如今NVIDIA RTX服務(wù)器可通過光線追蹤提供更強(qiáng)大的影院級(jí)效果，且其電力成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于可以實(shí)現(xiàn)相同性能的基于CPU的渲染集群。

其實(shí)光線追蹤技術(shù)已經(jīng)推出多年，但NVIDIA為何在這兩年才提出實(shí)時(shí)光線追蹤？NVIDIA高級(jí)解決方案架構(gòu)師宋毅明給出了答案。

據(jù)宋毅明介紹，光線追蹤技術(shù)需要非常龐大的計(jì)算量。1979年，Turner Whitted用了當(dāng)時(shí)幾百萬的渲染農(nóng)場(chǎng)渲染了”512×512″的圖片，其耗時(shí)達(dá)1.2小時(shí)，可見其所需的計(jì)算量是多么龐大。

得益于NVIDIA去年提出的Turing架構(gòu)，其凸顯優(yōu)勢(shì)為：

首次加入RT Core，可實(shí)現(xiàn)對(duì)象和環(huán)境的實(shí)時(shí)光線追蹤，并做到物理上精確的陰影、反射和折射以及全局光照；

二是Tensor Core，可加速深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理，這對(duì)于賦力AI增強(qiáng)型產(chǎn)品和服務(wù)至關(guān)重要。

支持8K編解碼的芯片，可直接利用硬件，再結(jié)合CUDA-X解決方案，可以直接在顯存中處理視頻，無論是做訓(xùn)練還是推理都非常強(qiáng)大。

以宜家家居宣傳冊(cè)中的照片為例，現(xiàn)實(shí)中想要達(dá)到類似的光影效果非常不易，攝影師通常要等待很長(zhǎng)時(shí)間，且不能保證達(dá)到良好的效果。而通過光線追蹤渲染，則可以快速實(shí)現(xiàn)完美的光影效率。

宋毅明還表示，相較于CPU渲染速度慢的問題，GPU能夠在渲染過程中實(shí)時(shí)拖動(dòng)，來觀看光線追蹤的實(shí)時(shí)效果。通過原來單顆GPU或者CPU農(nóng)場(chǎng)的渲染方式，一天只能設(shè)計(jì)兩個(gè)鏡頭。而通過RTX服務(wù)器強(qiáng)大的計(jì)算力，一天可以完成7個(gè)鏡頭。

在很多場(chǎng)景中，工作流程非常復(fù)雜，需要多人配合才能完成工作。包括好萊塢影視制作、建筑設(shè)計(jì)、廣告設(shè)計(jì)等等，都需要非常強(qiáng)大的集中計(jì)算力。

此外，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，業(yè)界對(duì)高性能工作站的訴求呼之欲出。為此，NVIDIA與全球領(lǐng)先的OEM廠商和系統(tǒng)制造商合作推出強(qiáng)大的全新工作站，旨在助力數(shù)百萬數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析師和工程師更快速、準(zhǔn)確地做出業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)并提高生產(chǎn)力。

該系統(tǒng)專為數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)，提供了極強(qiáng)的計(jì)算性能和工具，可應(yīng)對(duì)金融、保險(xiǎn)、零售及專業(yè)服務(wù)等領(lǐng)域中的海量數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、處理和分析需求。

NVIDIA 賦力的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站基于強(qiáng)大的參考架構(gòu)搭建，該架構(gòu)由兩顆高端 NVIDIA

Quadro RTX? GPU 和 NVIDIA CUDA-X AI?加速數(shù)據(jù)科學(xué)軟件構(gòu)成，如 RAPIDS?、

TensorFlow、PyTorch 和 Caffe。CUDA-X AI 是一個(gè)資源庫合集，讓現(xiàn)代化計(jì)算應(yīng)用能夠從NVIDIA 的 GPU 加速計(jì)算平臺(tái)中受益。

NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示：“數(shù)據(jù)科學(xué)是計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展最快的領(lǐng)域之一，

影響著每個(gè)行業(yè)的發(fā)展。企業(yè)都迫切希望能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)釋放其業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的價(jià)值，并前

