在5日的GPU(圖形處理器)技術大會上，英偉達首席執行官黃仁勛公布了最新款的專門用于人工智能研究領域的Tesla P100圖形處理芯片，他號稱這款GPU的開發，英偉達花費了20億美元的研發費用。

　　20億美元是什么概念?英偉達去年全年的營業收入也才50億美元出頭，所以英偉達用了幾乎一半的全年收入投入到這一款芯片的研發中，這背后的原因是，英偉達看中了人工智能領域未來的發展。

　　與這款芯片同期推出的還有同樣運用于深度學習的型號為DGX-1的超級計算機，英偉達稱這款售價12.9萬美元的計算機，相當于集成了250個服務器，擁有7 TB的SSD存儲，8塊同一天發布的Tesla P100 GPU和兩個Xeon處理器，整臺設備是去年發布的超級計算機運算能力的12倍。

　　微軟全球執行副總裁沈向洋近日在接受騰訊科技等媒體采訪時表示，人工智能的高速發展，讓例如英偉達這樣從事硬件研發生產的公司十分興奮。

　　“你看去年GDC(全球游戲開發者大會)的時候，英偉達的CEO黃仁勛做的主題演講完全在講機器學習，這是不可想象的事情，一個做GPU的公司講的完全是機器學習。”沈向洋說。

　　沈向洋認為，近年來人工智能研究領域之所以大爆發的原因在于三個方面，即大數據、大計算，再加上精準的算法。其中，大計算和硬件的運算處理能力密不可分。

　　人工智能領域的研究者近年來發現，在處理大量數據進行圖像識別、語音識別等深度學習相關的工作時，GPU和傳統的CPU相比具有著獨特的優勢。過去在深度學習方面，GPU的運算能力通常是CPU的10至20倍。即便是和英特爾目前運算能力最強的Xeon處理器相比，英偉達方面宣稱，其專注于人工智能領域的Tesla GPU運算能力也要高出3至5倍。

　　隨著人工智能領域的快速發展，英偉達方面也意識到這一塊特殊市場的重要性，在演講中，黃仁勛表示，未來10年，人工智能市場總值約有5000億美元。

　　在這樣的判斷下，英偉達認為需要專門為這一市場開發針對性的GPU產品，在昨天的演講階段，黃仁勛表示，英偉達“首次設計研發了專為人工智能領域提供計算能力和加速深度學習的圖形處理芯片架構”，20億美元的研發費用正包含在內。

　　目前，包括谷歌、Facebook、微軟等科技巨頭公司在內的人工智能領域研究的領先者，已經在使用英偉達所提供的專門應用于該領域研究的芯片產品。

　　Facebook人工智能實驗室負責人Yann LeCun表示：“英偉達的GPU正在加速人工智能的發展進程。隨著神經網絡越變越大，我們不僅需要內存更大、速度更快的GPU，也需要大幅提升GPU間的通信速度以及能夠利用降低精度進行運算的硬件。”