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

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。

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