
视觉计算公司
NVIDIA 在视觉计算方面的工作 (计算机图形的艺术与科学) 造就了数以千计的专利发明、突破性的技术、深度行业联系以及一个举世认可的品牌。 二十年以来,我们一直引领着这一强大媒介的发展,把 PC 从一种生产力工具变成了一种用于创作和探索的工具。
我们公司的核心产品是 GPU,GPU 于 1999 年由我们发明,是现代视觉计算的引擎。 我们的 Kepler 架构 GPU 包含 70 亿个晶体管,是史上顶级复杂的处理器之一。 GPU 使计算机图形从一种特性发展成为一个不断扩张的产业,涵盖了视频游戏、电影制作、产品设计、医学诊断以及科学研究等门类。 GPU 现在正在推动全新领域的发展,例如计算机视觉、图像处理、机器学习以及增强现实等等。
推动行业发展的独创性
我们的产品涵盖了整个视觉计算领域,从基础的发明到包含 GPU 的处理器,再到系统零部件和完全集成的系统。我们面向三大纵向市场: 游戏、专业可视化以及高性能计算与数据中心。 针对每个市场,我们都提供一个平台,该平台包含处理器、软件、工具、营销、专业技术以及越来越多的联网服务。 有些一线 OEM 厂商希望打造出图形效果丰富的差异化设备,我们通过向这类厂商销售零部件和许可知识产权,从而能够充分利用自己为这些市场打造的创新技术。
作为视觉计算的全球领军企业,我们吸引了这一领域中的一流人才。 他们的独创性推动了这一行业的发展。 他们是我们公司发展的动力源泉。 因此人们对我们品牌的忠诚度和热爱非比寻常,他们以非常私人的方式来表达这种忠诚和热爱,其中包括艺术画作、纹身甚至有的粉丝为孩子取名 “NVIDIA”。
游戏方面: 游戏之道 (THE WAY IT'S MEANT TO BE PLAYED)
游戏业是我们的传统优势所在。 我们的 GeForce® 平台由处理器、软件以及服务组成,它孕育了全球最大的游戏细分市场 —— PC 游戏市场,该市场预计在 2014 年将达到 260 亿美元。 使用 GeForce Experience™ 的游戏玩家多达 4000 万名游戏玩家,它是针对下一代 PC 游戏体验的 NVIDIA 应用,可提供优化的游戏设置和驱动程序更新以及游戏捕捉和流式传输技术。 SHIELD 是一款游戏与娱乐便携式设备,是安卓游戏市场蓬勃发展的一剂催化剂。安卓游戏市场是增长最快的一个细分市场。 NVIDIA GRID™ 是一种突破性的创新技术,可通过云提供按需随选的丰富图形效果,从而可成就 "游戏业的 Netflix"。 我们的 GameWorks 计划让开发者能够在各种平台上运用一些全球顶尖视觉特效艺术家的才华以及这些艺术家不断打造的算法库和工具。
专业可视化的标准
在二十一世纪早期,NVIDIA 发明的可编程处理器使其将触角伸到了专业图形领域。 现在,从机械与工业设计到医学成像再到数字内容制作与电影,Quadro® 已成为专业可视化的行业标准。 自 2009 年以来,每一部获得奥斯卡奖最佳视觉特效提名的影片都是在 Quadro 上制作出来的。全球 80% 的工作站采用 Quadro 图形处理器,世界上几乎各大设计工具中均整合了 Quadro 的成套工具和算法。 随着专业可视化搬到云端,NVIDIA GRID 技术现已面向不断增长的虚拟化工作站市场,满足人们在图形素材移动访问方面不断增长的需求。
为高性能计算与数据中心加速
世界各地的科学家与研究人员均采用 Tesla® GPU 来解决最复杂的难题,例如人脑建模和寻找治疗艾滋病的方法。 我们为这些科研人员提供了一个由技术、工具、库组成的强大平台以及计算机架构与算法两方面的专家。 NVIDA GPU 支持全球最快的超级计算机,其中包括橡树岭国家实验室 (Oak Ridge National Labs) 的 Titan 及最新 Green500 排名中的前十五大节能超级计算机。 NVIDIA 还把 GPU 功能搬到了数据中心中来,重新定义了通用计算。思科、戴尔、富士通、日立、惠普以及IBM 等厂商的服务器均采用 NVIDIA GRID 技术来虚拟化企业 PC 以供移动劳动力使用,还利用该技术来加速前沿领域中的应用,例如大数据分析以及机器学习。
为各种设备提供处理动力
视觉计算正变得比以往任何时候都更加重要,面对铺天盖地的各种移动设备,消费者越来越期待丰富的图形效果。 从苹果到奥迪,全球领先的 OEM 厂商在 2014 年打造的计算设备将包含超过 20 亿个 GPU 核心。 NVIDIA 打造全球最好的 GPU 并通过处理器或知识产权许可的方式来拥抱这一机遇。 我们的 Tegra® 片上系统 (SOC) 面向智能设备市场,该市场涵盖了从超级手机与平板电脑到汽车信息娱乐、驾驶员辅助系统以及游戏设备的整个范围。视觉计算在这些市场中非常重要。 我们最新的处理器 Tegra® K1 将 GeForce 的心脏与 Tesla 的灵魂搬到了移动平台上来。 凭借 192 个完全可编程的核心,Tegra K1 让开发者能够打造出可在任何设备上运行的下一代游戏与应用。而汽车级 Tegra K1 视觉计算模块将帮助自动驾驶汽车从研究领域进入到大众市场,令照片般逼真的数字座舱栩栩如生。
视觉计算理论
视觉计算理论(computational theory of vision)视觉信息处理理论。美国人工智能专家马尔1977年提出。该理论认为,视觉是一个多级的、自下而上的分析过程,在这个过程中产生一系列关于客体的不同表征,这些表征对有关的视觉环境提供越来越详细的信息。在客体视知觉过程中,产生三级不同水平的表征。
应用
(1)初始素描。它对视觉输入中有关光线明暗度的变化提供一个二维的描述,包括边界、线条等几何光学特性的分析。这种表征是以观察者为中心的,即对视觉输入只是从观察者的角度来加以描述。初始素描又可以分为粗略和详细两种水平。前者包含视觉场景中光线明暗度变化的信息;后者则是利用光线明暗变化的信息认同客体的数量和轮廓形状而形成的一种表征。(2)2.5维素描。它利用阴影、轮廓、纹理、运动和双眼视差等提供的信息,构成一个关于视觉客体表面的深度和方位的描述。像初始素描一样,它也是以观察者为中心的,由于观察角度的不同,一个客体的表征可能会发生很大的变异。(3)三维模型表征。它不依赖观察者的视见方式.从三个维度上描述了客体的形状及其相对位置,表现了实际物体的三维空间,人的视觉就是对三维表征的物体进行再认。马尔等人对一个三维模型表征提出了三条理想的标准:即可达性(指表征能建构起来的容易程度);作用域(表征适用一给定范畴内所有客体的程度)和唯一性(对一个客体的各种不同的观察,均产生同一标准的表征);稳定性(表征包含和体现同类各客体之间相似性的程度)和灵敏性(体现不同类客体之间主要差异的程度)。马尔主要从事人工智能的研究,力图用计算机模拟人的视觉过程,使机器实现人的立体视觉功能,他的视觉计算理论立足于计算机科学,并系统地概括了当时心理学、神经科学等方面的重要成就,其重要特征就在于使视觉信息处理的研究变得十分严密,把视觉研究从描述的水平提高到数理科学的研究水准。