英伟达GPU算力「如何用ai画图」
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来源:DIGITIMES
NVIDIA执行长黄仁勋在2018年于加拿大温哥华举办的绘图运算产业SIGGRAPH展中，发表该公司新一代命名为「Turing」的绘图芯片(GPU)架构，针对光线追踪(ray tracing)及人工智能(AI)运算更加优化，并推出搭载Turing GPU的Quadro RTX显卡，借此等于更进一步厚实NVIDIA本来在GPU及AI芯片领域的竞争领先地位，扩大对传统竞争对手超微(AMD)，以及对Google、英特尔(Intel)、Facebook甚至Tesla等新进投入AI芯片运算领域业者的竞争差距。
根据MarketWatch及富比士(Forbes)报导，NVIDIA发展自有RTX光线追踪技术多年，此前NVIDIA效能最强大的多款Tesla V100 GPU便具备这项技术，主要设计适合于高效能运算及加速AI训练与工作负载，就因Tesla V100及其AI加速能力，造就具备业界独一无二即时光线追踪的能力，如今新一代Turing GPU的RTX技术则更进一步强化。
过去NVIDIA宣布RTX即时光线追踪技术时，外界仍质疑这项技术能否获得开发者社群的青睞，为此黄仁勋在会中也宣布已有多家专业独立软件开发商(ISV)采用NVIDIA RTX技术的案例，似乎是要借此对外界释疑。
外媒分析，NVIDIA此次发表新一代Turing GPU及相关产品，凸显NVIDIA在GPU技术发展上仍不断求进步，不以既有领先而停滞，显然黄仁勋与其团队了解到，必须因应不断变迁的科技领域做出演进以能适应之，因此在近年Google、Facebook、Tesla等业者致力发展自有专用AI处理器下，NVIDIA也持续将GPU导入AI运算技术，并整合加速的光线追踪运算核心，借以持续推动GPU技术演进。
其中在GPU竞争领域，NVIDIA如今发表新一代具备上述运算与技术优势的Turing GPU，反观超微在Raja Koduri离开、跳槽至英特尔(Intel)后，该公司GPU计划及战略便寂静无声，仅对外提到其目前Vega架构7纳米处理器将于2018年送样，虽然此7纳米处理器将内建用于深度学习(DL)的加速器，但其效能水准仍未知。外媒分析，超微7纳米处理器在不具备专用光线追踪加速技术下，恐在未来几年全球GPU技术变迁道路上面临竞争力不足问题。
另一方面，即使Google针对深度学习加速领域发展自有张量处理器(TPU)，对同领域竞争对手形成压力，但NVIDIA仍持续出货效能领先的GPU产品，甚至Google以云端为基础的AI推论系统也采用了NVIDIA的GPU，这似乎印证了NVIDIA在技术上仍领先其他竞争对手的现况。
NVIDIA并在会中发表基于Turing GPU架构的3款Quadro RTX显卡，分别为RTX 8000、RTX 6000及RTX 5000，售价分别为1万美元、6,300美元及2,300美元，虽然售价不低，但从其中顶规的RTX 8000能够以单一GPU就能即时渲染复杂光线追踪场景来看，显然目前市面上还没有任何一款GPU可达此技术水平。NVIDIA将于第4季先从官网开卖。
NVIDIA并宣布另一全新参考架构「RTX Serve」，可满足视觉效果(VFX)工作室、以及其他对以即时或接近即时光线追踪技术从事逼真渲染视觉化有需求的业者需要。每款NVIDIA RTX Server内建8个RTX 8000 GPU，售价为50万美元。
值得注意的是，NVIDIA此次发表的新一代Turing GPU，其「Turing」命名发想是为纪念已故的全球计算机科学与AI之父Alan Turing。
