黄仁勋的2小时演讲，为何让Nvidia股价暴涨了17%？

5月10号日晚上零点，在Nvidia举办的2017年度GPU技术大会(GTC)上， 黄仁勋 登台进行了主题演讲。今年的 GTC大会 ，也就此迎来了高潮。在这个名为“计算的未来”的演讲中，老黄提到了运算速度的提升、AI、深度学习，还有他抛出的核弹头武器：投入了30亿美元研发，具备碾压级运算能力的全新Volta架构显卡Tesla V100。

得益于AI和深度学习的迅速发展，由于GPU对处理复杂运算拥有天然的优势，曾经一度走到破产边缘的Nvidia，股价在去年上涨近200%，在过去5年上涨超过500%。而黄仁勋这个显卡狂人，也转而成为了 人工智能 “狂战士”。GTC大会可谓是全球最权威的GPU开发者大会，而本次大会的主题，就是AI与深度学习，聚焦人工智能、自动驾驶、VR等前沿科技领域。

在GTC举办的同时，Nvidia发布了2018财年第一季度财报（截至4月30日），不仅业绩好于预期（营收19.37亿美元，同比48%；净利润为5.07亿美元，同比增长144%），而且对Q2的展望也超好，股价盘后涨超14%，以117美元的价格直逼今年2月所创下的119美元历史新高。财报显示，在过去一年里，Nvidia致力于深度学习的计算系统解决方案极大推动了语音识别、机器视觉、虚拟助手、自动驾驶等领域的发展。

和科技界标配的T恤衫不同，皮衣才是黄仁勋的标志性服装。在历时两个多小时的演讲中，黄仁勋发布了一系列Nvidia的最新产品，包括VR多人交互平台Holodeck、Volta新架构、TensorRT、搭载Tesla V100的DGX与HGX、Nvidia GPU Cloud云平台、Xavier系统 芯片 以及ISAAC 机器人 模拟系统。而全场气氛，也在这样密集的轰炸下，high翻了天。

黄仁勋不断强调，人工智能正在推动人类历史上最伟大的技术进步，让智能实现自动化，并带来自工业革命以来最大的一波社会进步。而Nvidia，也将全心致力于发展人工智能。

而这次的Tesla V100，就是Nvidia呕心沥血之作。它拥有5倍于现有构架Pascal，14倍于上一代构架Maxwell的运算能力，几乎是4倍于摩尔定律所预测的运算能力！

AI狂人的炼成

在这个智能时代，Nvidia站上了人工智能芯片的风口。由于深度学习神经网络尤其是几百上千层的神经网络需对高性能计算需求非常高，GPU对处理复杂运算天然的优势显现出来。据统计，目前世界上的3000多家AI初创公司中，大部分采用的都是Nvidia提供的硬件平台。Nvidia的股价，也因此被推上新高。

然而，Nvidia也在这个领域开始遭遇一个个强劲的竞争对手。谷歌微软开始了自己在AI芯片领域的布局，已经失去智能手机领域先机的英特尔，决心在人工智能芯片上放手一战，并且为了弥补在AI上的短板，大手笔进行了一系列收购。

而黄仁勋，必然不会放弃自己在业界的领先地位。在今年1月的CES上，黄仁勋发表了演讲，讲述了Nvidia的成果，以及科普了他的AI和智能工业。与之相对应的，CES，这样一个一直是手机、电脑、家电、家用娱乐设备展示的会场，也在今年被智能语音设备、自动驾驶汽车所占领，而Nvidia，就是它们背后的驱动器。

黄仁勋在CES2017上，发布了Nvidia的自动驾驶解决方案；其命名为BB8（来源自星球大战）的自动驾驶路试汽车已经上路经过了多次测试，可以在行驶的过程中识别出其它车辆、交通指示灯、车道线、路标等相关道路信息；展示了其AI Co-Pilot（人工智能协同驾驶）概念；还有全新的AI汽车超级电脑XAVIER，该超级电脑拥有AI助手的功能，当车辆行驶的时候，系统会分析传感器所采集到的车辆周边的具体情况信息，通过声音或其它方式提醒车主及时作出反应。以及，全新的Nvidia智能家居和游戏平台。

之前的展示中，老黄就曾经透露过Tesla芯片的消息，而在GTC2017上，它终于正式亮相。集合这一次次的强调和布局展示中，Nvidia是要不断告诉所有人：从强大的人工智能芯片、系统、软件和服务，它已经不再是一家单纯的GPU芯片公司，而是完成了向一家全球领先的AI企业的华丽转身。

