北京時間3月28日，英偉達(NVIDIA)在美國加州聖何塞召開GPU技術大會(GTC)。本屆大會上，深度學習又一次不出意外地成為“主角”，圍繞這一領域，掌門人黃仁勳先生介紹了一系列重要産品及更新的發布。此外，在計算機圖形、專業可視化、自動駕駛、物聯網、GPU雲等方面，英偉達也有各項發布。本文中，我們主要關注深度學習：

世界最大GPU：DGX-2在手“虐神仙”

“先有仁勳後有天，顯卡在手虐神仙。”這是網友對英偉達CEO黃仁勳的一句調侃，恰到好處地反映了他的行事風格。這樣一個“狂人”，常常能給我們帶來巨大的沖擊。今天發布的NVIDIA DGX-2就是其中之一。

NVIDIA DGX-2 是英偉達的第二代 DGX，黃仁勳表示：“這是全球最大的GPU。”(嚴格來說它是一個計算系統。)重量超300斤，有汽車後備箱那麼大，“沒有人能把它舉起來”。DGX-2問世，黃教主向稱霸武林的目标又近了一步。

顯然，這款産品的特色并不止于“大”。它是英偉達在深度學習計算領域取得的重大突破，是首款能夠提供每秒2千萬億次浮點運算能力的單點服務器，也是首款采用 NVSwitch(本次大會另一項重要發布，稍後我們會介紹)的系統，其中采用的 16 個 GPU 均共享統一的内存空間。DGX-2 具有 300 台服務器的深度學習處理能力，占用15個數據中心機架空間，而體積則縮小60倍，能效提升18倍。

據悉，DGX-2可提供的深度學習性能為上代DGX-1(去年9月發布)的約10倍。僅僅半年左右的時間，這一提升實在令人驚歎。“狂人”黃仁勳，狂得有理。

NVIDIA DGX-2售價為 39.9 萬美元(約250萬人民币)，将于今年第三季度正式開放購買。

新一代革命性高速互聯技術發布，NVLink說再見？

談到CPU-GPU、GPU-GPU之間的高速互聯，大家首要提的就是NVLink，不過這種現狀可能将要發生改變了。此次大會上，NVIDIA NVSwitch作為一個革命性的全新 GPU 互聯結構，與大家見面。

NVSwitch在NVLink的基礎上進一步進行了擴展創新，它的帶寬比最好的 PCIe 交換機高出 5 倍，它可使多達 16 個 Tesla V100 GPU 同時以 2.4 TB /秒的速度進行通信，這一速度創下曆史新高，也讓開發者能夠采用更多的超級互聯GPU來構建更高級的系統，進而靈活地連接任何基于NVLink的GPU的拓撲結構。我們上面所說的DGX-2，就得益于NVSwitch的超級互聯特性。

NVSwitch的優勢是顯而易見的，其成熟程度我們尚未可知。不過，相信很多朋友看到它的第一反應就是将取代NVLink。難道我們這麼快就要對NVLink說再見了嗎?

Tesla V100内存翻倍，掀起新一輪小規模計算叠代

英偉達平台在各大雲服務提供商和服務器制造商中已得到廣泛應用，最強大的數據中心GPU——NVIDIA Tesla V100，也得到了重大提升：2倍内存。如今Tesla V100 GPU配備了32GB内存，将助力數據科學家對更深度、更大規模的深度學習模型進行訓練，且比以往都更加精确。與之前的16GB版本相比，它還能将内存受限的HPC應用性能提升高達50%。

Tesla V100 32GB GPU目前可用于所有 NVIDIA DGX 系統。此外，各大計算系統制造商Cray、HPE、IBM、聯想、Supermicro和Tyan也宣布将于第二季度内推出各自全新的Tesla V100 32GB系統。Oracle雲也宣布計劃将于今年下半年在雲端提供Tesla V100 32GB。

種種迹象表明，Tesla V100的提升，可能将掀起新一輪數據中心GPU計算平台叠代。當然，客觀來講其規模可能不會太大，這要看企業和組織的實際需求。

軟件堆棧更新，推動計算性能提升

英偉達深度學習和 HPC 軟件堆棧的更新面向開發者社群免費提供。據了解，當前開發者社群共有超過 82 萬名注冊用戶。此次更新包括新版本的 NVIDIA CUDA、TensorRT、NCCL和cuDNN，以及面向機器人的全新 Isaac軟件開發套件。此外，通過與領先雲服務提供商的密切合作，各大主流深度學習框架都在持續優化，以充分利用英偉達的GPU計算平台。

今天發布的TensorRT 4推理軟件，與谷歌的TensorFlow框架深度融合。據了解，針對計算機視覺、神經網絡機器翻譯、自動語音識别、語音合成與推薦系統等常見應用，相比CPU，該軟件最高可将深度學習推理的速度加快190倍。

另外，最受歡迎的語音識别框架Kaldi現也已針對GPU進行了優化。

深度學習計算≈英偉達

黃教主雷厲風行的個性顯然對英偉達也産生了不小的影響，從最初發現GPU在深度學習計算方面的潛力，到如今幾乎“無GPU不深度學習”的行業現狀，英偉達毅然向人工智能轉型，投入大量資源用以研發，不斷推陳出新，極大地推動了GPU在人工智能計算的應用，同時更推動了人工智能行業的發展。

本屆GTC上關于深度學習的各項重要發布，也再次向我們證明了這一點。基于此，說一句“深度學習計算≈英偉達”不算過分吧。

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