创立于1993年1月的NVIDIA，如今专业显卡在全球的市场份额已经超过90%。

NVIDIA中国区高级市场总监刘念宁，在2017InfoComm现场接受赛迪网采访时表示：“虽然NVIDIA的市场份额已经超过90%，但是发展空间还是非常大的，不管是AI还是VR、AR、MR，以及影视特效都离不开图形处理，然而图形处理正是NVIDIA的强项，NVIDIA愿意与业界同仁共同携手开发新的市场。”

”人工智能“、”CAD“、“CAE” 、“VR”、“AR”、“MR”、“影视特效”，这几个词看似并没有太多关联性，但是通过NVIDIA，你却能发现他们的共通点，都离不开GPU。也正是基于Pascal架构的全新NVIDIA Quadro产品阵容，让这些与时俱进的前沿趋势，实现一站式应用，这也是NVIDIA的强大之处，化繁为简。

GP100为设计师圆梦

包括结构力学、流体动力学、电磁学，从事计算机辅助工程（CAE）的人士需要非常快的双精度性能。因此，NVIDIA GP100对于CAE行业来说是非常完美的产品。

NVIDIA专业可视化业务高级总监Sandeep Gupte，接受赛迪网采访时表示：“GP100对于照片级真实的渲染也是非常完美的，它主要用于像电影内容的创作、产品渲染或者建筑师渲染自己要做的建设项目。如果您是大学或者企业的研究人员，希望训练计算机做深度学习，这一款卡片也是非常完美。”

站在设计师的角度，其实每一个设计师都有梦想，他们希望在设计过程中有完全的真实感和设计的仿真。也就是说，一个设计师的梦想分为两部分：一是要全面地贴合实际，二是让自己的设计能够被仿真。因此，NVIDIA更加希望帮助设计师们梦想成真，因此提出来基于现实的设计。

SandeepGupte强调：“GP100的独特之处是能够一卡两用，既能做设计，也能做仿真。过去来讲，如果做设计用一个卡，做仿真用另外一个卡，如果不想在电脑上装两个卡，就需要把这个工作发到服务器上去做。如今的GP100完全是现实了一卡全能，设计和仿真都能够实现。不但避免了原有双卡操作等候的时间，而且还大大提升了设计师的效率。”

在现场试验过程中，Sandeep Gupte向赛迪网充分展示了，两款非常重要的CAE应用：SIMULA、ANSYS，与只是使用CPU产品相比，运行SIMULIA，GP100会快3倍，在ANSYS中比单用CPU快两倍。

除了性能之外，NVIDIA也非常关注仿真的成本。Sandeep Gupte举例：“比如Abaqus这样的一个产品，如果使用的话，需要收许可费，这个许可费是根据计算核心的数量来定的，也就是说，如果你用的是16核的CPU的话，就要收16个Token；如果是32核的CPU的话，就要收21个Token。如果说你用的是GP100的方案，您就可以既省Token的钱，又省CPU的钱。”

如此可见，如果使用GP100，就没有必要买昂贵的16核CPU、32核CPU的系统，而只需要用8核CPU+GP100与12个Token即可，不但省下CPU的钱，也节省了原来16或者21个Token的钱。用Sandeep Gupte的话来说，这省下的可是真金白银啊！

另外，在单台工作站中用GP100的计算和图形，同时也可以进行CAD的设计、CAE的前处理、CAE的有限元分析和CAE的后处理，同时还可以进行基于GPU加速的可视化。

10倍高出单个CPU渲染性能 GP100近线性扩展性不可小觑

科技推动文化转型。文化的推动力，最重要部分就是科技的能力。而在科技的能力中，图形画、影视制作、设计都是非常重要。迪士尼出品的《奇幻森林》（The Jungle Book），就是利用NVIDIA Quadro平台专用显卡的特效制作，一举夺得今年奥斯卡的最佳特效奖。

无论是文艺人士爱用的Chaos V-Ray RT，还是Thea Render、NVIDIA Mental Ray、Otoy OctaneRender等等，主流的这些渲染器都是使用CUDA加速，也就是能够用到GPU所能提供的性能。它的突出特点就是近线性扩展，从最下面的Quadro M6000到P6000、GP100、2×GP100，整个性能呈线性地提升，这些都能够体现在NVIDIA的渲染性能之上。

SandeepGupte表示：“我们有自己的渲染方案，比如说像NVIDIAMental Ray，它就是用在3DS MAX、AUTODESKMAYA中。另外，我们也把自己的产品做成插件渲染在其他的渲染器中，比如3DS MAX、AUTODESK MAYA中。”

在桌面机中，如果选对了GPU，渲染的效果提升将非常显著。Sandeep Gupte在现场将CPU和GP100做了个真实场景对比，对比结果显示GP100的性能比一个CPU的渲染性能高出10倍，如果同时用2个GP100，那么整体性能就高出18倍，这就是近线性的扩展性。

颠覆传统制造流程 NVIDIA加速人工智能促成生成式设计核心

人工智能从深度学习到认知，从图形学习到数据分析，GPU功不可没。更何况，今年人工智能也被写入中国的政府工作报告中，可见人工智能发展的重要性，也可以说人工智能是未来几年的大趋势。

中国工业和信息化部运行监测协调局副局长黄利斌，2017年4月26日在国新办新闻发布会上表示，自“中国制造2025”实施以来，国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新等“五大工程”扎实推进；2016年度15个重大标志性项目中，7个完全落实，4个基本落实，其余正在推进。可见，智能制造在“中国制造2025”实施过程中的重要所在。

在传统的制造流程中，无非先是有概念设计、工业设计、工程设计、样机制造、详细设计，最后再设计加工机具。而有了人工智能之后，传统的制造流程将被颠覆，NVIDIA将其称之为生成式制造流程。

SandeepGupte表示：“由NVIDIA所加速的人工智能，恰恰能够促成生成式设计的核心。在制造业当中，人工智能、深度学习能够带来的最直观的效果就是节省材料，节约成本。”

在采访现场Sandeep Gupte拿出两个看上去都差不多的零部件，通过人工设计的总重量是5.3磅，计算机设计出来的是3.2磅。计算机设计采用的非实心，一种中空的网格蜂窝状的设计，这样在同样功能、同样强度的条件下，就有效的避免了材料浪费，以及更多成本的支出。

在这里普及一下生成式制造的概念

比如说你需要一把有300斤的载重量，自重不能超过15斤、成本不能超过100美元的椅子。

如果是传统的设计流程，作为一个设计师要拿CAD做设计，经过一系列的步骤之后，最后能拿出两到三个方案找老板报批。

但是有了人工智能以后，只需要告诉电脑你要一个什么规格的椅子，利用带有人工智能的计算机，采用生成式的设计，它将会生成出100甚至200个不同的选项，让你去筛选。

换句话来说，以前人的工作，如今只需带有人工智能的计算机就能够完成，不但大大提升了设计的种类，而且还节省了很多人力成本以及时间成本，这便是生成式制造的概念。

总结

其实，Quadro的技术不仅仅是用在人工智能、影视渲染、CAE、CAD、VR、AR、MR中，实际上也默默地驱动着各种各样的显示屏、显示技术。

不管是数字标牌，还是最尖端的专业显示应用，Quadro都可以支持。无论是一个简单的任务还是非常繁重要实现中级性能的繁琐任务，也同样都可以支持。用Sandeep Gupte的话来说，不管你有什么样的需求，总有一款Quadro适合你。