至于今天黄仁勋发布的重要产品，就请看下面，逐项整理。

发布Telsa v100

这次大会上最引人注目的产品，莫过于Nvidia推出的GPU显卡Tesla V100。这是一款专注深度学习的最新加速处理器。这款处理器面积为815平方毫米，搭载了210亿颗晶体管，具备15Tflops的单精度浮点性能，7.5Tflops的双精度浮点性能，拥有5120个CUDA内核(完整版芯片是5376个)，16MB缓存，采用的是16GB HBM2显存，显存带宽为900GB/S。

黄仁勋表示，V100搭载了新的Tensor核心，其中包含4x4的主处理阵列，能并行完成矩阵乘法，以某些精度来看吞吐量达到前一代Pascal架构的12倍。而且，相对于Pascal架构，V100的通用每秒浮点运算次数为1.5倍，对深度学习训练的提升达到12倍，而深度学习推理的性能达到6倍。

这也许是现在世界上最强的并行计算处理器了。这或许已经接近了一个专门的AI引擎。黄仁勋说，在这个Volta架构上，耗费了几千名工程师的几年光阴，研发支出达到30亿美元，可谓是全球最昂贵的计算机项目之一。

“这是几乎‘不可能实现’的任务。”黄仁勋说，“这是制造技术不可思议的伟业。”

Nvidia将于今年第四季度开始销售V100。

推出Nvidia GPU Cloud（NGC）

Nvidia也要做云了。

在深度学习中有两个挑战，一个是需要把所需软件，包括优化后的深度学习框架、库、操作系统和驱动程序等装入一个堆栈之中，二是利用最新的GPU计算资源来训练神经网络。为了解决这个问题，Nvidia推出了专门针对深度学习云NGC。用户登录了NGC之后，只需要3步就可以创建自己的深度学习项目：

1、选择计算环境（既可以选择Nvidia云、亚马逊云等，也选择本地GPU计算）

2、接入数据库（可以选择现有数据库如ImageNet，或者自己上传）

3、选择框架（如Caffe、TensorFlow等）

Nvidia表示使用NGC之后，深度学习的模型从原型到部署都会更容易，并且灵活使用计算资源。

NGC今年第三季度将开始公开测试，定价也将在稍后公布。

推出新型超级计算机

相比旧版的DGX-1，这次发布的新版超级电脑DGX-1配备了8块Telsa v100，号称是"人工智能研究的重要工具"，售价14.9万美元。

对于小型AI企业或者对计算能力要求不太高的个人，Nvidia推出了一款小型超级电脑DGX Station，售价6.9美元。

同时，Nvidia还推出了一款专门用于GPU 云计算 的超级电脑HGX-1，适用于公有云、深度学习、图形渲染、CUDA计算等。与DGX-1一样，HGX-1也配备了8块Tesla V100，售价14.9万美元。

发布车载AI计算平台DRIVE PX

Nvidia的发布会必然少不了自动驾驶的话题。黄仁勋宣布，丰田汽车已全面采用Nvidia Drive PX平台。工程师正在合作，希望在未来几年把搭载Nvidia技术的丰田自动驾驶车开在路上。据悉现在已经有200个开发者/企业正在使用这个DRIVE PX车载AI计算平台。黄仁勋介绍，这个平台具备三项主要功能：地图构建、副驾辅助和守护天使。

地图构建（Mapping ro Driving）：车辆通过扫描环境、监测路上特征，创建高精地图、最终实现车辆定位与自动驾驶。

副驾辅助（Co-Pilot）：在特定路线上实现自动驾驶。

守护天使（Guardian Angel）：即使用户没有开启自动驾驶模式，AI系统也会一直在线，关注周边情况，辅助驾驶，保障安全。

展示Isaac机器人训练模拟器

黄仁勋还展示了Isaac机器人模拟器的黑科技，让机器人在被部署到现实世界之前，先受到模拟条件的训练。这套机器人模拟器借鉴了遗传学领域的一些算法，并将其应用到神经网络中，比如去尝试教机器人打高尔夫。

Nvidia提供了基于Jetson的平台，使得创建智能机器人变得更简单。黄仁勋表示，理想的情况是，在模拟机中学习过的机器人，就相当于已经预训练过。

因此，你也就能理解后面这种情况出现的原因了：黄仁勋这次的演讲后，Nvidia股价大涨了17.83%！而今天，股价仍在继续攀升。