雷锋网按：GPU开发者的年度盛会，NVIDIA GPU Technology Conference（GTC）于美国当地时间5月8日-11日在圣何塞召开。本次大会聚焦于AI、VR、与自动驾驶等前沿技术，预计有7000人将参加这次大会。目前，大会已经进行到了第二天，雷锋网为大家整理了本次大会的几大亮点。
这套多用户VR系统由4块NVIDIA Quadro P6000 GPU构成，可以在PC服务器上建立4个虚拟机，每个虚拟机对应一台HTC Vive商用版头显。这台四路PC结合HTC的Lighthouse追踪系统，可以让四个玩家同时在一个VR空间中进行互动。
这套系统最大限度地缩减了尺寸、功耗和发热量，便于携带和快速设置；对不断增长的定点VR市场——比如电影院、商场的定制VR空间，尤为有利。
由于这套多用户系统十分紧凑而且功能强大，还可以广泛应用于军队和工业训练等专业用途。
NVIDIA今天公布了截至2017年4月30日的第一季度财报。第一季度，NVIDIA共收入19.4亿美元，相比去年同期的13亿美元增长了48％，相比上一季度的21.7亿美元则下降了11％。
本季度通用会计准则净盈利摊薄后每股收益为0.79美元，相比去年同期的0.35美元上涨了126％，相比上一季度的0.99美元下降了20％。非通用会计准则净盈利摊薄后每股收益为0.85美元，较上年同期的0.46美元上涨了85％，较上一季度的1.13美元下降了25％。
微软的研究人员公布了一项使用Azure云中的GPU资源进行计算的实例。通过使用Azure中的GPU资源，以往在基于CPU的计算机上需要耗费一个月才能完成模拟计算，如今只需要一天就能完成。
对于传统的高性能计算，微软提供的是Microsoft Azure NC方案，这套方案由基于Pascal架构的NVIDIA Tesla P100 GPU加速器驱动。随着AI和深度学习的爆炸式增长，客户正在训练用于从自然语言处理到自动驾驶的神经网络。为了应对这一需求，微软正在增加基于NVIDIA Tesla P100 GPU加速器的ND方案。通过使用微软的Cognitive工具包、TensorFlow 和其他深度学习框架，这套方案可以实现前代方案两倍以上的性能。
Azure计算总监Corey Sanders说：“Azure虚拟机与NVIDIA的GPU加速器结合使用，在大多数性能密集型工作负载下能够实现大规模和高速化。借助NVIDIA，我们正在使用尖端技术来帮助我们的客户通过我们的云获得更多的收益。”
为了应对AI专业人员短缺，NVIDIA计划今年通过深度学习研究所，培训100,000名开发人员，这一数字相比2016年增加了十倍。
NVIDIA正在不断扩充深度学习研究所的课程，包括应用于自动驾驶、医疗保健、网络服务、机器人、视频分析和金融服务的深度学习知识。
为了完成这一人才培养计划，NVIDIA正与Amazon、Facebook、Google等多方合作，引入其内容、框架和算法资源，开发DLI教学套件，同时不断寻找新的合作伙伴，进一步丰富深度学习研究所的生态系统。
在今年的GTC上，深度学习学院也将推出14个不同的实验室，培训2000多名开发人员应用人工智能。
如今，电影特效场景在好莱坞大片中俯拾皆是。电影行业的艺术家和设计师们正在使用越来越复杂的数字模型，这对GPU渲染器的性能提出了挑战。
为此，NVIDIA发起了一项VCA方案合作伙伴认证计划，通过这项计划，用户可以快速部署NVIDIA认证的VCA解决方案，以实现生产力的大幅提升。
NVIDIA认证的VCA解决方案不仅加快了工作流程，还允许设计师使用GPU加速渲染器实时查看、调整和确认其模型。
NVIDIA认证的VCA解决方案由八个高端NVIDIA GPU提供支持，可以实现超乎想象的性能，帮助客户在将项目推向市场时，节省数月甚至数年时间和巨大的成本。
NVIDIA基金会将拿出25,000美元，用于奖励在蛋白质和基因组学研究领域做出杰出贡献的抗癌研究团队。这项奖励将作为今年春天发起的“DREAM挑战”的一部分，这项挑战是由国家癌症研究所的一个团队发起的。
DREAM挑战是由各自领域的研究人员和组织所管理的，以社区为基础的合作竞赛。NCI的临床蛋白质组学肿瘤分析联盟（又称CPTAC）正在邀请来自世界各地的研究人员在蛋白质组学领域开展DREAM挑战。
正在生成分享图...
朱可轩