NVIDIA 首席执行官揭幕 GTC 全球巡回大会，公布人工智能 (AI) 工具与将在中国达成的合作关系

值此 AI 革命势头正劲之际，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在北京登台展示加快 AI 大规模采用的新技术。

这场为期三天的盛会吸引了超过 3,500 名科学家、工程师和新闻界人士参加。黄仁勋向这 3,500 多位与会者所做的演讲标志着 GTC 全球巡回大会的开幕。在未来几个月里，我们将向到慕尼黑、特拉维夫、台北、华盛顿和东京参加大会的预计 22,000 位现场观众讲述我们的故事。

身着一袭招牌黑色皮夹克的黄仁勋在登上灯光闪耀的北京国际大饭店会议大厅的舞台后说：“在计算发展史上，从未出现过如此激动人心的发展，计算领域的发展动力也从未像现在这样对我们的未来产生如此深远的影响。”

目前，市场对能够加速交付各类 AI 服务的技术的需求量激增。毫无疑问，NVIDIA 的深度学习平台是交付这些服务的极快速、极有效方式，而且 NVIDIA 还于星期二发布了全新的推理软件，对该平台进行了更新。

在近两个小时的主题演讲中，黄仁勋介绍了支持 AI 应用程序的神经网络是如何在有越来越多的消费者使用它们的情况下呈指数级增长并且变得更加复杂的。因此，我们处于一个全新的计算时代，有着多种多样的新需求，黄仁勋表示。

黄仁勋说：“五年来，哪种技术的复杂性增加了 350 倍？我们不知道。哪种算法的复杂性增加了 10 倍？我们也不知道。我们的发展速度比摩尔定律还要快。”

TensorRT 3：每秒识别 5,200 张图片

为满足该需求，NVIDIA 发布了 TensorRT 3 AI 推理软件。该软件能够在生产环境中运行经过训练的神经网络（请参阅“深度学习训练与推理之间有何区别？”）。这款新软件能够大幅提升从云端向边缘设备（包括无人驾驶汽车和机器人）开展的推理工作的性能并降低成本。

TensorRT 3 搭配 NVIDIA GPU，能够为广泛使用的 TensorFlow 框架提供全球超快的推理速度，从而实现众多支持 AI 的服务，例如图像和语音识别、自然语言处理、视觉搜索和个性化建议。据黄仁勋介绍，搭配 Tesla V100 GPU 加速器的 TensorRT 每秒能够处理多达 5,700 张图片，而如今所用的 CPU 则每秒仅能识别 140 张图片。

TensorRT 3 与 NVIDIA GPU 搭配使用时产生的速度和效率可以实现大幅节省，黄仁勋解释道。要每秒处理 45,000 张图片，需要使用 160 台双 CPU 服务器（成本为 600,000 到 700,000 美元，包括联网和供电）并消耗 65 千瓦的电量。

相比之下，一台搭载 8 块 Tesla V100 GPU 的 NVDIA HGX 服务器只需耗电 3 千瓦即可完成同样的工作。

这就意味着“碳排放量更少，占用空间更少。而我最喜欢的自然是省钱。”黄仁勋笑着说。

除了 TensorRT 3 以外，黄仁勋还公布了能够实现 AI 加速的软件。其中包括能够大规模提供实时、低延迟视频分析的 DeepStream SDK，以及能够加快 HPC 和深度学习应用程序执行速度的加速计算软件平台 CUDA 的最新版本：CUDA 9。

中国的云服务提供商和 OEM 采用 Tesla V100

对于希望将这项技术投入使用的用户而言，目前可供选择的选项空前丰富。

黄仁勋宣布，阿里巴巴、百度和腾讯均已在他们的云服务中部署 Tesla V100 GPU 加速器。另外，包括华为、浪潮和联想在内的中国顶尖 OEM 均已采用我们的 HGX 服务器架构并使用 Tesla V100 GPU 来构建新一代加速数据中心。

“未来每一笔互联网交易，经过数据中心的每一条流量都将触及一个或多个神经网络。”黄仁勋说。

Metropolis 合作伙伴又添新成员

随着与阿里巴巴和华为建立合作关系，以及全面推出 NVIDIA DeepStream SDK，我们本周在 GTC 中国大会上为智慧城市基金会贡献了新的构建模块。