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剖析NVIDIA是如何開啟人工智能之路的

作者: 時間:2017-01-11 來源:長江電子 收藏
編者按:Nvidia已經不僅僅是一家生產GPU芯片的公司,而是一家人工智能公司,系統性提供包括芯片、服務器、軟件和服務等人工智能解決方案。

  在CES 2017正式開展的前一天,英偉達CEO“AI教父”黃仁勛登臺為這次CES來了一次“定調演講”,向世人展示了英偉達最新的科技成果,包括新一代的SHIELD設備、AI智能家居、AI自動駕駛等內容。

本文引用地址:http://www.j9360.com/article/201701/342729.htm

  在2016年第三季度,Nvidia營收達20億美元,同比上漲54%。得益于深度學習系統對于GPU的強烈需求,數據中心部門業績同比增長了109%,這也是Nvidia財報里面增長超預期的主要原因。



  公司產品已應用于Google、Facebook和微軟等多家互聯網巨頭公司。

  2018年,全球市場將達到約2700億元,將成為IT領域中發展最快的部分。深度學習作為全新的計算模型,不僅改變了軟件開發的方式、開發地點和運行方法,還在改變著服務器架構、數據中心和智能設備。



  作為一家專業的圖形處理芯片公司,Nvidia在1999年發明圖形處理器GPU,從此GPU就深刻改變了世界。特別是在游戲領域, GPU幾乎已經成為了游戲設備的標配。如今,獲得超過7300個專利,其中包括很多對現代計算有深刻影響的技術。

  基于對于未來人類社會的巨大影響力,Nvidia大約從6年以前開始整體往人工智能方向轉型,并加大研發投入。僅在一款型號為Tesla P100的人工智能研究領域圖形處理芯片上,公司宣稱已經投入20億美元的研發費用。

  2016年,密集發布了全線人工智能GPU芯片、系統、軟件和服務,定位轉向成為“世界上偉大的人工智能公司之一”。

  提早轉型,開啟人工智能之路

  作為一家圖像處理芯片公司,Nvidia約在6年前就已經開始轉型布局人工智能。當時人工智能概念還未興起,AI仍是一片藍海。經過持續多年的研發,公司在2016年陸續推出人工智能芯片、系統、軟件和服務,打造世界頂級人工智能公司。

  2009年 英偉達Tegra進入奧迪汽車

  德國大眾為旗下的奧迪汽車引入新式導航系統,并首次采用NVIDIATegra片上系統處理器。相比于2009年初的多媒體交互系統(MMI),新的Tegra核心導航系統自然要更加高級,不但功能上更強大,效果也應該更酷一些。

  在后來的GTC 2014大會上,奧迪自動駕駛汽車再次展示了基于Tegra K1開發套件的車載智能系統,可提供自動駕駛、導航、碰撞感應、智能鏈接等功能。



  2013年11月 IBM和英偉達聯合開發超級計算機

  IBM與芯片廠商英偉達Nvidia達成戰略合作,共同設計開發新型超級計算機系統和服務器。英偉達開發的圖形處理單元芯片(GPU),很好適用于浮點計算,表現勝于英特爾的傳統CPU Xeon和AMD的Opteron。排名第二位的“泰坦”也搭載了GPU。

  根據IBM和英偉達合作內容,雙方在芯片方面就行合作,通過技術共享,讓英偉達的Tesla GPU更好與前者的Power 8芯片協同工作。



  早期的Tesla車型曾使用過Tegra 2,但處理能力遠遠不夠,所以后來升級到了Tegra 3。特斯拉Model S電動車的車載娛樂系統也是基于Tegra 3設計。Nvidia基于在圖形處理方面長期積累與CUDA架構,和特斯拉建立密切的合作。而特斯拉為Nvidia在高度智能化的汽車上的布局上起到助推作用。

  2014年 早期特斯拉ModelS搭載英偉達Tegra 3

  Nvidia不僅在硬件上有布局,同時已經滲透到了軟件層面。Nvidia將一輛Jeep進行深度改裝,但改的不是發動機、輪轂或包圍,而是中控系統。改裝后的Jeep采用3D打印制造出的中控臺,搭配一個17英寸的電容屏。屏幕劃分為3個區域,上中下分貝顯示地圖、娛樂信息以及HVAC(比如空調控制)。配合Tegra K1,Nvidia直接切入到了車輛的CAN總線中,實現了對整個車輛的控制。



  2014年初,世界上采用NVIDIA處理器的汽車已經超過450萬輛,涉及20多個品牌、100多款車型,其中包括奧迪、寶馬、大眾等車企巨頭,也包括特斯拉這種車界新貴。2015年,Tegra芯片在汽車領域發展加快,在道路上跑的汽車有超過800萬輛搭載Tegra芯片。2015年第三季度Nvidia在汽車領域的業務銷量增長了51%。

  2015年12月 Facebook開源BigSur

  Facebook研發代號為“BigSur”的新一代硬件的設計目標是訓練神經網絡。除人工智能外,這一技術還經常被稱作機器或深度學習。Facebook與Nvidia進行合作,是第一家采用英偉達TeslaM40GPU加速器的廠商。M40GPU面向深度神經網絡,是BigSur平臺和OpenRack兼容硬件的關鍵。

  采用M40的BigSur平臺的速度是該Facebook上一代產品的2倍,使得訓練規模相當于原來2倍的神經網絡的速度提高1倍。BigSur是第一款針對機器學習、人工智能研究開發的開放源代碼計算系統,Facebook將把設計材料提交給開放計算項目。



  2016年 新款特斯拉model S采用Tegrak1

  2016年新款狀態顯示器分辨率升級,從過去的1280x480 升級到1920x720,因此副處理器也從Tegra 2升級為Tegra 3,主處理器從Tegra 3升級到了Tegra k1 從而更好地支持自動輔助駕駛功能。



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關鍵詞: NVIDIA 人工智能

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