北京時(shí)間 3 月 19 日 8 點(diǎn)左右，在美國(guó)加州圣何塞的圣何塞大學(xué)活動(dòng)中心，第十屆 GTC 大會(huì)的主會(huì)結(jié)束。

與往年相比，盡管 99 美元的 AI 計(jì)算機(jī)備受關(guān)注，但本屆的 GTC 缺少真正的“核彈”，既沒(méi)有新的 GPU 架構(gòu)，也沒(méi)有重磅 GPU 產(chǎn)品。此前，Tweak Town 報(bào)道稱(chēng) Nvidia 可能在本屆大會(huì)上公布下一代 GPU “安培(Ampere)”的部分架構(gòu)細(xì)節(jié)，目前也沒(méi)有任何消息。

Nvidia 創(chuàng)始人黃仁勛到底給出了怎樣的“答卷”？

AWS 將采用 Nvidia 的 Tesla T4 芯片

Tesla T4

去年 9 月，Tesla T4 芯片首次亮相，它包含 2560 個(gè) CUDA 內(nèi)核和 320 個(gè) Tensor 內(nèi)核，處理查詢的能力比 CPU 快近 40 倍，目前它已被應(yīng)用到思科、惠普等公司運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)中心中。

亞馬遜的 AWS 今天宣布推出使用 Tesla T4 GPU 的 EC2 實(shí)例，這些 GPU 將在未來(lái)幾周內(nèi)在 G4 實(shí)例中提供給用戶。T4 也將通過(guò)適用于 Kubernetes 的 Amazon Elastic Container 服務(wù)進(jìn)行提供。

AWS 的副總裁 Matt Garman 表示，“AWS 將采用 Nvidia T4 處理器專(zhuān)為機(jī)器學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)，可以幫助客戶縮短在邊緣進(jìn)行推理所需的時(shí)間，同時(shí)降低成本。”

此外，新實(shí)例將能夠在云中同時(shí)利用多達(dá) 8 個(gè) T4 GPU。

售價(jià) 99 美元的人工智能計(jì)算機(jī) Jetson Nano

Jetson Nano devkit（左）和生產(chǎn)就緒模塊（右）

Nvidia 宣布推出售價(jià) 99 美元的人工智能計(jì)算機(jī) Jetson Nano，Nano 是 Nvidia Jetson 嵌入式計(jì)算板系列中的最新產(chǎn)品，面向?qū)ο笫情_(kāi)發(fā)者、制造商和研究人員。相當(dāng)于1/10 個(gè) iPhone Xs 的價(jià)格就能買(mǎi)來(lái)“把玩”。

Nano 是機(jī)器人和其他人工智能設(shè)備的計(jì)算大腦，將其用于最新的研發(fā)項(xiàng)目時(shí)，它將能夠處理對(duì)象識(shí)別和自主導(dǎo)航等任務(wù)，而無(wú)需依賴(lài)云處理能力，這意味著可以在攝像頭和麥克風(fēng)中直接處理數(shù)據(jù)，這將使硬件變得更快、更可靠、更安全。

以往的 Jetson 板用于為一系列設(shè)備提供動(dòng)力，比如貨架掃描機(jī)器人以及自動(dòng)化無(wú)人機(jī)，但 Nano 的目標(biāo)甚至更小。

Nvidia 推出了一款針對(duì)“嵌入式設(shè)計(jì)者、研究人員和 DIY 制造者”的 Nano 開(kāi)發(fā)套件，價(jià)格為 99 美元，商業(yè)公司的生產(chǎn)就緒模塊價(jià)格為 129 美元（最少購(gòu)買(mǎi) 1000 套模塊）。

Nvidia 還推出了一個(gè)有趣的 DIY 項(xiàng)目：一個(gè)名為 JetBot 的開(kāi)源自動(dòng)化機(jī)器人套件，價(jià)格為 250 美元。它包括 Jetson Nano 以及機(jī)器人底盤(pán)、電池組和電機(jī)，允許用戶構(gòu)建自己的自動(dòng)駕駛機(jī)器人。

加上 99 美元的 devkit，可以獲得由四核 ARM A57 處理器，128 核 Nvidia Maxwell GPU 和4GB LPDDR RAM 驅(qū)動(dòng)的 472 千兆浮點(diǎn)計(jì)算能力。Nano 還支持一系列前沿的 AI 框架，包括TensorFlow, PyTorch, Caffe, Keras 和 MXNet，因此大多數(shù)算法都是“即插即用”的。端口和接口一般包括 USB-A 和 B，千兆以太網(wǎng)，并支持 microSD 存儲(chǔ)。

