在今年 NVIDIA GTC 大會的主題演講， NVIDIA 執行長黃仁勳一開始就談到後摩爾定律時代的革新，現在單線程效能的提升已經逐漸趨緩，而能夠在此世代引領革新的關鍵，可說是基於 GPU 的偕同運算，而在近五年更可看到整個業界對於機於 CUDA 的偕同運算技術獲得重視， GTC 與會人員與 CUDA 開發者亦大幅增長。
基於照片仿真與 VR 的多人 VR 應用 Project Holodeck
在今年 GTC 所宣布的第一項新技術，是稱為 Project Holodeck 的 VR 虛擬協作應用，結合 VR 與照片仿真技術，讓四個使用者可在同一環境檢視以照片仿真繪製的工業產品以及 3D 內容，可作為工業設計、內容製作應用。
黃仁勳也與瑞典超級跑車製造商 Koenigsegg 創辦人 Christian von Koenigsegg 連線，以 Project Holodeck 在 VR 環境中共同欣賞其最新的 Regera 混合動力超跑，再搭配及時運算，可進行全車結構的檢視，同時與參與 VR 會議的同夥置身在相同的 VR 環境中； Project Holodeck 預計在今年九月提供前期導入。
將深度學習用於 Ray Tracing 提升降噪效率
而後黃仁勳談到深度學習對於整個產業的影響，在我們所認知包括搜尋、影像辨識、圍棋、自動駕駛外，黃仁勳還指出深度學習亦可與 3D 影像的 Ray Tracing 的降噪技術結合，透過深度學習的方式學習包括影像去噪、光線反射等特性，使得設計 3D 模型後進行照片仿真的 Rendering 可更具效率且逼真。
SAP 將人工智慧用於廣告露出效益分析
同時 NVIDIA 也宣布 SAP 基於 DGX-1 超級電腦與 AWS 打造全球首個商業級人工智慧，這套系統被應用在商業廣告效益分析，透過客戶影像內容輸入到基於 NVIDIA 深度學習的 SAP 的機器視覺系統後，找出廣告在影片中的曝光情況；另外 SAP 也將這套系統應用在企業的發票分類處理，減少因人力導致出錯。
基於 Volta 架構的首款產品 Tesla V100
今年的重頭戲，就是宣布基於全新的 Volta 架構的第一款產品 Tesla V100 ，就如同當初宣布 Pascal 架構一樣先是以運算級的 Tesla 產品做為首發； Tesla V100 是一款擁有超過 210 億個電晶體的核心，採用台積電 12nm FinFET 製程，封裝尺寸約莫與 Apple Watch 相似，達到 815mm 平方。
Tesla V100 具備高達 5,120 個 CUDA 核心，記憶體採用三星 16GB HBM2 記憶體，達到 900GBs 傳輸速度，並具備全新的 NVLink 2 高速通道，達到 300GBs 的頻寬；同時針對深度學習搭載全新的 Tensor Core ，運算能力可達到 7.5 FP64 TFLOPS 、 15 FP 32 TFLOPS ，並由 Tensor Core 提供 120 Tensor TFLOPS 。而 Tesla V100 開發金額超過 300 億美金。
當然 Tesla V100 也不是只能做為人工製護應用，黃仁勳也展示由 Square Enix 以 Tesla V100 搭配遊戲引擎進行即時影像處理的 Kingsglaive: Final Fantasy XV 展示，人物與場景模組都採自電影素材，不過藉由高效能的 Tesla V100 達到宛若電影處理後的效果。
同時 NVIDIA 也展示 Tesla V100 在包括 Caffe 2 、 微軟 Cognitive Tookit 以及亞馬遜 mxnet 的效能提升，同時也請到亞馬遜 AWS 的深度學習與 AI 總經理 Matt Wood 分享深度學習如何結合 Alexa 產生技術與應用的革命。
Tesla V100 將提供從個人超級電腦到雲超級電腦的完整陣容
隨著 Tesla V100 ， NVIDIA 也宣布三款不同層級的伺服器主機，包括企業級超級電腦 DGX-1V ，中小企業與個人版超級電腦 DGX Station ，以及與微軟合作的公眾雲超級電腦 HGX-1V ，其中 DGX-1V 與 HGX-1V 皆是將既有伺服器架構內的 GPU 從 8 張 Tesla P100 升級到 8 張 Tesla V100 的性能提升版，而 DGX Station 則是首度亮相的個人版超級電腦。
DGX-1V 的建議售價為 149,000 美金，不過若在 5 月 10 日後購入 DGX-1 的使用者，可免費升級到 DGX-1V 。
DGX Station 是一款 1,500W 電源供應、水冷設計的小型超級電腦，採用四張以 NVLink 2 貫串的 16GB Tesla V100 ，仍有高達 480 Tensor TFLOPS 的超高運算力，具備 3 個 DisplayPort ，售價為 69,000 美金。
針對 TensorFlow 的 TensorRT
此外，黃仁勳還宣布了針對 TensorFlow 的 TensorRT ( Tensor Run-Time )軟體，透過 TensorRT 使得 Volta 縮短 12 倍的訓練時間以及加速 6 倍的邏輯演算效能，以影像處理速度來說，也讓 Volta 的效能甚至相較 Tesla P100 高出 7 倍以上的處理能力。
針對 HyperScale 提供 FHHL 版 Tesla V100
此外針對 Hyperscale ，黃仁勳也介紹了另一種特殊的 Tesla V100 封裝，此種封裝並非採用 NVLink 介面，而是使用工業標準的 FHHL PCIe 介面，尺寸宛若 CD 盒般，僅有 150W TDP ，效能達到 Skylake 的 15-25 倍，能將原本需要 500 台 CPU 架構的 Node 才能達到的運算力，以 33 台基於 Tesla V100 加速的 Node 達成，大量減少熱排放與能耗。
讓 AI 開發者可從端到雲達到開發一致性的 NGC
同時黃仁勳還宣布了 NVIDIA GPU Cloud ( NGC )，讓人工智慧開發人員可藉由雲平台進行 AI 的開發並使用最新的深度學習框架，並且宣布 NGC 軟體套件，同時可在搭載 Titan X 或是 GTX 1080 Ti 的個人電腦以及 DGX-1 超級電腦甚至雲主機使用相同的軟體套件開發環境。 NGC 預計在今年第三季開始進行公眾測試，服務訂閱價格待後續宣布。
DrivePX 獲得豐田採用， Xavier 搭載的 Xavier DLA 加速器將開源
在自動駕駛領域，黃仁勳宣布日本豐田汽車將與 NVIDIA 合作，以其 DrivrePX 作為自動駕駛車的核心架構；同時也補充了關於新一代自動駕駛硬體平台 Xavier 的架構，除了客製化的 ARM 64 位元 CPU 以及 Volta GPU 以外，還具備稱為 Xavier DLA ( Deep Learning Accelerator )的深度學習加速器，可提供 10 Deep Learning TFLOPS 效能。
同時黃仁勳也宣布 Xavior DLA 將作為開源項目釋出，預計在 6 月進行前期釋出，而在 9 月正式進行開源。
ISAAC 機器人模擬器加速基於 Jetson 機器人訓練
此外也針對基於 Jetson 的機器人開發，宣布名為 ISAAC 的機器人模擬器，透過機於 NVIDIA 的 GPU 電腦模擬成 Jetson ，搭配 ISAAC 機器人模擬器進行虛擬培訓，能夠進行大量相同行為的機器人模擬學習，利用大量虛擬訓練結果，使機於 Jetson 平台的機器人培訓速度更快速。
