直播预告 | 6月23日 NVIDIA GTC21 Spring 新技术回顾
在2020年9月NVIDIA宣布将以400亿美金的价格从软银集团旗下收购Arm之后，在今年的GTC21线上大会期间，NVIDIA宣布推出基于Arm架构的数据中心级CPU产品——NVIDIA Grace CPU，其专门针对超大规模AI和HPC工作负载而设计，旨在基于Arm架构的灵活性优势，使得科学家和研究人员能够以超大规模的模型来解决复杂的问题。结合已深耕多年并具有领导地位的GPU技术和近年来不断创新的DPU技术，NVIDIA得以重新构造现代数据中心，以更快的速度处理规模更大、种类更加多元的工作负载。为了实现对AI、HPC负载的加速，又或者为虚拟桌面、应用程序和工作站提供超高性能和用户密度，在GTC21上，NVIDIA还对Ampere架构下的GPU产品家族进行了扩展，发布了多款新品。
NVIDIA Tensor Core GPU
NVIDIA面向数据中心的应用场景新推出了4款基于Ampere架构的GPU产品：A30、A40、A10和A16。使用了多项创新技术，比如第三代Tensor Core、第二代RT Core、PCI Express 4.0、多实例GPU（MIG）等，为加速人工智能训练和推理、实时光线追踪以及提高数据中心基础设施利用率提供了极大的帮助。
Metropolis智能视频分析应用框架
全球大约部署了数亿台摄像机，在分析这些摄像机获取的视频流数据时，传统视频分析方法往往达不到要求，而借助人工智能和深度学习，可以准确获取有意义的实时分析结果。NVIDIA Metropolis是一个端到端的应用程序框架，包括预训练模型、迁移训练和优化工具、Deepstream SDK，同时紧密结合CUDA-X加速库和NVIDIA EGX平台。Metropolis应用程序框架使开发人员能够更轻松地将常见的摄像机和其它传感器与支持AI的视频分析pipeline相结合，实现各种安全应用，包括零售分析、城市智慧交通系统、物流管理和工业自动化检测。应用经过优化，可在各种NVIDIA EGX™硬件平台上运行，让开发人员能够安全地将其从云端部署到任何边缘场景。
Jarvis交互对话式AI框架
NVIDIA Jarvis框架为开发者提供经过预先训练的深度学习模型和软件工具，以创建可轻松适应每个行业和领域的交互对话式AI服务。针对每天生成的数十亿小时通话、网络会议和流式传输视频内容，NVIDIA Jarvis模型可提供高度精确的语音识别、语言理解、多语言实时翻译以及新的语音合成功能。借助GPU加速，端到端语音流程运行时间可达到100毫秒内（包括聆听、理解和生成响应在内的速度，比人眼眨眼还要快），并可部署在云端、数据中心或边缘，在短期内将规模扩展到数百万用户。
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