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浅谈人工智能计算的领袖,风光背后的英伟达

QU5L_DATADUOAI 来源:未知 作者:胡薇 2018-08-24 17:08 次阅读

“十年磨一剑”,在刚刚召开的科隆游戏展上英伟达CEO黄仁勋是这样评价新一代高端游戏显卡GeForce RTX 2070。消息一出,无数游戏玩家在欢呼之时又不禁心疼自己的钱包。

不得不说,英伟达的创新能力之强让人一次又一次地惊叹。在玩家还在纠结要不要花大几千升级电脑的时候,英伟达发展的速度早就赶上了它的显卡速度,而且在其他领域也已经遍地开花。

从成立到如今成为人工智能计算的领袖之一,风光背后英伟达也是一路坎坷。

成立于1993年的英伟达靠制造显卡起家,并于1999年上市。

早期的英伟达在主板芯片组市场上可以说是风生水起。虽然进入市场较晚,但是英伟达一进入主板芯片组市场就是针对AMDCPU进行芯片组设计,一直以来都是AMD CPU的一个好搭档,英伟达在芯片组市场可以说是后起之秀,打败VIA的AMD芯片组市场的霸主地位。

但随着AMD收购ATI推出自家的芯片组以及与英特尔的专利纠纷后英特尔不授权QPI总线给英伟达,使得英伟达处在一个非常尴尬的境地。虽然在此之后英伟达再次推出几款芯片组,但是性能或者网络功能都不太理想,英伟达的芯片组市场萎缩严重。到了2011年第三季度,芯片组的收入占比已经从30%降至15%。

在发展前景不再乐观的情况下,2010年11月,黄仁勋宣布,“我们不再研发制造芯片组,而将精力专注于Tegra SoC。芯片组业务现在增长缓慢,我们的销售成绩没有看到有什么扩大。”另外,英伟达还开始注重GPU技术的开发研究。

所谓时势造英雄。英伟达在转变重心之后再一次抓住时代的关键,开始研发人工智能领域。

到了2012年,英伟达深度神经网络技术在通用GPU的支持下实现重大突破,包括计算机视觉语音识别、自然语言处理,以及各个领域的人工智能技术都得到了快速发展的条件。英伟达的数据中心业务也蒸蒸日上,为大大小小的公司提供强大计算力支持。

这时候,英伟达的新故事才刚刚开始。

新一轮的AI发展主要由深度学习技术的突破引领。据了解,深度学习是基于深度神经网络的一种机器学习技术,其中绝大多数运算都是矩阵运算,而矩阵运算天生容易并行运算,所以擅长并行计算的GPU非常适合深度学习。而英伟达专注于GPU技术的开发,以此闻名。

当AI研究者寻找合适的GPU的时候英伟达迅速抓住了机会,在短时间内投入数十亿美元动用数千工程师在2016年推出了第一个专为深度学习优化的Pascal GPU。2017年英伟达又推出了性能相比Pascal提升5倍的新GPU架构Volta,神经网络推理加速器TensorRT 3也同时亮相,TensorRT作为一款可编程推理加速器能加速现有和未来的网络架构。

凭借通用的GPU单元,专门的TensorRT加速器,强劲的矩阵运算性能加上对其他算法的兼顾,英伟达不仅能用GPU满足AI构建的训练需求,还能用TeslaRT用来部署,很好实现AI构建。所以英伟达也率先成了这一波AI热潮的最大受益者。

当然,英伟达的老对手英特尔又怎么可能让英伟达在AI方面一方独大。

作为PC时代的霸主,英特尔在移动互联网时代失利之后也在积极寻求转型,因此在对AI可以称得上是All In。英伟达在AI中取得成功的重要原因是其在深度学习或者说DNN中具有优势。

2016年英特尔又花4亿美元收购深度学习初创企业Nervana Systems。收购Nervana可以认为是英特尔非常厉害的一招,因为这家公司曾经连续几年帮英伟达优化GPU平台。Nervana被英特尔收购后,不仅断了继续为英伟达提供服务的可能,还极大增强了英特尔的实力。

野心勃勃的英伟达一直想要成为科技革命的中心,又怎么可能因此而退缩。

去年12月,英伟达推出了重磅产品Titan V”PC GPU,该款GPU拥有110万亿次浮点运算性能,是其去年4月份公布的Titan Xp的9倍。和用于数据中心的英伟达Tesla V100 GPU一样,Titan V也更加清晰地面向AI。

据黄教主介绍说,“Volta”系列的“创生”主要为推动高性能计算和人工智能的极限:“我们用新的处理器架构、指令、数字格式,以及存储器架构等打开新的局面。”

另外,在近期的热门领域自动驾驶中,英伟达的“DRIVE”系列也是各个性能爆表。

去年10月就发布了“DRIVE PX Pegasus”自动驾驶平台,载了两颗Xavier芯片,以及Volta架构GPU,高配置让其拥有了高达320 TOPS的深度学习处理能力,这个数值是上一代DRIVE PX平台的数倍。

