飛象網訊（魏德齡/文）在GTC CHINA 2019中的“壓軸大SHOW”環節NVIDA創始人兼首席執行官黃仁勛主題演講前，會場播放了一段“i am ai”的視頻，當AI在闡明自己的AI身份后，則開始不斷在不同領域變換著身份，可以是醫生、也可是工程師、也可以是生物學家，可以是生活中的任意關鍵角色，就像是被神仙附體一般無所不能無所不在。

而就在這一視頻之后，黃仁勛先生正式登場，開始介紹NVIDA在上到登陸火星下到基因測序在各種領域中扮演的重要角色，也同樣在千行百業中變得無所不能。它就像是一部廣義上的“手機”，通過軟件變得什么都能做，并且如黃仁勛所反復在現場說得一句口頭禪一樣讓客戶“買的越多，省得越多”。

買的越多，省得越多

黃仁勛第一次在主題演講中使用“買的越多，省得越多”的話術是在宣布推出由NVIDA RTX提供強效助力的瑞云云渲染，RTX在使用瑞云云渲染的性價比方面取得了突破，速度快12倍，價格低7倍。在展示的示例中，原本需要花費485個小時渲染的場景現在只需不到40小時即可渲染完成。黃仁勛用“The more you buy，The more you save”（買的越多，省得越多）來形容了這一產品特性，也引來了與會者陣陣會意笑聲。

這一現場金句在隨后的AI產品深度推薦系統中再次被套用。互聯網的一個最重要的機器學習模型便是推薦系統模型，無論是通過搜索引擎搜索內容，還是通過客戶端來了解信息，或是進行網上購物，在互聯網上幾乎每個查詢都需要推薦服務，推薦系統也就成為了推動互聯網發展的引擎。

國內的搜索引擎的代表百度、網上購物的代表阿里巴巴其實就是NVIDA的用戶。目前，百度推薦系統采用NVIDA AI，有100多個推薦模型被使用在百度的眾多應用中，這些模型每周還都會更新，它們學習用戶的潛在興趣，新的條目和特征被持續更新。同時，在這一過程中，GPU訓練成本只有CPU的1/10，并且支持更大規模的模型訓練。

阿里巴巴也在近期使用NVIDIA GPU大規模部署AI，在年度最大購物節日“雙十一”為客戶提供服務。通過NVIDIA平臺的直觀搜索功能和可靠的推薦，阿里巴巴能夠支持比過去復雜6倍的模型，從而使點擊率提高10％。相比于CPU，NVIDIA T4 GPU將阿里巴巴最大模型的吞吐量提高了100倍。T4還能夠為阿里巴巴廣泛、深入的推薦模型提供加速，實現每秒處理780個查詢，而如果采用CPU這一查詢能力僅為每秒3個。

軟件能力讓GPU變“手機”

此外，實現“買的越多，省得越多”的原因之一在于NVDIA沒有打造AI專用芯片，而是把GPU打造成通用芯片，可以應用于各個領域，采用通用可編程的方式來讓其服務于各行各業，最終如同一位無所不能的超級英雄。

黃仁勛在專訪環節中將這一通用芯片的策略使用“智能手機”進行了比喻，眾所周知手機可以玩游戲、看電子書、拍照等等做大量的事情，多數用戶在擁有一臺手機后無需再單獨購買游戲機、相機等設備，這實際也節省了生活成本。芯片的道理同樣如此，如果是面向不同領域均需要不同類型的芯片，自然相關的成本也會水漲船高。

而在黃仁勛的演講開頭更是強調稱計算機變化不大、GPU變化不大，而軟件正在發生變化。NVIDA通過不斷改進軟件棧，就使AI深度學習訓練在兩年間提升4倍，深度學習推理在1年內提高2倍。

NVDIA一直在專注于加速計算領域，致力于解決普通計算機無法解決的問題，在圖形、HPC和交匯領域銳意創新，實時模擬各種環境、物理特性和智能。黃仁勛表示NVDIA在垂直市場中將GPU、深度專業知識、計算堆棧、算法和生態系統專業知識集于一體。并立足一個架構，借此涉足多樣化的市場，從游戲到汽車再到醫療健康。

上到登陸火星下至基因測序

正如文章開頭所說，NVIDA在本次大會發布的產品真是上到登陸火星下到基因測序，充分體現了涉足多樣化市場的精神。

在圖形領域，游戲行業中NVIDA和微軟共同宣布《我的世界》支持RTX，并會在2020年到來，同時，還宣布了最新的六款GEFORCE RTX游戲；NVIDA MAX-Q讓高性能GPU也能放在超薄筆記本中；同時還宣布與騰訊游戲推出START云游戲服務，為數百萬玩家提供與本地游戲主機上一致的游戲體驗，即使使用性能不足的終端，也依舊可獲得無損體驗。

面向建筑行業的NVIDA OMNIVERSE，該產品支持在建筑行業的工作流中增加實時協作功能，無論是在本地還是在云端。

如上文提到的，面向影視行業宣布推出由NVIDA RTX 提供強效助力的瑞云云渲染，目前超過85%的中國電影工作室都是瑞云的客戶，首批5000片RTX GPU將于2020年上。

在HPC領域發布NVIDA FOR ARM，滿足客戶對于使用CUDA加速ARM的需求，并使ARM服務器打造成HPC和AI的理想選擇。

航天行業中，NASA為了實現2030年底送人類上火星的目標，在NVIDA GPU上通過FUN 3D流體力學軟件運行了數十萬次火星著陸場景模擬，生成了150TB的數據。NVIDA針對數據分析發明在DGX-2上運行的Magnum IO GPU Direct Storage技術，可“實時”對數據進行可視化處理。

面向基因測序發布NVIDA PARABRICKS基因組分析工具包，并宣布華大基因已經采用該工具包，借助若干GPU服務器，按其測序儀生成數據的速率來處理基因組。

在AI領域中除了上述提到的面向互聯網行業的深度推薦系統外，還發布了全新推理軟件NVIDIA TensorRT 7，借助于該軟件，全球各地的開發者都可以實現會話式AI應用，大幅減少推理延遲。

為了迎接萬物智能革命，NVIDIA EGX作為面向邊緣AI應用打造的“一體化AI云”，專為流式AI應用程序、Kubernetes容器編排、保護動態數據和靜態數據安全面打造，已連接至所有物聯網云。

在機器人行業，推出全新版本NVIDIA ISAAC軟件開發套件SDK，為機器人提供更新AI感知和仿真功能。Isaac SDK包括Isaac Robotics Engine（提供應用程序框架），Isaac GEM（預先構建的深度神經網絡模型、算法、庫、驅動程序和API），用于室內物流的參考應用程序以及Isaac Sim的第一個版本（提供導航功能）。

在自動駕駛行業，NVIDIA 發布新一代自動駕駛和機器人處理器SoC產品NVIDIA DRIVE AGX Orin，達到ISO 26262 ASIL-D等系統安全標準，計劃于2022年開始投產。并將向交通運輸行業開源NVIDIA DRIVE自動駕駛汽車深度神經網絡，在NGC上推出NVIDIA DRIVE預訓練模型。同時滴滴將在數據中心使用NVIDIA GPU訓練機器學習算法，并采用NVIDIA DRIVE為其L4級自動駕駛汽車提供推理能力。