看NVIDIA人工智能全局，黃仁勛評價股東孫正義

“孫正義是我所知道的唯一能準確預知每一次科技浪潮的人。”

云科技時代?·?2017/06/18 21:01評論(0) 收藏(0)字體：宋

英偉達孫正義

(黃仁勛在2017臺北Computex上)

2017年5月，傳出軟銀悄悄購入40億美元的NVIDIA股票，成為了NVIDIA的第四大股東。眾所周知，孫正義為了“釜底抽薪”下一代技術浪潮，已經組建了1000億美元的科技基金，專門用于收購或購買下一代技術公司，人工智能就是這類型的關鍵型技術，而NVIDIA無疑正處于人工智能的風口浪尖。

在6月的臺北Computex電腦展上，NVIDIA創始人、CEO黃仁勛這樣評價孫正義本人，“孫正義是我所知道的唯一能準確預知每一次科技浪潮的人”。這包括PC、互聯網、移動互聯網，而現在AI人工智能時代即將來臨，孫正義又出手了。當然，黃仁勛也說孫正義對NVIDIA的持股快趕上他本人了。“也許我應該對此做點什么”，黃仁勛笑說。

繼2017年5月的GTC大會之后，在6月的Computex臺北電腦展上，黃仁勛系統總結了NVIDIA到目前為止的人工智能觀點與布局。

黃仁勛觀點：機器在第一波工業革命中實現了人類體力勞動的自動化，人工智能將實現人類智力勞動的自動化。黃仁勛認為AI是對人類智力的自動化。過去，人們用機器和蒸汽引擎來復制人類的肌肉，現在人們用AI來復制人類的智力，“這個能力（AI）可能用于創造其它的一切”。

黃仁勛認為，盡管今天的AI產業就像20多年前的GPU產業那樣從零開始，但未來的AI產業將成為一個巨大的市場，將影響每一個國家、產業以及每一臺電腦的制造方式。數以億計的智能手機和PC、汽車、物聯網設備等，還有無數的機器人、無人機、機器等都將具有AI。越多的公司具有AI能力，AI就會發展的越快。“今天AI產業為0，明天AI就是整個世界！”

NVIDIA的AI策略:加速推動端到端的人工智能革命，包括：以光速提升GPU計算；打造完整的軟件堆棧；優化各種深度學習工具與框架；把NVIDIA GPU計算整合到每臺電腦與云端；從云端到終端，擴展NVIDIA的架構；使用AI解決如無人駕駛系統以及機器人等巨大挑戰。

NVIDIA下一代GPU架構（第七代）、也是全新的TensorFlow深度學習算法計算核心Volta，耗資30億美元、三年時間研發，可同時處理4x4矩陣（深度學習的基礎算法），實現了100TFlops（每秒1萬億次浮點運算），其能力是上一代NVIDIA Pascal GPU的5倍以上，并推出了首款基于Volta的處理器——NVIDIA Tesla V100數據中心GPU，V100配備640個Tensor內核，可提供120萬億次浮點運算的深度學習性能，相當于100個CPU的性能。

Volta GPU是第一步，配合HGX工業標準超大規模加速器，可讓8塊Volta GPU通過NVLink組成混合立方網絡，所有GPU與所有GPU同時高速溝通，可實現1 PTflops（每秒千萬億次浮點計算能力）。超大規模HGX-1加速器為可擴展GPU架構，適用于現有的云計算數據中心機架，可以輕松為現有云服務“安裝”AI云能力，富士康、英業達、廣達與緯創四家服務器制造商宣布加入HGX架構服務器開發。

經過優化后的NVIDIA人工智能軟件堆棧體系，包括深度學習框架、深度學習類庫（包括TensorRT、NCCL、cuBLAS等各類深度學習算法）、CUDA驅動軟件、操作系統、GPU以及相應的硬件系統。為了方便開發者掌握和使用這些軟件和系統工具，NVIDIA推出了NVDocker的CUDA加速容器，從操作系統、驅動程序、CUDA、cuDNN、NVIDIA深度學習函數庫以及相關軟件等進行了虛擬化集成。

