GPU技术大会2014开幕四大主题八大亮点_专栏

2014 年 3 月 25 日，NVIDIA GPU技术大会在美国加利福尼亚州圣何塞举行。NVIDIA 首席执行官黄仁勋先生为此次大会进行题为“CUDAEverywhere”演讲，围绕四大主题：PC、Pascal、Cloud和Mobile。现场发布了GeForce GTX TITAN Z，NVIDIA Iray， NVLink，Jetson TK1等产品和技术以及展示与合作伙伴的一些研究成果。下面，我们就给大家带来这次大会Keynotes部分的八大亮点！

一、GeForce GTX TITAN Z——新一代双芯卡皇问世

N饭欢呼雀跃的双芯卡皇GeForce GTX TITAN Z在本次GPU技术大会上首次亮相！GeForce GTX TITAN Z配备双开普勒核心，拥有5760 CUDA核心和12GB内存。GeForce GTX TITAN Z已经为下一代5K多屏显示游戏做好准备，你准备好了么？

二、Pascal——Maxwell下一代架构公布

黄仁勋先生公布了产品路线图，并首次公布继Maxwell下一代架构代号——Pascal。命名来自法国数学家、物理学家、哲学家、散文家——布莱士•帕斯卡（Blaise Pascal）。Pascal支持统一内存寻址、3D堆栈式内存、NVLink！

三、Machine Learning

CUDA for Machine Learning的应用，目前包括Baidu和IBM都在做基于GPU的研究。Google模拟大脑，有两千千个CPU，但是人脑比它快5百万倍。斯坦福的GPU Server装备了12个GPU，Machine Learning运算速度和Google两千个CPU 的类似。

四、NVIDIA NVLink——全球首例高速 GPU 互联技术

NVIDIA计划将名为 NVIDIA NVLink的高速互连技术集成到其未来的 GPU （Pascal，预计2016年发布）中，让 GPU 与 CPU 之间共享数据的速度能够比当今速度快 5 - 12 倍。这将消除长期以来PCI-E带宽的瓶颈，有助于铺平新一代百亿亿次级 (Exascale) 超级计算机的道路，这种超级计算机比当今最强大的系统还要快 50-100 倍。这一全新的互联技术是与 IBM 合作开发的，IBM 正在将该技术融入到其未来版本的 POWER CPU 当中。

五、Iray VCA——用超逼真的数字模型替代物理原型设计

设计师们一直梦想与自己的理念互动，剔除耗时的原型打造或电影渲染步骤，希望能实时探索，调整以及确认自己的设计，在把产品推向市场的过程中，可以节省一大笔的时间及金钱成本。现在，NVIDIA Iray可以帮你实现！

NVIDIA Iray视觉计算设备 (VCA) 可大幅加速光线追踪，让专业设计师能够与超高视觉保真度的计算机模型进行互动，这些计算机模型在很大程度上可以替代耗时久、成本高昂的物理原型设计打造过程。

下面这张图是不是跟实物拍出来的照片没什么区别？

下图为本田研发公司的造型设计部门，利用25 个节点组成的原型机集群来改善未来车型的造型设计。

六、NVIDIA 与 VMware 将图形内容丰富的虚拟桌面与应用搬上公共云端

NVIDIA 首席执行官黄仁勋先生与 VMware 首席技术官 Ben Fathi 宣布，NVIDIA GRID 技术现已登陆 VMware Horizon DaaS 平台。此举为企业释放了桌面虚拟化的全部潜能。NVIDIA 与 VMware 还透露了一项联合开发工作，这项工作旨在让 VMware 用户能够使用 NVIDIA GRID vGPU™ (虚拟 GPU) 技术来在 VMware 虚拟机上实现 GPU 共享。由于每颗 GPU 最多可为八名用户服务，同时不牺牲图形体验，因此在多个虚拟桌面之间共享 GPU 加速这方面，GRID vGPU 能够成为业内最先进的技术。

七、Jetson TK1——首款针对嵌入式系统的移动超级计算机

NVIDIA Jetson TK1 开发组件能够为嵌入式应用而释放 GPU 的强大能力，满足开发者所需。该平台围绕NVIDIA Tegra K1 SOC 而打造，采用NVIDIA Kepler GPU。可提供一个全功能 NVIDIA CUDA平台，让你能够快速开发和部署用于计算机视觉、机器人学以及医学等领域的计算密集型系统。

NVIDIA 可提供整个 BSP 和软件包，其中包括 CUDA、OpenGL 4.4 以及 NVIDIA VisionWorks 工具包。凭借全套的开发和动态分析工具以及对摄像头和其它外设的原生支持，是开发者打造嵌入式未来理想的解决方案。

八、NVIDIA VisionWorkers 计算机视觉 (CV) 工具包——无人驾驶成可能

在公布这一段的时候，一辆无人驾驶的奥迪缓缓开上主舞台，现场一片掌声，而使用的则是NVIDIA VisionWorks工具包。该软件开发包可提供丰富的算法集，这些算法专为 NVIDIA CUDA GPU 和 SOC 而优化，让开发者能够在可扩展的灵活平台上快速实现计算机视觉应用。通过让开发者添加自己的算法和处理流水线，该工具包可帮助开发者释放 GPU 计算机视觉系统的无尽可能。利用 VisionWorks 搭配 OpenCV等其它 API，开发者便能够访问各种开源计算机视觉算法。