ID:213.59 BGP服务器虚拟现实和增强现实

尽管自己的下一代GPU芯片要到明年才会推出，但在本周开幕的GPU Technology Conference（GTC）大会上213.59.116.144，Nvidia把重点放在了一系列新设备和新BGP服务器上，旨在巩固自身芯片在计算机图形、数据科学和人工智能等领域的领先地位。

GTC 2019：Nvidia聚焦数据科学和人工智能巩固其GPU芯片地位

本周在美国圣克拉拉举行的年度GTC大会上，Nvidia推出了旨在加速数据科学的工作站新产品，以及基于RTX实时光线追踪技术的服务器新产品。RTX是Nvidia去年底推出的一项技术，用于提供电影级质量的图像，以制作视频游戏、虚拟现实和增强现实。

这次新推出的数据科学工作站系列产品将由Nvidia主要的计算机合作伙伴厂商供货，例如Dell Technologies以及联想集团。Nvidia联合创始人、首席执行官黄仁勋在周一下午的GTC大会主题演讲中吹嘘说，“我们正在整个企业数据科学团队浓缩到一个小盒子里”。

Nvidia还表示，Nvidia很快就将通过Nvidia云向客户提供最顶级的、面向人工智能的数据中心服务器芯片T4，而且还将通过AWS G4新计算实例提供。此外，思科、Dell EMC、富士通、HPE、浪潮、联想和曙光等厂商的服务器系统也将支持T4芯片。该芯片专为机器学习和深度学习打造，近年来，这两个人工智能的分支已经在语音识别、图像识别、自动驾驶汽车方面取得了巨大的进步。

特别是T4芯片还瞄准了AI推理工作负载，这种工作负载是运行神经网络模型的计算密集型负载，需要用大量数据进行训练。Nvidia副总裁、加速计算部门总经理Ian Buck表示，在云中使用T4，已经被用于帮助PayPal实时处理付款过程，同时将欺诈行为减少10％，也帮助Snap进行实时处理照片捕捉，以及提高广告效率。

Nvidia首席科学家、研究主管Bill Dally在接受采访时表示，T4在人工智能推理方面仍然远远领先于竞争对手，甚至超过了数十家芯片制造商所生产的专用AI芯片。“很多初创公司可能要让他们的风险投资方们失望了，”他说。

无论如何，随着这些AI模型被用于各种服务中，未来几年，人工智能推理的增速要远远快于人工智能训练。

Moor Insights＆Strategy分析师Karl Freund认为：“推理加速仍然是一个小众市场，但会实现大幅的增长，在未来五年超过人工智能训练市场。在T4问世之前，Nvidia从来没有一款专门为推理任务设计的芯片，所以这是Nvidia在推动采用、用于本地环境以及云中迈出的重要一步。”

Nvidia还推出了一款名为CUDA-X的统一加速计算服务库。目前，AWS正在自己的SageMaker机器学习云服务中使用CUDA-X，此外微软、Databricks等公司也在使用中。这款免费产品还将通过软件容器提供给客户，使其可以在多个计算硬件和平台之上使用。

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