所未有地大量聘用數(shù)據(jù)科學(xué)家，而這些數(shù)據(jù)科學(xué)家正需要專門針對(duì)其需求設(shè)計(jì)的強(qiáng)大工作

站。我們聯(lián)手合作伙伴推出了 NVIDIA 賦力的數(shù)據(jù)科學(xué)工作站，這些工作站基于全新 Turing Tensor Core GPU 和 CUDA-X AI 加速庫，使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠開發(fā)出有望實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)變革的預(yù)測(cè)模型?！?/p>

據(jù)了解，在不到12個(gè)月的時(shí)間里， RTX已在全球范圍內(nèi)被廣泛應(yīng)用。全球各大主流3D設(shè)計(jì)應(yīng)用程序都已承諾將在年底前支持RTX技術(shù)。整個(gè)游戲行業(yè)都在全力打造這一強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)，并支持行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用程序編程接口（API）。

全球各大主流OEM都推出了RTX賦力的系統(tǒng)。27款專為創(chuàng)意工作流程而設(shè)計(jì)的RTX Studio筆記本電腦和移動(dòng)工作站讓用戶可以隨時(shí)隨地享受桌面級(jí)性能。新一代高性能RTX工作站使數(shù)百萬設(shè)計(jì)師、藝術(shù)家、研究人員和科學(xué)家的工作發(fā)生了徹底的變革，使他們能夠?qū)崟r(shí)渲染逼真場(chǎng)景，并為其工作流程添加了基于AI的全新功能。

與此同時(shí)，為了滿足辦公場(chǎng)景的使用訴求，NVIDIA提出了VDI和虛擬化的概念，從管理、數(shù)據(jù)安全的角度出發(fā)，將辦公的數(shù)據(jù)程序和應(yīng)用運(yùn)營在數(shù)據(jù)中心里。

通過虛擬化手段，將一個(gè)功能非常強(qiáng)、性能非常好的物理服務(wù)器，以及用戶的工作負(fù)載，以虛擬機(jī)的形式運(yùn)行在數(shù)據(jù)中心的程序上。通過將數(shù)據(jù)上傳到了數(shù)據(jù)中心利用數(shù)據(jù)中心這些高級(jí)的特性解決了在數(shù)據(jù)安全，以及可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的軟件部署，統(tǒng)一的企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用和安全策略的下發(fā)。這是其中用戶在使用計(jì)算機(jī)方式上的一個(gè)革命或者大勢(shì)所趨的方式。

時(shí)至今日，NVIDIA虛擬化解決方案已更新至vGPU 8.0版本。該版本最大的特點(diǎn)，就是對(duì)RTX 6000和RTX 8000的Quadro系列GPU的虛擬化。

而在這之前使用vGPU，其底層必須使用Tesla系列的數(shù)據(jù)中心GPU；其次，支持熱遷移；第三，NVIDIA希望一個(gè)物理服務(wù)器可以支持更多的用戶（比如，今天在4K用戶需求下，可以將顯存是16G的T4 GPU，如果按照每一個(gè)vGPU是1G顯存的分割方式，我們可以支持16個(gè)用戶）；第四，Windows10每隔一段時(shí)間發(fā)布一個(gè)升級(jí)版本，而vGPU會(huì)針對(duì)每一個(gè)升級(jí)的Windows10做相應(yīng)優(yōu)化，改善用戶的體驗(yàn)。

最后，NVIDIA強(qiáng)調(diào)了整個(gè)解決方案的生態(tài)，因?yàn)橛脩粼趹?yīng)用解決方案時(shí)需要完整的生態(tài)支持。因此，虛擬GPU是依賴于底層虛擬化的環(huán)境，而NVIDIA支持了最主流的幾乎所有的虛擬化的平臺(tái)，這也得益于NVIDIA生態(tài)或合作辦的認(rèn)證與支持。

采用vGPU解決方案，能夠提高生產(chǎn)效率，提高生產(chǎn)利用率，以及提高投資回報(bào)，即買一臺(tái)服務(wù)器就能夠支持多個(gè)用戶。當(dāng)然，也降低了用戶的采購成本和運(yùn)維成本。正如黃仁勛常說的那句：“買的越多省得越多”！

Fred

baiyan