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智東西（公眾號：zhidxcom）文| 李水青

導語：英偉達RTX服務器、數據中心工作站和虛擬GPU三大解決方案，通過AI與專業可視化技術的結合，帶來專業視覺領域效率的提升。

智東西7月17日消息，今天NVIDIA在北京InfoComm China 2019高峰會議上，介紹了其專業視覺解決方案RTX服務器、數據中心工作站和虛擬GPU（vGPU）等系列產品，展示了NVIDIA如何通過AI與專業可視化技術的結合，帶來專業視覺領域效率的提升。

在計算機圖形領域，Quadro是NVIDIA的一大核心產品。NVIDIA致力于讓“RTX for everywhere”，在AI方面，向開發者提供CUDA-X軟件包和工具；在邊緣計算，提供數據科學工作站和虛擬GPU解決方案。

具體來說，英偉達RTX服務器包含全面優化的軟件堆棧，適用于Optix RTX渲染、游戲、VR/AR、專業可視化應用程序；數據科學工作站方案致力于幫助數據科學家更快地進行數據分析、機器學習和深度學習；最后，虛擬GPU能幫助企業和個人像“取自助餐”一樣調用虛擬GPU，進而節省資源，提高工作效率。

期間，智東西等媒體還參觀了NVIDIA展區， 多位專家分別詳盡地展示和講解了NVIDIA實時光線追蹤技術、8K視頻編輯、虛擬GPU等解決方案。

一、RTX服務器：實時光線追蹤，速度比CPU快4倍

光線追蹤技術（RTX）由來已久，但因為其所需計算量非常大，直到這兩年，NVIDIA才提出實時光線追蹤。

過去渲染等圖像編輯任務耗時長、工種流程多、單一化管理效率低下。而在現在這個時代，內容成爆炸式增長，無論是好萊塢大片、汽車建模、建筑設計，還是游戲和個人娛樂，都需要強大計算力的支撐，與此同時，人們對高品質渲染愈發挑剔。

去年，NVIDIA提出Turing架構，首次加入RT Core，可實現對象和環境的實時光線追蹤，并做到物理上精確的陰影、反射和折射以及全局光照。另外，Turing架構采用的Tensor Core可加速深度神經網絡訓練和推理，并首次支持了8K編解碼芯片，可以集合CUDA-X解決方案直接在顯存中處理視頻。

NVIDIA Quadro RTX GPU依托NVIDIA Turing架構和NVIDIA RTX平臺，加速光線追蹤、AI、高級著色和仿真，為設計師和藝術家帶來實時的逼真場景渲染，通過增添AI能力，使其能與復雜模型與場景進行流暢互動，大大提升工作效率。

盡管Quadro RTX GPU可用于個人PC中，當一個渲染團隊往往有幾十或上百人，工作流程非常復雜，一個員工設計或創造一個資源，團隊其他成員可能都要等他完成這項工作。

對此，NVIDIA推出RTX服務器。

RTX服務器共有8顆GPU，有Quadro RTX 6000和RTX 8000兩種GPU可供選擇，每兩個通過NVLink連接，可以處理數據量非常大的工作流程。兩種GPU的CUDA Core和RT Core數量均相同，只有顯存大小不同。

據介紹，通過原來單顆GPU或者CPU農場的渲染方式，可能一天只能設計兩個鏡頭。而通過RTX服務器強大的計算力，一天可以完成大概7個鏡頭。

用戶可將任務通過后臺方式提交給RTX服務器，渲染以后以流的方式推出，直接就能看到RTX服務器渲染出來的場景。用戶可將資源丟給后臺服務器渲染，繼續做下一個工作。《汽車總動員》即是通過RTX服務器進行渲染的。

NVIDIA在現場展示了基于RTX GPU的圖像編輯過程，用戶只需點選設置全局光照、陰影、環境光遮、反射等效果，機器就能自行完成實時的光線追蹤，整個過程流暢自然，而且渲染效果非常細膩。

綠色箭頭右側為英偉達實時光線追蹤技術效果，鏡像畫面細膩

RTX服務器將硬件成本大大降低，原先CPU服務器需要占用幾個機架，相比之下，RTX服務器將耗時降為1/4，空間節省到1/10，耗電量僅為CPU服務器的1/11。

據稱，在國外，Adobe等公司已經在使用這一技術，而在國內一些燈塔客戶也已經在使用這款產品，國內的一些知名渲染服務商、云游戲商也準備用RTX服務器做集群，提供GPU渲染服務。NVIDIA的專家表示，今年下半年，市場上應該會出現越來越多這方面的聲音。

RTX服務器可應對多種視覺工作挑戰

二、數據科學工作站，降低數據處理、存儲時間

機器學習領域存在一些痛點：數據量依然大、需不斷安裝軟件、CPU處理傳統數據耗時長。

英偉達數據科學工作站針對這一痛點，致力于幫助數據科學家降低數據處理、存儲的時間。

該數據科學工作站能夠使數據科學家在電腦桌面上進行快速地準備數據，過去CPU數據放在內存中，而這一平臺將數據直接放在顯存中，用以訓練模型，最后，通過模型生成可視化圖表。

NVIDIA數據科學工作站基于強大的參考架構搭建，該架構由兩顆高端NVIDIA Quadro RTX GPU和NVIDIA CUDA-X AI加速數據科學軟件構成，如RAPIDS、TensorFlow、PyTorch和Caffe。

