Ampere架构GPU带来了什么
在今年10月份，nvidia正式发布了采用8nm制程工艺ampere架构的rtxa6000、rtxa40两款专业图形和计算gpu，这两款产品采用rtcore、tensorcore和cudacore，旨在加速图形、渲染、计算和ai，分别面向工作站和服务器用途。
长久以来，nvidia在专业级别gpu领域不断进行创新，此前已经推出过kepler、maxwel、pascal以及turing等架构，此次，最新的ampere架构在图形处理、ai、光线追踪等性能上又有进一步的提升。
nvidia中国区高级技术市场经理施澄秋表示：“在过去20年里，nvidia在各式各样的图形和可视化运算及ai等不同领域，都针对gpu做出相应优化。nvidiagpu无论是在软硬件设计，还是功能改进，都针对不同用户产生了不同性能飞跃，包括现在很流行的aec、bim、cam等。”
此外，nvidia还带来了全新omniverse平台的秋季更新，有了这套平台，分散在各地的远程团队，能够同时针对特定的设计项目来进行协同作业。
ampere架构gpu带来了什么
我们发现，在发布全新的rtxa6000系列显卡时，与此前的“tesla”一样，“quadro”品牌也被nvidia淡化了。nvidia没有对变更名称给出官方的解释，笔者认为主要是因为目前图形卡、计算卡的界限渐渐地模糊，产品线之间的重合度越来越高造成的，这也可以理解为nvidia未来的gpu产品线突破了自己“画的圈”，更加“野蛮”地生长。
随着ampere架构的发布，nvidia进一步提升在gpu领域中主导地位，新架构与前代turing相比有三大优势：
一、新一代的sm（新一代流式多处理器）架构最高可以提供39tflops的fp32算力。
二、第二代rtcore相对于第一代turing架构里的rtcore最高可以提供76tflops光线追踪算力。和以往gpu不同的是除了sm之外，加入了rtcore、tensorcore，该张量运算核心主要是针对ai里面最有倚重、最主要的运算单元tensorcore。
三、新架构产品最多可以提供310个tensortflops的算力。
nvidiaampere架构和上一代turing架构相比最重要的就是sm以及传统图形运算核心采用全新设计，进行全新增强，并采用基于全新架构及设计第二代rtcore及第三代tensorcore，使得rtxa6000在性能、ai、光线追踪等方面获得了非常大的增强。
施澄秋表示：“其实就cad、cam或者模拟，以及整个大型复杂零组件装配等工作来说，对于gpu的依赖程度非常高。企业去设计一款产品，产品本身可能对于用户而言只是一个最终拿到手上的物品，但生产制造设计人员其实经历了非常多的繁琐、冗长的步骤。”
也的确如此，比如设计一款产品要经过选择材质、考虑材质的牢固程度、材质的耐磨损程度、材质使用过程中的舒适程度以及美观程度，还要考虑产品是否符合人体工学等等一系列的设计和制造流程。在过程中要花费设计人员相当多的时间与精力。
而在使用高性能的rtxa6000或a40时，就可以帮助大家节约很多的工作时长、能够大幅提升工作流程和效率，优化每一个步骤。这样的过程中，其实nvidia专业可视化显卡一直以来都是生产类工具。
对于采用a6000的实例，美国nasa给出了一个评价很有意思，他们觉得新一代ampere架构的a6000与双路的上一代旗舰级别的rtx8000运算能力差不多，而且，功耗、散热、噪音以及管理成本都下降不少，这足以说明ampere架构的提升。
让远程协助更简单
今年的疫情改变了很多人的工作方式，其中就包括创意工作者以及开发人员。
一直以来，设计人员为了创建视觉效果、建筑可视化和制造设计，需要不同团队协作，并且，在设计完成之后还需要多个客户进行审查。
由于不同的文件格式、所有权、软件和团队不连通等问题，不同软件之间无法建立联系，不但会导致信息延迟，在某些情况下还会影响效率甚至阻碍工作的完成。omniverse能够让不同的设计师使用不同的工具，无缝地完成同一个设计项目的不同部分。
在omniverse推出之后，另一个关键创新是仅需一键点击即可在autodesk.revit、mcneel.rhino或trimble.sketchup之间进行切换。用户无需进行数据准备或抽样，就能使用兼容的照片级逼真的渲染软件浏览大型模型。这就避免了转化延迟和切换软件工具造成的错误，大量节省了时间和成本。
此外，omniverse还更好地对光线追踪进行支持，可以把实时光线追踪的能力带到任何一个设备上。我们以前给客户做演示的时候会拿一个手机或者平板电脑，客户可能只会看到一张图或者一个视频，既不可交互也不能改变视角。
借助omniverse平台，设计师可以用流媒体的方式把设计程序，甚至整套流程串流到任何一个设备上。只需一台平板电脑/手机/上网本/轻型笔记本，就可以给客户进行演示，而且还可以得到实时反馈，让客户看到当前设计的状况，甚至可以利用ar/vr的方式让用户更真实的体验你所使用地应用程序。
