按照 NVIDIA 老闆的說法，在還沒有公司名稱的時候，所有檔案都冠以兩字詞 NV 開頭，含義是 Next Version（下一版），直到某天由於公司合併，其中一位公司創辦合夥人翻查了和這個兩字詞相關的所有單詞，最終選擇了諧音“Envy”的拉丁文“invidia”(暗含視覺與羨慕的意思)，於是 NVIDIA 這個名字也就被大家採納。經過二十多年的發展，寂寂無聞的 NVIDIA 已經成為全球最受矚目的晶片公司，旗下擁有 GeForce、Quadro、Tesla、Tegra 等多個產品線。
四個產品線的分工比較明確，GeForce 主要針對遊戲消費市場、Quadro 針對專業圖形和入門科學計算領域、Tesla 針對超算市場、Tegra 針對物聯網。和相對煩囂的 GeForce、Tesla 相比，Quadro 在普通人看來雖然有點“寂寞”，但是在 NVIDIA 的營收中卻有極其重要的地位，其所屬的專業視覺化業務更是實現了連續 16 個季度的增長。
正如前面所說的那樣，Quadro 是 NVIDIA 的專業圖形產品品牌，在它誕生（1999 年）的一年時間內接連創下了多個第一：全球第一款整合硬體 T&L 專業卡、第一款移動工作站、第一個 Linux 專業工作站驅動。作為後來者，Quadro 憑藉強大的產品力，很快就將當時工作站市場佔統治地位的 3DLabs、FireGL 等品牌全部幹趴下。
自推出後 Quadro 在專業應用市場上一直保持著領先的市場份額，隨著功能和效能日益強大，基於 GPU 的專業應用也越來越受重視，Quadro 可以發揮的用武之地也越來越多。
特別是 NVIDIA 圖靈架構釋出後，不僅傳統工作站應用因為光線追蹤核心（RT Core）的加持而顯著受益，而且在人工智慧、大資料方面也因為張量核心（Tensor Core）而得到了更進一步的擴充，此外，圖靈在多卡通訊（NVLink）、影片加速也有重大提升，為專業應用提供了面向未來的支援。
讓人值得關注的是，NVIDIA 這次打破常規，讓 Quadro RTX 圖靈架構產品線釋出的第一個產品，足見這次 NVIDIA 對圖靈架構專業產品給與了前所未有的重視。
硬體光追加速核心
圖靈架構最重要的創新之處是首次整合了名為 RT Core 的光線追蹤核心，光線追蹤被業界認為是目前實現真實渲染的最強技術，它從觀察者發射出一條射線，穿過螢幕畫素抵達到渲染物件，生成反射、折射、陰影等衍生射線，結合物件材質、大氣等特性，確定畫素的最終顏色。
理論上，光線追蹤可以完全模擬真實世界的光照（以及聲音等）效果，但是現實世界有幾乎無數的光子在物體之間碰撞，因此，在真正的光線追蹤應用裡，一般都會使用有限的主射線（穿越畫素的射線）和衍生射線，結合一些隨機演算法實現在有限的計算資源下提供可接受的真實效果渲染。
在以往，光線追蹤都是以軟體方式來執行，也就是用 CPU 和 GPU 的通用計算單元來跑，由於光線追蹤是複雜的計算密集型應用，軟體方式難以實時的來呈現，所以一直以來，光線追蹤基本上都是僅限於互動操作敏感度不是很高的輸出渲染。
當然，實時光線追蹤在這個時期也是存在的，只是速度讓人很抓狂，畫面效果也得妥協，畢竟要實現實時的話，允許的計算時間是有限的。在這種生態環境下，人們願意投入的開發資源自然也不多，像 Keyshot 這類工業設計渲染器就一直只用 CPU 跑。
Quadro RTX 採用的圖靈架構改變了這個局面，它引入的 RT Core 就是把光線追蹤中最耗時的射線求交計算和三角形篩選處理，以硬體電路的方式整合到了 GPU 中，大大提高了光線追蹤計算的能耗比，結合混合渲染演算法，最終實現了效率遠勝以往的實時光線追蹤效能。
增強的張量核心
張量核心（Tensor Core）是 NVIDIA 在 Volta 架構專門針對人工智慧引入的混合精度計算加速單元，透過 NVIDIA 的自動混合計算精度（AMP），可以在多種深度學習框架提供自動混合加速。Quadro RTX 的圖靈架構同樣整合了張量核心，而且做了進一步的擴充套件，增加了 4 位整數精度支援，可以對精度需求不高的場合提供更高的吞吐量。
