北京时间3月19日，业界关注的第十届GTC（GPU Technology Conference）在美国圣何塞如期召开。近几年里，GTC的热度一直都不低，这一届更是如此，首日Keynote中，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋长达2个多小时的的重磅演讲座无虚席，让这个清晨有了不一样的意义。

GTC向来被称为英伟达展示其技术实力和产品进展的最重要的舞台，我们的黄教主仍用将近3小时的演讲公布了多款新品以及新技术，而这些新品与技术覆盖了AI深度学习、数据中心加速、自动驾驶、图像处理与模拟、高性能计算、机器人等多个领域，仅售99美元的号称AI计算机受到追捧，而NVIDIA CUDA-X AI平台和新型数据科学工作站也在计算上进一步提高了效率。

图形计算——NVIDIA TURING RTX获得广泛支持，提供完整的渲染工作流；针对3D图形设计，NVIDIA OMNIVERSE全球工作室协同开放平台被推出。同时，NVIDIA推出RTX Server，并提供针对数据中心图形处理的服务器设计标准。

HPC与AI——数据科学成为新的蓝海，NVIDIA构建NVIDIA CUDA-X AI生态系统，涵盖框架、云端机器学习服务、部署，产品包括工作站、服务器和云；CLARA AI Toolkit帮助开发者更好构建AI应用；针对超算和超大规模数据中心推出NVIDIA DGX-2和NVIDIA DGX POD全新产品。NVIDIA联手AWS和Mellanox为数据科学提供全面支持。

而这一切的创新都是在英伟达GPU的基础上做出的突破。而这些新技术与新产品为企业所带来的不仅仅是节省金钱成本，还有数据科学家们最珍视的资源——时间和迭代。

数据科学是当今计算机科学领域发展最快的领域，它也将是高性能计算机群的新一轮挑战。面对AI时代带来的数据挑战，很多企业纷纷被GPU服务器昂贵的费用所击退，甚至有人放言，随着其他算力、算法的不断推出，GPU服务器的主导地位将不保，但从近几届GTC大会我们可以看出，虽然只有GPU和硬件能力的提升并不是唯一的强力武器，但必须承认GPU服务器仍占据着算力市场最重要的位置。目前，全球七大系统制造商现已开始供应可运行 英伟达最新优化型主流GPU服务器，包括思科、戴尔 EMC、富士通、HPE、浪潮、联想和中科曙光，这些服务器仍将占据着服务器市场的主要市场份额。

随着数据的海量增长与模型更新迭代速度加快，AI科研机构、商业公司亟待提高AI计算力来缩短模型训练与开发周期，同时也希望更快捷、经济地部署AI基础设施，实现AI基础架构与原有IT基础设施的兼容，节省数据中心空间并降低成本。为了更好地采用深度学习、机器学习和数据分析等人工智能技术来更有效地利用数据，GPU服务器必须利用现有的 GPU 技术来实现基于 AI 的加速计算，以此来应对 AI 时代数据科学所面临的挑战。

这对当下正积极发展智能硬件的企业提出了更高的要求，本届大会上，除了一些国际厂商外，我国也有不少企业参与了其中，浪潮以中科曙光纷纷抢占先机，在大会上发布了自己的最新GPU高算力服务器，我国自主生产研发的服务器正逐渐走向世界。

除此之外，越来越多的人工智能也纷纷加入GPU服务器大战中，以堃乾智能为例，作为一家一直致力于通过创新设计为全球AI用户提供顶尖的AI计算产品与解决方案的人工智能企业，能够清楚地认识到AI的迅猛发展对AI基础架构计算性能、灵活性都提出了更高的要求，不断结合自身技术优势和市场需求深化产品和服务能力，为用户提供智能计算支撑，通过自主研发打破国外品牌在中国市场的垄断，更快推出高扩展、高性能、高能效，可灵活部署的高计算GPU服务器，将帮助全球AI和HPC用户突破计算力瓶颈，并节省数据中心空间、成本与能耗。不断通过整合多方资源共同研发部署，推动AI在智慧城市、智能制造和数据密集型科学研究等领域的深入应用。

近年来人工智能技术迅速成熟、产品井喷，落地场景多种多样，可以预见相关智能应用将在未来数年内持续保持高速发展态势。这一方面意味着对服务器计算力提出更加强劲的需求，同时也对服务器性能提出新的挑战。国产GPU服务器想要打破市场垄断，唯有坚持走自主研发这条路，才能在后续的市场增长里面积极响应市场需求，把市场需求转化成产品，更好地配合市场，更快地推动AI技术发展。