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作者|劉晶晶

在炫酷的復聯4電影中，超過2600個特效鏡頭層出不窮，意味著電影的后期剪輯與特效對于硬件設備的要求越發提高，畢竟特效制作著力依賴畫面渲染。我們了解，在沒有GPU之前，這些渲染工作對于專業技術人員很困難，效率很低；但新技術的發展讓實時渲染成為現實，用戶體驗也越來越真實，很大程度上歸功于英偉達對渲染的貢獻。

英偉達高層沈威曾在公開場合中表示，一直以來，英偉達努力的方向都是更快與更真實，很顯然Quadro架構的引進極大程度解放了計算能力，在如今的數據時代，GPU更能帶動邊緣計算的發展。

就在前段時間的InfoComm China 2019上，NVIDIA展示了專業視覺解決方案Quadro RTX GPU和虛擬GPU解決方案等領先產品，其中包括光線追蹤、8K視頻編輯、虛擬GPU等黑科技，集中展示了AI賦能下專業視覺領域新突破，當然還包括NVIDIA最新專業視覺解決方案在提升工作效率以及推進專業視聽產業升級中不可或缺的作用。

據阿晶了解，NVIDIA虛擬GPU解決方案通過加速工作流程、讓用戶能夠隨時隨地開展工作，助力設計師和工程師將其創作轉變為現實；此外虛擬GPU解決方案還可以為數字化辦公場所中的現代化應用程序和操作系統（如Windows 10）提供經濟高效的性能和易管理性。此外，RTX服務器可用于Optix RTX渲染、游戲、VR和AR以及專業可視化應用程序；新鮮出爐的數據科學工作站則專為數據分析、機器學習和深度學習而設計，提供了極強的計算能力和工具。

對此，NVIDIA中國區高級市場總監劉念寧表示，NVIDIA在InfoComm China上主要講圖形專業圖像處理，而且也在不斷加入新的理念，例如人工智能和計算機圖形的結合。今年的InfoComm China上，NVIDIA則重點加入5G技術。

總體來看，從圖形到計算機圖形和人工智能相結合，現在更把5G加進來，這些如何整合實際上是NVIDIA很重要的產品趨勢；RTX服務器、數據科學工作站以及虛擬GPU解決方案能夠為更多創造者提供強大的引擎并賦能創新。

英偉達方面強調，在計算機圖形領域，現在最重要的技術和產品是Quadro，致力于讓RTX for Everywhere，即到處都應該有RTX；在AI方面，NVIDIA除了具備硬件產品之外，最重要的是軟件包括CUDA-X，有很多基于CUDA架構的軟件開發包，提供給所有開發者免費套件。RTX for Everywhere和CUDA-X軟件包以及工具，確實可以助力很多創造者。新晉技術5G除了提供很大帶寬，低延遲之外，更重要的是讓端和云的界限變的 越來越近。

“追溯RTX，其實圖形學中有兩個飛躍的階段，第一個是從固定管線到可編程著色器（Shader），之后會加入一些計算元素；最近我們將AI技術引入了圖形學，例如AI降噪功能可清除圖像中的顆粒感。RTX是一個什么技術？RTX的RT，就是Ray Tracing（光線追蹤）；X是什么呢？表示強大神秘的力量。”NVIDIA高級解決方案架構師宋毅明說。

為什么要引入RTX服務器？既然Quadro RTX GPU也可以放入個人PC中，為什么還需要一個整體的解決方案？宋毅明坦承，畢竟從現實情況來看，一個渲染團隊可能需要幾十甚至上百人，如果一個員工正在設計或者創造資源，其他人員可能就需要等待才可完成工作，因此單一化管理的效率相對較低；當然也考慮到一個整體的項目需要用到很多軟件并涉及諸多流程，推出RTX服務器事半功倍 。

有資料顯示，RTX服務器由RTX 6000和8000組成，一共有8顆GPU，每兩個通過NVLink連接起來，用戶可以利用RTX服務器這樣的產品處理數據量非常大的工作流程。關于具體的渲染過程 ，“我們可以把任務通過后臺方式提交給RTX服務器，渲染以后以流的方式推出，甚至可以直接觀察到RTX服務器渲染出來的場景，完全不影響其他工作的同時進行，對此有很多案例可以被舉出，例如《汽車總動員》。”他說。