我們以基於 TU102 GPU 的 Quadro RTX 8000 為例，它的單精度（32 位浮點）效能是 16.3 TFLOPS，但是 INT4（4 位整數）效能高達 522 TOPS，INT8（8 位整數）效能是 261 TOPS。
使用 Quadro RTX 作為深度學習或者計算密集型計算方案既可以確保靈活而強大的效能，同時在使用成本上也較其他方案更有優勢，NVIDIA 的 NGC 容器映象方案可以讓使用者幾乎無須考慮平臺部署的複雜性，只要平臺安裝好 CUDA 和 Docker ，再複製貼上幾條指令，就能快速部署各種主流深度學習框架容器映象，快速編寫、執行深度學習程式碼。
8K 影片編解碼
圖靈架構整合了升級過的 NVDEC 和 NVENC，支援對 HEVC 4:4:4 格式影片的解碼以及 8K 30fps 格式影片的 HEVC 編碼。HEVC 編碼擁有比 H.264 高 30% 以上的同畫質壓縮率，對於視訊會議、線上直播、影片剪輯以及工作站串流等操作，新的編解碼引擎對於 Quadro RTX 使用者來說意味著更高的效率和畫質。
特別值得一提的是，圖靈的 HEVC 編碼器支援 B-Frame 壓縮，B-Frame 是參考前後幀與本幀的差別進行編碼的方式，比 P-Frame 的壓縮率更高（I-Frame 效率最低），因此 Quadro RTX 的 HEVC 編碼器在同樣的位元速率可以做到更高的畫質。
高達 48 GB 板載記憶體
Quadro RTX 全線採用 GDDR6 記憶體，其中 Quadro RTX 8000 記憶體頻寬高達 672 GiB/s，記憶體容量高達 48 GiB，遠超遊戲卡版本 RTX 2080 Ti 的 11GiB，也比面向遊戲發燒玩家的 Titan RTX 高一倍，即使和 NVIDIA 目前頂尖伺服器加速卡 Telsa V100S PCIe 相比，也要多 50% 的容量。
不僅於此，圖靈架構還具備名為 NVLINK 的通用輸入輸出介面，頻寬高達 100GiB/s。在 PC 上可以用作多卡並聯匯流排使用，此時 NVLINK 相當於一條擴充套件記憶體匯流排，兩片 Quadro RTX 8000 可以快速共享彼此的記憶體，顯著提高多卡效能。
GPU | 記憶體容量 | 採用 NVLINK 後記憶體容量 | 光線投射效能 | CUDA 核心規模 | 張量核心規模 |
Quadro RTX 8000 | 48 GiB | 96 GiB | 10 GRays/s | 4608 | 576 |
Quadro RTX 6000 | 24 GiB | 48 GiB | 10 GRays/s | 4608 | 576 |
Quadro RTX 5000 | 16 GiB | 32 GiB | 6 GRays/s | 3072 | 384 |
Quadro RTX 4000 | 8 GiB | 不具備 NVLINK | 6 GRays/s | 2304 | 288 |
多屏巨幕能力
Quadro RTX 另一個比較硬核的專業應用領域是多屏應用，例如現在舞臺背景牆，很多時候都是採用了結合複雜三維、影片處理的應用，不僅要做到多屏同步，還需要具備強大實時處理能力和良好的第三方軟體相容性。
作為有多年豐富經驗的多屏顯示卡供應商，Quadro RTX 在多屏處理能力也是相當強勁，支援 NVIDIA Quadro Sync II 同步卡，能以 4 塊 Quadro RTX 6000 組合的方式提供 16 屏的強大同步輸出能力，如果對效能有更高需求的話，還可以用 4 塊 Quadro RTX 800 組成 32 屏輸出，如此強悍的多屏解決方案實在難以找到對手。
最後的 CPU 渲染頑固派擁抱 Quadro RTX
圖靈架構是在 2018 年 Siggraph 上釋出的，作為一個擁有革命性的架構，尤其是整合的硬體光線追蹤加速能力，當時支援的應用並不多。隨著 Quadro RTX 等圖靈架構產品的上市，這些疑問已經一掃而空，例如在專業視覺化應用領域，包括像 Keyshot 這類以前頑固的 CPU 派渲染器都紛紛加入到了全力支援圖靈架構的行列。
Luxion 的 Keyshot 是業界知名的獨立專業級實時光線追蹤和全域性照明渲染器，以使用簡單、效果逼真等特點受到了很多工業設計師的青睞。在很長一段時間裡，Keyshot 都只支援 CPU 渲染模式，但是從9.0 版開始，Keyshot 開始引入了基於 NVIDIA OptiX 光線追蹤渲染框架，實現了對 GPU 加速的支援。