而仅仅在两个月后的“CES 2018”上,黄教主在主题演讲中展示了NVIDIA最新的自动驾驶技术“DRIVE XAVIER”。演讲会还透露道英伟达要开始开辟一条全新的产品线——自动驾驶SoC平台了,DRIVE XAVIER很可能只是个开始。对于自动驾驶市场,英伟达“志在必得”,黄教主更是提出了一个目标:自动驾驶领域的绝对霸主。

在各种“核弹”级参数下,这款芯片在2018年Q1开始流片。

教主在发布会现场还“嘚瑟”了一把:他表示目前英伟达在NVIDIA DRIVE产品的发展方面已经拥有了超过320个合作伙伴,涵盖消费级汽车、卡车、交通服务、供应商、地图、传感器、创业公司、学术机构等方方面面。

对于在自动驾驶方面的布局,荒郊组表示,“最近的事故,正是我们不得不加速开发自动驾驶汽车的原因。正如你所知,自动驾驶汽车永远都在警戒状态,如果我们做得很好,未来车祸事故就会减少。当我们的资讯娱乐化事业发展的很好,成长非常非常快的时候,如果七年前我们没有将工程师,移转到自驾车领域,怎么会有今天的发展,我很满意当初做的决定。”

最近,在AI领域有了一定积累的英伟达又开始盯上了智能机器人

“人工智能的第一阶段,是开发自动化编程的软件。第二阶段,是将软件应用于行业的自动化,这种自动化带来的效率提升会刺激原有的市场,第三阶段,是 AI 走出计算机,影响外部的世界。”在今年的台北电脑展上,黄仁勋把人工智能的发展分为了三个阶段。

依黄仁勋的定义,目前我们已经处于人工智能发展的第二阶段,即人工智能开始初步应用于各行各业。

黄仁勋说:“将来机器人将会有眼睛,手也会有眼睛,如果你将东西稍微移动一些,它会适应,也就是它会学习,你只需要编写一点点的程式,然后它就会学会其他的。”

时下也有不少智能机器人开始应用到不同的行业之中,但在英伟达高级软件经理李铭博士看来,“这些智能是远远不够的。”“加一点智能进去,解决当前场景最急需的问题,看起来是个智能机械,但其实它对整个机器人本身的促进并没有想象中那么大。”

李铭博士认为,这些智能机器人普遍存在着一些问题,第一,软件成本上升太快;第二,具体到场景里,单个机械在应用时还需要单独的调试;第三,面对环境的变化适应性差;第四,软件更新,当功能有增加或者修改时,需要做很多额外的工作。

要解决这些问题还是得靠人工智能,而要怎么解决,英伟达给出了答案。

在今年台北电脑展的发布会上,英伟达发布了 NVIDIA Isaac 机器人平台,包含硬件、软件和虚拟世界机器人模拟器的 NVIDIA Isaac。

同时发布了“世界首台专为机器人打造的处理器”NVIDIA Jetson Xavier,黄教主手托着这台没有巴掌大的计算机,面对媒体说道:“这就是未来智能机器人的大脑。”

其超高的计算能力让可以直接部署在终端机器人上的 Jetson Xavier 能够为机器人的感知和计算提供基础算力的保障。软件上,Jetson Xavier 配备了一个工具箱,包含 API 工具包 Isaac SDK、智能机器加速应用 Isaac IMX 以及高度逼真的虚拟仿真环境 Isaac Sim

英伟达在 2017 年的 GTC 上就首次发布了 Isaac 虚拟仿真环境的部分。在英伟达看来,机器人终归是要拥有超强的边缘计算能力的,而目前远远超越现阶段机器人应用需求的 Jetson Xavier,正是为了下一代自主机器打造的 AI 计算芯片,在 Isaac 平台的支持下,机器无处不在地助力我们日常生活工作,提高整个社会的效率,终将在不久后成为现实。

在最新发布的新一季财报中可以看到,除了传统的游戏芯片方面,由于近年来,英伟达在人工智能芯片方面发力,数据中心业务增长强劲。第二季度,数据中心业务收入为7.6亿美元,同比大幅增长83%。而英伟达的汽车业务收入为1.61亿美元,同比增长13%,也高于预期。

福布斯表示,预计2019财年英伟达GPU部门的收入将达到105亿美元以上。值得注意的是,Nvidia是人工智能和深度学习的领导者,并为此开发了一系列产品。这些产品越来越受欢迎,预计这一趋势将继续向前发展。

黄仁勋也表示,GPU运算时代已经到来,不仅打破了摩尔定律,更预测未来10年,每年的运算需求将成长100倍。

对于未来,黄教主也将继续在AI领域中探索:“未来,每个公司都将有一个AI观察每一个交易——每一个业务流程——从早到晚,”“在接下来的几十年中,AI的最大贡献将在于,编写人类根本无法写的软件,解决无法解决的问题。”

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原文标题:英伟达最新款显卡被人调侃成了炉具/195

文章出处:【微信号:DATADUOAI_CLUB,微信公众号:人工智能领域】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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