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黄仁勋中国行 两站行程回顾
在早些年CPU决定了电脑的性能，一场场CPU革命将人类推上了IT列车，而随着GPU在电脑中的地位日益提升，这场GPU革命可以说将人类从火车带到了飞机。
在主攻视觉计算的NVIDIA面前，用户体验效果成为企业发展的源动力，随着早期单纯的为3D渲染而开发，到如今为虚拟3D世界各种效果而研发。当然NVIDIA不仅仅局限在消费级产品，同时在GPU并行计算方面也大刀阔斧的推出CUDA架构，以及基于CUDA架构并行计算衍生的Tesla产品。
为了让全世界消费者了解、知道NVIDIA产品上的优势，尤其是在全球购买力最强的中国，黄仁勋先生此行极具市场战略性意义。
● 2009年10月27日 CBSi旗舰媒体中关村在线
2009年10月27日上午10时，中关村在线的直播间里迎来了一位特殊的客人，他九岁被父亲送到了华盛顿的舅舅家开始了寄宿求学之路，16岁进入了俄勒冈州立大学开始了他的“电子生涯”，1983年毕业后成为AMD公司芯片设计师，2001年荣登《财富》40岁以下富人榜，位列篮球皇帝乔丹之前。这位传奇华裔创业精英就是NVIDIA（英伟达）公司的创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋先生。今天这位图形帝国之父将和我们一起深入探讨未来GPU计算时代究竟谁才能站在行业的顶端。
黄仁勋同ZOL工作人员合影
上午十点，《风云对话》正式拉开了帷幕，中关村在线主编承健及中关村在线核心硬件事业部总监冯功担任了此次的主持人。访谈开始，黄仁勋便向中国的用户们致以了亲切的问候，虽然目前中文还不算特别流利，但字正腔圆的发音让在场的每一位记者朋友及线上的网友都倍感亲切。
● 2009年10月28日 中国科学院过程工程研究所
2009年10月28日上午10时，黄仁勋先生中国行第二站来到中国科学院过程工程研究所，此行目的是授予中国科学院过程工程研究所和清华大学CUDA卓越中心的称号，以表彰他们在中国推广CUDA和GPU计算以及利用GPU在高性能计算领域做出的突出贡献。中国科学院过程工程研究所和清华大学不仅开设了CUDA编程课程普及GPU计算，而且还成功的将GPU计算应用到大量科学以及工程设计研究项目中。在此之前，CUDA卓越中心已经在哈佛大学、剑桥大学等五所学府设立。
NVIDIA联合创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋先生
在此次发布会上，黄仁勋先生表示：“中国科学院过程工程研究所和清华大学都是中国顶尖的学府和科研机构，我们授予它们CUDA卓越中心的称号将有助于推进他们在GPU计算领域的研究，并使GPU计算成为推动中国自主创新能力的重要力量，同时我们还要表彰关注我们GPU计算领域的全国学者、学生群体。”
黄仁勋中国行两站更详细报道请看下文。
第一站-走进ZOL与全国网友共探讨
第一站-走进ZOL与全国网友共探讨
此次黄仁勋先生中国行第一站就是走进全国最大IT垂直门户网站——中关村在线，黄仁勋先生将通过在线直播视频的形式与全国网友互动，而且通过此举吸引了成千上万的网友前来拜访。在此次长达90分钟的在线访谈中，黄仁勋先生解答不仅解答了现场主持人、记者的问题，还回答了很多网友提出的问题，通过从NVIDIA第一把交椅人嘴里说出的话，让人们对NVIDIA产品、技术及未来发展有了一个更加清晰的思路。
● NVIDIA的成功与“黄氏定律”密不可分
熟悉IT业界的人们一定都较为了解摩尔定律，而黄仁勋先生根据显卡的发展也同时提出了一个"黄氏定律“，那就是显卡的性能提升周期缩短到6个月，之所以这个周期高于摩尔定律，黄仁勋先生给出了完整的解答：”两者定律的比较，原因是非常简单的，因为电脑图像和GPU这一路程是漫长的，问题很多、很大，每6个月我们都可以加以改进，但是CPU就不一样了。这个技术已经有40年的历史，相关的创意量减少了。而GPU是一个非常年轻的技术，与之相关的创意和思想源源不断，所以每6个月我们都可以有新的创意出台，越来越多的创意，所以性能也能够逐步的提高。"
黄仁勋先生接受ZOL访问
