NVIDIA第十屆GTC大會開幕，釋放明確信號：NVIDIA正在數據中心領域全速發力。

NVIDIA創始人兼首席執行官黃仁勛在San Jose State University發表了一場森羅萬象的開幕主題演講，介紹了NVIDIA在加速推進數據中心普及方面取得的進展，并借助數據中心為世界上最具活力的行業賦能。

在創紀錄的9,000名GTC注冊參會者現場見證下，黃仁勛宣布推出了一系列新技術；詳細介紹了思科、戴爾、HPE和聯想等行業領導者對NVIDIA新技術廣泛采用的情況；并強調了NVIDIA技術正在如何與一些世界知名公司進行探討，其中包括埃森哲，亞馬遜，Charter Spectrum，微軟和豐田。

黃仁勛表示：“我們所開創的加速計算方法現在真正開始騰飛了。”一周前，黃仁勛宣布NVIDIA將以69億美元的價格收購高性能計算互聯技術領域的領導者Mellanox，“如果各位回頭看看我們去年取得的成就，就能明白我們的發展方向是絕對清晰的。”

除數據中心以外，黃仁勛還詳細介紹了NVIDIA在其它領域所推出的創新成果，從機器人到專業圖形處理，再到汽車行業，涉及方方面面。

開發者，開發者，還是開發者

整場演講中，反復出現的主題始終是在探討NVIDIA如何通過將軟件和芯片相互耦合，提升計算能力，將海量數據轉化為洞察力和智能。

“加速計算不單單只是芯片的事兒，”黃仁勛說到，“加速計算是芯片架構、系統、算法和應用程序之間相互協作，協同設計以及不斷優化的結果。”

黃仁勛介紹說， 如今GPU開發者生態系統正在快速擴張。開發者的數量已經從去年的80萬增長至超過120萬人；目前，全球最快的500臺超級計算機中有125臺采用了GPU賦力的系統；由NVIDIA的CUDA并行計算平臺賦力的應用程序已有超過600個。

在說明NVIDIA為什么在本月早些時宣布收購Mellanox 的時候，黃仁勛說到：在全球最快的500臺超級計算機中，超過半數以上的超級計算機都采用了Mellanox 的互聯技術，對Mellanox的收購將擴大NVIDIA在數據中心和高性能計算領域的優勢。

在 GTC主題演講的舞臺上，Mellanox首席執行官Eyal Waldman與黃仁勛同臺說到：“我們看到數據正在呈指數趨勢大幅增長。以應用程序為中心的數據中心正在轉變為以數據為中心的數據中心，這意味著數據將流動起來并創建程序，而不僅只是程序創建數據。

AI賦能數據中心

隨著企業構建更強大的服務器，業務不斷尋求將數據轉變為競爭優勢，這些技術也正在尋求以自己的方式進入世界數據中心，并將服務器連接得比以往任何時候都更緊密，——黃仁勛稱之為“垂直擴展”或“功能”系統——，或者“向外拓展”，或“容量”系統，

為了幫助企業實現加速發展，黃仁勛介紹推出了CUDA-X AI，全球唯一針對數據科學的端到端加速庫。黃仁勛解釋道：隨著企業轉而采用深度學習、機器學習和數據分析等人工智能技術來更有效地利用數據， CUDA-X AI也應運而生。

適用于數據處理、功能判定、訓練、驗證和部署的典型工作流程。CUDA-X AI能夠釋放NVIDIA Tensor Core GPU的延展性，以獨有的方式處理端到端的AI管道。

CUDA-X AI已被全部主要云服務廠商所采用，其中包括包括AWS, Google Cloud Platform, 和 Microsoft Azure。同時，其也已被Charter, PayPal, SAS, 和Walmart所采用.

黃仁勛還宣布，全球主要的頂級計算機和服務器制造商已推出基于NVIDIA T4 推理 GPU的服務器。 AWS也將提供基于T4的服務.

