後，即可在任何電腦上運作。導演能迅速以高互動性的方式描繪故事，藉此提供觀眾更棒的電影。此服務即刻開始提供，任何有本事的人都能以 3D 方式描述故事。這將取代超級電腦和工作站，且適用於任何桌上型電腦。本產品含 GRID VCA 的價格為: 8 個 GPU 為 $24,900 美元，16個 GPU 不超過 $39,900 美元。軟體授權費每年分別為 $2,400 美元或 $4,800。
11:26 – Jules 靠近一台筆電，並展示由 Otoy 協助製作的「變形金剛 (Transformers)」原始影片片段。
他現在從洛杉磯，將未視覺化的場景串流至畫面上。
我們將向您展示 112 個 GPU 的模擬能力，不到一秒即可渲染畫面，在過去需好幾個小時。此外，也可在遠端完成。
11:23 – 讓您以更低成本運作，發揮更大效益。黃執行長表示，這有助於製作更棒的電影。
Otoy 的 Jules 說明 Octane Render 能在雲端建置成千上萬個 GPU，供渲染器使用。
11:20 – Josh 說明如何使用 CGI 打造電影。拍攝未視覺化的作品，然後賣給片廠。開始尋找特效工作室，為影片增添效果。Jules 談論其 CGI 作品現在如何透過 GPU 以高出 CPU 40 至 100 倍的速度進行渲染。美術人員將賦予無限的渲染能力。
加速作業的科技扮演關鍵角色。
11:15 – 他表示還有一項重點。
電腦繪圖已經是好萊塢的標準項目，而「少年PI的奇幻漂流 (Life of Pi)」的運用成果更是精湛。在此電影中，有 80% 的時間都出現老虎，但其實並非由攝影機所拍攝的。整隻老虎都是 CGI 數位作品。Rhythm and Hues 就是繪製老虎的團隊。他們繪製整隻老虎，包括下巴、手掌、臉部等，都是在肌肉紋理上貼附一套皮膚所呈現。但在電影中，無論在風中或水裡卻都如此逼真。所有細節都精湛渲染。花費好幾億 CPU 小時專門繪製老虎身上超過 1 千萬根的毛髮。突破性的效果，但非常艱鉅。
展示「少年PI的奇幻漂流 (Life of Pi)」中由 Rhythm and Hues 打造的數位老虎。
黃執行長: 我想要介紹某人出場，談談製作這部電影所遭遇的挑戰。大家歡迎 Otoy 創辦人暨執行長 Jules Urbach，以及「驚奇四超人 (Fantastic Four)」導演 Josh Trank。
黃仁勳、「驚奇 4 超人」導演 Josh Trank 和 Otoy 執行長 Jules Urbach。
11:10 – 黃執行長: 這些未來現代化汽車經銷商非常努力的在執行，因為這能讓他們降低不動產和庫存的成本，而且此系統有助他們銷售更為高價的產品。
11:08 – 黃執行長在平板電腦上從 VCA 串流展示 RTT 的銷售點設定器。在平板電腦上選擇後，將由 GRID 處理選項並重新渲染畫面，然後再傳送到平板電腦上。
Ludwig 展示其平板電腦。展現由 3D 立體集結而成的 R8。瀏覽銀色、黑色、紅色和灰色等顏色選擇，並持續變換汽車顏色。現在，他們改變車輪。靠近機罩，然後到導流板下方。接著，他們選擇皮革，自訂座椅外觀: 皮革、嵌件、縫線的多種顏色
GRID VCA 能建構在經銷商場地，或透過網際網路將輸出畫面串流到任何經銷商。
11:02 – 達成此成果的主管現身。RTT 的執行長 Ludwig Fuchs，其公司位於慕尼黑，為汽車產業提供設計標準。
Ludwig 說明 Audi 如何打造創新的展示間。需要眾多硬體、人力和資源。由於 Audi 已經有 RTT 模型，因此可用於設定器，無需從頭開始。VCA 將是重大助益。
您可期待全世界都有這樣的展示間，雖然目前來說還是難以打造。Ludwig 表示:「這會是和消費者互動的全新方式。」