如果omniverse平台有rtxa6000显卡加持，会创造出什么样的画面呢？在nvidia刚刚放出来的夜间版《marbles》便是这两者合体的杰作，施澄秋介绍：“视频中物体的摩擦、弹跳、互动，包括里面不同位置的声音全部由nvidiaampere架构的技术来完成。该视频制作者来自超过12个团队，几十个工程师和设计师分散在全世界各个地方，实时利用nvidiaomniverse和nvidiartxampere架构gpu完成了这一艺术创举。”
写在最后
在turing架构推出三年之后，nvidia为大家带来了更加强悍的ampere架构，让我们再一次感受到gpu性能的提升，而且二代rtcore、tensorcore的引入对全新光线追踪和ai性能的加强也让其成为更出色的生产工具。
今年7月nvidia市值达到2513亿美元，首度超越intel成为美国市值最高半导体公司，截止至目前，其市值更突破3000亿美元大关，在nvidia刚刚发布的第三季度财报中，创下收入47.3亿美元的记录。一个个记录随时间迁移不断被打破，未来还会发生什么？我们非常期待。
R课堂 | QuiCur™：可更大程度地提高电源IC响应性能的创新型电源技术
华为mate10什么时候上市？华为mate10最新消息：华为Mate10要首发麒麟970，性能可秒杀骁龙835？
Microchip 32位PIC32MZ EF单片机系列喜添新成员 部分器件可支持扩展级温度范围
传感器之加速度计在惯性导航中的应用
“苹果告梨”Logo侵权案进入和解谈判：25万人支持梨形商标公司
Ampere架构GPU带来了什么
光纤SN和CS连接器是什么？光纤连接器和适配器变小了吗？
BTB连接器的测试显示，大电流弹片微针模组优势明显
OPPOA3评测 值不值得买
JDI的Full Active面板良品率只有1%，LCD版iPhone上市时间将推迟
全天科技：高品质可编程电源将亮相绵阳科博会
考虑射频系统中的GSPS ADC
数据中心综合布线的标记系统
如何测量不同光源的光强度？测量光强度的电路设计分析
免费WIFI大举入侵，万亿市场是谁的奶酪？
持续衰退？苹果裁员190人，大多为工程师
Vishay推出高纹波电流的表面贴装铝电容器 --- 146
地下停车库需要什么气体检测仪，它有什么作用
深圳军亿电子|新款无人机反制枪反制设备|防御重要场合安全
俄罗斯将于2021年开始由人工智能判断是否开除学生
长久以来，nvidia在专业级别gpu领域不断进行创新，此前已经推出过kepler、maxwel、pascal以及turing等架构，此次，最新的ampere架构在图形处理、ai、光线追踪等性能上又有进一步的提升。
nvidia中国区高级技术市场经理施澄秋表示：“在过去20年里，nvidia在各式各样的图形和可视化运算及ai等不同领域，都针对gpu做出相应优化。nvidiagpu无论是在软硬件设计，还是功能改进，都针对不同用户产生了不同性能飞跃，包括现在很流行的aec、bim、cam等。”
此外，nvidia还带来了全新omniverse平台的秋季更新，有了这套平台，分散在各地的远程团队，能够同时针对特定的设计项目来进行协同作业。
ampere架构gpu带来了什么
我们发现，在发布全新的rtxa6000系列显卡时，与此前的“tesla”一样，“quadro”品牌也被nvidia淡化了。nvidia没有对变更名称给出官方的解释，笔者认为主要是因为目前图形卡、计算卡的界限渐渐地模糊，产品线之间的重合度越来越高造成的，这也可以理解为nvidia未来的gpu产品线突破了自己“画的圈”，更加“野蛮”地生长。
随着ampere架构的发布，nvidia进一步提升在gpu领域中主导地位，新架构与前代turing相比有三大优势：
一、新一代的sm（新一代流式多处理器）架构最高可以提供39tflops的fp32算力。
二、第二代rtcore相对于第一代turing架构里的rtcore最高可以提供76tflops光线追踪算力。和以往gpu不同的是除了sm之外，加入了rtcore、tensorcore，该张量运算核心主要是针对ai里面最有倚重、最主要的运算单元tensorcore。
三、新架构产品最多可以提供310个tensortflops的算力。
nvidiaampere架构和上一代turing架构相比最重要的就是sm以及传统图形运算核心采用全新设计，进行全新增强，并采用基于全新架构及设计第二代rtcore及第三代tensorcore，使得rtxa6000在性能、ai、光线追踪等方面获得了非常大的增强。