CUDA-X AI是一個資源庫合集，讓現代化計算應用能夠從NVIDIA的GPU加速計算平臺中受益。

借助NVIDIA NVLink互聯技術，雙Quadro RTX 8000和6000 GPU可實現最高可達260 teraflops的計算性能和96GB的內存。它預裝了所需要的所有庫，用戶既可以用它做機器學習，可以做深度學習加速方案，也可以通過數據科學工作站來實現。

RAPIDS是NVIDIA軟件架構的一個方案，利用GPU強大的算力解決數據科學家的數據準備、模型訓練和最后驗證的整體加速流程。數據科學工作站將RAPIDS軟件整體方案集成在預裝中，直接拿基于RTX 6000、RTX 8000的顯卡數據科學工作站就可以應用。

數據科學家的一天：使用NVIDIA數據工作站的前后對比

NVIDIA數據科學工作站可廣泛用于金融征信數據、電信防詐騙、零售業庫存檢測、區域火災監測等細分領域。例如，麻省理工大學（MIT）已利用NVIDIA數據科學工作站，處理無人機巡邏產生的數據，以此預測道路擁堵、火災風險等情況；另外，英國建筑設計公司ARUP也已經使用英偉達數據科學工作站保護數據安全。

當智東西問到數據科學工作站面臨什么挑戰，NVIDIA的專家表示，時間和算力的成本都是較大挑戰，數據準備與模型訓練都很耗時，而且需要算法不斷快速迭代。

從傳統可視化計算的應用角度，另一個難點在于人的工作方式改變，人的工作轉到機器，主要面臨兩類問題，一是客戶是否有足夠大量的信息來訓練模型，二是客戶是否做好準備改變工作流程。用戶提供的數據和提供數據的方式能否和模型所需的數據匹配，以及算力能否繼續迭代以適應以指數函數趨勢增長的海量數據，是英偉達數據科學工作站著重要解決的問題。

三、虛擬GPU，動態調用降低能耗

根據不同行業及用途，NVIDIA推出了不同的GPU產品，其中一個相對抽象的產品叫vGPU（Virtual GPU），或者稱之為GPU虛擬化技術。

過去，辦公場景主要使用筆記本，數據、操作系統均在個人端點，而一旦筆記本丟失就意味著失去一切。

根據這一痛點，NVIDIA從管理和數據安全的角度，提出VDI和虛擬化概念，將辦公數據程序和應用運行在數據中心，將高性能的物理服務器和用戶的工作負載，以虛擬機的形式運行在數據中心的程序上。

NVIDIA專家介紹稱，這是用戶在使用計算機方式上的大勢所趨。

vGPU 8.0的新特性

vGPU是一款針對虛擬場景而設立的純軟件產品，最新的RTX GPU和vGPU 8.0，為影視娛樂、制造業、建筑業等很多行業更好地提供RTX技術。通過vGPU，用戶可以動態改變GPU的用途，只將一部分GPU的算力獨立分配出來執行特定任務。“就像自助蛋糕一樣，用戶可以根據需求拿不同口味、不同分量的蛋糕。”

這樣的方式既解決了數據安全問題，又實現統一的軟件部署、統一的企業內部應用和安全策略的下發。買一臺服務器即可支持很多用戶，提高工作效率和投資回報，同時降低了用戶的采購和運維成本。

以汽車制造業的使用場景為例，白天用戶們集中辦公，晚上少數用戶還在加班，但服務器工作不像白天那樣飽和，借助GPU的vMotion能力，可以將零散員工的工作從分散的服務器上集中在少量服務器上，將其余空閑服務器關機，以此降低能耗、節省電費，且整個過程用戶無感知。

另外，用戶可以結合虛擬化的場景，利用RTX服務器，讓用戶可以在任意設備、任意地點，通過網絡訪問RTX的工作平臺。

vGPU產品已經進行了多次迭代，差異點主要在于對硬件架構的支持、對生態的完善和。vGPU管理功能的不斷增強；每一代vGPU都伴隨著硬件架構的不斷升級而更新。比如，vGPU 7.0開始支持Turing架構；vGPU 8.0新增對Quadro系列RTX 6000和RTX 8000 GPU的虛擬化，支持熱遷移，可以將顯存按整數分割的方式支持更多用戶，并支持Windows10的RS5版本。

vGPU的相關參數

其中，面向設計師等專業工作者的NVIDIA Quadro虛擬數據中心工作站（Quadro vDWS）能夠在任何地點、任何設備上滿足最嚴苛的需求，實現無與倫比的體驗。

在展臺，我們也參觀了NVIDIA Quadro RTX 8000渲染片段，通過虛擬GPU，NVIDIA RTX GPU可以同時為多部機器提供RTX實時光線追蹤技術所需的算力。

結語：催化專業可視化領域創新

早在三年前，NVIDIA就開始在InfoComm大會上提及計算機圖形與AI技術的結合，如今隨著5G的快速發展，它與計算機圖形、AI的整合正成為NVIDIA重要的產品趨勢。

5G不僅帶來更大的帶寬和更低的延遲，同時讓端與云的界限變小。從今天講解的三類產品來看，面向專業可視化領域，NVIDIA從數據中心的RTX服務器和邊緣計算的數據科學工作站，加上虛擬GPU解決方案，提升效率并降低成本。

而對于內容創造者來說，如能打破時間的限制，就意味著有更多創新和想象的空間。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的详解英伟达三大专业视觉解决方案，覆盖数据中心和边缘计算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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