透過 GRID VAC，買車邁向虛擬化。
10:59 – 現在，我要展示 GDID 的另一項應用範例。您將瞭解這會如何改變買車體驗。
我們從 Audi 取得夢幻影片。影片中，高階客戶進入新一代展示間，經銷商以虛擬方式建構新車，因此客戶能看到車子的運作。這個方式很酷。只要轉動隱形轉軸，就可看到不同的顏色選項，在陽光下閃閃發亮。
這種體驗目前沒有其他人能做到。
Dawnrunner 執行長 James Fox 說明 FRID VCA。
10:56 – 接著歡迎 Dawnrunner 執行長 James Fox，他是最早使用 GRID 的人員之一，主要運用在 Adobe 和 Autodesk 上。
他表示:「辦公室內最近在徹底改造，我們沒有 IT 部門。透過 GRID，無論是否位於遠端，都能立即工作。我們能製作影片呈現給客戶，然後當場根據客戶要求進行更改。「我們無需翻修 75 磅重的工作站，而是在筆電上作業。」
黃執行長: 「有時所有同仁都在使用 GRID 提供的 16 台虛擬機。但只有少數人能在一台工作站上享有 GRID 的完整威力。」
10:53 – SolidWorks 的 Bassi 說明如何運用其軟體設計全球最快速的機車。
黃執行長: 「我們和 SolidWorks 合作，改變工作資源大小，也將依照工作需求持續改變。」但在不同電腦上安裝與解除安裝 SolidWorks 並不容易，這對小型企業而言是重大挑戰。使用 GRID 就可解決此問題。
10:50 – 黃執行長表示:「這就像在桌子底下有一部個人電腦一樣。」但其實比較像擁有 16 台不同的系統。此虛擬環境、虛擬機經 GPU加速，且與最新設計和創意軟體相容。
黃執行長與 SolidWorks 的 Gian Paolo Bassi。
特別來賓 SolidWorks 研發副總裁 Gian Paolo Bassi 上台。年輕，身穿灰色西裝和白色襯衫，未打領帶。
其公司製作軟體，協助 11 種產業的企業運用 CAD 設計產品，包括醫療裝置、航太、汽車、建築和設計產品。若您有 SubZero 冰箱，那就是 SolidWorks 的設計作品。全球有 18 萬家企業使用，遍及 80 個國家。
GRID VCA 另一張圖。
10:44 – 透過 GRID VCA，遠端工作區將發揮作用。無論是 Mac、PC、Android、ARM 或是 x86，都可享有如同自己個人電腦的體驗。
NVIDIA 工程師 Ian 上台。展示 GRID VCA，以無線方式連接其個人 Macbook Pro。看一下 Ian 的 Mac，有三個不同的畫面，每一個畫面都串流顯示不同的影像。他在其中一個畫面中以遠端方式即時進行影像處理。
介紹 GRID 視覺運算裝置。
10:40 – GRID VCA 是我們首款整合式系統。高度為 4U，可裝入任何伺服器機架。內部搭載兩個最高效能的 Xeon 處理器。搭配 8 個 GRID GPU，每一個皆在單一裝置上整合兩個 Kepler GPU。可支援 16 台虛擬機。每一部裝置皆需下載名為 GRID 用戶端的單一用戶端程式。
10:37 – 我們現在用 GRID 企業級伺服器進行生產。
但有些工作無法這樣進行，例如沒有 IT 部門的中小企業就必須外包工作。他們從 Apple 商店購買電腦，但在運算上還是面臨重大挑戰。想要遠端作業、在大資料庫上執行，卻不想到處同步處理和複製。此外，資料也要完全保密。如果您想要賣車，但並不是每款車型都能展示時，該怎樣辦？
如果您的有線電視訂戶超過 6 億戶。購買機上盒後數年後，該如何讓他們維護軟體。如果能將這些資訊都放到雲端就好了。變換頻道時，我希望立即切換。該如何辦到？
