英伟达的GTC大会：2小时发布5大AI新品 股价暴涨17%

演示中，有两个细节值得我们注意：

当VR化身触摸方向盘时，其“手掌”并不会像网游那样穿过方向盘，而是能实实在在地握住它。雷锋网获知，用户还能在Project Holodeck里举起东西。这充分展示了“物理交互”。

Project Holodeck导入了科尼塞克最新车型（上图）的全部三维数据——不仅仅是外观，还有内饰、零件。随老黄一声令下，整部车分解成一个个的独立零件；展示了让VR“不止于社交”的可能性。

Project Holodeck将于9月开放体验。

Volta架构

没错，Volta终于来了。继Pascal（帕斯卡）之后的新一代GPU架构，在万众期待下亮相。对于绝大多数观众，不论GTC推出了多少AI工具，都无法遮掩Volta作为本届大会心脏的事实。

毕竟，英伟达今后二至三年的GPU产品线，全都要由Volta供血。虽然Volta架构的游戏显卡最快在今年底才可能与大家见面，但通过深度学习卡，也可一窥Volta的满血性能。那么在本届GTC，英伟达推出了哪些基于Volta的产品？

答案是Tesla V100，以及基于它的深度学习计算机DGX-1和DGX Station。

Tesla V100

“迄今为止英伟达难度最高、最复杂的项目；

耗费数千工程师数年光阴来完成；

全世界有史以来最昂贵的计算机项目（研发支出为30亿美元）。”

说的就是Tesla V100，基于新一代Volta架构。但英伟达在它身上实现的壮举远不止与此：

Tesla V100的芯片面积是惊人的815平方毫米，约等于一块Apple Watch，真正达到光刻技术的极限。老黄说：“不可能做出比这再大的GPU芯片……我把这看做是几乎‘不可能实现的’，是制造技术的一项不可思议的惊人绩业。” 

来自三星的16GB HBM2显存，带宽达到惊人的900 GB/s。

详细规格见下图：

Tensor Core

相比Pascal，Volta有全新的张量运算指令，这就是Tensor Core。

它既是指令也是数据格式，是4*4的矩阵处理阵列。它使得Volta的训练吞吐量达到了Pascal的12倍，推理吞吐量达到6倍。借助它，Tesla V100的张量运算能力达到120 TFLOPS。

TensorRT

它是Volta的高性能神经网络推理引擎，或者说编译器。目的是为推理运算快速地优化、验证、部署训练好的神经网络。

老黄解释道：“训练完成之后，用于训练神经网络的框架会生成图。图需要为你使用的处理器进行优化、编译。我们把这称为TensorRT。”

面向推理（inference）

众所周知，深度学习运算可被分为训练和推理两部分。从前，N卡只关注训练，而在Tesla V100上，英伟达终于对推理“动真格”。老黄表示，从Volta开始，英伟达GPU将对训练、推理兼顾，可谓是革命性的突破。如图所示，Tesla V100的推理运算速度是Skylake CPU的十余倍不止。CPU、FPGA和TPU们怕了么？