人工智慧革命不斷在各地掀起巨浪，NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳週二在北京展示最新技術，加快普及人工智慧。
有逾 3,500 位科學家、工程師跟媒體齊聚北京參加這場為期三天的活動，而黃仁勳先生的演講為 GTC 全球巡迴之旅揭開序幕。在接下來的幾個月裡我們將在慕尼黑、特拉維夫、台北、華盛頓及東京，對預計超過 22,000 名的觀眾述說我們在發展人工智慧方面的心得。
「在電腦運算的歷史裡，從未出現過如此令人興奮的發展情況，而如此強大的運算能力也影響了我們的未來。」穿著一襲招牌黑夾克的黃仁勳先生，大步登上位於北京國際飯店會議中心的活動舞台後，對台下的觀眾們這麼說。
市場上對於能加快提供各式人工智慧服務的技術，出現龐大的需求，而 NVIDIA 在週二推出全新推論軟體進行更新的深度學習平台，將成為動作最快也最有效率提供這些服務的管道。
黃仁勳先生說深度學習己經加快全世界進入一個新的運算世代
在這場近兩小時的主題演講活動裡，黃仁勳先生說明就算使用的消費者人數大幅增加，助力於人工智慧應用項目的神經網路卻變得更複雜，因此我們如今身處一個截然嶄新的運算時代，有著新的需求。
「什麼技術會在五年內複雜度增加 350 倍？我們不清楚有哪項技術會是這個樣子；那麼又有哪一項演算法的複雜度會增加10倍？我們也不明白。只不過我們前進的腳步比摩爾定律更快。」黃仁勳說。
TensorRT 3：每秒辨識 5,200 個影像
NVIDIA 發表在正式生產環境裡運行經訓練之神經網路的 TensorRT 3 人工智慧推論軟體，以滿足那項要求（請見《「深度學習訓練」與「推論」之間有什麼差別？What’s the Difference Between Deep Learning Training and Inferencing?》一文）。這項新的軟體可增進從雲端到邊緣裝置（包括自動駕駛車和機器人）的效能，並且削減成本。
TensorRT 3 與 NVIDIA GPU 的組合在廣泛使用的人工智慧啟動服務 TensorFlow 架構上，像是影像和語音辨識、自然語言處理、視覺搜尋和個人化推薦，提供全球最快的推論速度。黃仁勳說 TensorRT 搭配 Tesla V100 GPU 加速器，每秒可處理 5,700 個影像，使用當前的 CPU 每秒卻只能處理140個影像。
黃仁勳說 TensorRT 3 搭配 NVIDIA GPUs 時提供的速度及效率，為使用者節省了不少成本。需要用上 160 個雙 CPU 伺服器（成本為 60 到 70 萬美元，含網路及電費）、消耗65瓩的電力，才能達到每秒處理 45,000 個影像的表現。
相較之下，一具搭載八顆 Tesla V100 GPU 的 NVDIA HGX 伺服器，只要用 3 瓩的電量，就能完成相同的工作量。
那意謂著「更低的碳足跡、更少的空間，還有我最愛的部分，也就是省錢。」黃仁勳笑著說。
一個搭載 8 個 GPU 的 HGX 伺服器可以作 160 個雙 CPU 伺服器的推論工作
除了 TensorRT 3，黃仁勳還宣布加快人工智慧發展腳步的軟體，其中包括提供即時低延遲性視訊分析功能的 DeepStream SDK，還有加速運算軟體最新版本 CUDA 9，能提升 HPC 及深度學習應用程式的速度。
中國的雲端服務提供商、OEM 廠商採用 Tesla V100
對於想將這項技術用於作業上的業者來說，如今出現更多選擇。
黃仁勳表示阿里巴巴、百度及騰訊都將在其雲端服務部署 Tesla V100 GPU 加速器，還有中國最大的 OEM 業者華為、浪潮和聯想，也都採用了 HGX 伺服器架構，以 Tesla V100 GPU 來打造新一代的加速資料中心。
黃仁勳還宣布中國的阿里巴巴、騰訊、百度、京東跟科大訊飛這五大互聯網及人工智慧業者，已採用 NVIDIA 的 GPU 推論平台。
「網際網路上的每一筆交易、每個經過資料中心的流量，日後都會接觸到一組神經網路或多組神經網路。」黃仁勳說。
Metropolis 平台新的合作夥伴
我們本週在 GTC China 宣布阿里巴巴與華為成為 Metropolis 平台新的合作夥伴，還發布了 NVIDIA DeepStream SDK 通用版本，為未來的智慧城市加入更多建造元素。
DeepStream 為人工智慧城市及超大規模級資料中心簡化了開發有著深度學習助力，且具擴充性之智慧視訊分析功能的作業。
在早就採用 NVIDIA Metropolis 平台的全球五十餘家頂尖企業陣容裡，阿里巴巴與華為是最新的生力軍。我們將共同利用 2020 年底前在各城市安裝的十億支攝影機，解決塞車、緊急事故通報和失蹤人口定位等問題。
「人工智慧將為未來城市建造的方式，帶來新的革命。我們稱其為人工智慧城市。」黃仁勳說。
中國發展自動駕駛車的業者紛紛採用 NVIDIA Drive
黃仁勳說人工智慧最大的影響力之一，就是無人自動駕駛車。
NVIDIA 開發出名為 DRIVE 的自動駕駛車平台，以解決這個領域的各種難題，而合作夥伴可利用這個平台的完整或部分功能。
NVIDIA 開發出全球首具自動駕駛車使用的處理器「Xavier」，讓車輛能感知四周環境、理解路況和推論處理方式，達到自動駕駛的程度。Xavier 是史上最複雜的系統單晶片（SOC）。
Xavier 將於第一季提供給早期加入的合作夥伴，2018年第四季發表公開版本。
發展下一個人工智慧時代的支柱已到位
黃仁勳在演講結尾時，重述最後一張投影片上列出的五大創新項目：NVIDIA 人工智慧運算平台 TensorRT 3、人工智慧城市平台、NVIDIA DRIVE PX 與 Xavier。
「我們期望讓各地的每個研究員能將人工智慧用於為人類創造福祉，覺得如今各項支柱已經到位，足以發展下一個人工智慧和自動機器的時代。」黃仁勳說。