NVIDIA創始人兼首席執行官黃仁勛在近日召開的臺北GTC上發布了HGX-2，這是一個“構建模塊”云服務器平臺，讓服務器制造商能夠圍繞NVIDIA GPU創建更強大的系統，實現高性能計算和人工智能。該平臺的性能在五年內增長了500倍，并得到了包括所有計算機制造商和ISV在內的生態系統的支持。

黃仁勛表示，計算系統將為全球范圍內數萬億美元的產業帶來改變，而GPU在計算生態系統中處于核心位置。他認為想要實現在材料科學、能源和醫學等方面的一系列突破，都有賴于更高的計算能力。

“計算需求之大前所未有，我們需要擴展摩爾定律，”黃仁勛表示。

性能飆升

黃仁勛詳述了基于GPU的深度學習驅動的技術“寒武紀大爆炸”。在不到十年的時間內，GPU計算能力增長了20倍，即每年增長1.7倍，遠超摩爾定律。

但由于AI的發展，我們對性能的需求還在“增長（而沒有放緩）”。“在此之前，軟件是由人類編寫的，軟件工程師只能編寫有限的軟件，但機器不會感到疲憊。”

“只要有數據，只要知道如何創建架構，我們就能夠打造強大的軟件，”黃仁勛如是說。“全球每個開發軟件的公司都需要一臺AI超級計算機。”

推出全新服務器

NVIDIA HGX-2融合了NVIDIA NVSwitch互聯結構等突破性功能，將16個NVIDIA Tesla V100 Tensor Core GPU無縫連接為單一“巨型GPU”。NVIDIA的合作伙伴將于今年晚些時候推出首批基于HGX-2的系統。

“有了與你們的合作，任何人都可以使用這種未來融合型計算方式實現高性能計算和AI應用的創建，”黃仁勛對整個計算機行業中合作伙伴的支持表示了感謝。“我們有各種服務器。”

行業合作伙伴廣泛采用NVIDIA的服務器平臺

大無止境

HGX-2的核心是NVIDIA Tesla V100 GPU，它配備了32GB高帶寬內存容量，可提供每秒125萬億次浮點計算的深度學習性能。

通過NVSwitch將多達16個Tesla V100 GPU連接在一起，造就了黃仁勛口中“全球最大的GPU”。

“每個GPU都能同時以300GB/s的帶寬、10倍的PCI Express與其他GPU進行通信，”黃仁勛介紹說。“也就是說所有GPU彼此之間都能同時對話。”

黃仁勛還詳細介紹了新款NVIDIA DGX-2，這是首款使用HGX-2服務器平臺構建的系統。它重達350磅，可提供每秒2千萬億次浮點計算能力和512GB HBM2內存。

“這是有史以來創建的最快的單一計算機：一個操作系統、一個編程模型，你可以將它編程為一臺計算機，”黃仁勛說道。“這就像是一臺個人電腦，不過速度相當快。”

業界新法則

黃仁勛表示，DGX-2僅用六個月就實現了十倍于上一代計算性能的飛躍。在AlexNet圖像識別基準測試中，相較于五年前基于一對NVIDIA GPU所達到的性能也實現了500倍的飛躍。

“業界已經迎來了新的法則，”黃仁勛說道。 “這個新的計算法則告訴我們：'如果你能夠做到，而且如果你愿意在整個堆棧中進行優化，實現性能提升的速度就會非常快。'”

其結果就是：技術堆棧上下都涌現了一系列深度學習速度紀錄，從單芯片性能到龐大的數據中心系統。

NVIDIA為技術堆棧上下都提供了創紀錄的性能

NVIDIA GPU Cloud (NGC)擴展了這種性能的可訪問性。它讓研究人員不再受限于臺式機和服務器系統，而是能夠借力于由亞馬遜、谷歌、阿里巴巴和甲骨文等提供商提供的云系統。

“這一軟件的每一層都經過調優并通過了測試，”黃仁勛還補充說，如今有2萬家公司已經下載了NGC。

真實世界的結果令人驚嘆。黃仁勛在場上與一位NVIDIA AI研究員一起，演示了實時移除照片中的細節，例如樹木或路燈。

牢記PLASTER原則

黃仁勛說道，除了演示之外，要大規模地部署這樣的深度學習應用，需要搞定七大挑戰：可編程性 (programmability)、延遲 (latency)、準確性 (accuracy)、模型大小 (size)、吞吐量 (throughput)、能效 (energy efficiency)和學習頻率 (rate of learning)。用這七個單詞的英文首字母作為縮寫就是PLASTER。

黃仁勛解釋說，推理并非易事。

擴展能力將成為將新一代人工智能服務推向實際運作的關鍵，這是一種稱為推理的過程，適用于語音合成與識別、圖像與視頻處理、以及推薦服務等等。

王者“KONG”

為展示這種擴展能力，黃仁勛演示了一個令人驚嘆的花卉識別系統，基于一個CPU能達到的速度為每秒4張圖像，而采用一個GPU則能擴展至每秒2500張圖像，最高還能達到這一速度的4倍，這要歸功于通過Kubernetes為更多位于桌面、數據中心和云服務提供商快速添加更多GPU以提供支持的能力。

“我們稱之為NVIDIA GPU上的Kubernetes (Kubernetes on NVIDIA GPUs)，簡稱KONG，”黃仁勛說道。

借助Kubernetes，GPU計算能夠達到您所需的最大規模

“Kubernetes可謂超大規模的操作系統，”黃仁勛說道。“如果你看看整個堆棧，從GPU到可以放入Docker和容器中、運行于Kubernetes之上的所有API和庫，這一軟件堆棧如此復雜，數百名工程師數年來的工作就是圍繞著它。”

新GPU，新的市場

NVIDIA服務器將為價值數萬億美元的行業提供超強的計算能力。

在價值2萬億美元的娛樂行業，NVIDIA新推出的RTX技術可加速光線追蹤，提供電影級品質的標準，再加上實時圖形技術和人工智能，將加速當今基于CPU的傳統渲染農場。

在價值7萬億美元的醫療保健行業中，我們的Project Clara有望通過GPU計算來重新定義醫療成像，基于當前的醫療儀器實現更高的保真度，或使用更少的射線來生成相同質量的圖像（將掃描儀的射線量減少六分之一，就能安全地用于兒童）。

安全城市也代表了另一價值2萬億美元的市場機會。

NVIDIA正致力于通過其端到端的DRIVE平臺解決交通運輸領域的問題。交通運輸代表著另一價值10萬億美元的市場。“未來一切能夠運動的事物都將是自動化的，”黃仁勛詳細介紹了NVIDIA在收集和處理數據、訓練模型、模擬數十億英里的駕駛、以及真正駕駛的能力。

“縮小”并瞬移到微型空間中

在演講尾聲，黃仁勛借助虛擬現實技術將我們的一位同事“縮小”并瞬移到了一輛微型車中，然后這位同事便開著這輛車行駛于一座微型城市中。

也就是說，有了這樣的技術，人類就能在虛擬空間中成為AI機器的后備力量，無論這些機器位于何處、大小如何。

“未來，您將能夠與機器人‘融為一體’，”黃仁勛對臺下2000多名開發者、研究人員、政府官員和媒體說道， “您將能夠實現遠程即席 (telepresence) ，到達任何想去的地方。”