在今年 NVIDIA GTC 大会的主题演讲， NVIDIA 首席执行官黄仁勋一开始就谈到后摩尔定律时代的革新，现在单线程效能的提升已经逐渐趋缓，而能够在此世代引领革新的关键，可说是基于 GPU 的偕同运算，而在近五年更可看到整个业界对于机于 CUDA 的偕同运算技术获得重视， GTC 与会人员与 CUDA 开发者亦大幅增长。
基于照片仿真与 VR 的多人 VR 应用 Project Holodeck
在今年 GTC 所宣布的第一项新技术，是称为 Project Holodeck 的 VR 虚拟协作应用，结合 VR 与照片仿真技术，让四个使用者可在同一环境检视以照片仿真绘制的工业产品以及 3D 内容，可作为工业设计、内容制作应用。
黄仁勋也与瑞典超级跑车制造商 Koenigsegg 创办人 Christian von Koenigsegg 连线，以 Project Holodeck 在 VR 环境同欣赏其最新的 Regera 混合动力超跑，再搭配及时运算，可进行全车结构的检视，同时与参与 VR 会议的同伙置身在相同的 VR 环境中； Project Holodeck 预计在今年九月提供前期导入。
将深度学习用于 Ray Tracing 提升降噪效率
而后黄仁勋谈到深度学习对于整个产业的影响，在我们所认知包括搜寻、影像辨识、围棋、自动驾驶外，黄仁勋还指出深度学习亦可与 3D 影像的 Ray Tracing 的降噪技术结合，透过深度学习的方式学习包括影像去噪、光线反射等特性，使得设计 3D 模型后进行照片仿真的 Rendering 可更具效率且逼真。
SAP 将人工智能用于广告露出效益分析
同时 NVIDIA 也宣布 SAP 基于 DGX-1 超级电脑与 AWS 打造全球首个商业级人工智能，这套系统被应用在商业广告效益分析，透过客户影像内容输入到基于 NVIDIA 深度学习的 SAP 的机器视觉系统后，找出广告在影片中的曝光情况；另外 SAP 也将这套系统应用在企业的分类处理，减少因人力导致出错。
基于 Volta 架构的首款产品 Tesla V100
今年的重头戏，就是宣布基于全新的 Volta 架构的第一款产品 Tesla V100 ，就如同当初宣布 Pascal 架构一样先是以运算级的 Tesla 产品做为首发； Tesla V100 是一款拥有超过 210 亿个晶体管的核心，采用台积电 12nm FinFET 制程，封装尺寸约莫与 Apple Watch 相似，达到 815mm 平方。
Tesla V100 具备高达 5,120 个 CUDA 核心，内存采用三星 16GB HBM2 内存，达到 900GBs 传输速度，并具备全新的 NVLink 2 高速通道，达到 300GBs 的带宽；同时针对深度学习搭载全新的 Tensor Core ，运算能力可达到 7.5 FP64 TFLOPS 、 15 FP 32 TFLOPS ，并由 Tensor Core 提供120 Tensor TFLOPS 。而 Tesla V100 开发金额超过 300 亿美金。
当然 Tesla V100 也不是只能做为人工制护应用，黄仁勋也展示由 Square Enix 以 Tesla V100 搭配游戏引擎进行即时影像处理的 Kingsglaive: Final Fantasy XV 展示，人物与场景模组都采自电影素材，不过借由高效能的 Tesla V100 达到宛若电影处理后的效果。
同时 NVIDIA 也展示 Tesla V100 在包括 Caffe 2 、 微软 Cognitive Tookit 以及亚马逊 mxnet 的效能提升，同时也请到亚马逊 AWS 的深度学习与 AI 总经理 Matt Wood 分享深度学习如何结合 Alexa 产生技术与应用的。
Tesla V100 将提供从个人超级电脑到云超级电脑的完整阵容
随着 Tesla V100 ， NVIDIA 也宣布三款不同层级的服务器主机，包括企业级超级电脑 DGX-1V ，中小企业与个人版超级电脑 DGX Station ，以及与微软合作的公众云超级电脑 HGX-1V ，其中 DGX-1V 与 HGX-1V 皆是将既有服务器架构内的 GPU 从 8 张 Tesla P100 升级到 8 张 Tesla V100 的性能提升版，而 DGX Station 则是首度亮相的个人版超级电脑。
DGX-1V 的建议售价为 149,000 美金，不过若在 5 月 10 日后购入DGX-1 的使用者，可免费升级到 DGX-1V 。
DGX Station 是一款 1,500W 电源供应、水冷设计的小型超级电脑，采用四张以 NVLink 2 贯串的 16GB Tesla V100 ，仍有高达 480 Tensor TFLOPS 的超高运算力，具备 3 个 DisplayPort ，售价为 69,000 美金。
针对 TensorFlow 的 TensorRT
此外，黄仁勋还宣布了针对 TensorFlow 的 TensorRT ( Tensor Run-Time )软件，透过 TensorRT 使得 Volta 缩短 12 倍的训练时间以及加速 6 倍的逻辑演算效能，以影像处理速度来说，也让 Volta 的效能甚至相较 Tesla P100 高出 7 倍以上的处理能力。
针对 HyperScale 提供 FHHL 版 Tesla V100
此外针对 Hyperscale ，黄仁勋也介绍了另一种特殊的 Tesla V100 封装，此种封装并非采用 NVLink 界面，而是使用工业标准的 FHHL PCIe 界面，尺寸宛若 CD 盒般，仅有 150W TDP ，效能达到 Skylake 的 15-25 倍，能将原本需要 500 台 CPU 架构的 Node 才能达到的运算力，以 33 台基于 Tesla V100 加速的 Node 达成，大量减少热排放与能耗。
让 AI 开发者可从端到云达到开发一致性的 NGC
同时黄仁勋还宣布了 NVIDIA GPU Cloud ( NGC )，让人工智能开发人员可借由云平台进行 AI 的开发并使用最新的深度学习框架，并且宣布 NGC 软件套件，同时可在搭载 Titan X 或是 GTX 1080 Ti的个人电脑以及 DGX-1 超级电脑甚至云主机使用相同的软件套件开发环境。 NGC 预计在今年第三季开始进行公众测试，服务订阅价格待后续宣布。
DrivePX 获得丰田采用， Xavier 搭载的 Xavier DLA 加速器将开源
在自动驾驶领域，黄仁勋宣布日本丰田汽车将与 NVIDIA合作，以其 DrivrePX 作为自动驾驶车的核心架构；同时也补充了关于新一代自动驾驶硬件平台 Xavier 的架构，除了客制化的 ARM 64 位元 CPU 以及 Volta GPU 以外，还具备称为 Xavier DLA ( Deep Learning Accelerator )的深度学习加速器，可提供 10 Deep Learning TFLOPS 效能。
同时黄仁勋也宣布 Xavior DLA 将作为开源项目释出，预计在 6 月进行前期释出，而在 9 月正式进行开源。
ISAAC 机器人模拟器加速基于 Jetson 机器人训练
此外也针对基于 Jetson的机器人开发，宣布名为 ISAAC的机器人模拟器，透过机于 NVIDIA 的 GPU 电脑模拟成 Jetson ，搭配 ISAAC 机器人模拟器进行虚拟培训，能够进行大量相同行为的机器人模拟学习，利用大量虚拟训练结果，使机于 Jetson 平台的机器人培训速度更快速。