Nvidia 表示，希望 Nano 的價(jià)格為新用戶開(kāi)放 AI 硬件開(kāi)發(fā)，希望更多制造商社區(qū)能夠進(jìn)入人工智能時(shí)代。

能創(chuàng)造逼真景觀的 GauGAN

Nvidia Research 后續(xù)推出了 GauGAN，這是一種生成對(duì)抗性 AI 系統(tǒng)，可以讓你創(chuàng)建虛擬的逼真風(fēng)景圖像。

據(jù) Nvidia 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用研究副總裁 Bryan Catanzaro 介紹，GauGAN 是基于去年推出的能夠呈現(xiàn)虛擬世界的 Pix2Pix 系統(tǒng)，但后者在仿真風(fēng)景方面存有一定瑕疵。

GauGAN 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)一百萬(wàn)個(gè)開(kāi)源的 Flickr 圖像進(jìn)行訓(xùn)練的，能夠理解如雪、樹(shù)木、水等超 180 個(gè)物體之間的關(guān)系。對(duì)物體如何相互關(guān)聯(lián)的理解意味著河水旁的樹(shù)會(huì)有倒影，或者當(dāng)季節(jié)變化時(shí)并且地面上有雪時(shí)，會(huì)繪成沒(méi)有葉子的樹(shù)。

Nvidia 的科學(xué)家詳細(xì)介紹了 GauGAN 的創(chuàng)建過(guò)程，并宣布用于照片處理的空間自適應(yīng)的非規(guī)范化方法的論文將在今天發(fā)布。

今天首次發(fā)布的還有 Nvidia AI Playground 網(wǎng)站，人們可以修補(bǔ)各種訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如 GauGAN，使用強(qiáng)大的 AI 來(lái)變換視覺(jué)效果或創(chuàng)造逼真的圖像。

這種技術(shù)的應(yīng)用可能會(huì)讓人造成無(wú)法分辨真假的困惑，不過(guò)，我們更應(yīng)該看到積極的應(yīng)用，比如它能夠被視頻游戲設(shè)計(jì)師所應(yīng)用，創(chuàng)造出視覺(jué)體驗(yàn)更好的游戲。

基于云的自動(dòng)駕駛汽車(chē)仿真平臺(tái) Drive Constellation

Nvidia 正在做基于云的自動(dòng)駕駛汽車(chē)仿真平臺(tái) Drive Constellation。這是一個(gè)由負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)其自動(dòng)駕駛汽車(chē)平臺(tái)的 ATG 部門(mén)使用的基于網(wǎng)絡(luò)的車(chē)輛數(shù)據(jù)平臺(tái)。

Constellation采用兩種不同類(lèi)型的服務(wù)器，其中第一種 Constellation Simulator 為模擬無(wú)人駕駛汽車(chē)傳感器的軟件平臺(tái) Nvidia Drive Sim 提供動(dòng)力，第二種 Constellation Vehicle 包含一個(gè) Nvidia Drive AGX Pegasus 芯片（一對(duì) Xavier 處理器和每秒 320 萬(wàn)億次操作的 GPU），并運(yùn)行完整的自動(dòng)駕駛汽車(chē)軟件堆棧。Constellation 處理來(lái)自 Constellation Simulator 的模擬數(shù)據(jù)，就像它是從真實(shí)汽車(chē)的傳感器記錄而來(lái)；來(lái)自 Drive Pegasus 的命令被反饋到模擬器，大約每 30 秒完成一次數(shù)字反饋回路。

Constellation 可以生成照片般逼真的數(shù)據(jù)流，以創(chuàng)建各種測(cè)試環(huán)境，模擬各種天氣條件，如暴風(fēng)雪以及不同地形。此外，它可以模仿一天中不同時(shí)間的眩光效果和夜間有限的視野。由于它是分布式的，開(kāi)發(fā)人員可以上傳交通情景，集成在他們自己的車(chē)輛和傳感器模型，并驅(qū)動(dòng)整個(gè)測(cè)試車(chē)輛“數(shù)十億”的模擬里程。Nvidia 稱(chēng)，豐田研究院 TRI-AD 是 Constellation 的第一個(gè)客戶。

防止自動(dòng)駕駛汽車(chē)撞車(chē)的 Safety Force Field

Safety Force Field 是 Nvidia 推出的 Drive AV平臺(tái)的一個(gè)新組件，旨在保護(hù)無(wú)人駕駛汽車(chē)，乘客以及同路的其他汽車(chē)和乘客。

