黃仁勳這場在GTC上進行的演講,讓NVIDIA股價再次暴漲17%

2017.05.11 by
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黃仁勳這場在GTC上進行的演講,讓NVIDIA股價再次暴漲17%
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黃仁勳的演講持續兩個多小時,由始至終都在圍繞一個關鍵字:AI。

就在GTC 2017現場,NVIDIA執行長黃仁勳站台發表主題演講的同時,NVIDIA的股價再度暴漲17%,昨天它發表財報時,當天收盤股價已經飆升了14%。

黃仁勳的演講持續兩個多小時,由始至終都在圍繞一個關鍵字:AI,同時還透過新品的發表和Demo,以及與合作夥伴的成果展示,言明了對AI的雄心勃勃。

數據顯示,GTC參加人數在五年內上升了三倍,今年達到7,000人,GPU開發人員的同時成長了11倍,達到了50多萬,CUDA驅動程式和SDK的下載量也超過了百萬。

曬數據,成為科技公司Keynote的慣例。
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AI晶片怪獸Tesla V100來了

作為一家GPU晶片驅動的公司,重頭戲當屬NVIDIA推出的重磅產品Tesla V100,這款AI晶片採用的是台積電的12nm Finfet工藝,有210億個晶體管,比一年前NVIDIA宣布的擁有150億晶體管Pascal處理器還要強大,同時Tesla V100具有5,120個CUDA處理內核。

黃仁勳在GTC現場展示Tesla V100。
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與此同時,NVIDIA還宣布推出NVIDIA DGX-1,共有8塊Tesla V100組成,黃仁勳宣稱它可以代替400台服務器。

但強大的晶片背後是NVIDIA建立最有效深度學習平台的戰略規劃,為了達到這樣的目的,NVIDIA開發了深度學習專屬SDK,與所有主要的AI框架(Caffe2,MXNet Pytorch,TensorFlow和Theano)合作,同時還籠絡了全球知名的OEM廠商,其中包括戴爾、HPE、IBM、聯想。

在過去的30年,由於受益於摩爾定律的影響,致使整個晶片產業可以一年又一年地推進微處理架構的更新升級,從而提高運算性能,但摩爾定律逐漸失效之後,開始進入第二個運算時代:機器學習的時代,NVIDIA迅速轉身。

黃仁勳在現場表示,五年前針對深度學習神經網絡研究的就已經開始取得回報,GPU運算開始呈現爆發態勢。

如今,押注AI的NVIDIA在經歷了幾年的積澱之後,不僅股價迅速飆升,營收層面也持續成長。根據剛發表的2017年第一季財報顯示,公司營收19.4億美元,較去年同期成長48%,公司淨收入增加到5.07億美元,比2016年第一季的2.08億美元成長了一倍之多。

NVIDIA走向開放:推出GPU雲平台,開源Xavier DLA

AI的紅利讓NVIDIA成為華爾街喜聞樂見的明星,於是NVIDIA希望再進一步,順勢推出GPU Cloud平台,定義為AI雲端運算平台,這也是第一個混合深度學習雲平台。

這麼做的目的是為了解決開發者和數據科學家在利用深度學習時會遇到兩大挑戰:

一是需要將深度學習框架、庫、操作系統和驅動程式這些必要的軟體組集成到單個堆棧之中;二是如何獲取最新的GPU運算資源來訓練神經網絡。

今年早些時候,NVIDIA透過將主要的軟體打包整合到NVIDIA DGX-1™人工智慧超級運算機中解決了第一項挑戰。這種被稱作NGC軟體堆棧的軟體包將作為NGC的一部分,向更廣泛的人群開放使用,並持續更新和優化,以實現高性能。

為了解決硬體層面的挑戰,NGC將給開發者靈活的選擇,讓他們在配備TITAN X或GeForce® GTX 1080 Ti的個人電腦、DGX系統或雲端運行NGC軟體堆棧。

與雲端平台同步,NVIDIA還宣布開源Xavier DLA,這個開源平台基於Xavier,不僅可程式設計,且提供了高能源效率的架構,相當於給深度學習提供了一個加速器。

對於開發者而言,開源意味著是一種福利,畢竟多了一個人工智慧開源平台選擇。但對於NVIDIA來說,很明顯是為了籠絡開發者,這與前兩天NVIDIA宣布今年要培訓10萬名開發人員使用深度學習的計劃不謀而合。

事實上,在開發者和新創公司層面,NVIDIA還擁有一個名為NVIDIA Inception的創業計劃,該計劃正在與1,300家AI創業公司合作,同時NVIDIA還真對它們有針對性的扶持計劃。

1,300家AI創業公司。
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自動駕駛和機器人,一個也不少

談完了晶片和雲端平台以及開源,最火熱的自動駕駛和機器人,NVIDIA又豈能錯過?

在現場,黃仁勳宣布NVIDIA正式與豐田公司展開合作,為其提供人工智慧硬體及軟體技術,豐田將採用NVIDIA DRIVE™ PX人工智慧汽車運算平台,雙方致力於在未來幾年內提升自動駕駛系統的性能並推進商業化進程。

黃仁勳表示,自動駕駛技術是人類面臨的最大技術挑戰之一,NVIDIA正致力於將人工智慧領域取得的突破與高性能運算相結合,以構建NVIDIA DRIVE PX:自動駕駛汽車的大腦。

事實上,自動駕駛汽車需要搭載一台超級運算平台來處理和解讀來自汽車上所有傳感器的數據,人工智慧,特別是深度學習,因能夠識別並處理道路上遇到無限可能的的各種場景,已成為自動駕駛汽車開發的重要工具。

但是,許多原型車中配備了佔據整個行李箱大的運算機來處理這一複雜任務,而搭載下一代Xavier處理器的NVIDIA DRIVE PX平台將可持於手中,並實現每秒30萬億次深度學習運算。

與豐田合作加速自動駕駛汽車商業化進程。
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除了自動駕駛,黃仁勳還介紹了NVIDIA Isaac™機器人模擬器,該模擬器採用先進的視頻遊戲和圖形技術,能夠在部署前模擬現實條件對智慧機器進行訓練。NVIDIA還推出了一系列機器人參考設計平台,可透過運用NVIDIA Jetson™平台來加速此類機器的構建。

Isaac機器人模擬器提供了一個基於人工智慧的軟體平台來進行訓練與測試。該平台讓團隊能夠在極富現實感的虛擬環境中訓練機器人,然後再將獲得的知識應用於真實機組上。

每一次模擬訓練圓滿完成後,信息將可以快速傳送給真實的機器人。開發人員可以進行迭代並調整機器人測試方法,在虛擬和現實環境之間交換智慧信息。

總而言之,從黃仁勳的現場演講來看,無論是晶片,還是開源、雲端平台,甚至是機器人、自動駕駛,這家1999年發明GPU激發PC遊戲市場成長,如今無時無刻不在宣揚著自己就是一家人工智慧科技公司。事實上,某種意義上,它已經是了。

有意思的是,就在GTC 2017進行之時,西雅圖同步舉辦著微軟Build大會,我們一位矽谷站的老師這樣開玩笑說道:瞄一眼發現社群好友們分成了兩派,一派刷Build,一派刷GTC,很顯然刷GTC的那派贏了。

本文授權轉載自:36 氪

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