Ultralytics 参加 NVIDIA GTC 2025 的精彩亮点
Ultralytics 亮相圣何塞 NVIDIA GTC 2025：展会现场交流 YOLO，并了解 Blackwell Ultra、Vera Rubin、Isaac GR00T N1 和 Dynamo 的最新动态。
Abirami Vina6 分钟阅读
3 月 17 日至 3 月 19 日，Ultralytics 参加了在美国加利福尼亚州圣何塞会议中心举办的 NVIDIA GPU Technology Conference (GTC) 2025。我们的团队与行业领袖、研究人员和创新者进行了交流。这是一次绝佳的机会，让我们得以建立联系、分享见解，并探索 AI 和加速计算领域的最新进展。
此次活动展示了正在塑造各行各业未来的技术，从机器人到 AI 驱动的解决方案。我们参与了讨论，出席了主题演讲，并了解推动这一领域发展的突破性进展。
本文将回顾我们参加 NVIDIA GTC 2025 的经历，重点介绍令人振奋的创新、有意义的交流，以及 AI 的未来发展方向。
图 1. 我们的机器学习工程师 Francesco Mattioli 出席 NVIDIA GTC 2025。
NVIDIA GTC 多年来的发展历程#
NVIDIA GTC 旨在汇聚 AI、机器学习、高性能计算 (HPC) 和深度学习领域的顶尖人才。大会于 2009 年创办，最初只是加利福尼亚州圣何塞 Fairmont Hotel 举办的一场规模相对较小的活动。
参会者曾提到，当时的活动感觉就像一场小型科学展，学者和研究人员在展板上展示自己的工作。那时的重点主要是图形处理器 (GPUs) 及其在游戏中的应用，讨论围绕如何提升电子游戏的图形效果和处理能力展开。
活动吸引了约 1,500 名参会者，重点展示了 GPU 技术的潜力。如今，GTC 涵盖的主题范围广泛得多，包括 AI、自动化系统和数据科学，彰显了大会多年来的发展。
NVIDIA GTC 2025 概览#
NVIDIA GTC 2025 吸引了约 25,000 名参会者，其中包括行业领袖、研究人员、开发者和创新者。这场为期五天的活动已成为 AI 行业的一大盛事，今年获誉为“AI 超级碗”，而大会在 2024 年曾被誉为“AI 伍德斯托克”。NVIDIA 创始人兼首席执行官 Jensen Huang 表示：“每个人都能在超级碗中获胜。”这句话充分体现了活动的热烈氛围和成功。
GTC 的 1,000 多场会议涵盖生成式 AI、自主系统、虚拟现实、高性能计算、机器人、数据科学和 AI 医疗保健等广泛主题。展会规模扩大到两个展厅，并增设了 PwC 大楼等会场，用于供应商会议和专题活动。
活动还邀请了其他几位知名演讲者，并举办了多场讨论。Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 和 NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 分享了他们对 AI 模型和硬件未来的见解。此外，关于人形机器人兴起以及 AI 智能体对商业影响的专题讨论，也为了解当今塑造各行业的技术提供了宝贵视角。
GTC 上的 Ultralytics YOLO#
在这场热烈的盛会中，Ultralytics 有机会与科技社区建立联系并参与有趣的交流。从我们走进熙熙攘攘的圣何塞会议中心开始，就遇到了熟悉的面孔、新结识的伙伴以及潜在合作方，大家都热切希望探索 AI 领域的最新成果。现场气氛活跃而友好，参会者畅所欲言，交流想法和见解。
具体而言，大家对视觉 AI（也称计算机视觉）表现出浓厚兴趣。计算机视觉是人工智能的一个分支，专注于让机器解读和理解图像、视频等视觉信息。这项技术正在迅速改变从自动驾驶汽车到医疗保健和机器人等多个行业，有望推动广泛应用中的系统变得更智能、更高效。
我们交谈的许多人都想讨论如何集成先进的 YOLO 流水线、利用 Ultralytics 解决方案，以及探索创新的协作策略。
我们的团队还分享了 Ultralytics YOLO 模型的特点。这些模型专为目标检测和追踪等计算机视觉任务打造，具有速度快、体积小、效率高等优势。我们将自己的模型与规模更大、结构更复杂的 AI 系统进行了比较，并强调敏捷性和效率对实际部署至关重要。
图 2. 使用 YOLO 检测 NVIDIA GTC 2025 图片中的 Francesco。
NVIDIA AI 主题演讲亮点#
