推翻摩尔定律、引领深度学习,NVIDIA怎成世界最大AI军火

  2020-07-12 点击量: 266 点赞640

推翻摩尔定律、引领深度学习,NVIDIA怎成世界最大AI军火

如果你要问谁是这两年发展最迅速的科技公司,NVIDIA 绝对是翘楚之一。原因无他,无论人工智慧,或是 VR、AR 等视觉科技,都需要 NVIDIA 的 GPU 运算;这股趋势也完全体会在今年的 Computex 中。参加黄仁勋演讲的人潮,在今早把设立于君悦酒店内的 NVIDIA 独立展区挤得水泄不通。

有不少人事前认为,黄仁勋这场 Computex 在台演讲会跟五月上旬 GPU 技术大会内容差不多; 但更精确的说法应该是这次演讲不只非常跟台湾接地气,而且发表内容更是「补完」了 GPU 技术大会上 NVIDIA 为 AI 未来所描绘的蓝图 。

先简要提这场 NVIDIA Computex 的几个重点,但 INSIDE 重新整理了顺序:1. 发表基于 Jetson TX 晶片的机器人开发平台「ISAAC」。2. 跟富士康、英业达、广达与纬创等台湾大厂合作针对大规模资料中心等级,一同发展 HGX GPU 加速计画。3. 针对电竞笔电与华硕、技嘉等台厂合作,推出新一代设计工艺「Max-Q Design」。如果要再加一个,那就是日前所公布的「Holodeck」VR 实作平台将在 9 月推出先行使用版。

HGX 超级电脑与 ISAAC 机器人平台:从云到端的两块拼图
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Jetson TX2 是针对中小型机器人或智慧装置所设计的晶片

「机器人就是终极的人工智慧」黄仁勋今天这幺形容机器人。针对机器人整体开发环境,NVIDIA 推出了基于 Jetson TX2 晶片所设计的 ISAAC 开发平台,最大的特徵就在于可在全 VR 环境下,让机器人开发者不断大量模拟训练,而不用耗费硬体成本投入实际训练,就跟 AlphaGO 不断自我对弈,进而提升棋力的原理一样。Jetson TX2 本身体积也非常小且节能,是 NVIDIA 针对中小型机器人或智慧装置所设计的晶片。

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ISAAC 开发平台可在全 VR 环境下,让机器人不断大量模拟自主训练

HGX 则是「云」的部分。HGX-1 是使用 8 颗 NVIDIA 最新 Tesla P100 显示卡,针对大规模资料中心等级所设计,适用于基于云端的人工智慧系统架构。黄仁勋以「20 几年前为 PC 主机板所推出 ATX」形容其重要性,目的就是要为人工智慧建立一套完整,而且以 GPU 为核心的业界标準。

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HGX-1 是使用 8 颗 NVIDIA Tesla P100 显示卡,针对大规模资料中心等级所设计,适用于基于云端的人工智慧系统架构

这两块就是 NVIDIA「从云到端」目前头尾的那两块拼图,加上针对深度学习最佳化的 Tensor Core 架构所打造的 GPU Tesla V100,再配合 NVIDIA Compute Cloud 等一系列的 AI 开发资源,可以发现从资料中心、云端伺服器、车用 GPU,一直到最终端的机器人晶片,NVIDIA 都推出了相应产品,完整串起了 AI 的产业鍊。

对台湾诚意满满,十分「接地气」的一场发表
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Gogoro 活生生登上 Holodeck VR 实作平台

在讲到 Holodeck VR 实作平台的时候,黄仁勋也邀请了 Gogoro 执行长陆学森上台,并用 Gogoro 1 徐徐如生的 VR 模型展示给台湾听众。Holodeck 很像之前 Facebook 所提倡的 VR 社交,但它更精緻、更商业化,要让使用者在更拟真 VR 环境下,可以把自己的设计品作为 VR 物件拿出来讨论,跟其他与会者「共同作业」。黄仁勋也把一台 Gogoro 所有的零件全部 VR 化拆解给大家展示,甚至强调在 Holodeck 所製作的设计蓝图,更可以直接拿出来在现实中使用。

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这张图片正显示了 Holodeck VR 实作平台的威力:所有零件皆可成 VR 物件,跟其他与会者「共同作业」

当然黄仁勋也没忘了「老本行」,在这次演讲上发表了电竞笔电新一代设计工艺「Max-Q Design」。过去电竞笔电由于要将图形运算效能极大化,有着重量过重、不够轻薄等缺点。但在跟华硕、技嘉等合作厂商不断共同合作讨论后,新一代设计工艺 Max-Q Design 重新改进了硬体核心、软体调教与散热设计,可以在内搭 GTX1080 显卡的前提下,把厚度压到仅剩 18mm,重量更是压到只有 5 磅,比起 GTX880M 厚 51mm、重 10 磅的电竞机相比效能还能提升 3 倍,可说是笔电製造工艺的一大进步。

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电竞笔电新一代设计工艺「Max-Q Design」
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採用「Max-Q Design」的电竞笔电,可以从侧观察其薄度

此外在提到几週之前宣布的 Tesla V100 时,黄仁勋也一再感谢台积电的 12 奈米 FFN 製程,让 Tesla V100 得以整合起 210 亿颗电晶体,成为运算能力媲美 250 个 CPU,同时也是全世界最大的单一晶片。

潜台词:一切都靠 GPU 达成
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GPU 改写了电脑产业

这场发表会上, 黄仁勋有说到目前有两股力量大幅改变了电脑产业:第一股力量是摩尔定律的衰退,历经 30 年后,这条科技业过往的金科玉律已停缓了下来,这也让 CPU 为主的硬体产业开始停滞。第二股则是深度学习技术兴起,让 AI 开始成为科技业主流 。

但黄仁勋在这场演讲没说出的潜台词是: 这一切都靠 GPU 达成。打败摩尔定律的是 GPU,成就深度学习的也是 GPU。 这一切都要归功 2012 年 Alex Krizhevsky 这位学生,当时破天荒用两颗 NVIDIA GTX 580 就写出了效率极佳的神经网路模型,顺利获得人工智慧大赛 ImageNet 冠军,从此开启透过 GPU 进行深度运算的大门。

也因此,NVIDIA 抓住趋势发展深度学习,至今成了世界最大的「AI 军火商」。

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