此外在交流中，阿晶得知，NVIDIA對RTX服務器進行了相當程度的優化，供云游戲運營商使用，使其能夠以GeForce RTX 2080 GPU的性能水平在任何客戶端設備實現游戲的渲染和流式傳輸；而電信運營商則可以做到通過在數據中心借助NVIDIA運營的GeForce NOW軟件部署優化型RTX服務器，獲得了易于部署的一站式解決方案，可傳輸對計算要求苛刻的內容。

"RTX技術是NVIDIA一個里程碑式的技術創新，在視覺效果和處理速度上有著巨大飛躍。大家都知道影視、渲染、圖形應用對性能以及畫面質量的需求是無止境的，更重要的是現在可以提供硬件的解決平臺。"宋毅明談到。

除了針對RTX的最新介紹之外，會上英偉達還拋出了一個立足于現實的問題：在數據量非常龐大、CPU處理時間很長以及應對傳統機器學習很費時的情況下，我們應該如何高效處理數據？針對這個問題，其實通過最新出爐的數據科學工作站就可以妥妥搞定。

據悉，NVIDIA賦力的數據科學工作站基于強大的參考架構搭建，該架構由兩顆高端NVIDIA Quadro RTX GPU和NVIDIA CUDA-X AI加速數據科學軟件構成，如RAPIDS、TensorFlow、PyTorch和Caffe等。進一步借助NVIDIA NVLink互聯技術，雙Quadro RTX 8000和6000 GPU可實現最高可達260 teraflops的計算性能和96GB的內存，因為預裝了所需要的所有庫，既可以滿足機器學習，可以著手深度學習加速方案。

具體來說NVIDIA CUDA-X AI是一組NVIDIA GPU加速庫合集，包括用于加速深度學習原語的cuDNN、用于加速機器學習算法的cuML、用于優化訓練模型以進行推理的TensorRT以及其他15個以上的庫；它們能夠與NVIDIA Tensor Core GPU無縫協作來加速端到端工作流程，以開發和部署基于AI的應用。值得提及的是，CUDA-X AI可被集成到TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度學習框架中以及AWS、Microsoft Azure和Google Cloud等領先的云平臺中。

更重要的是，RAPIDS是軟件架構的一個方案，利用GPU強大的算力解決數據科學家的數據準備、模型訓練和最后驗證的整體加速流程；數據科學工作站就是把RAPIDS軟件整體方案集成在預裝中，可以直接拿來基于RTX 6000、RTX 8000的顯卡數據科學工作站就可以應用。

聚焦虛擬化方面，本次NVIDIA虛擬GPU解決方案極力強調通過加速工作流程、讓用戶能夠隨時隨地開展工作，助力設計師和工程師將創作轉變為現實的著眼點。對此NVIDIA GPU虛擬化高級解決方案架構師馬林提出，今年夏季英偉達還會發布一個新版本，也就是vGPU 8.0版本。這個版本最大的特點就是對RTX 6000和RTX 8000的Quadro系列GPU的虛擬化；而在這之前使用vGPU，底層還是必須使用Tesla系列的數據中心GPU。

其次新版本還支持熱遷移，“我們希望一個物理服務器可以支持更多用戶，例如在4K用戶需求下，可以支持顯存是16G的T4 GPU；如果按照每一個vGPU是1G顯存的分割方式，我們就可以支持16個用戶。”此外，Windows10每隔一段時間就會發布一個升級版本，vGPU會針對每一個升級的Windows10做相應優化，改善用戶體驗，這就意味著用于虛擬機里的vGPU和底層的物理GPU具有等同的特性。所以隨著產品的不斷迭代，vGPU可以讓用戶充分體會底層GPU的特性，為很多行業，包括影視娛樂、制造業、建筑行業提供RTX技術來提升工作效率。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的InfoComm China 2019，揭秘“NVIDIA风格”数据科学！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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