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Nvidia黄仁勋硬怼Intel:摩尔定律已死
作者: 发布日期:2017-09-27

上周英特尔刚在北京开了个规格不小的会议,发布自家“Cannon Lake”10纳米晶圆的同时,高喊出摩尔定律还没有终结。

今天,依然穿着皮夹克的英伟达掌门人黄仁勋,在GTC China上直接硬怼Intel,说出摩尔定律已经终结。原因是“设计人员无法再创造出可以实现更高指令级并行性的CPU架构。”“晶体管数每年增长50%,但CPU的性能每年仅增长10%。”

强调GPU的未来价值,是近两年英伟达在人工智能风口上一直在做的事情。而今年的GTC China,英伟达想要展现的东西已经非常清晰:基于GPU计算力的人工智能生态。

人工智能生态的影响力究竟有多大?最直观的体现是:今年,有2.2万人参加英伟达的GTC大会。

在英伟达的计算力基础上,人人似乎都想跟着人工智能的风口飘一会儿。

来看看英伟达都做了什么吧。

先是宣布百度、阿里巴巴、腾讯已在各自的云服务中采用英伟达Tesla V100 GPU。然后又重点介绍了下通过Inception计划,英伟达已经支持了1900家初创企业。重点突出了公司合作层面的生态覆盖。

之后就是整场发布会的重磅发布环节。英伟达发布了一款支持所有框架的可编程AI推理加速器:NVIDIA TENSORRT3。

简单来说,NVIDIA TENSORRT3相当于一个桥梁,让训练好的深度学习网络通过这个桥梁部署到GPU上,并且TENSORRT3在英伟达的宣传中,还是“世界上最快的TensorFlow应用平台”,处理图像时只有7ms的延迟,处理语音的延时不到200ms。而TensorFlow是目前深度学习领域一个比较受欢迎的框架,前段时间Google还对外宣布正在中国围绕谷歌人工智能开源软件库TensorFlow进行工作,希望能让中国开发者更好地利用TensorFlow的开放资源。

目前追赶人工智能创业风口的创业公司相当多,所以创业成本也是挺should关注的一个部分。在发布会上,黄仁勋反复的说用了Tesla V100后,每台V100服务器可以节省50万美元的硬件成本。对于创业公司来说还是看起来挺诱人的。

发布了适应人工智能部署的平台,自然还是要重点介绍下应用领域,黄仁勋在现场展示了几个demo,其实还是集中在了人工智能技术最直接的应用领域:视觉识别,语音识别以及自动驾驶上。

之后黄仁勋还发布了Xavier,英伟达说这是首款全球自主机器处理器,是迄今为止最为复杂的片上系统。不过要等到2018年第一季度才给早期接触的合作伙伴提供样片,2018年第四季度才能全面出货。先是会和京东做合作,用来做机器人。

黄仁勋说,下一个AI时代,是AI离开云端,走入与人类交互的机器中来。

随着运算力的提升,人工智能的运算做到完全离线确实是一个未来趋势,只不过目前来看还比较远,自助学习的Xavier虽然英伟达已经开发了几年,目前也仅仅是能够在一些机器人上面用,来应对一些简单场景的处理。

至此,英伟达的AI布局算是全部铺开了,从最基础的运算力Tesla V100 GPU,可编程推理平台TensorRT 3,自助机器人Soc Xviare,还有为创业公司搭建的NV Drive开发自动驾驶平台,覆盖了人工智能的所有应用领域。

一个观察是,在今年的GTC上,运算能力以及人工智能训练不再是会议主题,整个会议都在围绕一个重要的词来进行:“应用”。英伟达拉来了几乎所有的国内大公司,在人工智能应用落地上进行合作,也通过自家的扶持计划,鼓励和投资创业公司,推进相关人工智能领域的发展。

接下来要做的,就是期待人工智能进一步落地,真正融入生活了。

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