皮衣依然帅，中文已放弃。
http://v.youku.com/v_show/id_XMzA0OTkxMzE3Ng==.html
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没谈谈2080的事？
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我还在看，没看完。
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跟图形有关的不多，因为主要是个通用计算峰会（其实是深度学习），目前看到的跟大家有点关系的。
1，holodeck，可以看到照片级的实时性能，不知道后面是几块gpu再跑，说实话这个演示超烂。
2，interactive ray tracing，目前没有ray tracing能达到实时交互性能，黄介绍了一种图像只渲染一部分，然后由深度学习技术的通过预测光线路径决定剩下的像素颜色（基于统计学而非严格的物理光学路径计算），可以达到实时性能。
3，宣布了一个好像很叼的推理机tensorrt3。对平台自适应有点厉害，先检测你的平台类型，理论算力，指令集之类，然后自动优化。把常用的conv+batchnorm+relu打包成一个指令。
4，以极快的速度对视频帧进行语音搜索。杀与艹之歌演示。
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汽车领域说什么了？
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很多，开放了整个软件平台ASIL-D OS，NVIDIA DRIVE，xavier（明年第一季度供货，这个不是专属的自动驾驶芯片，翻译成自主机器，它可以用在其他自动机器上，包括机器人。）但就技术上仍然是google当年在linux kernel上发布的那套，不过特意展示了暗光和雨天的效果。
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暗光和雨天效果好倒是容易做，不容易做的是暗光和明亮光的同一物体，不会识别成不同物体
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那肯定都是混合在一起的。夜晚，雨雪天气意味着部分sensor失效，比如夜晚视觉sensor失效，雨雪lidar受到干扰，在系统不停受到干扰的情况下仍能保证可靠性（这也是深度学习输出概率计算带来的健壮性）。
从这次老黄的演示来看，算法的进步我没看出啥，但我看到了计算能力赤裸裸的飙升，能够同时tracing的物体太多了，几乎完整的理解了整个场景，绝对超过了人类等级。
这是黄这次演示的nvidia drive：
Capture.JPG (161.13 KB, 下载次数: 0)
Capture2.JPG (135.92 KB, 下载次数: 0)
Capture3.JPG (133.98 KB, 下载次数: 0)
Capture4.JPG (137.72 KB, 下载次数: 0)
Capture5.JPG (92.59 KB, 下载次数: 0)
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这是google 2013年Embedded Linux Conference上发布的。
A Ride in the Google Self Driving Car.mp4_20170928_210612.680.jpg (161.05 KB, 下载次数: 0)
A-Ride-in-the-Google-Self-Driving-Car.mp4_20170928_210639.543.jpg (214 KB, 下载次数: 0)
对比起来简单的如同玩具。
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odometry的结果也不见得比cmu的好
lidar的结果没有吹的必要啊
要是拿个廉价鱼眼单相机做出来那才是厉害
Capture.JPG (239.01 KB, 下载次数: 0)
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点云建模嘛，计算量消耗巨大，结果不可靠（时好时坏），作为视觉方案，进光量会影响效果。
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老黄已经胖的皮衣扣不上了。
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预示新卡太强大，泰坦皮都扣不上了
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纵使很多人喜欢黑他。。。不过我是觉得这么有魄力的CEO怎么也值得尊重！！
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已经充值完毕
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有辦法識別是大媽在開車嗎?
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英伟达现在搞无人驾驶，显卡业务只能算小生意吧？
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不是，零售还是老黄大生意。
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好像是跟特斯拉的合作被撬走了？
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天网机器人大军用来识别人类目标进行射杀的技术又成熟了一步
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特斯拉和AMD合作开发了。 电路 电子 维修 求创维42c08RD电路图 评论 电视的图纸很少见 评论 电视的图纸很少见 评论 创维的图纸你要说 版号，不然无能为力 评论 板号5800-p42ALM-0050 168P-P42CLM-01 电路 电子 维修 我现在把定影部分拆出来了。想换下滚，因为卡纸。但是我发现灯管挡住了。拆不了。不会拆。论坛里的高手拆解过吗？ 评论 认真看，认真瞧。果然有收
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