在未来，GPU将会成为最复杂的处理器，这是毫无疑问的。甚至于比CPU更加复杂，这没有什么疑问。如果你听听CPU的公司，他们把GPU放在这儿，是GPU当中最复杂的，这是对的，这是最大的，这是世界上密度最大的，也是架构最复杂的，也是需要最多的人来设计的。GPU需要数千计的公司三年才能设计一个GPU，每一代的发源地都需要百万的美元投资，来创造这么一个处理器，这是最复杂的，最强大的一个处理器。你可以在所有的东西上看到GPU，从工作站、PC、服务器，这是一个新的业务。我们推出这个创意就是找出GPU在服务器上。
另外还有移动的设备，如果你需要GPU的体验，在互联网和视觉的计算等等，各方面都能找到GPU。最后一点，GPU会创造出图像，这些图像是难以置信的，你无法理解，为什么能在这些屏幕上看到这些图像，这个图像看起来像是照片，但是可以走到图像当中，是非常美丽的一个图像。
● Fermi“三步走”策略 彻底打通所有应用领域
NVIDIA在下一代产品中确实相对于主要竞争对手没有及时推出相关产品，但是在今年的NVIDIA GTC大会上黄仁勋先生向全世界首次展示基于Fermi的Tesla产品，让这款神秘的Fermi变得更加神秘。对于Fermi这款产品，黄仁勋先生决定采用“三步走”的市场策略，从而做到稳扎稳打争取更多市场份额、进入更多的应用领域。
黄仁勋先生谈Fermi赞不绝口
黄仁勋先生谈及的Fermi“三步走”计划如下：
第一步。首先将Fermi用于服务器，也就是我们旗下的Tesla系列。这是因为Fermi产品在云计算以及高密度并行计算领域有CUDA架构上的优势，这种优势将会体现出优于其他架构产品5倍以上的性能。正是因为这个原因，所以我们决定首先将Fermi用于Tesla产品。当然这还需要客户有时间来准备，比如建立基于Fermi的系统架构和处理器，同时开发出相应的软件用以支持。
第二步。Fermi将会用户消费级市场，即GeForce系列产品应运而生。由于Fermi相较NVIDIA以前产品有了更多的新创意、新功能，所以在销售量占有绝对比例的GeForce系列上还需保密。不过在此次访谈中，黄仁勋先生还是提及了三个要点，他们分别是光线追踪、物理引擎和3D立体显示技术，他们在Fermi产品中将会得到更大发挥潜力，让视觉体验更上一层楼。
第三步。Fermi走进图形工作站，此时我们在NVIDIA GTC大会上公布的GPU L2缓存、显存ECC校验等功能等得到最大发挥，当然上述提及的技术、功能也肯定会应用于Tesla产品中。
本子在线独家专访更多详细报道：
《图形皇帝黄仁勋做客ZOL十大精彩语录》
《42000人"围观" 图形皇帝黄仁勋作客ZOL》
《黄仁勋：Fermi值得期待 新架构新纪元》
《黄仁勋:NVIDIA是在"犯错"中摸索成功》
《专访黄仁勋：NV巨舰在选择方向不断前行》
第二站-走近中国开发者 提升源动力
第二站-走近中国开发者群体 提升源动力
截止到目前全球已经有超过250所大学开设了CUDA编程和GPU计算的课程，仅在上个季度CUDA开发工具包就被下载了超过90,000次。令人可喜的是，在全球掀起GPU计算浪潮的同时，中国的科研院所、高等学府和企业不仅没有落后，相反在包括油气勘探、离散模拟、三维扫描等领域利用GPU计算方面走到了世界的前沿，GPU计算为中国提高自主创新的能力提供了的绝佳机会。
值得一提的是，在此次NVIDIA 卓越中心授牌仪式上中国科学院和清华大学将成为中国首批获得CCOE单位。
NVIDIA CCOE授牌仪式签到处
NVIDIA CCOE授牌仪式现场
此次CUDA卓越中心授牌仪式选在了中国科学院过程工程研究所新近落成的综合楼五层，整个会场设计颇具NVISION 2008和NVIDIA GTC两次大会给人的视觉冲击力。同时在醒目位置注明本次会议主题，“GPU计算开创计算新纪元 CUDA卓越中心授牌仪式暨CUDA未来之星颁奖仪式”。
NVIDIA联合创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋先生致辞
黄仁勋先生致开幕词，在致辞同时黄仁勋先生不仅介绍了NVIDIA CUDA在全球范围内的运营状况，还结合时下流行的QQ、开心农场等介绍了基于CUDA计算的Tesla产品应用。同时黄仁勋先生还表示，GPU应用远不止这些，在专业领域例如勘探、冶炼、医疗等都会有CUDA产品的出现，未来CUDA的应用范围会更广、更出色。