如果您是中小企業商，想要在無 IT 部門的情況下以現代化方式協作。您想要擺脫桌面環境，並隨身攜帶所需資源。該如何辦到？
這些工作區需要的不是龐大數量的伺服器，而是視覺運算裝置。您需要的是名為 NVIDIA GRID VCA 的 NVIDIA 首款端對端系統；這是一部視覺運算裝置。
10:32 – 這是保持同步的對照。現代資料太龐大，在站點之間複製資料太花時間。資料變得如此龐大，複製到 PC 中完全不合理。
您想要將整部電腦複製為資料，雲端技術就是為因應這種需求而產生的。十年前，我們發行虛擬 GPU 協助新企業將資料建構在伺服器中。以伺服器進行運算，且處理速度如此快速，彷彿在桌子底下和裝置中設有一台電腦一樣。這就是遠端繪圖。
我們去年有介紹此技術，今年我很高興宣布 GRID 雲端產品納入許多合作夥伴，包括 Microsoft、Citrix、VMware、Dell、Cisco、IBM 和 HP。在我們談論的同時，有 75 項大型測試專案正在執行。您可在「應用資料」中查看這些專案。包括打造半導體製造設備。在所有工作站之間移動資料，保持資料同步是重大挑戰。現在起，工程師能坐在任何位置上，在伺服器端完成所有工作。畫面會快速輸出到筆記型電腦或平板電腦上，速度之外彷彿連接電腦一般。您無論身在何處都可維持安全性。無時無刻保持連線。
10:28 – 接著，我們要談談遠端繪圖。
我們的工作方式已經改變。現在是攜帶個人裝置工作 (BYDO) 的年代。以往，公司會有公務車，以及公司電腦。為什麼不攜帶自己的電腦呢？如今採用異質網路，IT 部門忙翻天。我們的網路就是設定成以舊式方式作業，但此方式目前已經無法滿足工作需求。
介紹 Kayla
10:26 – 因此他們開始打造超低功率GPU，並結合 ARM 結構，打造最強大的 ARM 電腦。這是 Logan 的女朋友 Kayla。以 PCI Express 為基礎，所以採用 Tegra 3。Logan 的優點在於錢幣般的尺寸，Kayla 則和平板電腦一樣大。讓我們看看 Kayla 的能力，可即時進行光跡追蹤。(吸引更多掌聲)。這是以往我們使用眾多 GPU 進行展示的方式。此小型 ARM 電腦可執行最先進的運算技術，包括 CUDA 5、Linux、PhysX 處理等。
10:23 – 再舉一個範例。Logan 的下一代機型的名稱相當特別，名為 Parker。Parker 為市場帶來三個概念:
採用 Denver 的首款產品。首款結合次世代 GPU Maxwell 的 64 位元 ARM 處理器。首款採用 FinFET 電晶體的產品。五年內，Tegra 將擴充 100 倍，但摩爾定律僅預估成長 8 倍。
「我無法繼續等待，現在就要看到 ARM 和 CUDA，馬上就要看到 CUDA 上的 ARM。」
10:21 – 下一步為何？Tegra 下一代行動處理器，名為 Logan。我一直想要為世界帶來某樣東西。這產品首次整合我們最先進的 GPU，首款具備 CUDA 功能的行動處理器。(全場掌聲如雷) 其中具備 Kepler GPU、完整 CUDA 5 和 OpenGL 4.3 功能。Logan 預期在明年初開始生產。
黃執行長談論我們的 GPU 路線圖。
10:10 – Tegra 路線圖
我們認為世界正在改變，電腦將消失並以其他形式存在各地。我們要開始研發汽車、商店、眼鏡、手錶、手機、平板等任何具有顯示器的產品所用的電腦。我們在 20 年前成立時，全球賣出一億台 CRT 顯示器。現在，已賣出 25 億部高解析度顯示器，且再過幾年，這數目將倍增。
