NVIDIA執行長黃仁勳:Google TPU在內的AI晶片都有其侷限性
NVIDIA執行長黃仁勳:Google TPU在內的AI晶片都有其侷限性
2018.05.30 | Google

NVIDIA執行長黃仁勳出席技術大會(GTC)之後的記者會強調,「人工智慧的世界很大,我們的焦點不是手機等物聯網產品,而是大規模的雲端資料中心。」

黃仁勳還指出包括Google TPU在內的各種AI專用晶片都有其侷限性,「NVIDIA致力於一般用途的通用GPU,可以用在任何的神經網絡上,而非僅有CNN網絡上。」

記者參與了大會演說和記者會後,僅有一個感想:就是不要再拿Google TPU類比NVIDIA GPU了。

不要再拿Google TPU比較NVIDIA GPU

因為兩者不僅從專用與通用AI晶片本質不同,發展取向也不同,Google TPU就算已經發展到第三代,重心還是圍繞自家產品與服務,和NVIDIA成為每個地方(everywhere)與多功能的發展取向不同。

NVIDIA要以其開放合作的精神,進攻10億美元的超級運算產業,鞏固包括Google在內的大規模與高速運算資料中心客戶,或成為醫療、自駕車領域夥伴的處理器平台,對於虛擬貨幣挖礦與自駕車感測器等領域晶片不感興趣。

看好高端資料中心產品,售價達1200萬台幣的DGX-2

NVIDIA並未走向FPGA與ASIC等專用晶片研發,而是持續投入更高運算效能的GPU產品,被黃仁勳稱為「世界上最強的,有史以來最大的GPU」的NVIDIA DGX-2系統。

這個史上最強的GPU主要在於GPU「雙向傳輸」技術NVLink Switch的突破。NVIDIA利用此技術將把16個GPU連結為單一且都可1對1點雙向傳輸的GPU。「若相比五年前的AlexNet採用GTX 580s系統需要六天的訓練時間,使用此產品僅需要18分鐘,在五年內,速度提升500倍。」黃仁勳說。「訓練時間大幅度縮短,在推論部分將推論延遲縮短到1.1毫秒,推論速度為每秒6250個影像。」

NVIDIA DGX-2重達350磅,單手難以舉起,每個GPU都可以用每秒300GB的速度運算,也是世界上第一個2PFLOPS (petaFLOPS,等於每秒1千萬億次的浮點運算)系統。那售價呢?黃仁勳指出,NVIDIA DGX-2效能略等於300萬台雙CPU伺服器,前者售價為39.9萬美元,後者成本高達300萬美元。

四家頂尖伺服器廠商包括聯想、雲達(QCT)、美超微(Supermicro)與緯穎 (Wiwynn)等伺服器廠都已推出基於DGX-2設計的系統,而富士康、英業達、廣達與緯創正開發中。

看淡挖礦市場:虛擬貨幣市場僅是額外的紅利

相較於資料中心產品的熱烈推銷,黃仁勳對於近來竄紅的挖礦需求看得很淡。受到挖礦熱潮影響,NVIDIA GPU市場價格水漲船高,Susquehanna分析師 Christopher Rolland 曾指出GPU市價較官方售價高出40%~70%,NVIDIA公布的2018年第一季財報時也指出挖礦GPU營收為2.89億美元。


不過NVIDIA並未看重這種「來得快,去得也快」的挖礦財,不僅會中對於加密貨幣隻字未提,黃仁勳還強調,「虛擬貨幣市場對我們來說本來就是額外的紅利(Bonus),因此如果沒有也沒有關係,我們在其他市場成長性很高。」

「GPU價格走跌對我們來說是好事,過於昂貴的GPU會導致電競玩家無法負擔,我們的GPU是專為電競玩家打造的。」黃仁勳說。

由於加密貨幣價格波動大,讓挖礦GPU需求起伏不定,礦工在乎的是GPU C/P值品牌忠誠度低,加上比特大陸等廠商紛紛ASIC等挖礦專用晶片市場,這些都是NVIDIA看淡挖礦需求的背後主因。

NVIDIA不會研發車用光達晶片

而在自駕車領域,NVIDIA也一貫維持其「通用」的精神,強攻NVIDIA DRIVE Xavier平台,但不會進軍光達晶片等專用垂直領域。

光達(Lidar)成本是自駕車感測硬體最高的部分,現今的機械式64線光達價格達8萬美元以上,業界認為若機械式光達晶片化後,價格將有機會低至500美元,意法半導體與Intel紛紛加入研發行列。


黃仁勳很明確地指出,「我們不會投入資源研發光達晶片」。

黃仁勳指出,人類利用耳朵、眼睛與皮膚等多重感官,精準感受這個世界,自駕車也雷同,需要多種感測器相輔相成,舉例來說,雷達對於移動(Motion)的感測很好,但解析度不夠高,光達可以看很遠,但解析度低,而照相機解析度高,但易受光影與氣候影響。因此NVIDIA會截長補短和廠商共同合作,把多種感測器融合在NVIDIA產品裡。

關鍵字: #Google #Nvidia

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