特稿 >

前沿热点 >

史上最值钱的2小时分享,黄仁勋GTC演讲缘何让英伟达股票暴涨?

史上最值钱的2小时分享,黄仁勋GTC演讲缘何让英伟达股票暴涨?

Xtecher原创 丨 前沿热点

33332
2264

2017-05-11

安妮的盒子

Xtecher特稿作者

关注

随着深度学习的出现和突破,我们看到了一个全新的计算时代,我们称之为 AI 时代。

 

黑色皮鞋、黑色牛仔裤、黑色马球衫和黑色皮夹克——黄仁勋以自己一席“标配”亮相GTC。本篇,Xtecher在硅谷为你发回现场报道,和你分享“教主”黄仁勋以及NVIDIA所描述的“AI时代”。 


北京时间5月11日凌晨,NVIDIA的CEO黄仁勋(Jen-Hsun Huang)在圣何塞会议中心GTC现场的演讲还没结束,资本市场就已为之沸腾,截至当天下午,NVIDIA股价交易价飙升至121.29美元,较去年同期上涨超过230%。


股价.png

 

给自动驾驶装上大脑

 

黄仁勋首先抛出重磅消息——丰田将在未来几年推出的自动驾驶汽车中使用NVIDIA的Drive PX人工智能平台。

 

黄仁勋将Drive PX称作是未来“自动驾驶汽车的大脑”。他表示,未来,NVIDIA将为丰田提供人工智能硬件及软件技术,在几年内提升自动驾驶系统的性能,并帮助丰田公司推进商业化进程,让自动驾驶汽车尽快成为现实。

 

丰田公司是全球最大的汽车制造商之一,但这并不是NVIDIA在自动驾驶领域的首次大动作,事实上,NVIDIA几年前就已经开始在自动驾驶汽车领域工作,现在已经和数十家汽车制造商以及供应商合作开发自动驾驶汽车,包括中国搜索引擎巨头百度、还有奥迪、特斯拉和沃尔沃等等。

 

NVIDIA一直在自动驾驶领域下一盘非常大的棋,而这次与丰田的合作可以说与日系车厂建立桥梁。

 

除此之外,NVIDIA还与奥迪和奔驰建立了合作关系,还是自动驾驶赛车比赛的重要技术合作伙伴。此次,NVIDIA与丰田的合作成为科技公司、汽车厂商、零部件供应商在这一领域建立的最新联盟。


1.丰田.jpeg

 

据黄仁勋现场透露,Drive PX超级计算机通过摄像头、雷达等硬件收集数据,然后使用人工智能技术帮助企业理解周围的环境,并做出反应。

 

“人工智能,特别是深度学习,能够识别并处理道路上遇到无限可能的的各种场景,已成为自动驾驶汽车开发的重要工具。”黄仁勋说。

  

用AI “培养”机器人

  

一个机器人将高尔夫球打到果岭之上,并成功将球打进洞里,现场掌声雷鸣。

 

这是黄仁勋在GTC技术大会上展示的NVIDIA全新的机器人模拟机Isaac Robot Simulator(以下简称Isaac)“培养”出来的机器人。他表示,NVIDIA将使用人工智能的最新进展,在虚拟环境下训练机器人,让开发人员更容易地制造出智能机器人。

 

黄仁勋还用可以打冰球的机器人向大家展示了Isaac——冰球机器人一开始还无法表现出色,而利用深度学习神经网络,它会不断“进化”,找出击打冰球的最佳方法,随着时间的推移不断学习。

 

Untitled.gif


“基于人工智能的机器人很有希望改善我们的生活,但是,它们的建造和训练为人们带来了巨大的挑战,”黄仁勋说,“NVIDIA正在通过我们在现实世界中深厚的模拟专业技术,在机器人产业掀起一场革命,以便使机器人被训练得更精确、更安全,也更迅速。”

 

据黄仁勋介绍,在这个虚拟环境内,开发人员可以使用深度学习训练来建立测试场景,然后在几分钟内进行模拟。一旦模拟完成后,信息可以被迅速输送给现实世界的机器人。目前使用Jetson参考平台的公司包括丰田、Teal、Enroute Lab、Starship、Marble、FIRST和Dispatch.AI。

 

此次GTC技术大会上,有超过50家来自全世界的技术公司展示了基于NVIDIA的Jetson平台所研发的机器人——黄仁勋介绍说,该平台能够对边缘设备的复杂数据进行快速而高效的运算。

 

“Isaac机器人模拟机提供了基于AI的软件平台,可以让团队在高度逼真的虚拟环境对机器人进行训练,然后将知识传输给现实世界的机器人。”

 

“核武器” Volta 问世

 

万众期待的Volta 终于来了!

