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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AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩
AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩

2026台灣設計展於9月24日至10月11日在桃園登場,以「桃園流」為主題,結合千塘之鄉的水文地景、國門之都的航空與物流優勢、多元族群文化匯流,以及 AI 科技應用,展現城市運轉的動態美學。

其中,為提供民眾不同於以往的互動體驗,AIoT 智慧感知大數據平台服務商棋苓(Chylyng)推出全展區 AI 穿戴互動體驗「FLOW CHECK」。參觀者配戴主辦單位提供的智慧手環後,可沿著展場動線於不同站點進行互動。即使多人同時參與,每位參觀者仍可依照不同的路徑、選擇與互動節奏完成體驗;系統並依據互動過程與結果,即時生成專屬的 Flowmomo 數位卡牌,讓參觀者儲存並帶走屬於自己的展覽體驗紀錄。

看似簡單的手環互動,背後其實是一套整合穿戴裝置、即時感測、場域互動、資料處理與雲端服務的完整系統。尤其在大型公開展覽環境中,不僅必須因應大量參觀者於短時間內同時使用,也必須確保從手環感測、站點互動、資料傳輸到最終結果產出的每一個環節,都能維持即時且穩定的服務品質。

棋苓以自主開發的 Eleplo AIoT Platform 為技術核心,整合穿戴裝置、感測設備、人員與資產定位,以及即時事件與資料管理,並負責建構 FLOW CHECK 的手環互動邏輯、站點應用、卡牌生成及參觀者操作介面。

專業分工合作:諾德資訊坐鎮後端,撐住大型公開展覽的服務韌性

為了讓系統從開發與測試環境順利進入大型公開場域,並進一步提升正式服務的可用性、資安與系統韌性,諾德資訊與棋苓採取專業分工合作。棋苓聚焦於 AIoT 平台、穿戴應用及使用者體驗;諾德資訊則負責後端基礎架構、正式環境部署、壓力測試、高可用性驗證,以及服務上線後的系統與流量監控。

由於展場現地部署時間僅有兩天,雙方將大量驗證工作提前至開展前完成。諾德資訊於正式開展前約一個月即建置專用測試環境,讓棋苓的應用服務提早與正式營運架構整合,並進行壓力測試、高可用性驗證及異常情境測試,使原本必須於現場進行的系統驗證工作大幅提前完成。

諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示:「FLOW CHECK 的挑戰在於大量參觀者可能集中於同一時段使用手環,因此除了確保服務穩定之外,也必須辨識進入系統的流量究竟來自真人使用者、合法自動化程式、AI Bot 或惡意攻擊,並透過即時監控及早發現異常。」為此,諾德資訊導入 IntelliFend Bot Management,協助辨識真人使用者、合法自動化及異常機器人流量,並於展覽公開服務期間透過遠端監控,持續掌握主機、資料庫、應用服務及外部流量狀態。

此外,為驗證系統在大型展覽情境下的承載能力,正式展出前,諾德資訊亦協助棋苓進行大規模壓力測試,模擬最高約 3 萬人同時使用的流量情境,提前觀察系統資源使用狀況、服務反應與可能的效能臨界點,並據此進行相關調校。

透過棋苓在 AIoT、智慧穿戴與互動應用上的技術能力,以及諾德資訊在正式營運環境、資安、壓力測試與維運監控上的經驗,雙方在展覽正式開放前,即完成從應用層到基礎架構的完整驗證,讓 FLOW CHECK 能夠在大型公開場域中穩定提供即時的 AI 穿戴互動體驗。

諾德資訊
諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示,FLOW CHECK展前模擬約3萬人同時在線情境,並即時辨識流量來自真人、Bot、AI或惡意攻擊,提前掌握系統臨界值。
圖/ 數位時代

AI加速開發腳步,但也增加「上線」考驗

從生成式AI到代理式AI,軟體開發速度快速提升,過去需要長時間才能完成的產品原型(Prototype)與概念性驗證(PoC)專案,現在可以很快完成驗證,讓軟體商有更多時間跟資源投入客戶需求、產品創意與使用體驗。

但是,從PoC走到Production,面對的是完全不同的考驗。
諾德資訊技術長張家榮解釋,進入正式環境(Production)後,軟體服務必須面對真實使用者的流量、不同客戶的IT環境、計算資源擴充、資料庫負載、網路連線、資安攻擊,以及服務異常時的切換與處理,就算在壓力測試時表現正常的系統,也可能在Production的時候出現問題。

更值得特別注意的是,AI不只讓開發者更快,也讓攻擊者發現漏洞的速度加快;過去,服務上線後還有時間慢慢觀察、修正,現在,服務一上線,可能很快就遭到掃描甚至攻擊。

也因如此,軟體商、系統整合商選擇基礎架構夥伴的條件開始改變,從過去關注功能與價格轉向:產品能不能順利上線?出了問題誰來處理?面對流量變化與資安風險,服務能不能持續運作?

張家榮表示:「諾德資訊可以提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管、網路,到維運與監控等服務,讓軟體夥伴可以將資源集中在應用與客戶需求,無須擔憂Production議題。」

諾德資訊
諾德資訊技術長張家榮指出,公司可提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管到維運監控的完整服務,讓軟體夥伴無須擔憂Production議題。
圖/ 數位時代

不僅提供資源,諾德資訊將Production變成一項服務

而這也是諾德資訊會提出「Production as a Service」的原因:不是在提供另一種雲端或主機服務,而是將軟體從開發走向正式營運所需的Production流程,轉化成可以被專業分工、驗證與持續維運的一項服務。

「Production as a Service不是單純把主機或雲端資源租給客戶,而是共同檢視這套軟體能不能順利上線與正常營運。」邱柏瑞表示。

實際做法包括,在上線前協助檢視架構,建立與正式環境相近的測試環境,確認系統正常狀態、最大承載量與資源需求,並驗證高可用性、資安、備援及服務切換機制;上線後則持續監看服務狀態、容量與流量,及早發現異常並處理。

諾德資訊之所以有這樣的服務能力,可以歸結為三點:

第一,長期累積的基礎架構與維運經驗,目前,諾德資訊同時服務的客戶數近30家,應用情境涵蓋IoT、購物平台、遊戲、音樂等不同類型的軟體服務。

第二,諾德資訊將每一個客戶遇到的問題與解決方案收攏至知識庫,讓團隊成員可以快速處理、借鏡,滿足客戶需求。

第三,依循ITIL的維運精神,並具備ISO 27001等資安相關認證,將服務流程、操作紀錄、備份、監控與異常處理等機制內化到服務之中。

這也是諾德資訊與單純提供雲端、IDC或主機代管服務的業者之間的最大差異:交付的不僅是基礎設施,而是讓服務持續運作的能力。面對客戶同時使用公有雲、私有雲、地端與邊緣運算環境,諾德資訊另以 MQloud 提供統一管理,把網路、防火牆、流量、監控與帳務收進同一套平台,降低跨環境營運的複雜度。

「軟體商負責開發,就像晶片設計公司;諾德資訊則負責協助完成測試、製程調整與正式生產,讓產品真正走向市場,希望成為『軟體界的台積電』。」張家榮如是說道。

展望未來,諾德資訊將持續深化 Production as a Service,成為軟體公司從上線到長期營運的夥伴。自構想階段起即與軟體商共同討論架構,於測試階段協助驗證,於準備上市時承接正式環境,上線後則持續守住流量、資安與服務韌性。軟體開發者與 SaaS 業者可將資源集中於產品與客戶,完整基礎架構與 24×7 維運則由諾德資訊端到端承接。

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