GTC 2019:黃仁勳揭開 GTC 大會序幕,聚焦在 NVIDIA 資料中心的發展動力及績優合作夥伴上

作者 Brian Caulfield

隨著 NVIDIA 第十屆 GPU 技術大會的序幕緩緩升起,透露出更為明確的訊息:將更加把勁耕耘資料中心領域。

在這場於聖荷西州立大學所進行的精彩主題演講裡,NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳介紹了 NVIDIA 在加速推動資料中心成長方面所取得的進展,對全球最具活力的產業給予最大的支持。

今年有多達九千人報名出席 GTC 盛會,創下新的紀錄,黃仁勳藉由這個機會介紹了包括 Cisco、Dell、Hewlett Packard Enterprise 及 Lenovo 等知名業者廣泛採用的多項新技術,還強調了 Accenture、Amazon、Charter Communications、Microsoft 與 Toyota 等部分大型企業同樣依賴著 NVIDIA 的技術。

「我們引領業界的加速運算方法真正受到大家的歡迎。」黃仁勳說,他在一周前宣布 NVIDIA 將以 69 億美元收購高效能運算互連技術領域領導者 Mellanox。「回顧我們去年的成績,就知道這股發展動力極為明確。」

黃仁勳還細述了資料中心方面以外的進展,鎖定從機器人、專業圖形到汽車業推出多項創新技術。

一切取決於開發者

NVIDIA 如何運用結合軟體和晶片的能力來推動運算能力向前發展,以便將持續湧入的資料化為企業所需的洞察力和情報,成為這場主題演講不斷出現的主題。

黃仁勳說:「加速運算不單跟晶片有關,而是一項合作、一項共同設計,要不斷優化晶片架構、系統、演算法及應用程式。」

黃仁勳說 GPU 開發者生態體系一直在飛快成長。去年開發者的人數突破 120 萬人,前一年才八十萬人而已;全球五百台速度最快的超級電腦裡,有 125 套系統採用 GPU;另有超過 600 項應用程式獲得 NVIDIA CUDA 平行運算平台的支援。


Mellanox 執行長 Eyal Waldman 週一與 NVIDIA 執行長黃仁勳一同登上舞台。

黃仁勳說全球五百台速度最快的超級電腦裡,有逾半數採用 Mellanox 的互連技術,此舉剛好搭配 NVIDIA 在資料中心與 HPC 方面的優勢,這恰巧解釋了本月初 NVIDIA 就收購 Mellanox 一事達成協議的緣故。

與黃仁勳一同登台的 Mellanox 執行長 Eyal Waldman 說:「我們看到資料大幅增長,呈現指數式的增長速度。原本程式至上的資料中心,變成為資料至上的資料中心,代表資料流入來產生程式,而非程式創造出資料。」

將人工智慧用於資料中心

隨著企業建構更為強大的伺服器,想把這些資料變成競爭優勢,全球各大資料中心紛紛開始採用這些技術(黃仁勳稱此為「緃向擴展」或「能力」系統),且伺服器間串連的密集程式更勝過往(「橫向擴展」或「容量」系統)。

黃仁勳介紹 NVIDIA 將推出全球唯一的資料科學端對端加速函式庫 CUDA-X AI,以幫助企業更快發展。黃仁勳說企業開始採用包括深度學習、機器學習和資料分析在內的人工智慧技術,以求發揮資料最大的功效,正是催生出 CUDA-X AI 的原因。

這些有著典型的工作流程:處理資料、判斷特徵、訓練、驗證和部署。CUDA-X AI 讓 NVIDIA Tensor Core GPU 擁有更強大的靈活性,能以獨特方式因應這種端到端的人工智慧作業流程。


Amazon Web Services 運算服務部門副總裁 Matt Garman週一與 NVIDIA 執行長黃仁勳一同登上舞台。

Amazon Web Services、Google Cloud Platform 及 Microsoft Azure 等大型雲端服務平台,加上 Charter、PayPal、SAS 和 Walmart 等業者,皆已採用 CUDA-X AI。

黃仁勳還宣布全球各大電腦及伺服器製造商,將推出搭載 NVIDIA T4 GPU 的企業用伺服器。Amazon Web Services 也將提供 T4

「不僅要考慮它們省下的成本,還有資料科學家能獲得的珍貴資源,也就是時間及重複執行的能力。」AWS 運算服務部門副總裁 Matt Garman 說。

Turing、RTX 與 Omniverse

業界也開始廣泛採用 NVIDIA 的 Turing GPU 架構及其 RTX 即時光線追蹤技術。NVIDIA 的 RTX 技術獲得業界廣泛的支持,黃仁勳特別點出二十餘個合作夥伴,包括 Adobe、Autodesk、Dassault Systèmes、Pixar、Siemens、Unity、Unreal 及 Weta Digital。