 

黄仁勋手持一块巴掌大的开发板介绍说,这便是Tesla V100——凝聚了NVIDIA内部数千名工程师数年的开发的Volta架构旗舰计算卡Tesla V100。


COVER3.jpg

 

Tesla V100拥有5120个CUDA,16GB HBM2显存以及210亿颗晶体管;跟上一代的Tesla P100相比,实际性能提升了超过1倍的性能。但是,Tesla V100计算卡并非完整版Volta架构——据VC、Wccf等网站对于Volta流处理器分布图的分析,完整版的Volta架构应该拥有5376颗FP32的流处理器,而Tesla V100计算卡拥有的FP32流处理器为5120颗。

 

这是NVIDIA继 Pascal (帕斯卡)之后的新一代 GPU 架构,Volta无疑成为GTC现场“核武器”级别的绝对主角——未来几年,NVIDIA的GPU产品线将由Volta供血。

 

NVIDIA表示,Tesla V100将首先用在用于深度学习超算DGX-1上,内部拥有8张Tesla V100计算卡,峰值计算性能高达960 TFLOPS,号称用8个小时就能完成TITAN X八天的工作量。

 

教主声称,为了研发Volta架构,NVIDIA已经花费了30亿美元。

  

GPU 云

第三次改变计算行业面貌

 

“这是世界上首个混合深度学习云平台”教主说。

 

在NVIDIA推出 GPU云技术之前,NVIDIA的上两次革命性成果分别为 1999 年发明了 GPU 以及 2006 年创造了CUDA。GPU 的发明掀起了视觉计算的革命,而 CUDA这种并行处理技术则大大提升了计算性能。

 

而未来,每一名深度学习工程师都可以在GPU云上用几分钟的时间设置好本地开发环境,而不再像从前那样花费几个星期甚至一两个月创建、设置开发环境——开发者只需要打包下载一整套NVIDIA优化、整合好的深度学习软件包, 所有需要的库和深度学习开发框架都将包含在内。利用云端成百上千的 GPU 的强大计算力,开发者可一键在GPU 云设立开发环境中上传工作进度。

 

“NVIDIA发布了其有史以来最为重大的一个开创性项目。它有可能推动该公司成为一家顶尖的技术企业。如果NVIDIA及其众多合作伙伴能够成功地执行GPU云项目,那么他们将率先针对所有应用程序打造出真正随时随地的计算体验,这是整个行业在过去二十年里的目标。”Moor Insights & Strategy 公司总裁兼首席分析师Pat Moorhead说。

 

黄仁勋透露,NVIDIA将在今年7月开放 GPU 云的公测。

 

2:30.gif 


1993年1月,三位年轻的电气工程师黄仁勋、Chris Malachowsky和 Curtis Priem共同创办了NVIDIA。隔年4月,Malachowsky在圣何塞Berryessa立交桥下的一家丹尼快餐店点了一杯咖啡和一份香肠煎蛋卷,和他的两个伙伴一起制定了令电脑革命化的计划;一年后,NVIDIA 发布第一个主流多功能芯片NV1,这款芯片承载操纵杆、 游戏端口、声效、显像、2D以及3D显示功能

 

没有人能猜到,这三个喝着咖啡的年轻人正在定义的未来,和英特尔在二十世纪九十年代定义计算机一样,会对未来科技产生如此深刻的影响。

 

那个时候的黄仁勋想用3D改变游戏并以此步入千家万户,而今,越来越多的人工智能应用受到GPU深度学习的影响,NVIDIA正在人工智能应用领域展现出革命性的力量。

 

“未来更值得期待。”黄仁勋说。

打开微信“扫一扫”,打开网页后点击屏幕右上角分享按钮

账号登录

重置密码

还没有账号?立即注册>

账号注册

已有账号?立即登录>注册企业会员

重置密码

返回

绑定手机