黄仁勋新浪科技讯 9月26日下午消息，在GTC China大会上，英伟达CEO黄仁勋宣布推出全新的TensorRT 3人工智能推理软件。该软件可以大幅提升云端及包括机器人、无人驾驶汽车在内的终端设备的推理性能，并有效降低成本。
据介绍，TensorRT 3与英伟达GPU的结合能够基于所有的框架、为诸如图像和语音识别、自然语言处理、视觉搜索和个性化建议等人工智能服务提供快速且高效的推理。此外，TensorRT和英伟达Tesla GPU加速器的速度可达到CPU的40倍，而相较于基于CPU的解决方案，成本仅为其十分之一。
黄仁勋在现场表示，英伟达Tesla V100 GPU与TensorRT结合，在处理图像时可以实现7ms延时，处理语音时延时不超过200ms，是标准云服务的理想目标。
而根据现场演示，由于GPU与TensorRT结合后的性能加速，一台8 GPU的服务器可以替换160台双CPU服务器，或者4个机架。而每台采用Tesla V100 GPU的服务器可以节省约50万美元。
黄仁勋表示，英伟达的人工智能计算平台，已经被中国互联网和IT行业的领军企业采用。阿里巴巴、百度、腾讯均已在其云端人工智能基础设施上部署了英伟达的Tesla V100 GPU，而华为、浪潮、联想也已经作为OEM厂商，开始生产基于HGX的GPU服务器。
但黄仁勋同时表示，以上成绩都只是关于建立深度学习网络，而网络一旦建成，人工智能推理将会成为下一个重大挑战。
神经网络的应用会接连变革每个行业。人工智能将会注入到2000万台云服务器，以及上亿台汽车和制造机器人当中。最终，数以万计的物联网设备和传感器将能够监测从心率、血压到设备震动状态的一切数据。
而这项变革的背后，是人工智能网络架构的爆炸式增长。黄仁勋在现场介绍表示，Inception计算要求是AlexNet的50倍，DeepSpeech3的计算要求是4年前第一代的30倍，而MoE语言翻译器的计算要求是2年前OpenNMT的10倍。这对使得人工智能深度学习网络基础建成之后，人工智能推理成为该领域的下一项重大挑战。
据现场介绍，目前，阿里云、腾讯、百度云、京东、科大讯飞均已采用TensorRT 3，用以支持指数级增长的人工智能工作负载。（周峰）