Safety Force 內(nèi)置于 Nvidia Drive 的自動(dòng)駕駛汽車(chē)軟件套件中，這大約會(huì)覆蓋到大約四分之三的消費(fèi)者，在美國(guó)汽車(chē)協(xié)會(huì)最近的一項(xiàng)研究中，這些消費(fèi)者表示對(duì)乘坐自動(dòng)駕駛汽車(chē)持謹(jǐn)慎態(tài)度。

據(jù) Nvidia 介紹，Safety Force 是運(yùn)動(dòng)規(guī)劃堆棧中的決策策略，通過(guò)分析實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)來(lái)監(jiān)控不安全的操作，它能以最小化傷害和“潛在危險(xiǎn)”為目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

“通過(guò)消除驅(qū)動(dòng)方程中的人為錯(cuò)誤，可以防止絕大多數(shù)碰撞并最大限度地減少那些確實(shí)會(huì)發(fā)生的碰撞”，Nvidia 自動(dòng)駕駛軟件副總裁 David Nister 表示。

如何實(shí)現(xiàn)的？通過(guò)基于物理的“零碰撞”驗(yàn)證支持的“強(qiáng)大”數(shù)學(xué)計(jì)算，要優(yōu)于利用有限統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)模型。正如 Nister所解釋的那樣，它遵循避免碰撞的單一核心原則，而不是一系列規(guī)則和期望。

Safety Force Field 可以考慮制動(dòng)和轉(zhuǎn)向限制，使其能夠識(shí)別并消除兩者產(chǎn)生的“異?！睜顩r?！癝FF 在數(shù)學(xué)上的設(shè)計(jì)使得配備 SFF 的自動(dòng)駕駛車(chē)輛將像磁鐵一樣相互排斥，從而遠(yuǎn)離碰撞傷害，并且不會(huì)出現(xiàn)不安全的的情況”，Nister 補(bǔ)充道。

不過(guò)，Safety Force Field是否足以打消持公眾對(duì)安全性的疑慮，還有待進(jìn)一步觀察。

此外，NVIDIA還發(fā)布了全新的 AI 加速庫(kù)——CUDA X AI SDK 庫(kù)，它重組了40 多個(gè) Nvidia 深度學(xué)習(xí)加速庫(kù)。CUDA-X AI 庫(kù)可與流行的框架（如 MxNet，PyTorch 和 TensorFlow）配合使用。

Nvidia 的“新常態(tài)”

2 月 15，Nvidia 公布了 2019 財(cái)年第四季度及全年財(cái)報(bào)。報(bào)告顯示，Nvidia第四季度營(yíng)收為 22.05 億美元，與上年同期的 29.11 億美元相比下降 24%；凈利潤(rùn)為 5.67 億美元，與上年同期的 11.18 億美元相比下降 49%。

除了營(yíng)收和利潤(rùn)雙雙下滑，Nvidia的股價(jià)相比過(guò)去 52 周的高位也幾近腰斬，目前市值也回落到 1024 億美元左右。

此外，Nvidia還預(yù)計(jì)，與 2019 財(cái)年 117.16 億美元的營(yíng)收相比，2020 財(cái)年該公司營(yíng)收將同比持平到小幅下降。除了經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，這也說(shuō)明 Nvidia 今年的產(chǎn)品規(guī)劃里很可能并沒(méi)有足以支撐營(yíng)收大幅增長(zhǎng)的“新爆款“。

當(dāng)然，為了拓展自己的業(yè)務(wù)，近日，Nvidia 還宣布以 69 億美元的價(jià)格收購(gòu)以色列公司 Mellanox，這是 Nvidia 史上最大規(guī)模的一筆收購(gòu)交易。

《Mellanox 為何讓多家巨頭公司“趨之若鶩”》一文里介紹道，“Mellanox是一家著名的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備供應(yīng)商，旗下產(chǎn)品包括網(wǎng)絡(luò)控制芯片、網(wǎng)卡、線纜、交換機(jī)、軟件等等，主要應(yīng)用在數(shù)據(jù)中心里的各類(lèi)網(wǎng)絡(luò)連接，可以說(shuō)幾乎涵蓋了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的各大門(mén)類(lèi)，目前已經(jīng)成為各大數(shù)據(jù)中心的主流網(wǎng)絡(luò)解決方案之一。例如，在全球前十的大型公司中，有九家公司的數(shù)據(jù)中心就采用了 Mellanox 的方案?！?/p>

因此，Nvidia 斥巨資擊敗了英特爾等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，為的就是擴(kuò)大自己的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)。

疲軟的股價(jià)，沒(méi)有核彈的 GTC，這些年一路躺賺，數(shù)錢(qián)數(shù)到手軟的 Nvidia，終于要開(kāi)始習(xí)慣“新常態(tài)”了。