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黄仁勋再抛“核弹头”:人工智能怪兽芯片炸翻

发布时间:2017-12-29

  然后黄仁勋再抛出“核弹头”:人工智能炸芯片炒业

  我是创造者我是保护者我是一个治疗师,有一些科技视频的感觉,一个机械女孩宣称他的身份,我是AI(我是人工智能)。欢迎光临,穿着皮革的黄仁勋登上舞台,观众的开发者,研究人员,企业家,雷鸣般的掌声。在这个世界上以T恤和套头衫为主的科技中,Jennifer Huang是一个不同的类型:与大多数极客型的创始人不同,工程师比摇滚明星更容易在市场上出现,皮革是他的签名礼服,再加上高度煽动性的言语能力,他是一个纹身反叛的CEO。只有这样的人,才能使自己成立于1993年的公司,以及从事不是性感的芯片产业,一度站在了聚光灯的前列。现在,他手中掌握了下一代技术命脉人工智能的领先地位。曾经被称为“炸弹教父”的教父的创始人之前的NVIDIA显卡如此火热,现在依靠GPU处理器和数据中心作为现代人工智能基础设施的AI教父。在NVIDIA主办的GTC大会上,AI教父像摇滚明星一样,再次面对数千名观众,放弃了弹头,爆炸了这个行业。在这次会议上,没有人会忘记NVIDIA实际上是一家游戏显卡公司。游戏图形处理单元业务的收入占公司收入的一半以上,但实际上在两个小时的演讲中,只有当一小段“最终幻想”发布时才提到游戏,在其他时候,黄先生说了两句话:人工智能和深度学习,为什么深度学习与现有的GPU有很长的关系?正如黄仁勋所说,人工智能带来了人类历史上的科学技术进步。人工智能的方向,使计算机自己学习,这就大大提高了处理性能的提高,实际上,因为GPU适合并行计算,可以通过组合成千上万个非常小的处理器来解决问题,可以使用对于非常强化的训练,非常符合深度学习网络的计算特性,所以大部分深度学习网络都在运行在GPU上。这也让NVIDIA的股票在过去一年中猛涨了300%,成为股价之一,使得NVIDIA的收入猛增,净利润比上一季度翻了一番,许多大公司疯狂地把钱投入到人工智能领域,赚到了一大笔钱,NVIDIA也在继续领先,根据公布的数据显示,NVIDIA现在已经为超过4万家公司和50万个开发者参与了神经网络应用的研究。事实证明,GPU已经被证明是非常适合并行处理的,许多研究表明,最终业界仍然需要专门为AI设计的体系结构,黄仁勋怎么可能长期看到它那么NVIDIA公司是否花了一些钱?虽然还没有跟上,但他已经跟NVIDIA一起朝这个方向发展,黄仁勋在今天的演讲中宣布了Volta的发布, FL或现在致力于人工智能和高性能计算的GPU架构,引发了另一场性能之战。尽管仍然被称为GPU,但沃尔还不止于此。除了加强GPU架构之外,NVIDIA已经为标准GPU CUDA内核增加了640个新的张量核心,为深度学习环境增加了额外的处理能力。黄仁勋说,超过7000名工程师和工程师花费了3年多的时间来构建沃尔特来满足深度学习的需求,使业界有机会认识到人造智能的巨大潜力。沃塔到底有多强?可以用数字说话:作为第七代NVIDIA GeForce GPU架构,它集成了210亿个晶体管,5120个CUDA处理核心和100个GPU深度的学习过程来处理性能;与上一代Pascal相比,性能提高了五倍,比两年前推出的Maxwell架构性能提高了15倍!这样的表现翻翻了可预测的摩尔定律4次(事实上,NVIDIA在这方面一直会反对)。开发者,数据分析师和研究人员越来越依靠神经网络来驱动他们所有的工作,比如自动驾驶仪,环境保护,农业生产,甚至癌症,随着网络日益复杂,数据中心也需要提供更高的处理能力,需要有效扩展,以支持基于人工智能服务的应用,如自然语言处理虚拟助手,个性化的搜索和推荐系统等等,沃尔可以说是深度学习引擎的一个转折点,从原来的GPU或者通用处理器引擎到一个接近特定的人工智能引擎,所以当仁仁勋拔出一个小处理器方面,观众兴奋不已:这其实就是Apple Watch芯片的尺寸,是第一款搭配Volta架构的Tesla V100。仁勋甚至开玩笑说,他们打了30亿美元的沃尔特研发,第一代沃尔塔建筑,以及世界上唯一的价值超过30亿美元的特斯拉V100。作为新一代核弹,特斯拉V100的性能表,可以说是AI处理器计算性能的新时代,称它是当今世界上最强大的并行计算处理器,毫不夸张。凭借大量新的硬件创新,GV100为深度学习算法和框架提供了巨大的加速,为高性能计算系统和应用提供了更多的计算能力。同时,Nvidia DGX-1将搭载8个Tesla V100,声称将取代400台服务器,并开发了一个Deep Learning SDK,可与所有主流AI框架(包括Caffe2和TensorFlow)配合使用。除了Volt之外,NVIDIA在自动驾驶和机器人方面也毫不犹豫。与丰田汽车驾驶的合作,丰田将利用NVIDIA每秒30万亿次的速度实现深度学习计算DRIVE™PX人工智能汽车计算平台;以及艾萨克•机器人模拟器,可以模拟机器人智能训练的现实,让研究人员在实际部署之前,可以轻松地进行调试和迭代。毫无疑问,自从Jennifer先生的演讲以来,Nvidia的股价一直在上涨。演讲结束后,NVIDIA股价上涨至16%,最终涨幅达到17.83%,市值达到720亿美元,五年内GTC参与人数翻了三番,今年达到7000人,是开发人员的11倍但这仅仅是个开始,正如黄仁勋在演讲中总结的那样,我们每年都会在GTC发表演讲,因为我们需要找到摩尔定律之后的路。 GPU计算的兴起正在推动着人工智能的革命。我们来这里是因为只有这样才能实现人工智能。

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2017-12-29

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