活动的一大亮点是 Jensen Huang 的主题演讲。他分享了对 AI 未来的激动人心的愿景，并公布了几项重要消息。让我们来仔细看看其中一些重点。
NVIDIA GPU 如何推动深度学习发展#
Jensen Huang 谈到了 NVIDIA 的 GPU 如何推动深度学习的未来发展，首先介绍了即将推出的 Blackwell Ultra 芯片，该芯片计划于 2025 年下半年发布。这款新一代 GPU 将拥有更大的内存和更出色的性能，能够支持日益复杂、逐渐成为行业常态的 AI 模型。
图 3. NVIDIA 创始人兼首席执行官 Jensen Huang 介绍 Blackwell Ultra。
在 Blackwell Ultra 芯片之后，NVIDIA 计划于 2026 年底推出 Vera Rubin 芯片，其名称来自著名天文学家 Vera Rubin。定制的 Vera 设计速度将达到去年 Grace Blackwell 芯片所用 CPU 的两倍。此外，性能更强的 Vera Rubin Ultra 预计将在 2027 年推出。这些进展将帮助客户及时更新 AI 基础设施，并随着深度学习不断发展而有效扩展规模。
NVIDIA Isaac GR00T N1 重磅登场#
Jensen Huang 还重点介绍了 NVIDIA 在机器人领域的工作，并发布了 Isaac GR00T N1，这是一款专为人形机器人设计的基础模型。该模型搭配一款名为 Newton 的全新物理引擎，该引擎由 NVIDIA 与 Google DeepMind 和 Disney Research 合作开发。
GR00T N1 采用双系统架构：系统 1 负责快速、反射式动作，系统 2 则专注于更审慎的决策。这种组合使机器人能够轻松、精准地完成物体操控和物料搬运等任务。
图 4. 由 NVIDIA Isaac GR00T N1 驱动的机器人。
GR00T N1 完全可定制，因此开发者可以使用真实数据或合成数据对其进行训练，以满足特定需求。这使其能够适用于自动驾驶汽车和智能制造等行业。凭借先进的能力，Isaac GR00T N1 有望帮助应对全球劳动力短缺问题，并推动新一代自动化技术的发展，打造更智能、更强大的人形机器人。
NVIDIA GTC 展现的 AI 硬件和软件趋势#
Jensen Huang 在 GTC 2025 上主要介绍了 NVIDIA 在硬件方面的进展，但也强调了公司在 AI 软件领域取得的成果。在介绍 Blackwell Ultra 和 Vera Rubin 等新一代 GPU 芯片的同时，Jensen Huang 还宣布推出 Dynamo 软件平台。
Dynamo 旨在优化多块 GPU 的使用，让它们协同工作，如同一座庞大的 AI 工厂，从而显著提升推理性能，并增强 AI 应用的可扩展性。Dynamo 是开源且模块化的，让开发者能够灵活地在不同环境中高效扩展 AI 工作负载。
该平台包含解耦式服务和智能请求路由等功能，这些功能对于运行大语言模型 (LLMs) 和生成式 AI 尤其有用。解耦式服务是指将不同任务（例如处理输入数据和生成输出）分配到不同的 GPU 上执行。这有助于提高流程效率并加快运行速度。同样，智能请求路由会将传入任务分配给合适的 GPU 资源，从而减少重复计算并降低整体处理时间。
NVIDIA 最新 AI 进展的影响#
NVIDIA GTC 2025 的主题演讲和讨论清楚地表明，AI 正在快速迈向未来。对 Ultralytics 来说，这次活动不只是一场会议，更是亲眼见证 AI 兴奋点与潜力的机会。每一次交流都启发了我们，也激发了我们对视觉 AI 未来可能性的热情。
图 5. NVIDIA GTC 2025 AI 大会的关键收获
协作氛围让我们备受鼓舞、满怀期待。我们迫不及待地想把在 GTC 学到的内容转化为实际创新，并继续拓展计算机视觉和 AI 技术的边界。
要点#
我们在 NVIDIA GTC 2025 度过了非常愉快的时光，有机会与行业领袖建立联系、了解 AI 领域的最新进展，并探索新的想法。活动展示了 AI 硬件和软件领域令人瞩目的发展，进一步彰显了 AI 在各行各业日益增长的影响力。
离开 GTC 时，展出的创新技术令我们深受鼓舞、干劲十足。大会凸显了 AI 的快速发展及其潜力，我们很期待继续探索 AI 领域的新机遇。
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