施澄秋表示：“其实就cad、cam或者模拟，以及整个大型复杂零组件装配等工作来说，对于gpu的依赖程度非常高。企业去设计一款产品，产品本身可能对于用户而言只是一个最终拿到手上的物品，但生产制造设计人员其实经历了非常多的繁琐、冗长的步骤。”
也的确如此，比如设计一款产品要经过选择材质、考虑材质的牢固程度、材质的耐磨损程度、材质使用过程中的舒适程度以及美观程度，还要考虑产品是否符合人体工学等等一系列的设计和制造流程。在过程中要花费设计人员相当多的时间与精力。
而在使用高性能的rtxa6000或a40时，就可以帮助大家节约很多的工作时长、能够大幅提升工作流程和效率，优化每一个步骤。这样的过程中，其实nvidia专业可视化显卡一直以来都是生产类工具。
对于采用a6000的实例，美国nasa给出了一个评价很有意思，他们觉得新一代ampere架构的a6000与双路的上一代旗舰级别的rtx8000运算能力差不多，而且，功耗、散热、噪音以及管理成本都下降不少，这足以说明ampere架构的提升。
让远程协助更简单
今年的疫情改变了很多人的工作方式，其中就包括创意工作者以及开发人员。
一直以来，设计人员为了创建视觉效果、建筑可视化和制造设计，需要不同团队协作，并且，在设计完成之后还需要多个客户进行审查。
由于不同的文件格式、所有权、软件和团队不连通等问题，不同软件之间无法建立联系，不但会导致信息延迟，在某些情况下还会影响效率甚至阻碍工作的完成。omniverse能够让不同的设计师使用不同的工具，无缝地完成同一个设计项目的不同部分。
在omniverse推出之后，另一个关键创新是仅需一键点击即可在autodesk.revit、mcneel.rhino或trimble.sketchup之间进行切换。用户无需进行数据准备或抽样，就能使用兼容的照片级逼真的渲染软件浏览大型模型。这就避免了转化延迟和切换软件工具造成的错误，大量节省了时间和成本。
此外，omniverse还更好地对光线追踪进行支持，可以把实时光线追踪的能力带到任何一个设备上。我们以前给客户做演示的时候会拿一个手机或者平板电脑，客户可能只会看到一张图或者一个视频，既不可交互也不能改变视角。
借助omniverse平台，设计师可以用流媒体的方式把设计程序，甚至整套流程串流到任何一个设备上。只需一台平板电脑/手机/上网本/轻型笔记本，就可以给客户进行演示，而且还可以得到实时反馈，让客户看到当前设计的状况，甚至可以利用ar/vr的方式让用户更真实的体验你所使用地应用程序。
如果omniverse平台有rtxa6000显卡加持，会创造出什么样的画面呢？在nvidia刚刚放出来的夜间版《marbles》便是这两者合体的杰作，施澄秋介绍：“视频中物体的摩擦、弹跳、互动，包括里面不同位置的声音全部由nvidiaampere架构的技术来完成。该视频制作者来自超过12个团队，几十个工程师和设计师分散在全世界各个地方，实时利用nvidiaomniverse和nvidiartxampere架构gpu完成了这一艺术创举。”
写在最后
在turing架构推出三年之后，nvidia为大家带来了更加强悍的ampere架构，让我们再一次感受到gpu性能的提升，而且二代rtcore、tensorcore的引入对全新光线追踪和ai性能的加强也让其成为更出色的生产工具。
今年7月nvidia市值达到2513亿美元，首度超越intel成为美国市值最高半导体公司，截止至目前，其市值更突破3000亿美元大关，在nvidia刚刚发布的第三季度财报中，创下收入47.3亿美元的记录。一个个记录随时间迁移不断被打破，未来还会发生什么？我们非常期待。
R课堂 | QuiCur™：可更大程度地提高电源IC响应性能的创新型电源技术
华为mate10什么时候上市？华为mate10最新消息：华为Mate10要首发麒麟970，性能可秒杀骁龙835？
Microchip 32位PIC32MZ EF单片机系列喜添新成员 部分器件可支持扩展级温度范围
传感器之加速度计在惯性导航中的应用
“苹果告梨”Logo侵权案进入和解谈判：25万人支持梨形商标公司
Ampere架构GPU带来了什么
光纤SN和CS连接器是什么？光纤连接器和适配器变小了吗？
BTB连接器的测试显示，大电流弹片微针模组优势明显
OPPOA3评测 值不值得买
JDI的Full Active面板良品率只有1%，LCD版iPhone上市时间将推迟
全天科技：高品质可编程电源将亮相绵阳科博会
考虑射频系统中的GSPS ADC
数据中心综合布线的标记系统
如何测量不同光源的光强度？测量光强度的电路设计分析
免费WIFI大举入侵，万亿市场是谁的奶酪？
持续衰退？苹果裁员190人，大多为工程师
Vishay推出高纹波电流的表面贴装铝电容器 --- 146
地下停车库需要什么气体检测仪，它有什么作用
深圳军亿电子|新款无人机反制枪反制设备|防御重要场合安全
俄罗斯将于2021年开始由人工智能判断是否开除学生