NVIDIA GPU Cloud，測試版將于2017年7月份開放，可以讓AI開發人員方便的存取深度學習軟件算法、數據與相關軟件。NVIDIA稱，NVIDIA GPU Cloud面向全球開放，在任何地區都能夠隨時隨需接入。NVIDIA GPU Cloud含有以NVDocker方式容器化的深度學習軟件堆棧，保持更新并由NVIDIA負責維護。

Jetson是NVIDIA推出的面向無人機、自動駕駛汽車、機器人等嵌入式系統，Jetson參考平臺與Teal、GM EnRoute、豐田汽車與Racecar/J等合作伙伴共同創造的開發者平臺，針對消費型無人機、工業無人機、服務型機器人、無人水面及地面載體和遙控車等。Jetson TX2專為深度學習算法和并行計算而設計，相當于兩臺高性能PC，卻可運行在電池供電環境下。

NVIDIA認為機器人是終極AI，通過深度學習，NVIDIA具備了讓機器人學習和自我編程的關鍵技術。NVIDIA推出了ISAAC機器人虛擬平臺，這相當于是一個訓練機器人“大腦”的虛擬工廠，訓練出來的“大腦”被安裝到Jetson機器人身上，就能批量生產有智能的機器人，包括自動駕駛汽車、無人機、倉庫機器人、農業機器人等。

在下一場AI大潮中，黃仁勛認為NVIDIA具有超大規模的AI工程能力，R&D研發投入也相當寬裕，更擅長制造關鍵的GPU芯片，“我們的目標就是要‘平民化’AI”，黃仁勛強調，“我們創造AI，就是為了讓每一個人都能使用它”。在談到AI威脅論時，黃仁勛說只有讓AI平民化，讓每一個國家、企業和個人都有AI能力的時候，才能夠制約AI的威脅。

NVIDIA宣布，2017年將通過NVIDIA深度學習學院（NVIDIA Deep Learning Institute）培訓10萬名開發人員，以滿足人工智能領域對專業技能飛速增長的需求。NVIDIA正在進一步豐富深度學習學院的課程安排，以涵蓋無人駕駛汽車、醫療保健、網絡服務、機器人、視頻分析和金融服務領域的深度學習應用。

針對亞洲、歐洲和美洲的開發人員，NVIDIA不僅提供通過Amazon Web Services和谷歌Qwiklabs在云端使用NVIDIA GPU進行的在線培訓，也提供有講師指導的研討會、討論會和課程。NVIDIA還與Udacity達成了合作，來為無人駕駛汽車的開發提供深度學習學院的課程內容。

深度學習學院的實踐實驗室由NVIDIA、合作伙伴和大學的認證專家負責授課。每個實驗室都體現深度學習的一個基本宗旨，例如，使用人工智能進行對象檢測或圖像分類；通過人工智能確定治療癌癥的最佳方法；最高級的課程將傳授如何利用NVIDIA DRIVE PX 2?和?DriveWorks等技術開發無人駕駛汽車。

NVIDIA現在其實還在把高性能GPU帶入輕薄筆記本，來大規模普及高性能GPU。本次臺北Computex推出的NVIDIA Max-Q精益工程設計筆記本電腦，可以在18毫米厚度的輕薄筆記本中引入高端GPU。高性能GPU一旦在消費者中普及開來，就是為無處不在的AI計算提前鋪路。更不用說，消費類業務已經是NVIDIA的現金“奶牛”，源源不斷地支撐了NVIDIA的AI研發投入。

在本次臺北Computex上，黃仁勛展示了NVIDIA對人工智能的全局性思考以及產品線布局。正如黃仁勛的判斷，今天的人工智能產業就是20多年前的GPU產業，將經歷從零到1再從1到N的爆發性增長。也難怪孫正義在NVIDIA股票高點的時候，也依然要出手40億美元成為NVIDIA的大股東。

總結

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