英偉達的新殺器又來了。

剛剛，在GTC 2018大會上，黃仁勛發布全球最大GPU。

他說的是DGX-2。

DGX-2能夠實現每秒2千萬億次浮點運算（2 PFLOPS），性能比去年9月推出的DGX-1性能提高了10倍，售價39.9萬美元（人民幣250萬元）。

這次的GTC 2018大會在美國加州圣何塞舉行，黃仁勛照例身著皮衣登臺演講。（官方還特別提示：這次是一件全新的皮衣）

而老黃這次的演講主題，是四個Amazing：amazing graphics、amazing science、amazing AI、amazing robots。

首先，從不可思議的圖像開始。

在這個環節里，黃仁勛介紹了英偉達在圖像實時光線追蹤處理方面的最新進展，展示了細膩的反射效果。

這項技術，稱為RTX。它面向圖形領域，借助深度學習技術，實現了實時光線追蹤。

然后黃仁勛發布了首款基于Volta架構的工作站GPU：Quadro GV100。

它支持英偉達RTX技術，支持NVLink 2，32GB容量HBM2顯存。兩個GV100相連，可以提供10000多個CUDA核心，236 teraflops的TensorFlow核心。

說著說著，老黃又開始講這句：買得越多，省得越多。（The more GPUs to buy, the more money you save.）

“來GTC，學習如何節省百萬美元。”老黃發出誠懇的建議。

然后進入不可思議的科學環節。

我們正處在GPU計算的關鍵點，黃仁勛表示。這部分他還介紹TESLA V100等產品的多快好省，也談到一些GPU在計算和醫療影像方面的貢獻。

比如醫療影像超級計算機CLARA。

深度學習給醫療影響的識別帶來了諸多變革，但投入到實際使用中卻很難。醫院用著十幾年前生產的超聲儀，黑白渣畫質成了醫療進步的阻礙。

要等所有醫院升級設備，可能要花上30年。

CLARA是一款醫療影像的超級計算機，讓醫院可以升級那些已有的系統。醫生可以仍然用原有的超聲、CT等設備，然后將圖像輸入超級計算機，推理出更清晰的圖像。

在這個項目上，英偉達聯合了一大群醫療行業的合作伙伴：

以及在這個環節，黃仁勛又引導全場跟他念：買得越多，省得越多。

來到不可思議的AI環節。

這個環節的主題是“全球最大的GPU”。

首先，英偉達把Volta V100m每張卡的內存擴大到32GB。適用于內存密集型的深度學習和高性能計算，還能將內存受限的HPC應用性能提升高達50%。

其次，是全新發布的互聯結構NVSwitch，帶寬比最好的PCIe交換機高出5倍，最高支持16個Tesla V100同時以2.4TB/秒的速度進行通信。

最后，一個全新的DGX服務器發布了。

黃仁勛說這個現在是全球最大的GPU了：新的DGX-2，包括20億個晶體管，12個交換機。每個GPU都可以通過光纖交換機互相通信，比PCIe接口快20倍。

DGX-2的算力可達2千萬億次浮點運算，功耗10千瓦。這臺機器內部是NVLink連接的兩組Tesla V100陣列。

與6個月前發布的DGX-1相比，DGX-2提速10倍。

五年前，在兩塊GTX 580上進行Alexnet訓練耗時六天，現在使用DGX-2，可以在18分鐘以內完成。

這款產品將于今年三季度發售，每臺價格39.9萬美元（人民幣250萬元）。

DGX-2具有300臺服務器的深度學習處理能力，占用15個數據中心機架空間，而體積則縮小60倍，能效提升18倍。

此外，英偉達還更新了CUDA、TensorRT、NCCL、cuDNN等深度學習和HPC軟件堆棧。

新版的TensorRT能快速優化、驗證和部署在超大規模的數據中心，針對更廣泛的應用加速深度學習推理。它最高可以 將深度學習推理的速度加快190倍，降低70%的數據中心成本。

TensorRT 4還集成到了谷歌TensorFlow 1.7版本中，更易于使用。

另外，NVIDIA還宣布和ARM合作，將英偉達深度學習加速器架構集成到Arm的Project Trillium上，在手機、智能家居等設備上實現深度學習推理。

以及英偉達GPU現在支持Kubernetes了。這是一個基于容器技術的分布式架構方案。這個技術讓英偉達的GPU進一步加速。

還有一事，英偉達驕傲的宣布，TITAN V仍然斷貨中。

最后是不可思議的機器人環節。

發布了機器人開發工具包Issac SDK之后，話題轉向了自動駕駛。

“我們正試圖從頭到尾了解這個系統，這其中包含四個最重要的方面：數據收集、模型訓練、模擬和駕駛。”老黃說，這個了解過程，大約花了5到7年。

老黃在現場，又展示了一把云代駕。

他把VR和自動駕駛結合起來。通過一個VR眼鏡和方向盤，就能啟動自動駕駛汽車。

云代駕所用的平臺，是新鮮發布的NVIDIA DRIVETM Constellation，基于兩臺服務器。

第一臺服務器運行NVIDIA DRIVE Sim 軟件，用以模擬自動駕駛汽車的傳感器，如攝像頭、激光雷達和雷達。第二臺服務器搭載NVIDIA DRIVE PegasusTM AI汽車計算平臺，可運行完整的自動駕駛汽車軟件堆棧，并能夠處理模擬數據，這些模擬數據如同來自路面行駛汽車上的傳感器。

老黃又詳細介紹了英偉達的感知基礎架構。

每輛汽車都在收集PB級的數據，每個月有1500人大概標注100萬件物品。

老黃表示，英偉達并沒有試圖建立一個基于軟件定義的計算機的自主車輛系統，確切的說是在研究一個架構。

英偉達以Drive PX Parker單芯片架構為基礎創建DRIVE Xavier。這是一個四芯片系統，包含兩個Xaviers和兩個Voltas。

這臺耗能300瓦的電腦正在用于機器人汽車，將于今年晚些時候投入生產。

對了，這項技術英偉達擁有全部產權。

BTW，英偉達今天還宣布暫停了自動駕駛測試。

可能是受此影響，發布會一開始，英偉達股價就同步下跌，至發布會結束，英偉達股價累積下跌6.64%。