NVIDIA發(fā)布全球最大GPU！攀爬行業(yè)領導制高點

高層速讀：3月28日，人工智能計算公司英偉達（NVIDIA）在美國加州圣何塞召開GTC大會。在發(fā)布會上，英偉達CEO黃仁勛宣布推出多款人工智能產品，包括迄今為止全球最大的GPU、全球首個基于Volta架構的GPU、超大規(guī)模服務器芯片TensorRT 4等。同時也宣布了英偉達將暫停自動駕駛研發(fā)的消息。

全球最大GPU——NVIDIA DGX-2

DGX-2，是全球首款能夠提供每秒2000萬億次浮點運算能力的單點服務器。性能比去年9月推出的DGX-1性能提高了10倍，售價39.9萬美元（約250萬元人民幣）。DGX-2重350磅，“沒有人能把它舉起來”，黃仁勛開玩笑道。

這款超大型芯片包含了20億個晶體管，其中每個GPU都通過光纖交換機通信，所以它的工作原理更類似一個交換機而不是一個網絡。

DGX-2的處理能力是去年9月發(fā)布的DGX-1的10倍以上。黃仁勛稱，它可以取代300臺消耗為180千瓦的雙CPU服務器，而這三百臺計算機總價值為3百萬美元，使用DGX-2可以將成本降為之前的1/8，并將占地空間降到之前的1/60。

黃仁勛應景地說道：買得越多，省得越多。（The more GPUs to buy, the more money you save.）

發(fā)布全球首個基于Volta架構的GPU

GTC大會上發(fā)布了世界上第一款基于Volta架構的GPU工作站。它的創(chuàng)新之處是帶有一個名為NVLink 2 的全新連接點，這一連接將編程和內存模型從一個GPU擴展到第二個，從而鏈接起來，使它們像一整個GPU那樣工作。

“現在每年產生10億張圖片，而且可以再增加10倍，因為Quadro可以把實時渲染降低到現有成本的1/5，現有空間的1/7，和現有功耗的1/17”，黃仁勛接著說道。這一產品的主要使用場景是計算機圖像，例如電影和游戲產業(yè)。

他非常激動地稱，這項技術是15年來計算機圖形學最重要的進步。這一芯片產品的另一個可廣泛應用的領域是醫(yī)療行業(yè)。

黃仁勛表示：“深度學習的超凡進展僅僅是對未來的啟示。其中的很多進展都是基于NVIDIA深度學習平臺，該平臺已快速成為全球標準。我們正在以大幅超越摩爾定律的步伐加快提升平臺的性能，以實現突破，進而為醫(yī)療保健、交通運輸、科學探索和其他眾多領域帶來革命性改變?！?/p>

TensorRT 4發(fā)布，讓 GPU推理達到最高性能

英偉達還發(fā)布了TensorRT 4軟件，并且集成至谷歌的TensorFlow 1.7開發(fā)系統(tǒng)。開發(fā)者可利用Volta Tensor Core 技術將 NVIDIA 深度學習平臺的推理吞吐量提高 8 倍（相比低延遲目標下的普通 GPU 執(zhí)行），從而讓 GPU 在 TensorFlow 內的推理實現了最高性能。

黃仁勛稱，這一更新可以讓圖像加速190倍，自然語言處理加速50倍，推薦引擎提速45倍，語音提速36倍，語音識別率提高60倍?！翱傮w而言，我們將超大規(guī)模數據中心的速度提高了100倍。這會節(jié)省很多錢?！?/p>

這次GTC英偉達還宣布暫停自動駕駛研發(fā)，隨后英偉達股價下跌了3.8%。但這并沒有對人工智能計算行業(yè)的巨頭造成影響，英偉達在人工智能芯片市場有著舉足輕重的地位。

根據Gartner報告，2017年芯片市場的總收入達到4000億美元，預計2018年將超過4590億美元。

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人工智能芯片是用于人工智能相關計算任務的處理器，也稱人工智能加速器，目前主要分為4種：CPU (中央處理單元)、GPU (圖形處理單元)、FPGA (現場可編程門陣列)、ASIC (專用集成電路)。其他芯片如NPU（神經形態(tài)處理單元）還處在發(fā)展的早期階段。

人工智能芯片可分為三個主要應用層面：訓練（training）層和云推理（inference）層和邊緣設備推理層。英偉達在訓練層基本壟斷市場，而在推理層和邊緣設備層競爭力不大。IBM、谷歌、微軟、英特爾、亞馬遜、華為等都在布局芯片研發(fā)。

▲人工智能芯片主要研發(fā)企業(yè)

芯片研發(fā)群雄逐鹿

英偉達，是訓練領域的領導者。NVIDIA抓住了深度學習的機遇，將自己轉變?yōu)橐患胰斯ぶ悄苡嬎愎?，并開發(fā)了一種新的GPU體系結構Volta，強調加速深度學習。目前NVIDIA的GPU已經被廣泛應用于機器學習算法的培訓中，目前該公司在硬件培訓市場上占據著壟斷地位。

在今年2月8日公布的英偉達2017年全年財報中，英偉達總收入高達97.1億美元，同比增長41%，利潤增長83%。在過去的一年時間，英偉達的股價上漲了200%，市值已經達到1400億美元，成為名符其實的計算行業(yè)巨頭。

谷歌，在訓練市場具有強大的潛力。該公司開發(fā)了自己的TPU (張量處理單元)，以與英偉達競爭。TPU是一種專門為深度學習和谷歌的張量流框架設計的ASIC。谷歌表示，其TPU可以提供180萬億次浮點運算性能，比英偉達最新的數據中心GPU特斯拉V100要快六倍。谷歌是英偉達的第一大GPU客戶，據悉英偉達人工智能計算芯片三分之一是供給了谷歌。

英特爾，是開發(fā)異構計算技術的主要公司之一。通過收購芯片制造商Altera，英特爾提升了其FPGA技術專業(yè)知識，并開發(fā)了一款CPU + FPGA混合芯片，用于云計算的深度學習推理。通過利用這兩種處理器類型的優(yōu)點，該混合芯片提供計算能力、高存儲器帶寬和低延遲。微軟也采用這一技術來加速其Azure云服務。

▲英特爾芯片

黃仁勛在接受記者采訪時說，“未來，人工智能與人工智能芯片將會無處不在：咖啡機、保溫杯、麥克風、甚至耳環(huán)、鞋子這些小物件都會智能化…”

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