本次演讲老黄虽然没有放出新核弹的消息，但是亮点依旧很多，令我印象深刻的地方做一个简短总结。
NVidia医学影像平台Clara，和之前在哈工大的开发者交流会医学使用B超X光技术的应用很相似，人工智能可以更好地应用于医疗这是不错的发展。
Google将原生TensorRT4整合到TensorFlow。
超人规模推论非常困难，“PLASTER”
- Programmability可编程——资料中心要跑上千个网络模型
- Latency延迟性——QoS互动回应时间
- Accuracy准确性——预知正确答案
- Size规模——直接对应效能与耗能
- Throughput运算量——资料中心是庞大的资本投资，越大的运算量等同越低的资料中心成本
Energy Efficiency能源效率——资料中心的总体拥有成本（TCO）为30%
全球最强AI训练器HGX-2，HGX-2实现了创纪录的AI训练速度。根据英伟达的声明，GPU服务器可以在ResNet-50训练基准测试中每秒处理15,500个图像，可替换300个CPU服务器。这一多功能计算平台融合了HPC和AI，提供了独特的灵活性，目的是解决全球最大的计算挑战。真的够大够沉，板玩年。
Nvidia RTX技术。实时光线追踪，实现实时渲染电影级画质梦想。星球大战短片作为演示，通过光线和阴影隐匿用数字方式生成的场景，力求达到摄影机拍摄般的传神效果。
荧幕空间环境光遮蔽技术，黄精遮蔽应用在场景中违背环境光照射的区域，同时产生阴影与框架。阴影在环境中显得更加生动。
次表面影音运算。次表面散射是当光线闯过透明物体时，在物体间进行反射，最后从不同角度传出物体所产生的一种光影效果。可用来呈现皮肤、输液、大理石与牛奶等材质。演示的糖果使用次表面影音运算看起来确实更可口了。
Nvidia drive端对端平台，自动驾驶车用计算机是有史以来第一次高昂贵即时的超级电脑，在虚拟现实中更好地应用，老黄必须的厉害，黑豹和蚁人的结合。黑豹是高科技的代表，利用最前沿的近似数，蚁人是更好地体验虚拟现实，生动形象。
The more you save,the more you free。未来近在咫尺。
