黄仁勋推新自动驾驶芯片！性能飙升7倍，牵手BAT滴滴大秀中国朋友圈

经过不断模拟、测试、验证，确认系统奏效后，NVIDIA与合作伙伴才会将其真正应用于实际道路上。

无论是卡车公司、普通汽车公司还是出租车公司，均可使用这一平台针对具体车型来定制化自己的软件。

NVIDIA提供迁移学习工具，允许用户对模型进行在训练，并利用TensorRT进行再优化。

另外，NVIDIA还开发了联邦学习系统，它对看中数据隐私的行业都尤为受用。

无论是医院、实验室还是汽车公司，在开发训练神经网络后，可以只将训练处理后的结果上传到一些全球服务器中，同时将数据保留在本地，保证数据隐私。

三、游戏：与腾讯合作推出START云游戏服务

《我的世界》是全球最卖座的电子游戏，最近在中国已达到3亿注册用户，NVIDIA和微软共同宣布《我的世界》将支持实时光线追踪（RTX）技术。当前NVIDIA RTX技术已被多个业界最流行的渲染平台所支持。

现场，黄仁勋宣布了6款支持RTX的游戏：

（1）《暗影火炬》，由上海钛核网络开发；

（2）《Project X》（项目代号），由米哈游开发；

（3）《无限法则》，由腾讯北极光工作室群开发；

（4）《轩辕剑柒》，由大宇资讯开发；

（5）《铃兰计划》，由龙之力科技开发；

（6）《边境》，由柳叶刀科技开发。

人们想要更轻便、轻薄的游戏笔记本，对此NVIDIA创造Max-Q设计，将超高GPU能和总体系统优化集于一身，使得功能强大的GPU可用于轻薄笔记本。

今年，中国游戏笔记本发货量超过500万台，五年内增加4倍，其中GeForce RTX Max-Q笔记本电脑是增速最快的游戏平台。

此外，黄仁勋宣布腾讯与NVIDIA合作推出START云游戏服务，在中国将电脑游戏体验引入云端。

NVIDIA GPU将为腾讯START云游戏平台提供支持，腾讯计划扩展该平台供数百万玩家使用，为他们提供和本地游戏主机一致的游戏体验，即便使用性能不足的终端也无损体验。

NVIDIA RTX平台包含40多个面向内容工作者打造的产品，涵盖从配备GeForce RTX 2060的Max-Q轻薄笔记本，到配备4路SLI Quadro RTX 8000的工作站和配备8路RTX 8000的服务器。

黄仁勋宣布，瑞云云渲染平台将配备NVIDIA RTX GPU，首批5000片RTX GPU将在2020年上线。

这是全亚洲最大的云渲染平台，渲染了2019年中国三大热门电影《战狼2》、《哪吒和《流浪地球》，超过85%的中国电影工作室都是瑞云的客户。

黄仁勋还发布了面向建筑行业（AEC）的Omniverse开放式3D设计协作平台，本地和云端均支持在AEC工作流中增加实时协作功能，将支持Autodest REVIT、Trimble SketchUP和McNeel Rhino等主流AEC应用。

现场展示了使用OMNIVERSE AEC的Demo，中国华润大厦由KPF建筑师事务所设计，在配备了8路RTX 8000的服务器上进行实时渲染。

四、HPC：面向基因组测序推出CUDA加速的基因组分析工具包

NVIDIA在HPC方面的应用也很丰富。比如计划2030年将人类送上火星的NASA，在NVIDIA GPU上通过FUN3D流体力学软件运行了数十万次火星着陆场景模拟，生成150TB 的数据。

面向基因组测序，黄仁勋发布CUDA加速的基因组分析工具包NVIDIA Parabricks。

Parabricks可与用于发现变异，并能产生与行业标准GATK最佳实践流程一致的结果，可实现30-50倍的加速，并提供DeepVariant工具，利用深度学习技术进行基因变异检测。

黄仁勋说，很高兴宣布华大基因已采用Parabricks，通过借助若干GPU服务器，可按其测序仪生成数据的速率来处理基因组。

据他介绍，NVIDIA 今年为CUDA增加5G vRAN和基因组两个新主流应用，已得到爱立信和华大基因等行业领导者的支持。

另外，黄仁勋也再次提到此前已公布NVIDIA GPU和Arm的合作，现已支持用CUDA加速Arm服务器，并已公布基于Arm的首个参考架构NVIDIA HPC for ARM，可使用各种基于Arm的HPC服务器进行配置。

TensorFlow现已支持在Arm上加速，借助NVIDIA CUDA on ARM，TensorFlow可实现世界一流的性能和扩展能力。

结语

2019年已经接近尾声，NVIDIA也在本次大会上，不仅大秀AI、汽车、游戏和HPC能力，也晒出了多个领域的朋友圈。

黄仁勋说，随着摩尔定律的终结，GPU加速计算将成为未来的发展方向，这一点现已得到公认。

NVIDIA可实现单线程处理和并行多线程处理的加速，并通过整个软件堆栈进行优化，使得多GPU和多节点系统实现难以置信的性能。NVIDIA已售出15亿块GPU，每块GPU都兼容同一个架构CUDA。

作为迄今AI深度学习红利的最大受益者，NVIDIA以高性能的软硬件和系统为基础，持续丰富其AI和自动驾驶生态，而找到核心场景加速落地仍是当下的重头戏。

（编辑：52刷机网）

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