4月12-14日，在 2017 InfoComm 中國國際視聽集成設備與技術展覽會上，全球視覺計算行業領軍企業 NVIDIA (英偉達) 攜手麗臺科技展示了發布不久的基于 Pascal™ 架構的 Quadro 系列顯卡結合 VR 虛擬現實以及最先進的全方位多屏數字標牌解決方案！

    Pascal™ 架構的全新 NVIDIA Quadro 產品陣容包括 GP100、P6000、P5000、P4000、P2000、P1000、P600 和 P400 等，能夠助力數百萬的工程師、設計師、研究人員和藝術家！ 它們能夠將臺式工作站轉變為具有突破性能力的超級計算機，并為不同行業的專業任務提供保障。與上一代產品相比，新 Quadro 產品不僅具有超快速內存，而且速度最多可以提升兩倍（基于SPECviewperf 12 基準的計算結果）。

    Pascal™ 架構視覺計算平臺有以下特點：

    ●  統一仿真、HPC、渲染和設計 – GP100 將前所未有的雙精度性能與 16GB 的高帶寬內存（HBM2）相結合，因此用戶可以在設計過程中進行仿真，并以前所未有的速度采集逼真的多物理場仿真。客戶能夠將兩個 GP100 GPU 與 NVLink™ 技術相結合，并擴展到 32GB 的 HBM2，以在單一工作站上創建龐大的可視化計算解決方案。

    ●  探索深度學習 – GP100 提供超過 20 TFLOPS 的半精度計算，可謂在 Windows 和 Linux 環境中進行深度學習的理想開發平臺。

    ●  將VR集成到設計和仿真工作流程中 – VR 認證的 Quadro GP100 和 P4000 具有創建詳細、逼真、沉浸式環境的能力，能夠大規模實現更加宏大、更加復雜的設計體驗。

    ●  盡享照片級真實感設計的優勢 – 基于Pascal™架構的 Quadro GPU 渲染照片級真實感圖像的速度為 CPU 的 18 倍 。

    ●  創建廣闊的可視化工作區 – 可在多達四個 5K 顯示器上以高分辨率和 HDR 顏色顯示數據。

    ●  經濟高效地構建超高分辨率及多顯示屏配置 – 通過將多達 8 個 P4000 GPU 和兩個 Quadro Sync II 顯卡相結合，可通過單一機箱實現多達 32 個 4K 顯示器的配置。

    其中，GP100 作為該系列的旗艦產品，被科技媒體和粉絲們稱為超當量核彈。

    GP100 基于 Pascal™ 架構，匹配 16GB HBM2 顯存，單精度 CUDA 核心數 3584 個，雙精度 CUDA 核心數 1792 個，半精/單精/雙精浮點運算性能分別是 20TFLOPS、10TFLOPS 和 5TFLOPS，帶寬高達 720GB/s，功耗 235W 。同其他新發布的專業卡一樣，它的性能提升也是全方面的（比如同步多重投影、VRWorks、Iray VR），同時還強化了虛擬化、Sync II、雙路NVlink等。

    這也是 NVlink 首次在 Windows 系統上獲得支持，此前僅僅用于 IBM Power8 系統和基于 Linux 的 DGX-1，帶寬最高 80GB/s。

    GPU 在 CAE 中的應用

    大會現場，同期舉辦了新品媒體發布會，NVIDIA 專業可視化業務高級總監 Sandeep Gupte 出席并闡述了 GPU 在 CAE 中的應用，他表示：“對于這部分用戶，大部分是使用類似 Ansys、ABAQUS 等分析軟件求解復雜工程和產品的結構力學性能。大規模的數據計算往往讓設計分析的過程十分漫長，而如果使用 CPU+GPU 加速的方案將會大大的節省運算時間。”

NVIDIA 專業可視化業務高級總監 Sandeep Gupte

    Sandeep 舉了個實際的例子，在現場一個集成了一張 GP100 的工作站里，工作人員使用 ABAQUS 對一個模型進行了 470 萬的網格劃分和計算，類似這樣大規模的計算，往往需要運行數十個小時甚至是數十天才能完成。Sandeep 表示相比僅使用 CPU 計算的方案，GPU 加速可以將計算時間將縮短為原來的1/3。

    GPU 在真實物理渲染（PBR）上的應用

    在圖形渲染方面，英偉達中國區銷售總監何猶卿表示，目前主流的渲染器都已經在做 GPU 加速平臺，因為一幀 4K 的電影畫面，如果還使用 CPU 渲染，需要 288 小時，而用GPU渲染只需要 3 個多小時。

    GPU 在深度學習上的應用

    在深度學習領域，也是高性能 GPU 大展拳腳的地方，近年來深度學習的大發展除了科學家們孜孜不倦的學術探索外，和 GPU 運算能力的突飛猛進也密切相關。英偉達CEO黃仁勛曾表示：“計算機科學家綜合 Yann LeCun 的卷積神經網絡、Geoff Hinton 的反向傳播算法，以及 Stochastic 的梯度下降訓練法，加上吳恩達 (Andrew Ng) 對 GPU 的大規模應用，來加快深度神經網絡 (DNN) 的運算速度，才促進「深度學習」這項現代人工智能技術出現大爆炸般的發展局面。”

    對于人工智能未來將對設計工作產生的影響，Sandeep 介紹了一種叫做生成式制造流程的人工智能概念設計方法。比如設計者要設計一把椅子，一般情況下需要通過 CAD 軟件設計出兩三個方案，然后交由決策者選擇。而有了人工智能參與后，設計者僅需提出邊界條件，例如承重多少，自重多少，尺寸如何等等，人工智能就可以自動生成出上百種的設計方案供決策者挑選，這不但有助于遴選出最佳的設計方案，還能大大的縮短設計的周期。

    GPU 在 VR 上的應用

    在 VR 的應用方面，為消費級玩家所熟知的 GeForce 系列更多是針對個人娛樂的應用，而 Quadro 系列則是面向專業級的任務。如果僅僅是游戲，即便畫面的真實感和準確性有些許偏差，也不會造成太嚴重的后果。但是如果是在工作決策中使用，那么就要求畫面盡可能的逼真，這時候就需要 Quadro 系列顯卡和 Iray VR 了。

    據 Sandeep 介紹， Iray 是 NVIDIA 的一款逼真的渲染解決方案，現已許可給 Dassault Systèmes 和 Autodesk 等軟件廠商。 利用 Iray 渲染技術，連接至 Quadro 視覺計算設備(VCA)后，就可以享受逼真的渲染體驗。 把多個 Quadro VCA 結合到一起后，基于光場實時計算，操作模型或場景時還能夠捕捉到細微的光線和反射。

    QUEST 計劃

    Sandeep 還提到英偉達首次在國內推出了 QUEST 計劃（Quadro Embedded System Program），即基于 Quadro 的嵌入式系統計劃，針對高性能嵌入式系統的開發者，開發企業可以申請加入此計劃，英偉達將和他們合作設計適用于他們解決方案的 GPU。除此之外，英偉達還會提供設計包（Design Kit）、SDK、樣本代碼、訓練等。該項目免費，并且沒有設置申請數量的限制，但是由于致力于一同打造品質、可靠性和性能俱佳的高性能嵌入式解決方案，所以英偉達在合作伙伴的遴選上會比較謹慎。