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Ampere架构下的三大优势NVIDIA在专业视觉计算领域深耕多年。产品架构从Kepler、Maxwel、Pascal、Turing发展到Ampere架构，能够很好地契合不同时代不同主流技术的特点，以极高的性能满足用户的需求。需要。

与上一代图灵架构相比，Ampere架构具有三大优势：一是在新一代SM（新一代流式多处理器）架构中可提供高达39 TFLOPS的FP32算力；其次，除了RT Core的加入，除了提供高达76 TFLOPS的光线追踪计算能力外，还增加了Tensor Core张量计算核心，大大提升了AI性能；第三，它可以提供高达310 Tensor TFLOPS的计算能力。

石成秋告诉记者，与上一代图灵架构相比，NVIDIA Ampere架构采用SM（新一代流式多处理器），对图形计算核心进行了全新设计和新增强，并采用了第二代RT Core（第二代RT Core）。 RT 核心）。第二代图形实时光线追踪计算核心）和第三代Tensor核心都是基于这些新的架构和设计。安培架构在图像计算或物理模拟方面可提供比上一代图灵架构高达2倍的计算性能。此外，第二代光线追踪计算核心针对BVX算法进行了广泛优化。具有运动流、阴影、去噪、减音等功能。它可以合并以前需要不同核心单独处理的操作，并在不同的使用周期中执行处理操作。共同大大提高了工作量和工作效率，可以获得更高的视觉精度、更干净、更漂亮的渲染结果。

基于Ampere架构的A6000和A40今年10月，NVIDIA发布了基于Ampere架构的RTX A6000和A40。

据了解，A6000基于稀疏性、FP32的全新精度模式和第二代RT Core。它支持PCle Gen4 标准和新的DDR6 视频内存。容量达到48G，可通过双通道NVLink堆叠成96G，满足大工作负载。要求是当前最大本地视频内存配置。此外，它还可以利用NVIDIA vDWS的功能来虚拟化GPU，构建虚拟工作站，并支持NGC NVIDIA GPU Cloud。

“俗话说，无金刚不成瓷器；工欲善其事，必先利其器。A6000是一款真正专业级的GPU。可视化，企业满意的选择。”石成秋表示，RTX A6000是真正的企业级硬件和生产力工具，支持所有传统ISV应用。通过ISV认证，企业无论搭建工作站还是服务器，部署都非常容易。

事实上，A6000主要定位于大工作流程、大工作负载。此外，它在消费产品应用中也具有非常大的性能优势，例如基于AI的训练和科学计算中的大数据分析。具有非常明显的性能优势。

A40也采用Ampere架构。考虑到“被动散热解决方案”，NVIDIA推出了A40来满足不同用户的需求。

据了解，A40和A6000在性能和硬件配置上并没有太大区别。其优势在于数据中心必须采用机架式服务器，对风道管理、功耗、噪音等都有较高的要求。石成秋表示，NVIDIA通过观察发现，数据中心的工作量非常大，从AI到专业可视化，从虚拟图形工作站GPU到虚拟数据科学工作站GPU，这不仅对产品性能提出了更高的要求，而且对管理也提出了更高的要求。和功能。在功耗和散热方面也有更高的要求。基于此，NVIDIAI推出了RTX A40，这是一种“被动散热解决方案”，可最大限度地提高尺寸、性能和功耗比。可以说，A40更像是一款混合播放器。如果你想要计算，你就有计算，如果你想要图形，你就有图形，如果你想要光线追踪，你就有光线追踪，而且还可以虚拟化。它是一款非常容易在数据中心部署的产品。

Omniverse：开放式协作平台除了Ampere架构的A6000和A40之外，在本次沟通会上，石成秋还详细介绍了NVIDIA今年10月发布的Omniverse平台。

NVIDIA 是一个开放式协作平台，可简化实时图形工作室的工作流程，包括一个门户（双向隧道），可在Autodesk Maya、Adobe Photoshop 和Epic Games 的Unreal Engine 等行业标准应用程序之间保持实时连接。

这个新的开放式协作平台简化了跨行业的2D 和3D 产品管道。 Omniverse 围绕最新的设计协作行业标准构建，支持Pixar 的通用场景描述技术，可在多个应用程序之间交换有关建模、着色、动画、灯光、视觉效果和渲染的信息。此外，Omniverse 支持NVIDIA 的材质定义语言，使艺术家能够跨多种工具交换有关表面材质的信息。

“在使用NVIDIA 软件时，最重要的是让NVIDIA 用户能够通过API 在各种不同的渲染器之间移动数据。这其中的关键是PhysX USD 技术的使用。USD 是一个通用的全局场景描述文件，可以解析数字资产转换成一种可以在不同软件平台和不同ISV应用程序下协同使用和统一访问的格式。”石成秋强调，NVIDIA在Omniverse平台上使用USD非常重要，因为它提供了开放的API。它支持复杂的场景地图，旨在帮助在各种场景和广泛变化的应用程序之间交换数据资产。此外，它还可以对数据资产进行分层管理，允许不同部门的大型团队在同一场景中工作，共享数据进行协作和分发。

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