我們的第一代 Tegra 表現不佳。當時我們還在學習。接著推出首款雙核心產品 Tegra 2。Tegra 3 則是首款四核心產品，並額外搭載第五個低功率晶片。Tegra 4 引進兩個概念: 軟體定義式無線電數據機以及計算攝影學，採用精密數學、CPU 和 GPU 將相機的感測器資訊，以影像處理方式產生驚人效果，如 HDR或拍攝物體移動時的影像追蹤功能。
10:15 – 我要跟大家說明我們路線圖中的下一步。
在 2008 年，我們推出首款整合 CUDA 功能的 GPU – Tesla。兩年後，推出 Fermi 架構。在 2012 年則推出 Kepler。
我們將再推出兩款 GPU: Maxwell 將採用統一虛擬記憶體，能讓 GPU 和 CPU 在運作時彼此察覺記憶體使用情況，因此編寫功能將更簡單。在那之後將推出 Volta，節能效果更加提升，並採用名為堆疊 DRAM 的全新技術。
黃執行長說明 Volta。
Volta 能解決如今 GPU 所面臨的重大挑戰之一，也就是記憶體頻寬存取。透過 Volta，就無需將晶片置於 PC 板上，而是在同一個矽基板上納入 DRAM，以堆疊方式整合大量 DRAM。我們將在矽基板上穿孔，並連接每一層。頻寬將可達到每秒一兆位元組。
黃執行長表示:「這是驚人的產品。
僅需 50 分之 1 秒就可讓藍光光碟上的所有資料通過晶片。
10:08 – 視覺搜尋以眾多成像技術為基礎。
GPU 能提升處理影像速度: 色彩轉換提升 5 倍、臉部偵測提升 6 倍、深度圖 25 倍，點雲 50 倍。重新編碼的速度目前大幅提升。每分鐘就有 72 小時的新影片上傳到 YouTube，該如何搜尋侵犯著作權的影片呢？GPU 就能完美達成。
10:05 – Mike 試著一種狂野的樣式，在黑色中有眾多顏色的斑點。他也在 eBay 中尋找，並發現許多選項。
10:04 – 黃執行長: 假設您要找一種特定樣式，找的到嗎？
Mike 選了一種亞洲花朵樣式，搜尋並找到一系列符合該樣式的洋裝和上衣。過程中將搜尋 80 萬個項目，並在一兩秒內找到符合項目。
10:02 – 影像搜尋將如何？
試想若您鍵入 F-150，結果出現 Ford F-150，鍵入 Ferrari F-150，則出現跑車。但許多搜尋機制並非如此運作，而是正好相反。例如，您在雜誌中看到一件漂亮洋裝或外套，您想要找到一件一樣的洋裝或外套。我們身為人類可以分辨是否一樣。但對機器而言，卻相當困難。
有家公司 Cortexica，就能讓您以更現代的方式搜尋資料，而不是透過以往的智慧條碼，或現行的酒瓶標籤、書本封面或 CD 封面等方式搜尋。他們正在開發一種方式，能依照拍攝到的品牌影像、3D 物件和臉孔來搜尋實際資料。此方法能識別不精確的項目。
NVIDIA 資深工程師 Mike Houston 上台，手上拿著一本 In Style 雜誌。他翻到一張凱特‧哈德森的照片，身穿 Ann Taylor 洋裝。Mike 拍下凱特照片，然後在 eBay 上搜尋80 萬件洋裝，幾秒後出現一件非常相似的洋裝。
Shazam 執行長 Jason Titus 上台。
9:56 – Jason 說明將全部 2700 萬首音樂的軌跡整合，讓 Shazam 提供毫秒精準度。他希望不用播放太久，就能立即識別音樂。「我們要打造一套能因應數十億使用者的系統。」Jason 表示 GPU 已經降低成本並顯著提升速度。我們試著納入更多音樂、更多電視配樂和民族、民俗音樂。
9:53 – 另一個則是 Shazam。這是針對不再聽收音機但仍然喜歡音樂的人所設計。若您忘記樂團名稱或不知道這首歌，就可用這個應用程式判別樂手是誰。Shazam 每個月的使用者查詢次數達 3 億次，每星期成長 200 萬次。
