GPU黄仁勋从煤气灶下取出最新GPU：7nm全新安培架构，售价20万美元，训练性能顶6张V100( 二 )
8个GPU组合在一起 ， 意味着有320GB的GPU内存和12.4TB/s的内存带宽 。 系统还包括15TB的第4代NVMe内部存储 ， 为AI训练任务提供强大的支持 。
这套系统的价格不菲 ， DGX A100的售价为19.9万美元 ， 堪称史上最贵“烤箱” 。
但是黄教主就是刀法娴熟 ， 之前对消费级显卡精准切削 ， 现在对DGX A100精准“切蛋糕” 。 
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这套刀法叫做多实例GPU（MIG） ， 可将单个A100 GPU划分为多达七个独立的GPU 。
也就是说 ， 使用DGX A100系统的研究人员和科学家可以将任务拆分成多达56个实例 ， 将众多小规模任务分散在强大的GPU上 。
买不起A100没关系 ， 可以再找几个人众筹啊 。
DGX A100系统已经开始发售 ， 首先将应用在美国阿贡国家实验室对COVID-19新冠病毒的研究中 。 
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黄仁勋说：“DGX A100系统的算力将帮助研究人员探索治疗方法和疫苗 ， 并研究病毒的传播 ， 使科学家能够在数月或数日内完成数年的AI加速工作 。 ”
除了科研机构外 ， 英伟达表示 ， 微软、亚马逊、谷歌、阿里、百度、腾讯、浪潮、联想等大型云服务提供商计划将A100 整合到自己的产品中 。
自动驾驶芯片性能提升6倍
在本次GTC大会主题演讲中 ， 黄仁勋宣布 ， 通过即将推出的Orin系统芯片（SoC）系列和A100 GPU ， 对现有的英伟达自动驾驶专用平台DRIVEAGX进行扩展 。 
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此次扩展的范围覆盖从ADAS系统到DRIVEAGX PegasusRobotaxi平台 。
新DRIVEAGX平台将会搭载一款新型Orin SoC 。 它的功率仅为5瓦 ， 但性能却可达到10TOPS 。 
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新平台还凭借两个Orin SoC和两块A100 GPU ， 实现2000TOPS的性能 ， 满足自动驾驶所需的更高分辨率传感器输入 ， 以及更先进的自动驾驶算法 。
该架构是英伟达自动驾驶SoC迄今为止最大的性能飞跃 ， 将DRIVE系统的性能提高了6倍 。
现在 ， 已经有小马智行、法拉第未来、Canoo等电动汽车和自动驾驶初创公司宣布与英伟达合作 ， 在研发的汽车或自动驾驶产品中使用DRIVEAGX计算平台 。
新边缘AI芯片
本次线上GTC 2020还发布了两款性能强大的EGX边缘AI平台产品：适用于较大型商业通用服务器上的EGXA100 ， 和适用于微型边缘服务器的Jetson Xavier NX 。 
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这两款产品能够在边缘提供安全、高性能的AI处理能力 。
EGX Jetson Xavier NX是全球体积最小、性能最强大的AI算力平台 ， 适用于微型服务器和边缘智能物联网盒 。
新主板的外观与Jetson Nano Developer Kit完全相同 。 在连接方面 ， 它仍然拥有HDMI和DisplayPort接口 ， 4个USB 3.0接口 ， 一个microUSB接口 ， 以及常见的GPIO接口选项 。 为了将摄像头连接到系统 ， 它还配备了两个MIPI CSI-2端口连接器 。
Xavier NX本身不是新东西 ， 但是这次英伟达开始以开发者套件形式出售 ， 价格和单机相同 ， 都是399美元 。 与Jetson Nano的被动散热方案相比 ， 新的开发套件采用了主动式散热风扇 。
平台自带英伟达提供的 “云-native “支持 ， 提供了边缘AI系统部署的解决方案 ， 包括AI模型实例 ， 帮助用户入门AI开发 。
其他更新
除了A100、自动驾驶AGX、边缘平台Jetson Xavier NX外 ， 英伟达还推出了：
1、GPU加速应用框架——NVIDIA Jarvis
2、开源社区合作 ， 为Apache Spark 3.0提供端到端GPU加速
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