英伟达再一次惊艳全球！

在美国加州圣何塞举行的GTC 2018大会上，英伟达黄仁勋发布了全球最大的GPU。



会上，黄仁勋首先介绍了英伟达在图像实时光线追踪处理方面的最新进展，展示了细腻的反射效果。这项技术称为RTX Technolgy，它面向图形领域，借助深度学习技术，实现了实时光线追踪。



接下来，黄仁勋发布了基于Volta架构的全球最大GPU—Quadro GV100，它支持英伟达RTX技术，支持NVLink 2，32GB容量HBM2显存，与Tesla V100有相同的底层设计。GV100可以提供高达7.4 TeraFLOPS的双精度和14.8 TeraFLOPS的单精度计算。英伟达表示这个显卡还可以提供高达118.5 TeraFLOPS的深度学习性能。两个GV100，使用NVLink相连，可以提供10000多个CUDA核心，236 teraflops的TensorFlow核心，可形成一个完整的工作站。



VIDIA TESLA V100：

—双板总计16块GPU，总计512GB HBM2存储

—每块GPU板由8块NVIDIA Tesla V100组成

—总计12 NVSwitch连接

—高速互连，2.4TB/秒对分带宽

—8 EDR无线带宽/100 GbE以太网

—1600Gb/秒双向带宽和低延迟

—PCIE Switch Complex

—2个英特尔Xeon Platinum CPUs

—1.5TB系统内存

—双10/25GbE以太网

—30TB NVME SSDS内部存储

此款全球最大GPU售价仅39.9万美元。

推出TensorRT 4以及面向GPU的Kubernetes

此外，英伟达宣布推出新版TensorRT推理软件TensorRT 4，并将TensorRT集成至谷歌的TensorFlow框架。

英伟达表示，TensorRT 4可用于快速优化、验证及部署在超大规模数据中心、嵌入式与汽车GPU平台中经过 训练的神经网络。相比CPU，针对计算机视觉、神经网络机器翻译、自动语音识别、语音合成与推荐系统等常见应用，该软件最高可将深度学习推理的速度加快190倍。而且为了进一步精简开发，英伟达与谷歌的工程师已将TensorRT集成至TensorFlow 1.7，使得在GPU上运行深度学习推理应用更加容易。

不仅如此，英伟达还宣布了面向Kubernetes的GPU加速，以促进企业在多云GPU集群上的推理部署。英伟达将针对开源社群强化GPU性能，以支持Kubernetes生态系统。

还有一件值得黄仁勋骄傲的事，TITAN V仍在断货中。

暂停自动驾驶测试，估价下跌至6.64%

发布会上，黄仁勋表示：“我们要暂定无人驾驶的研发。”

很显然，Uber自动驾驶致死事故对此造成了巨大影响，据了解，Uber从2016年首次部署沃尔沃SC90 SUVS测试车队以来，一直使用英伟达的计算技术。

虽然停止测试了，但英伟达还是推出了一款测试自动驾驶汽车的新系统DRIVE Con stellation，这是一款基于云计算的平台，将使用逼真模拟测试驾驶场景。



不知是否受此影响，发布会接近尾声的时候，英伟达股价下跌至6.64%。