黃執行長表示:「這不僅是商業模式，而是一種流行」。所以每天該如何處理 1000 萬次的查詢，如何在 2700 萬首歌曲中判別？
Shazam 的技術長 Jason Titus 上台說明。他灰白長髮披肩，穿著牛仔褲搭配深咖啡色燈芯絨墊肩外套。他說明如何在聲音中找尋特色。
9:50 – 黃執行長說明三家專門處理消費者領域巨量資料的企業，對他們而言，即時性非常重要。
Twitter 每天有 5 億則消息，Salesforce.com 等聰明的企業會即時掃瞄社交媒體的資料，以便 Gatorade 等公司瞭解人們對其品牌的看法。Salesforce 會在 5 億則推文中即時搜尋並監控約 1 百萬則表達敘述。如此龐大的資訊，無法儲存，但就是要解決此問題。此搜尋必須快速完成，否則資訊便無法反應現況。他們試著使用 GPU，結果處理速度提升 35 倍，因此得以擴大服務。
黃執行長說明 GPU 如何針對仰賴巨量資料的服務提升速度。
9:45 – GTC 大會將有超過 400 場研討會，是科學探索的聖地。我們邀請了製造和影像處理產業的企業代表。其中一位甚至在交友網站上使用 CUDA 針對網友適合度進行配對。此外，也將發表有關 GPU 加速鑽石切割的論文。
9:42 – GPU 電腦目前所進行的研究相當重要。研究範疇涵蓋高能量物理學、3D 幾何、十億像素相機陣列、材料模擬、阿茲海默症研究以及離心機分析。杜克大學和亞利桑納大學目前皆在實驗 500 億像素相機。
杜克大學和亞利桑納大學研究人員正在實驗 500 億像素相機。
9:40 – 橡樹嶺擁有 4 千萬個 CUDA 處理器，可同時提供 10 Petaflop 威力。
全新消息: 瑞士超級運算中心即將建造歐洲最快速的 GPU 超級運算中心，名為 Piz Dant，將用於天氣預測用途。
黃執行長說明瑞士超級運算中心也採用 GPU。
9:39 – 如果我們還沒掌握 GPU 運算的頂尖技術，我們會加速取得。針對實際應用所打造的 GPU 架構電腦數量激增，全球前五百大超級電腦中，GPU 架構電腦佔 20%。其中包含全球最強大的超級電腦橡樹嶺美國國家實驗室的 Titan 超級電腦。
9:37 – 現在是 GPU 運算時代。
我們所面臨的挑戰是如何採用全新的運算模型、新的架構以及如何運用到世界。另一方面，若沒有異質應用，又為何要購買具備平行處理功能的電腦？若沒有使用者，為何要打造具備平行處理功能的電腦？這是先有雞還是先有蛋的問題。
GPU 以往用於處理專屬工作，無需應用程式。處理的工作就是電腦繪圖。基於此想法，我們決定在市場引進 CUDA，看看會產生什麼結果。就此促成了 GTC。在 2008 年，CUDA 下載量達 15 萬次，有 60 所大學提供相關課程並激發 4,000 篇學術論文。今年，CUDA 處理器出貨量將近 5 億顆，CUDA 下載次數達 160 萬次，640 所大學提供課程並產生 3 萬 7 千篇學術論文。
9:32 – Ira 的逼真度以及臉部渲染成果相當驚人。
「我們讓 Ira 說幾句話。你早餐吃了什麼？」Ira 抱怨她早餐吃優格，但裡面大多都是冷凍水果。黃執行長問起 Project SHIELD 的問題，並大聲說:「我願意花錢買！」
9:29 – NVIDIA 與南加州大學共同合作完成新的動畫。舞台中使用約 150 組搭載相機的燈光。進入舞台後，會拍攝幾組照片擷取 3D 幾何圖形以及細微的幾何圖形。3D 本身並非精髓所在，而是相片變成影片。一共擷取 30 種表情。有一種新技術，稱為 Faced Works，能擷取 32 GB 的資訊，然後進一步壓縮成 400 MB。然後會留下可利用 GPU 進一步發揮的3D 網架，並即時合成和曲面細分。這就是渲染臉部表情的新方式。
