2017 年 9 月 26 日，当今 AI 革命势头正劲之际，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋亮相北京，展示了能够加快人工智能大规模采用速度的全新技术。

在未来几个月里，NVIDIA将陆续前往慕尼黑、特拉维夫、台北、华盛顿和东京，向数以千计开发人员讲述AI创新的故事。

目前，市场对能够加速交付各类 AI 服务的技术需求量激增。毫无疑问，为交付这些服务，NVIDIA 的深度学习平台是一种极快速、极有效方式，而且 NVIDIA 还于星期二发布了全新的软件，对深度学习平台进行了更新。

黄仁勋在主题演讲中介绍了互联网公司竞相将深度学习 AI引入受众达数十亿人的服务之中，以及 AI 推理工作负载是如何呈指数级增长的。在视频领域，每日运行的推理计算估计有 3,000 亿次。在语音领域，每日运行的推理计算估计打 500 亿次以上。在语言翻译领域，每日运行的推理计算更是达到约 7,000 亿次以上。

TensorRT 3：每秒识别 5,200 张图片

为满足市场需求，NVIDIA 发布了 TensorRT 3 AI 推理软件。该软件能够在生产环境中运行经过训练的神经网络（请参阅“深度学习训练与推理之间有何区别？”）。这款新软件能够大幅提升从云端向终端设备（包括无人驾驶汽车和机器人）的推理性能，能并降低成本。

当NVIDIA GPU结合TensorRT 3，就能够在所有框架上开展超快、超高效的推理工作，从而实现众多支持 AI 的服务，例如图像和语音识别、自然语言处理、视觉搜索和个性化建议。据黄仁勋介绍，搭配 Tesla V100 GPU 加速器的 TensorRT 每秒能够识别多达 5,700 张图片，而如今所用的 CPU 则每秒仅能识别 140 张图片。

这是一套效率和速度兼备的平台。搭配NVIDIA最新 GPU 的一台服务器顶得上当前 150 台 CPU 服务器。换个角度来说，采用 GPU 加速技术的一个数据中心所开展的推理工作相当于 13 个仅采用 CPU 的数据中心。

除了 TensorRT 3 以外，黄仁勋还发布了能够实现 AI 加速的软件。其中包括能够大规模提供实时、低延迟视频分析的 DeepStream SDK、以及能够加快 HPC 和深度学习应用速度的加速计算软件平台 CUDA 的最新版本：CUDA 9。

中国云服务提供商和 OEM 采用 Tesla V100

对于希望将这项技术投入使用的用户而言，目前可供选择的选项空前丰富。

黄仁勋宣布，阿里云、百度和腾讯均已在其云服务中部署 Tesla V100 GPU 加速器。另外，包括华为、浪潮和联想在内的中国顶尖 OEM 均已采用NVIDIA的 HGX 服务器架构并使用 Tesla V100 GPU 来构建新一代加速数据中心。

助力京东实现自动化配送

NVIDIA 还宣布将与中国大型在线零售商京东合作。京东每年配送的包裹数量超过 300 亿，且这一数字还在以 50% 的速度逐年增长。

为应对如此大的增幅，京东正着手推出能够向客户派发包裹的 JDrover，以及能携带 30 公斤包裹的无人机 JDrone。京东的目标是在 2022 年之前建设一支拥有 100 万架无人机的机群。

上述两种配送工具均由京东创新实验室 JD X 负责开发，由 NVIDIA Jetson 超级计算平台提供技术支持，且运行 TensorRT以实现导航和无人送货。

Metropolis 合作伙伴又添新成员

随着与阿里巴巴和华为建立合作关系，以及NVIDIA DeepStream SDK的全面推出，NVIDIA在本周的 GTC 中国大会上为奠定智慧城市的基础再度贡献了全新的构建模块。

对于人工智能城市和超大规模数据中心而言，DeepStream 简化了由深度学习提供支持的可扩展智能视频分析的发展。

全球已有 50 多家顶尖公司在使用 NVIDIA Metropolis，如今阿里巴巴和华为也加入了这一行列。在 2020 年之前，我们将借力在城市中部署的超过 10 亿台的摄像头，以期解决交通拥堵、紧急事件通知和失踪人员搜寻等问题。