NVIDIA联合创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋先生致辞
在开幕词结束后，黄仁勋先生公布了NVIDIA CUDA卓越中心授牌单位，即中国科学院过程工程研究所和清华大学。
黄仁勋先生和Bill Dally颁发CCOE牌
在隆重的授牌仪式上，黄仁勋先生和NVIDIA首席科学家Bill Dally一同颁发，中科院及清华大学相关领导上台接受认证牌及认证书。
与世界同步 中国CUDA专家现场说法
与世界同步 中国CUDA专家现场说法
中国在超级计算机领域一直落后于发达国家，而且在以前高性能计算都是基于CPU设计的超级计算机机群，受限于自主技术等原因无法匹敌。很多应用超级计算机的单位及团体，都在高性能机算方面遇到了无法满足自我需求的超级计算机，而NVIDIA CUDA的出现则完美解决了上述问题，超级计算机成本、站地面积以及易用性等综合优势远高于基于CPU设计的超级计算机。
而且值得一提的是，此次在基于GPU的高性能计算、超级计算机方面，无论技术、实力等方面中国与世界同步，同时CUDA在中国也有了广泛的认知，很多科研单位也都开始或准备启用基于GPU的CUDA高性能计算设备。
与会现场，请到了CUDA在中国第一批用户，同时他们也是中科院及清华大学等院校的教授、科研人员，他们是名副其实的中国CUDA专家，并在此次授牌仪式上发表了演讲同时展示了自己的科研成果。
中国科学院葛兰教授
葛兰教授在展示PPT
清华大学计算机系高性能所（HPC）的陈文光教授
陈文光教授在演示PPT
清华大学计算机系高性能所（HPC）的副教授邓仰东
邓仰东副教授在演示PPT
三位在中国CUDA领域叱咤风云的人物，在此次大会上分别展示了目前CUDA在中国的发展状况以及自己在CUDA上的研究情况，同时高度认可CUDA的应用性、易用性、实际效能均大幅高于原有架构产品。
从小抓起 CUDA未来之星颁奖
从小抓起 CUDA未来之星颁奖
NVIDIA CUDA不仅仅凭借实力得到了专业领域人员认可，同时也得到了很多在校学生的认可，很多同学都对CUDA GPU计算感兴趣。例如清华大学在CUDA教育推广方面已经走在了全国的前列，微电子研究所副教授邓仰东开展了CUDA培训课程，已有来自全国的300多名学生参加；薛巍博士已经为本科生教授包含CUDA编程的“并行编程”课程，吴永卫博士则在其研究生课程班上开设“并行程序设计实践”。GPU计算对于国内的编程人员并不陌生，之前有随机对12所大学的1700名学生进行调查。有将近56%的大学生听说过基于CUDA利用GPU进行的并行计算，并有69%的学生表示有计划基于CUDA和GPU进行开发。
为了让同学更加了解CUDA的魅力NVIDIA举办了中国CUDA大赛，此次比赛共收到79份参赛品，通过中国CUDA专家团的评审最终选出满意作品，并在此次会议中对获奖个人或团体颁奖。
NVIDIA首席科学家Bill Dally为特等奖选手颁奖
黄仁勋先生为获奖选手颁奖
Bill Dally先生为获奖选手颁奖
嘉宾及获奖选手集体留念
此次大赛特等奖获得者
为了鼓励更多的在校编程爱好者学习基于CUDA和GPU计算的编程，NVIDIA联合创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋先生在活动当天还为在之前在中国成功举办的NVIDIACUDA 编程竞赛中获奖的学生进行颁奖，授予他们CUDA未来之星的称号。
媒体专访 黄仁勋坦言CUDA是PC未来
媒体专访 黄仁勋坦言CUDA是PC未来
NVIDIA CUDA卓越中心（CCOE）授牌和CUDA未来之星颁奖仪式后，黄仁勋先生又接受了全体媒体的专访，通过专访让我们了解到CUDA的现状及未来，同时NVIDIA与软硬件合作伙伴间的合作进程，甚至于下一代Fermi产品，黄仁勋先生都毫不避讳的耐心为全场媒体解答。
● 各司其职 CPU/GPU异构计算黄金搭档
在老问题CPU和GPU之间关系及谁能够取代谁的问题上，黄仁勋先生表示了自己的观点：
“CPU的设计宗旨就是要从指令流中得到最高的处理效能，即要用最短的时间完成一项任务，这就是串行计算，但串行计算架构的CPU天生就不适合高性能计算领域所强调的并行计算工作，这是为什么CPU现在成为了高性能计算性能提升的瓶颈。
