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
往下滑看下一篇文章
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

還想看哪些內容?歡迎點此連結跟我分享~

AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

訂閱《一天一AI》日報,每天跟你分享超實用的AI小技巧!

延伸閱讀:
一天一AI PRO上線!6組專家工作流,讓ChatGPT、Claude不再每次從頭教

AI又唱反調?每月10分鐘做記憶健檢,4招讓ChatGPT、Claude認得現在的你

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