NVIDIA 百万中国开发者故事有奖征文第九弹——
今天，我们与七位开发者进行了一场“圆桌会谈”。他们有着不同的职业背景和领域专长，而让他们“相聚”的共同契机无疑是 NVIDIA。谈及 NVIDIA，他们都有许多话要说。
当他们与 NVIDIA 相遇……
微博用户“落日繁星akk”：
参加了一次关于深度学习的培训课程后，我开始使用 NVIDIA 产品。在那次课程中，我了解到 NVIDIA 的 GPU 是如何加速各种机器学习和人工智能应用的，以及 NVIDIA 的软件工具是如何帮助开发者快速构建和部署这些应用的。我对这些技术非常感兴趣，于是决定尝试一下 NVIDIA 的产品，看看它们能为我的项目带来什么样的优势。我很快就发现，通过使用产品，我可以更高效地进行数据处理、模型训练和推理，同时也可以更容易地实现跨平台的兼容性和可扩展性。我非常满意 NVIDIA 的产品和技术，它们让我的开发过程变得更加顺畅、更高质量。
知乎用户“code666”：
我是 NVIDIA CUDA 的老用户了。十年前，我有幸在北京大学网络研究所体系结构实验室进行研究生学习，在那个时候就接触了 CUDA 编程语言。十年前北大计算机系有一个 FutureGrid 国家网格，上面刚部署了 Fermi 架构的 C2050 计算卡，用于北极冰盖气候的研究。在当时，需要一边写代码一边编译调试程序的我，急需一个独立的 CUDA 编译运行环境，于是通过两台 Dell OptiPlex 主机和 GeForce 显卡搭建了一个 CUDA 4.0 编程环境。就此，我开始了 MPI+Pthread+CUDA 的多机多 GPU 算卡的数据处理之旅。
十年前，CUDA 编程技术因为其高计算频率和高吞吐率，很受高性能计算领域开发者欢迎。十年后的今天，CUDA 又碰到了生成式人工智能这个好赛道。随着 PyTorch，TensorFlow、cuDNN 等计算框架和计算库的使用，原来需要手动写的 CUDA 代码被大量优化过的 CUDA 前端 SDK 所取代，CUDA 的使用体验越来越好，安装更方便、更安全、更生态。
当他们与 NVIDIA 共同迈入开发之旅……
哔哩哔哩用户“-南宫幻雅-”：
我想和大家分享一下我最近的一个项目，就是使用 NVIDIA GPU 和 JSON 进行 Minecraft addon 开发，并实现了支持光线追踪的地铁列车模组。这个项目是我在读计算机专业的大二学年期间完成的。
为了让模组更加逼真和美观，我使用了 NVIDIA RTX 2080Ti GPU 这款高性能的显卡，来实现光线追踪的效果。光线追踪是一种计算机图形学技术，可以模拟光线在场景中的传播和反射，从而产生逼真的阴影、反射、折射等效果。
NVIDIA RTX 2080Ti GPU 专为光线追踪而设计，它拥有强大的计算能力和内存，可以在高分辨率和高帧率下运行光线追踪游戏，让我可以轻松地在 Minecraft 中实现光线追踪，从而让玩家体验到一个真实而又有趣的地铁列车系统：玩家不仅可以自由地驾驶或乘坐地铁列车，还可以欣赏到不同的城市风光。
微博用户“全连接 Star”：
我是一名在计算机图形学领域的开发者，使用 NVIDIA RTX 3090 GPU 开发了一个基于光线追踪的实时渲染着色器。这个着色器可以在高分辨率和高帧率的条件下，实现逼真的光照、阴影、反射和折射效果。通过 RTX 3090 的强大计算能力和专用的光线追踪核心，我优化了渲染流程和算法，提高了性能和质量。我还结合了深度学习技术，对渲染结果进行了降噪和后处理，让画面更加平滑和自然。同时，我在不同的场景和材质下测试了着色器，效果也十分令人满意。我打算将着色器应用到虚拟现实、游戏、动画等领域，为用户提供更加沉浸和真实的体验。
微博用户“pmc999”：
开始使用 NVIDIA GPU 是在 2018 年，当时我参与了一个人脸识别的项目，需要在大量的图片上进行人脸检测和特征提取。最早使用 CPU 来运行模型，但是效率非常低，每张图片需要几秒钟才能处理完毕。我们意识到，如果想要提高性能和准确度，就必须使用 GPU 来加速计算。
我们选择了 NVIDIA GPU，因为其具有强大的并行计算能力，以及丰富的机器学习和深度学习的库和工具，如 CUDA、cuDNN、TensorRT、TensorFlow、PyTorch 等。我们购买了一台配备了 NVIDIA GeForce RTX 2080Ti 的台式机和一个 NVIDIA Jetson Nano 开发者套件，用于在边缘设备上进行推理。
在使用 NVIDIA GPU 后，我们的训练速度提高了 10 倍以上，而推理速度提高了 100 倍以上。这让我们能够在更短的时间内完成更多的实验和迭代，以及在更多的场景下部署应用。
他们想对 NVIDIA 说……
微博用户“切单最不零”：
作为一名专注于人工智能和机器学习的软件工程师，我经常需要处理大量的数据和复杂的算法。为了提高开发效率和代码质量，我选择使用 NVIDIA 的开发工具，包括 CUDA、TensorRT、NVIDIA Nsight 和 NVIDIA Jetson 等。这些工具为我提供了强大的功能和优化，我能够充分利用 NVIDIA 的 GPU 和 AI 平台，实现高性能和低功耗的应用。如果你也是一名 AI 或机器学习开发者，我强烈推荐你尝试一下这些工具，相信你会有惊喜的收获。
哔哩哔哩用户“敄湘”：
我认为 NVIDIA GPU 是一种值得信赖和推荐的图形处理器，它可以满足不同用户的需求和期望——例如游戏、科学计算、机器学习、图像处理等。
NVIDIA GPU 的优点有很多，例如：
强大的并行计算能力，可以同时处理大量的数据和任务。
支持多种编程语言和框架，如 CUDA、TensorFlow、PyTorch 等，方便开发者使用。
拥有先进的架构和技术，有 RTX、DLSS，提高了图形质量和性能。
与 NVIDIA 的软件和驱动程序兼容良好，可以实现自动更新和优化。
感谢七位开发者带来的精彩分享！
这不仅是开发者们对 NVIDIA 技术的肯定，更是一个个创新力量的交汇。通过携手 NVIDIA，开发者们在不同行业和领域中播下创新的种子，并灌溉出梦想的花朵。NVIDIA 将继续帮助开发者们创造更多机遇，激发更多创新火花，成就充满活力和无限可能性的未来！