在 Keyshot 的實際使用中，1920x1080 的檢視（Viewport）模式下，使用純 CPU （AMD Ryzen 3900X 3.8GHz 12 核、64GB DDR4-3600 記憶體）渲染一個場景（從檢視開始更新到完成清晰平滑的畫面），以往或者說 CPU 方式耗時大約是 90 秒，在啟用 GPU 渲染時，使用 Quadro RTX 40000 渲染耗時只需要 3 秒左右，效能提升了接近 30 倍。
在渲染輸出（Render）模式下，3840x2160 解析度 128 取樣，從開始到結束，同樣配置，CPU 耗時 388 秒，而 GPU 渲染只需要 35 秒，效能提高了 10 倍。
毫不妥協的阿諾渲染器
相對於 Keyshot 偏向於視覺化產品製造設計不同的是，Autodesk 公司的 Arnold（阿諾。沒錯，官方介紹名字就是源自那位胳膊比你大腿還粗的州長，以示自己是一個蠻力方案，這裡的蠻力是指衍生射線的完全隨機路徑追蹤方式）則是針對視覺化藝術創作的三維渲染器。
Arnold 最初是由 Solid Angle 公司創辦人 Marcos Fajardo 開發的，當時是為多倫多 CAST 軟體公司光照設計軟體 WYSIWYG 寫的一段光照追蹤程式碼，WYSIWYG 後來贏得了工程艾美獎。
到了 2004 年，索尼電影和 Arnold 展開合作，共同開發程式碼，將 Arnold 作為主要渲染器，合作成果就是 2006 年獲得奧斯卡金像獎提名的動畫電影《怪獸屋》（ Monster House），這部電影是一部蠻力 Path Tracing 渲染的動畫故事片，之後還有《天降美食》、《愛麗絲漫遊仙境》等作品。
Autodesk 公司在 2016 年收購了 Solid Angle 公司，隨後將 Arnold 追加到旗下的 Maya 和 3ds Max 三維設計軟體中，而在最新的 Arnold 6 中，整合了來自 NVIDIA 的 OptiX 光線追蹤渲染框架，支援圖靈架構的 RT Core 硬體光線追蹤加速，使得 Marcos 追求的蠻力光線追蹤美學得到了強大的助力。
上圖就是在 Autodesk Maya 採用 Arnold 渲染器分別以 Quadro RTX 和 CPU（雙路 Xeon Gold 6126 2.4GHz）的效能對比，可以看到，採用了 Quadro RTX 6000 後，Arnold 的速度提高了接近 1.4 倍，結合多卡渲染的話，效能依然可以達到比較好的延伸比例，如果採用 8 片 Quadro RTX 8000 或者說 RTX Server 的話，甚至可以達到接近 17 倍的效能提升。
這意味著什麼？這意味著如果要拿 CPU 來跑這個渲染可能需要 18 臺伺服器，相較之下，如果採用基於 NVIDIA Quadro RTX 的 RTX Server，一臺就能搞定。
上圖 NVIDIA 官網提供的 RTX 伺服器供應商清單，對客戶來說可供的選擇還是比較多的。
使用 RTX 伺服器來做渲染是有很大好處的，在單機作業的情況下，系統進行成品渲染的話，本機系統的所有資源都會呼叫來跑渲染處理，幾乎不能再進行其他互動操作。
但是如果將渲染操作以佇列的方式扔到網路中的 RTX 伺服器的話，僅需將工作站處理的更新資料傳輸到伺服器上（如上圖），在伺服器渲染的時候，工作站的互動操作完全不受渲染影響。
人工智慧輔助好萊塢
Quadro RTX 在電子藝術創作方面的效能加速當然不僅限於三維渲染，由於圖靈架構引入了 Tensor Core，使得 Quadro RTX 在一些影片特效處理上也大放異彩，例如奧斯卡提名電影《The Irishman（愛爾蘭人）》和《Avengers: Endgame（復仇者聯盟：終局之戰）》都採用了人工智慧加速實現減齡特效，成功將多位演員的銀幕年齡減少了幾十歲。
電影《愛爾蘭人》劇照，多位演員均採用了 ILM 的人工智慧減齡特效