此臉部技術就用在數位 Ira 身上。我們也渲染禿頭男子。這並非錄影，但卻無比真實。資料傳輸量大約達 2 Teraflop。造就絕佳陰影和擬真的眼睛。
恐怖谷理論 (The Uncanny Valley)。
9:26 – 畫面中的精靈是 Dawn，也是電腦渲染的產物。擁有細膩的膚色和充滿靈氣的擬真頭髮，就像真的一樣。這在許多層面上都是突破，例如臉上毛孔的軟陰影。Dawn 現在看起來活靈活現，但一動起來就有點不真實。我們現在陷入恐怖谷理論的挑戰。不動時非常漂亮，但在動態中就能發現是動畫。黃執行長說:「有點恐怖」。
9:23 – 模擬大海並不簡單，但模擬臉部更難。人類的臉部表情能以最細膩的方式進行溝通。有時後臉部渲染過於真實就顯得不自然，這個理論就稱為「恐怖谷理論」。黃執行長表示「丁丁歷險記」的丁丁就幾乎瀕臨不自然的境界。在「貝武夫」中，有些人物甚至達到恐怖的境界。我們並不想落入不自然的境界。
黃執行長談論海浪的模擬。
9:20 – 首先他展示至目前為止的大海模擬效果。海浪一致、沒有水花、沒有泡沫，而且對風吹沒有反應。
現在我們能套用即時技術，起風時，海浪會跟著波動。大海擺動會更劇烈，並且產生泡沫、水花，船身也會產生水霧。模擬效果會因應船身大小、速度、水的力道、風向和風速。現在就吹起猛烈強風，天空變暗。
最新 GPU – Titan。
9:17 – 說明 NVIDIA 的最新 GeForce GPU – Titan，採用與全球最快速超級電腦相同的技術。能力為何？現在正展示即時蒲福風級大海模擬效果，能產生視覺逼真且合乎物理的大海模擬效果。這是科學、藝術與工程相互結合的成果。
9:14 – 今日五大重點: 1) 電腦繪圖的突破，2) GPU 運算最新資訊，以及與會者作品展示，3) NVIDIA 路線圖，一窺我們的下一步動向，4) 遠端繪圖的最新資訊，以及 5) 新產品發表。
9:13 – 黃執行長表示，舉辦 GTC 的用意在於凝聚想法、產業和各領域，一起分享彼此的想法。本次 GTC 將成為最成功的一屆，我們將一同分享發明、新技術、科學突破以及成功人士的想法。
黃執行長上台。
9:12 – 影片播放完畢。黃執行長登台。身穿 NVIDIA 商標外套、黑色襯衫並且搭配…灰白色褲子？他看起來很愉快。
9:10 – 一些精密的醫療造影圖片。Audi 跑車在賽道上馳騁。畫面出現全球最快超級電腦 Titan。現在呈現好萊塢影片劇照，都有驚人的特效。
9:09 – 很酷的介紹影片「GPU 與你 (The GPU and You)」。描述 GPU 如何用於岩石、海底礦坑探勘、衛星追蹤等領域。搜尋遙遠的銀河
9:07 – 出現上帝降臨的聲音。應該只會持續幾分鐘。
9:06 – 現場播放著披頭四歌曲。此次展場在幾個月前也是聖荷西汽車展的場地，目前擠滿人潮，許多人站在後面。感覺會很熱鬧。
9:05 – 有人問:「在播什麼歌？」我隔壁的人說，用 Shazam 查詢。他開啟應用程式了，答案是披頭四的「Come Together Right Now」。真不敢相信竟然有人需要問這個問題。
9:03 – 出現活動口號。最聰明的團隊。最佳的想法。最棒的機會。音樂漸弱、進入安靜、奇妙的氛圍
8:59 – 前排座位約有 180 家媒體與分析機構。竟然有那麼多人有攝影機、DSLR 和平板電腦。完全不像才舉辦幾年的活動。
8:58 – 畫面出現深褐色、檸檬綠、深紫色的晶片近照。看起來像是未來都市樣貌。
8:55 – 2013 年 GTC 大會即將在 5 到 10 分鐘內由黃仁勳執行長的專題演講展開序幕。預計在聖荷西展場將有約三千名與會者共同參與。感覺大多數人現在都在會場裡。