让加速计算更加精彩 NVIDIA GTC China 2019的别样精彩

此外，NVIDIA推出了“预训练模型”，合作伙伴可以使用Drive预训练模型，并使用迁移学习工具来适配个性化的配置。NVIDIA还不断地通过TensorRT优化预训练数据。在这中间，NVIDIA使用了Drive联邦学习，无需移动数据即可进行训练模型。

黄仁勋说，现在AI面临的一个问题是数据隐私，而联邦学习可以用于自动驾驶和医疗影像等领域。NVIDIA提供了很多预训练模型。你可以通过NGC下载这个模型，然后根据自己的数据进行适配。

针对自动驾驶，NVIDIA发布了下一代机器人处理器AGX Orin。Orin系统级芯片集成了NVIDIA新一代GPU架构和Arm Hercules CPU内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，每秒可运行200万亿次计算，几乎是NVIDIA上一代Xavier系统级芯片性能的7倍。

从以上种种发布和宣布，我们看到NVIDIA正在将GPU带到各个领域，并且通过软硬结合的方式进行优化，从而推动各行各业的转型升级。

谈及NVIDIA，大家习惯于将其与AI联系起来。但是在黄仁勋看来，人工智能市场本身的体量是非常大，在注解人工智能芯片的时候，我们不应该说人工智能加速，而是人工智能计算。

GPU架构是通用可编程的，可以承载各种应用，这意味其成本可负担性来说是非常好的。同时，NVIDIA也与产业界保持紧密合作，比如Mellanox、思科等加速创新速度。“加速计算为我们带来了新的市场，它需要新的能力，NVIDIA不断创新架构，同时布局软件，为市场提供新的解决方案。”黄仁勋最后说。

（编辑：核心网）

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