NVIDIA发布特斯拉P100,但这不是汽车而是人工智能芯片

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图形处理巨头英伟达NVIDIA目前正成为人工智能领域的新成员,星期二英伟达的CEO黄仁勋在公司一个GPU技术会议上表示,将持续推动公司生产的芯片进入从深度学习到智能汽车在内的新领域。他认为,深度学习最终将统治计算机,这使得人们有机会去实现梦想。

“这不仅仅是一个领域的问题,深度学习的意义远比这个重大,这也正是为何我们的公司为何会在深度学习方面全力以赴。过去五年里我一直在谈起深度学习,每一年我们都在这个领域多做一点事情,直到完全改变计算的形态。”

英伟达的GPU被应用在从图像识别到帮助汽车理解自然语言并实现自动价值的一切领域。高端游戏使用的芯片,同样适用于训练机器算法,这部分由于芯片拥有做并行计算的能力,可以在同一时间内处理不同类型的计算任务,而这又使得神经网络系统在运行时,可以获得更快的运行速度。在人工智能领域,这种芯片要比英特尔生产的那种单线程芯片强很多。

在这次内部会议上,英伟达还公布了特斯拉P100,这不是汽车,而是英伟达最新的适用于数据中心的深度学习GPU,其开发成本在20亿到30亿美元之间,采用最新的Pascal GPU架构,基于16纳米工艺节点,并拥有超过150亿个晶体管。黄仁勋表示,这是世界上最大的芯片。

特斯拉P100芯片的销售对象是大客户,如戴尔、惠普和IBM等拥有自己数据中心的公司。英伟达也建立了自己的深度学习超级计算机DGX-1,这台机器中包含两枚英特尔最高端的至强处理器,外加八枚特斯拉P100。这台超级计算机能够进行170万亿次浮点运算,运算能力与250台英特尔芯片为主的服务器相当,售价为12.9万美元。

DGX-1的第一个客户是麻省总医院,这家机构正尝试将人工智能应用到检测、诊断、治疗和疾病管理中去。医院的临床数据科学中心使用了Nvidia的dgx-1,利用其巨大的资源库、图片和表型数据,对机器神经网络进行训练。

英伟达的GPU目前正被许多在人工智能领域的领先企业使用,如谷歌的TensorFlow、亚马逊的Alexa,Facebook的Big Sur等。黄仁勋表示,英伟达正在与数百家该领域的其他客户形成合作关系,包括一些初创企业和研究机构。

Facebook与英伟达在该领域的合作成果,也被黄仁勋在讲话过程中拿来做演示。到目前为止,训练机器学习算法仍需要人的监督。例如,通过识别一系列图片的方式来认出一条狗,正常情况下工程师需要把算法给机器,至少让其有数据基础。Facebook的人工智能研究小组,正试图让机器在没有任何人类监督的情况下学习算法。

现场对facebook的成果进行了展示,给机器看了两万件艺术作品,风格从浪漫主义时期到机器时代。之后再发出指令让机器创作出自己的作品,如“森林景观”,人工智能机器令人震撼地创作出18世纪艺术风格的画作,惊呆在场人。黄仁勋认为,如果facebook做到了这些,那可真加速推动深度学习网络的发展了。

虽然在数据中心的人工智能计算量大,人工智能软件算法很快就要进入设备,包括汽车。NVIDIA已经有了自动驾驶汽车的两代其带动PX平台。驱动PX2型,在2016消费电子展上宣布,有四的Nvidia处理器里面。该公司正在与约80名客户在其自主车平台-包括汽车制造商,汽车供应商和初创公司。

Nvidia的显示视频的自己的努力,列车自动驾驶汽车的算法。它展示了一辆汽车的自主驾驶的能力,在雨中,在街道上没有清晰的线标志的道路- 2件事情,一直非常难自驾车软件,到目前为止。

这个人工智能战略初显成效的NVIDIA。这是为数不多的芯片制造商在股票市场做得很好的一个,在过去的一年中,股票的股价上涨超过60%。

在人工智能计算进入数据中心的同时,人工智能算法软件也将很快进入智能设备,包括汽车等。英伟达很早就已经发布了应用在无人驾驶汽车的Drive PX平台,并进行了两次升级换代。这个平台在2016年的CES展上亮相,里面包括四枚英伟达芯片,英伟达在这个领域有大约80个客户,包括汽车生产商和经销商,还有初创企业。

英伟达还播放了视频,来证明自己在自动驾驶算法领域所做的努力。视频揭示了无人车走在下雨时的街道上,在没有任何白实线为其指示行驶轨迹的情况下行驶的过程。下着雨,地面没有指示线,这两件事对于无人驾驶汽车软件来说是个非常大的挑战。

英伟达的人工智能战略正在为其带来回报,英伟达是资本市场上少数几个表现良好的芯片企业之一,过去一年其股价跃升了60%以上。

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