举个今天GPU计算应用的实例，比利时安特卫普大学原来用的超级计算机有512颗处理器核，成本是530万美元，占用了好几个机柜；而后来换成一台拥有8个GPU的台式系统，性能相当，成本只有7000美元，占地面积也大为减少。以GPU计算为基础的高性能计算服务器在成本、性能等方面的优势毋庸置疑。"
NVIDIA联合创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋先生
作为先驱者，NVIDIA1999年就推出GPU，2002年就开始大力推广GPU计算技术，推出第一个可编程的GPU，提出了GPGPU概念，即具有通用计算用途的GPU，这开始让CPU厂商恐慌。但GPGPU编程难度太高，无法快速推广。时至2003年，NVIDIA开始全新尝试，举三年之力于2006年成功推出CUDA架构（Compute Unified Device Architecture）并于2007年正式发布。
CUDA是一个更适合于并行计算的架构，提供了硬件的直接访问接口，并率先提供了针对GPU(图形处理器)编程的C语言开发环境。CUDA™是由NVIDIA推出的通用并行计算架构。该架构充分将GPU强大的并行计算能力调动起来，使GPU能够在解决复杂计算问题上发挥其先天的优势。开发人员现在仅使用C语言（C语言是应用最广泛的一种高级编程语言），就能在基于CUDA™架构的GPU（图形处理器）上编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA将来还会支持其它语言，包括FORTRAN， Python以及C++。
● Windows 7 GPU计算功能由NVIDIA而来
作为微软最新一代的操作系统——Windows 7，不仅给用户带来的全新的人体交互体验，在设计架构上首次将GPU提到了与CPU同等地位。在系统中基于GPU的非3D计算应用十分广泛，例如视频编码、并行计算等。
值得一提的是，Windows 7中新增的DirectX 11 API更是让众多游戏迷欣喜若狂，但是DirectX 11 API的带来不仅仅是视觉体验，例如在其中新增加的DirectCompute功能，就是针对GPU通用计算提供了统一的API接口。
CUDA是PC未来
黄仁勋先生表示，微软操作系统中大幅增加GPU并行计算应用，Intel想推出同样服务于GPU并行计算的Larrabee，无疑表明GPU计算已经成为顶级硬件、软件厂商的主要发展方向。而在这点上，NVIDIA的CUDA无疑走在了他们的前面，特别是DirectX 11 API中加入用于GPU并行计算的DirectCompute正是受到的CUDA的启发才应运而生。
● Fermi三步走计划 进军多领域
黄仁勋先生承认在DirectX 11产品上目前落后于对手，但是他非常看好Fermi架构产品，而且他为Fermi的到来制订好了“三步走方案”。
Fermi将采用三步走方案
第一步。首先将Fermi用于服务器，也就是我们旗下的Tesla系列。这是因为Fermi产品在云计算以及高密度并行计算领域有CUDA架构上的优势，这种优势将会体现出优于其他架构产品5倍以上的性能。正是因为这个原因，所以我们决定首先将Fermi用于Tesla产品。当然这还需要客户有时间来准备，比如建立基于Fermi的系统架构和处理器，同时开发出相应的软件用以支持。
第二步。Fermi将会用户消费级市场，即GeForce系列产品应运而生。由于Fermi相较NVIDIA以前产品有了更多的新创意、新功能，所以在销售量占有绝对比例的GeForce系列上还需保密。不过在此次访谈中，黄仁勋先生还是提及了三个要点，他们分别是光线追踪、物理引擎和3D立体显示技术，他们在Fermi产品中将会得到更大发挥潜力，让视觉体验更上一层楼。
第三步。Fermi走进图形工作站，此时我们在NVIDIA GTC大会上公布的GPU L2缓存、显存ECC校验等功能等得到最大发挥，当然上述提及的技术、功能也肯定会应用于Tesla产品中。
至此，经过两天两站的走访黄仁勋先生在中国的主要形成接近尾声，不过NVIDIA的技术、CUDA的实力却不会因此而结束，更多的CUDA应用、更好的NVIDIA产品在随后一段时间里面世，让我们拭目以待一个全新的NVIDIA和一个全新GPU并行计算时代。