AWS計算服務副總裁Matt Garman說到： “想想看，如此一來，所節省的就不僅僅只是金錢成本，還有數據科學家們最珍視的資源——時間和迭代。”

Turing、RTX和Omniverse

業界正在廣泛采用NVIDIA的Turing GPU架構及其RTX實時光線追蹤技術。NVIDIA RTX得到了包括黃仁勛在演講中提到的20多個合作伙伴在內的廣泛支持，如Adobe、Autodesk、達索系統、皮克斯、西門子、Unity、Unreal和Weta Digital。

黃仁勛宣布推出Omniverse，讓專業設計人員能夠利用不同的應用程序在不同團隊和不同地點中創建和共享場景，這也為快速增加的專業設計人員和日益復雜的工作流程提供了支持。他說，Omniverse就像是為3D設計師提供的類似于Google Docs的協作工具，讓地處任意地區的設計師都能夠就同一個項目開展工作。

黃仁勛表示：“我們希望制作一種讓全球各地的工作室都可以進行協作的工具。Omniverse基本上連接了工作室中的所有設計師，它能同所有工具一同運轉。”

為了加快使用這些工具的圖形專業人員的工作，黃仁勛介紹了NVIDIA RTX Server，NVIDIA將同頂級系統供應商一起提供這一參考架構。

單是電力的節省就意味著這些機器不僅可以加速用戶的工作，還可以為自己的運行買單。黃仁勛笑言：“我曾經說過買得越多，省得越多，現在我覺得錯了，因為RTX服務器是免費的。”

為了加速數據準備、模型訓練和可視化，黃仁勛還介紹了NVIDIA賦力的數據科學工作站。這一為數據科學家提供的工作站基于Quadro RTX GPU，預先安裝了CUDA-X AI加速機器學習和深度學習軟件，可從全球工作站供應商處獲得。

黃仁勛還發布了可將游戲技術引入數據中心的GeForce Now聯盟。它圍繞著專用的吊艙建造，每個吊艙將1280個GPU封裝在10個機架中，且全部基于Mellanox高速互連技術互連。它還通過與全球電信供應商的合作擴展了NVIDIA的GFN在線游戲服務。

黃仁勛表示：“GeForce NOW聯盟合作伙伴將共同擴展GeForce NOW，為數百萬玩家提供服務。軟銀和LG Uplus是今年晚些時候在日本和韓國部署RTX云游戲服務器的首批合作伙伴。”

為了印證這些發布，黃仁勛在現場為大家展示了一個未來的射擊場中身著高科技盔甲的人物，引來現場觀眾的熱烈掌聲。黃仁勛說道：“很少有科技公司能夠來到藝術與科學的交匯處，這也著實令我們感到激動。NVIDIA是實時計算機圖形學領域的ILM。”

機器人

黃仁勛宣布推出了Jetson Nano，一臺外形小巧但功能強大的CUDA-X AI計算機，為運行現代人工智能工作負載提供472 GFLOPs的計算性能，且耗能僅為5瓦。它支持與美國最快的超級計算機相同的架構和軟件。

Jetson Nano將分為兩個版本—為開發人員、創客和技術愛好者提供售價為99美元的開發者套件，現已發售；還有一款將于2019年6月上市的，是面向大眾市場創建邊緣系統的企業所提供的生產就緒型模塊，售價為129美元。

“它的驚人之處” 黃仁勛說。 “這一整個計算機只要99美金，比如你在使用Raspberry Pi，但你的計算機性能不夠，那么就可以買一臺Jetson Nano，它可以運行全部的CUDA X AI堆棧。”

Jensen 還介紹了Isaac SDK的普遍可用性，這是一個工具箱，可以將感知、導航和操作等人工智能更好地應用在下一代機器人上，這個工具箱可以為制造商、研究人員和初創企業節省數百小時。

自動駕駛

黃仁勛在主題演講的最后帶來了一連串關于自動駕駛的最新消息。

他宣布，NVIDIA目前正在與豐田、日本豐田研究院高級研發公司(Toyota Research Institute Advanced-Development)和美國豐田研究院(Toyota Research Institute)針對自動駕駛車輛的開發、訓練和驗證整個端到端的工作流程進行合作。

黃仁勛說:“今天我們宣布，世界上最大的汽車公司正在與我們從端到端地進行合作。”

該合作建立在與豐田公司的長期合作基礎上，豐田公司長期以來一直采用DRIVE AGX Xavier AV計算機。本次合作將擴展到使用DRIVE Constellation進行新的仿真測試和驗證。DRIVE Constellation 現已上市，讓汽車制造商能在所有可能出現的情況下模擬數十億英里的駕駛。

黃仁勛還宣布了Safety Force Field —— 一項旨在保護自動駕駛車輛免受碰撞的駕駛策略，為自動駕駛增加一個安全的“保護層”。

“我們有一種算法，能夠檢測周圍的車輛并對其自然行車路線做出預測，同時根據自身的行駛路線計算出最佳交通線路。“黃仁勛說，新的開放軟件已經在模擬中得到了驗證，可以與任何駕駛軟件結合使用。