黃仁勳為全球各地日益複雜之製作流程裡快速增長的創意專業人員推出 Omniverse,讓不同團隊、不同地點的專業人士可以利用多個應用程式來製作場景,進行分享。他說 Omniverse 就像是一項協同作業工具,有點像是給 3D 設計師用的 Google Docs,無論設計師身在何處,都能合作進行同一個項目。

「我們想做出一個工具,讓各地的工作室都能進行合作。Omniverse 基本上串連了工作室裡的設計師,可以搭配所有工具使用。」黃仁勳說。


Omniverse 讓各地的工作室都能使用各種工具即時進行協同作業。

黃仁勳還介紹了將與大型系統業者共同推出的 NVIDIA RTX 伺服器參考架構,以加快圖形專業人士使用這些及其它工具進行作業的速度。

光是在省電方面有著出色表現,也代表這些機器不只能加快作業速度,還能值回票價。「我有說過『買愈多省愈多』,不過這句話說錯了。」黃仁勳笑著說。「RTX 伺服器根本就不用錢。」

為了加快準備資料、訓練模型和視覺化等作業的速度,黃仁勳也介紹了 NVIDIA 將推出搭載 NVIDIA 技術的資料科學工作站。這些為了資料科學家推出的工作站採用 Quadro RTX GPU,並且預先安裝了 CUDA-X AI 加速機器學習和深度學習軟體,將由全球各大工作站製造商負責出貨販售。


搭載 NVIDIA 技術的資料科學工作站將加快資料科學家準備資料、訓練模型和視覺化的作業速度。

黃仁勳還把遊戲技術用在資料中心,宣布將推出 GeForce NOW Alliance。這項聯盟與全球電信業者合作,擴大了 NVIDIA 以特殊 pod 為基礎的 GeForce NOW 線上遊戲服務規模,每個 pod 有十個機架及 1,280 個 GPU,皆以 Mellanox 高速互連技術相互連接。

黃仁勳表示 GeForce NOW Alliance 合作夥伴將攜手擴大 GeForce NOW 的規模,以服務數百萬名遊戲玩家。Softbank 與 LG Uplus 將會是首批合作夥伴之一,今年稍晚將分別在日韓兩國部署 RTX 雲端遊戲伺服器。

他用一個有趣的演示內容來強調這個宣布事項,其中穿著高科技盔甲的人物穿梭在未來感十足的靶場裡,引來觀眾的熱烈掌聲。黃仁勳說:「很少有科技公司能夠同時跨足藝術與科學兩界,能達到這種程度,真是太讓人激動了。NVIDIA 是即時電腦圖形領域的 ILM,你在這裡可以看到它。」

機器人

黃仁勳宣布將推出 Jetson Nano,邀請創作者使用 NVIDIA 的平台進行開發。Jetson Nano 是一款體積小巧、功能強大的 CUDA-X AI 電腦,擁有為現代人工智慧工作負載提供 472 GFLOP 的運算表現,而耗電量僅5瓦。它還支援跟美國最快超級電腦所採用的同一架構及軟體。

Jetson Nano 將有兩種組合,一是售價 99 美元的開發套件,適用於創作者、開發人員、學習者和學生,現已上市;另一款是售價 129 美元,此已可進行生產的模組適用於開發大眾市場人工智慧邊緣系統,將於 6 月上市。

黃仁勳說:「這個小東西有著驚人之處。整部電腦只要 99 美元,如果你是用 Raspberry Pi,又沒有足夠的運算效能,只要買這兩組的其中一組,它便會運行整個 CUDA-X AI 堆疊。」

黃仁勳還宣布了 Isaac SDK 的上市時間。製造商、研究人員和新創公司可以透過這個工具箱,省下數百小時的時間,更輕鬆地把感知、導航和操作等人工智慧技術加入下一代的機器人裡。

自動駕駛車

黃仁勳在演講結尾處,宣布了多項汽車發展相關消息。

他宣布 NVIDIA 將與 Toyota、日本的 Toyota Research Institute-Advanced Development 及美國的 Toyota Research Institute 攜手合作,發展開發、訓練及驗證自動駕駛車的整個作業流程。

「我們今日宣布 Toyota 這個全球最大的汽車公司,將與我們進行端到端的合作。」黃仁勳說。

這項交易以 NVIDIA 與 Toyota 持續使用 DRIVE AGX Xavier AV 運算裝置的合作關係為基礎,把合作關係擴大到使用現已上市之 DRIVE Constellation 進行新的測試驗證,讓各車廠可模擬在各種狀況下數十億英里的駕駛情境。

黃仁勳還宣布將推出 Safety Force Field,這是一項用於保護自動駕駛車免於碰撞的駕駛規定,算是一種安全的「保護層」。

「我們有一種運算方法可以偵測四周的車輛,在掌握自己行進方向的情況下,預測其它車輛自然的行進方向,並且用計算的方式來避開車流。」黃仁勳說,又說開放源碼軟體已在模擬環境完成驗證,可以搭配任何行車軟體。」