《愛爾蘭人》的劇情跨越了 60 年，化妝部門沒法自然地再現三位主演 2、30 歲的模樣，為了保持畫面的可信性，電影沒有選擇多位不同年齡層的演員或者特效化妝技術來滿足劇情需要，而是讓演員 Robert DeNiro（76 歲，飾演角色二戰老兵 Frank "The Irishman" Sheeran，電影以 Frank 回望人生講述其黑手黨殺手生涯來展開）、Al Pacino（79 歲）、Joe Pesci（76 歲）本色演出。
攝像師透過兩臺改裝過的並行於主攝像機的 Arri mini 捕捉下人物的紅外特徵（這樣就無需在面部貼標記點了，原理就和手機上的 3D 結構光類似），然後在使用 Quadro RTX 專業卡執行人工智慧技術進行減齡處理，在滿足了劇情需要的前提下實現了可信度和連貫性都非常高的畫面和角色塑造。
ILM 公司採用了演員們過往數千張照片作為人工智慧的學習物件，全流程使用 NVIDIA RTX 技術來加速這個操作，使得這部包含大量減齡處理的電影得以順利完成。
電影《復仇者聯盟之終局之戰》 終極反角 Thanos 的劇照
而電影《復仇者聯盟之終局之戰》一片中包含了 2500 組特效鏡頭，號稱史上最多特效鏡頭的電影，Digital Domain 的特效團隊使用機器學習技術為大反派 Thanos 的演員 Josh Brolin 的表演構建了數字動畫版。
Digital Domain 採用名為 Masquerade 的機器學習系統捕獲演員表演和表情變化的低解析度版本，然後轉換成高解析度 Thanos 面部，透過這個技術，顯著降低了動畫師的面部塑造工作量，縮短了後期製作時間。
Quadro RTX 實現全媒體全流程硬體加速
現在是快媒體為王的時代，文字內容影響力早就被圖片、短影片取代，而圖片、影片創作往往是密不可分的，一個內容創作團隊使用的媒體創作工具五花八門，但是這些工具很可能都是由 Adobe 提供，例如照片衝圖用到的 Lightroom、圖片後期處理用到的 Photoshop、非線性影片編輯用到的 Premiere Pro、影片特效用到的 After Effect、生成三維紋理用到的 Substance 等等。NVIDIA 公司 Adobe 公司有緊密的合作關係，透過 Quadro RTX ，可以為上述軟體提供全流程的硬體加速。
在超高解析度影片處理上，Quadro RTX 可以提供比目前頂級工作站 CPU 快 14 倍的加速處理（憑藉強大的通用處理效能和影片編解碼能力），時間大大縮短。
這意味著什麼？
要知道創作人員有時候需要面對一些經常需要修改的客戶，如果修改幾遍的話，使用 CPU 跑 n 遍超高畫質影片處理會讓人發瘋的，而有了 GPU 加速後，這樣的問題起碼可以輕鬆不少。
面對手機的日益流行，豎屏影片成為了線上短影片的主流，而拍攝的時候可能採用的是橫構圖，如果要轉換成豎構圖的話，為了確保拍攝主體適中位於畫面，就需要重新構圖，對於運動影片來說，如果使用人工處理是需要消耗大量精力的，而 Quadro RTX 結合 Premiere Pro 的 AI 重構圖技術就可以實時的速度完成這個操作。
Quadro RTX 與全新的跨流程內容創作加速
全流程加速可以為內容創作提高生產率，不過 NVIDIA 除了在硬體方面提供加速外，還提供了一個名為 Omniverse 的開放式網路協作平臺，可以簡化實時圖形工作室團隊的流程。
例如，使用 Maya 和 Omniverse 門戶的藝術家可以使用 UE4 和另一個藝術家合作，雙方可以看到應用程式修改的實時更新。這個情況就好像你使用 Word 修改一個文件的時候，同事可以即時看到修改的內容，然後根據修改的內容對手頭的文件進行及時的更新。
舉個例子：
上面是一個 NVIDIA Omniverse 的應用場景，右上方的是 Omniverse Viewer 的顯示內容，下方是三個不同的設計師在分別使用 Maya（三維建模創作）、UE4（遊戲場景開發）、Adobe Substance（三維紋理處理）進行飛機建模、三維場景設計、紋理貼圖操作，三位設計師都使用了 Omniverse 平臺來進行實時電子藝術資產資料通訊。
右上方的 Omniverse Viewer 可以即時呈現 UE4 設計師所做場景的實時渲染圖，三位設計師都能隨時透過 Omniverse Viewer 來觀看彼此協作的即時成果，這個工具對團隊協作效率的提升是非常巨大的。
