NVIDIA第十屆GTC大會開幕，釋放明確信號：NVIDIA正在數據中心領域全速發力。

NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在San Jose State University发表了一场森罗万象的开幕主题演讲，介绍了NVIDIA在加速推进数据中心普及方面取得的进展，并借助数据中心为世界上最具活力的行业赋能。

在创纪录的9,000名GTC注册参会者现场见证下，黃仁勳宣布推出了一系列新技术；详细介绍了思科、戴尔、HPE和联想等行业领导者对NVIDIA新技术广泛采用的情况；并强调了NVIDIA技术正在如何与一些世界知名公司进行探讨，其中包括埃森哲，亚马逊，Charter Spectrum，微软和丰田。

黃仁勳表示：“我們所開創的加速計算方法現在真正開始騰飛了。”一周前，黃仁勳宣布NVIDIA將以69億美元的價格收購高性能計算互聯技術領域的領導者Mellanox，“如果各位回頭看看我們去年取得的成就，就能明白我們的發展方向是絕對清晰的。”

除數據中心以外，黃仁勳還詳細介紹了NVIDIA在其它領域所推出的創新成果，從機器人到專業圖形處理，再到汽車行業，涉及方方面面。

開發者，開發者，還是開發者

整場演講中，反複出現的主題始終是在探討NVIDIA如何通過將軟件和芯片相互耦合，提升計算能力，將海量數據轉化爲洞察力和智能。

“加速計算不單單只是芯片的事兒，”黃仁勳說到，“加速計算是芯片架構、系統、算法和應用程序之間相互協作，協同設計以及不斷優化的結果。”

黄仁勋介绍说， 如今GPU开发者生态系统正在快速扩张。开发者的数量已经从去年的80万增长至超过120万人；目前，全球最快的500台超级计算机中有125台采用了GPU赋力的系统；由NVIDIA的CUDA并行计算平台赋力的应用程序已有超过600个。

在说明NVIDIA为什么在本月早些时宣布收购Mellanox 的时候，黄仁勋说到：在全球最快的500台超级计算机中，超过半数以上的超级计算机都采用了Mellanox 的互联技术，对Mellanox的收购将扩大NVIDIA在数据中心和高性能计算领域的优势。

在 GTC主题演讲的舞台上，Mellanox首席执行官Eyal Waldman与黄仁勋同台说到：“我们看到数据正在呈指数趋势大幅增长。以应用程序为中心的数据中心正在转变为以数据为中心的数据中心，这意味着数据将流动起来并创建程序，而不仅只是程序创建数据。”

AI賦能數據中心

随着企业构建更强大的服務器，企业不断寻求将数据转变为竞争优势，这些技术也正在寻求以自己的方式进入世界数据中心，并将服務器联接得比以往任何时候都更紧密，——黄仁勋称之为“垂直扩展”或“功能”系统——，或者“向外拓展”，或“容量”系统，

爲了幫助企業實現加速發展，黃仁勳介紹推出了CUDA-X AI，全球唯一針對數據科學的端到端加速庫。黃仁勳解釋道：隨著企業轉而采用深度學習、機器學習和數據分析等人工智能技術來更有效地利用數據， CUDA-X AI也應運而生。

适用于数据处理、功能判定、训练、验证和部署的典型工作流程。CUDA-X AI能够释放NVIDIA Tensor Core GPU的延展性，以独有的方式处理端到端的AI管道。

CUDA-X AI已被全部主要云服务厂商所采用，其中包括包括AWS, Google Cloud Platform, 和 Microsoft Azure。同时，其也已被Charter, PayPal, SAS, 和Walmart所采用。

黄仁勋还宣布，全球主要的顶级计算机和服務器制造商已推出基于NVIDIA T4 推理 GPU 的服務器。 AWS也将提供基于T4的服务.

AWS计算服务副总裁Matt Garman说到： “想想看，如此一来，所节省的就不仅仅只是金钱成本，还有数据科学家们最珍视的资源——时间和迭代。”

Turing、RTX和Omniverse

业界正在广泛采用NVIDIA的Turing GPU架构及其RTX实时光线追踪技术。NVIDIA RTX得到了包括黄仁勋在演讲中提到的20多个合作夥伴在内的广泛支持，如Adobe、Autodesk、达索系统、皮克斯、西门子、Unity、Unreal和Weta Digital。

黃仁勳宣布推出Omniverse，让专业设计人员能够利用不同的应用程序在不同团队和不同地点中创建和共享场景，这也为快速增加的专业设计人员和日益复杂的工作流程提供了支持。他说，Omniverse就像是为3D设计师提供的类似于Google Docs的协作工具，让地处任意地区的设计师都能够就同一个项目开展工作。

黃仁勳表示：“我們希望制作一種讓全球各地的工作室都可以進行協作的工具。Omniverse基本上連接了工作室中的所有設計師，它能同所有工具一同運轉。”

爲了加快使用這些工具的圖形專業人員的工作，黃仁勳介紹了NVIDIA RTX Server，NVIDIA將同頂級系統供應商一起提供這一參考架構。

單是電力的節省就意味著這些機器不僅可以加速用戶的工作，還可以爲自己的運行買單。黃仁勳笑言：“我曾经说过买得越多，省得越多，现在我觉得错了，因为RTX服務器是免费的。”

爲了加速數據准備、模型訓練和可視化，黃仁勳還介紹了NVIDIA賦力的數據科學工作站。這一爲數據科學家提供的工作站基于Quadro RTX GPU，預先安裝了CUDA-X AI加速機器學習和深度學習軟件，可從全球工作站供應商處獲得。

黄仁勋还发布了可将游戏技术引入数据中心的GeForce Now联盟。它围绕着专用的吊舱建造，每个吊舱将1280个GPU封装在10个机架中，且全部基于Mellanox高速互连技术互连。它还通过与全球电信供应商的合作扩展了NVIDIA的GFN在线游戏服务。

黄仁勋表示：“GeForce NOW联盟合作夥伴将共同扩展GeForce NOW，为数百万玩家提供服务。软银和LG Uplus是今年晚些时候在日本和韩国部署RTX云游戏服務器的首批合作夥伴。”

爲了印證這些發布，黃仁勳在現場爲大家展示了一個未來的射擊場中身著高科技盔甲的人物，引來現場觀衆的熱烈掌聲。黃仁勳說道：“很少有科技公司能夠來到藝術與科學的交彙處，這也著實令我們感到激動。NVIDIA是實時計算機圖形學領域的ILM。”

機器人

黃仁勳宣布推出了Jetson Nano，一台外形小巧但功能强大的CUDA-X AI计算机，为运行现代人工智能工作负载提供472 GFLOPs的计算性能，且耗能仅为5瓦。它支持與美國最快的超級計算機相同的架構和軟件。

Jetson Nano将分为两个版本—为开发人员、创客和技术爱好者提供售价为99美元的开发者套件，现已发售；还有一款将于2019年6月上市的，是面向大众市场创建边缘系统的企业所提供的生产就绪型模块，售价为129美元。

“它的惊人之处” 黄仁勋说。 “这一整个计算机只要99美金，比如你在使用Raspberry Pi，但你的计算机性能不够，那么就可以买一台Jetson Nano，它可以运行全部的CUDA X AI堆栈。”

Jensen 还介绍了Isaac SDK的普遍可用性，这是一个工具箱，可以将感知、导航和操作等人工智能更好地应用在下一代機器人上，这个工具箱可以为制造商、研究人员和初创企业节省数百小时。