9月26日，NVIDIA（英伟达）在北京正式召开GTC China大会。在本次大会上，英伟达发布了神经网络推理加速器TensorRT 3 ，借助该推理引擎，将大幅提高机器人及无人驾驶汽车在终端的推理性能，并降低成本。此外英伟达也发布了全球首款机器自主处理器Xavier，以及英伟达Tesla V100 GPU。而在自动驾驶方面，英伟达也推出了开放的自动驾驶平台NVIDIA DRIVE。
NVIDIA TensorRT 3推进超大规模 数据中心人工智能推理
据了解，TensorRT 3与NVIDIA GPU的结合能够基于所有的框架、为诸如图像和语音识别、自然语言处理、视觉搜索和个性化建议等人工智能服务提供超快速且高效的推理。此外，TensorRT 和NVIDIA TeslaGPU加速器的速度可达到CPU 的40倍。
在会议现场，英伟达创始人黄仁勋演示时称，“GPU与TensorRT结合后的性能加速，一台8 GPU的服务器可以替换160台双CPU服务器，或者4个机架。”
黄仁勋表示“AI推理工作量也呈指数级增长。借助CUDA（CPU+GPU）的可编程性，TensorRT将能够加速助推深度神经网络日益多样化、复杂的增长趋势。通过TensorRT的大幅度加速，服务提供商能够以经济实惠的成本部署这些计算密集型人工智能工作负载。”
而由于TensorRT 3能够快速优化、验证并部署经过训练的神经网络，从而在超大型数据中心、嵌入式 GPU 或车用 GPU 平台上开展推理工作。因此TensorRT 3也能够大幅提升从云端至终端设备（包括无人驾驶汽车和机器人）的推理性能并降低成本。
打造开放的自动驾驶平台NVIDIA DRIVE
在无人驾驶技术领域，英伟达此次也针对性的推出了自动驾驶end to end（端到端）平台NVIDIA DRIVE。
据黄仁勋现场介绍，NVIDIA DRIVE平台包括了自动驾驶汽车操作系统ASIL-D OS（Drive OS）、深度学习计算平台Drive PX、计算机视觉SDK（Driveworks SDK）以及自动驾驶计算平台Drive AV。
Drive AV是专门为自动驾驶而开发的应用，实现环绕摄像头、雷达和激光雷达的传感数据融合。
黄仁勋表示“通过前沿的深度学习和计算机视觉计算机，英伟达可以让新兴的初创公司设计新的算法和软件。已经有 145家初创公司正在研制基于 NVIDIA DRIVE 的自动驾驶汽车、卡车、高清制图以及服务。”
全球首款自主机器处理器Xavier
在今年CES上，英伟达就已经发布了一款针对自动驾驶技术和汽车产品的芯片Xavier。搭载这款芯片的DRIVE PX 2系统的性能又上升到了一个新的高度。
Xavier芯片由8核ARM64位CPU和512个核心的Volta架构GPU构成，拥有30 TOPS的深度学习能力，但功耗仅有30W。Xavier也可以说是英伟达涉足自动驾驶领域的一张王牌。
黄仁勋称，“这是全球首款自主机器处理器”。可用于仿真、训练和自动驾驶。Xavier 也将于 2018年第一季度首先将供应给部分合作伙伴， 2018年第四季度开始推向市场。
“开放”的与企业合作 未来汽车由软件定义
另外在本次会议上，英伟达也对外宣布，战略投资中国自动驾驶初创公司景驰科技。NVIDIA DRIVE PX AI平台对景驰科技的自动驾驶汽车项目开发和部署深度学习能力提供了非常大的支持。
谈到英伟达与科技企业及主机厂的合作方面，会后的媒体交流环节当中，黄仁勋对此表示，英伟达绝不‘自闭’，也不是一个做垂直集成的公司。而是抱以开放的心态与大众、丰田等主机厂，以及有非常好的点子的初创企业合作。
黄仁勋认为，在自动驾驶时代，就是软件定义的汽车，其制造生产比现在的“黑盒子”式的行车电脑的车生产起来便宜得多。现在的汽车仪表板独立，无线电子系统独立，还有后视镜，所有都是独立的系统。而未来的自动驾驶汽车将不会再需要各个独立的电脑，各个部分的功能都是由超级电脑实现软件定义。
在由软件定义的自动驾驶时代，安全成为了智能汽车绕不开的话题。汽车被“黑”一直是人们所担心的重大技术安全问题?；迫恃衔?，自动驾驶汽车如果被“黑”，单独一辆汽车而言，本身没有什么价值可言，同时也有手段来应对。而最可怕的地方在于，通过汽车入侵“云端”，再经由云端来“黑”其他汽车才是非常严重的安全问题。