Omniverse Viewer 採用了 Quadro RTX 的 CUDA 核心、光線追蹤核心、張量核心來實現逼真的實時渲染效果加速，世界各地的設計師、藝術家終於可以做到真正的合作無間了。
Quadro RTX 與大資料應用
大資料是最近幾年比較熱門的話題，所謂的大資料，一般是指無法用 Excel 這類辦公資料表軟體應對的海量資料，隨著網際網路的發展，資訊的膨脹速度遠遠超出傳統資料處理方式能應對的能力，如何快速對大資料進行挖掘、清洗、整理並轉換成人類能明瞭、具有分析意義的圖表成為當前蓬勃發展的新興業務。
NVIDIA 在這方面提供了一個名為 RAPIDS 的解決方案，它將之前 NVIDIA 在 CUDA 開發方面的數學庫以及專門針對大資料處理新開發的框架集合在一起，讓開發人員可以使用 Python 語言呼叫 Quadro RTX GPU 實現海量資料的快速處理。
前身為 MapD 的 OmniSci 公司就使用了 RAPIDS 對海量的 WIFI 節點資料進行處理，透過呼叫 Quadro RTX ，實現了對 5 億行資料的資料表的實時分析處理，最終形成一個儀表板式的動態資料圖表，這個儀表裡的地圖可以實時縮放，然後地圖中顯示的熱點分佈狀態也會即時更新。
一專多能的 Quadro RTX
Quadro 這個品牌最初是針對圖形工作站的，主要是為了對工作站軟體中的視口（viewport）提供更快的互動渲染，專業卡的專就是指在專業圖形設計軟體上提供 viewport 加速。
在 Cg 語言推出後，NVIDIA 在 2004 年做了個名為 Gelato 的商用 GPU 渲染器，這是 NVIDIA 首次嘗試使用 GPU 進行通用計算的開始。Gelato 在某種程度上有很大的實驗性意味，因為當時使用 GPU 來做成品渲染的渲染器少之又少，但是正是因為在 Gelato 的積累，使得 NVIDIA 獲得了寶貴的 GPU 通用計算開發經驗。
到了 2008 年 CUDA 釋出後，NVIDIA 推出了基於 GPU 通用計算 OptiX 光線追蹤渲染框架，經過 10 多年發展，OptiX 已經獲得業界的廣泛採用。從 Gelato 到 OptiX 再到後來遍地開花的第三方 GPU 渲染器，Quadro 系列作為硬體基石一直伴隨左右，回過頭來看的話，“未來已來”這句話其實非常適合於 Quadro 這個產品線。
Quadro RTX 作為圖靈架構的第一款產品推出的推出，讓人們首次實現了從 viewport 到最終幀渲染的全程加速，而 NVIDIA 一直奉行的圖形先決、兼顧通用的漸進式發展策略也被證明是成功的。
一般來說，單純是做影像識別的話，Tesla T4 就可以勝任了，但是需要指出的是，和 Tesla 不具備顯示輸出或者說 VDI 還沒能實現遠端 10 位元高精度顯示輸出的限制，Quadro RTX 由於本身設計為面向工作站，在顯示輸出方面有獨特的優勢，例如 CT 醫療影像往往需要高精度灰度顯示輸出能力，而 Quadro RTX 恰好可以滿足這方面的訴求，做到一卡多用。
可以說，在大部分情況下，Quadro RTX 在大資料、人工智慧應用方面一點也不遜色於專門針對伺服器加速的 Tesla 等產品，Tesla 和 Quadro 在很多特性方面都是共有的，例如 GeForce 不具備的 GPUDirect RDMA 等，相對於主要用於伺服器的 Tesla 來說，你可以把放在（臺式或者移動）工作站裡的 Quadro RTX 視作“身邊的 Telsa”。
而 Quadro RTX 本身還有顯示輸出以及 USB-C VR 頭盔連線能力，加上面向工作站的硬體加速特性，使得它具有一專（圖形工作站）多能（大資料、人工智慧等）的特殊定位。
最後值得一提的是，NVIDIA 今年 GTC 技術峰會由於受到疫情的影響，改為完全線上的方式運作，網路直播講座和課程將透過 GTC Digital 提供，GTC Digital 是免費註冊的。屆時 GTC Digital 會將大量的技術講座和課程在網上釋出，對於希望瞭解圖形、深度學習、大資料等業界最前沿發展動態的讀者來說，是非常不錯的年度盛宴。