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bob体育官方平台英伟达掌舵人黄仁勋 :人工智能计算的新纪元,就是要省钱!

6月21日消息,作为云计算行业的年度盛会,2017腾讯“云+未来”峰会今日正式在深圳会展中心拉开帷幕。在今日上午的主峰会上,英伟达公司亚太地区销售与营销副总裁郑义陶发表了题为“Powering The AI Revolution”的主题演讲。

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英伟达掌舵人黄仁勋,在GTC2017上再掀京城“AI风云”。上场后“老黄”直接开怼,终于说出了人们憋在心中许久的结论——摩尔定律已终结。但是,NVIDIA的GPU计算为整个行业指出了前进的道路。他指出,设计人员无法再创造出可以实现更高之灵系并行性的CPU架构...

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11月21日,在英伟达GPU技术大会(GTC China 2018)上,英伟达宣布推出一款专为处理机器人计算业务流而设计的芯片——Xavier。CEO黄仁勋讲述了AI的变革之路,并表示 AI将改变HPC GPU加速平台和超大规模计算。

黄雅琦来源:CNET科技行者 【原创】 2017年9月26日

郑义陶首先介绍了英伟达在过去5年的演变。郑义陶表示,英伟达是从一个半导体公司经过了GPU、可视化,我们转型到一个平台、服务软件公司,最后到一个AI的公司,英伟达有超过1万名工作人员,80%是技术人员,是在软件、数据方面的科学家,英伟达很幸运在时间上和机会上都是发生在同一个时间,就是在正确的时间做了正确的事情。大数据加上GPU,大规模并行计算,使得英伟达变成世界领先的AI公司。

英伟达CEO黄仁勋表示,由于机器人系统需要新的AI计算机和一个新型的处理器,Xavier作为第一款专为处理机器人计算业务流而设计的芯片,拥有十分强大的性能。Xavier可以处理高速率传感器、复杂传感器、AI和控制算法的传感器。

关键字:人工智能NVIDIA

英伟达的GPU产品,郑义陶介绍说,过去的40年,电脑行业都是按照摩尔定律的规律发展的,但是经过GPU突破性的发展,摩尔定律已经不复存在。在2006年,英伟达的CUDA和TESLA的平台开创了一个全新的时代,GPU通过CUDA可以帮助科学家解决相关领域各种大数据的问题。再到今天的计算,所有这些应用是并行计算为基础。

机器人的处理器性能使Xavier具有了功能性、灵活性和安全性。除此之外,Xavier还拥有对机器人所需的每项功能优化的专用处理器。包括图像传感器处理单元ISP、可编程立体视觉加速器、视频处理器、光流引擎、可编程张量处理器、并行计算加速器、图像加速器、深度学习加速器和CPU。

CNET科技行者 9月26日 北京消息 (文/黄当当)英伟达掌舵人黄仁勋,在GTC2017上再掀京城“AI风云”。

郑义陶提到,AI无处不在,在手机、设备,在每一个有技术的公司都有AI。苹果、三星、微软的设备都有自己的AI功能,这些功能可以帮助客户回答很多基本的问题。另外各个行业都开始用AI,在短短的两年,AI公司的数量已经增长了10倍,AI在互联网服务、医学、金融、汽车等等领域都有广泛的应用。

黄仁勋表示,AI作为有史以来最强大的技术之一,使得机器可以从大量数据中学习,还可以编写软件。借助AI,行业可以从海量数据中学习建立预测模型,并将这些模型应用到行业的环境或运作中。数据越多,训练强大AI模型的能力就越强,电商、零售、金融服务、电信、医疗保健,这些都正成为数据驱动的AI行业。

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在快速发展的时代,科技的进步日新月异,可以看到一些新企业,他们都有AI的需求,他们把AI作为他们最基本的需求。郑义陶透露,现在大概85%的客户服务都是用AI,或者是用语音的翻译帮助客户进行服务。这个行业的投资额接近500亿美金,但是我个人相信这个投资要远远超过这个数目。有20%的公司已经开始训练他们的员工,并开始用大数据把自己变成一个数据科学家。

在黄仁勋看来,AI是一种全新的计算方法,正在改变计算领域的格局,在大型计算领域,HPC和超大规模数据中心正在极速运转。HPC正在成为AI计算机,并且为科学家、数据科学家和AI开发者所用。科学家正在融合物理模拟和AI预测方法来创建数量级更大的模型。这一尝试在多精度 Volta Tensor Core GPU的支持下得以实现。

▲ NVIDIA CEO 黄仁勋

深度学习这个模式是AI技术最重要的一部分,在GPU深度学习模式方面,郑义陶介绍了英伟达提供的两个新方式:一个是训练,一个是推理。郑义陶说:“我们有一个神经网络,用大数据去训练这个网络,然后去推理到数据中心或者是设备,通过训练和推理之后,再重复训练和推理,使这个网络越来越聪明,越来越知道怎么分析大数据。”

与此同时,数据科学家和AI开发者需要使用HPC在更多数据上训练更复杂的AI模型。互联网公司极度依赖机器学习来打造能够提供个性化推荐的特色服务。超大规模节点必须作为一个HPC集群,来训练模型或分别为运行各类AI模型的数百万并发用户提供服务。黄仁勋表示,超大规模计算现在也是HPC。大规模HPC作为云服务将吸引科学家和工业领域人士使用由于AI,大规模计算和企业计算将会加入到科学计算,并成为新的HPC。

上场后“老黄”直接开怼,终于说出了人们憋在心中许久的结论——摩尔定律已终结。

大数据分析方面,郑义陶站在英伟达的服务和产品层面,提供的三个思路:第一是英伟达的TESLA平台,TESLA平台在数据中心。第二个是在英伟达的DGX-1系统,它是给一些数据科学家,或者给一些很快熟悉人工学习的概念,把所有的硬件、所有的软件、所有的工具全部包装在一个系统里面。第三是无人驾驶方面,并帮助腾讯把中国的高清地图做好。

CEO黄仁勋谈到英伟达的加速计算时表示,摩尔定律已经终结。在相同的价格或者功率下,性能每10年会加速100倍,这是行业赖以依存的基础。现如今,性能每年可能会增长10%。

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郑义陶还列举了英伟达在安防方面的应用子,郑义陶说,通过AI可以大大提高安防的效率,但是所有的AI都需要大量的运行计算、人力支撑。在2020年,英伟达估计会有接近10亿个摄像头应用在安防领域,每一秒大概有300亿次的推理计算,有这么大量的推理计算,如果要达到这个能力,可能需要1000万片英伟达P40的处理器。

黄仁勋强调,英伟达开创了加速计算,加速计算需要全栈专业知识,其中涵盖架构、芯片设计、系统、算法以及应用程序优化等所有方面,其可利用专门设计的处理堆栈加速需要进行大量处理的工作负载,英伟达已经在10年内为众多关键应用程序加速了1000倍。

▲ 两股力量推动计算领域的未来

AI无处不在,从GPU到服务器,从框架的服务到合作伙伴的需求,英伟达已经达到良好的成绩。深度学习是AI技术最重要的一部分,英伟达和腾讯在努力改变整个行业用AI去改善人类的生活。“我们不仅仅需要好的GPU,我们也需要英伟达和在座的每一个合作伙伴携手共同打造AI的美好明天。”郑义陶说到。

黄仁勋认为,成功的架构必须有用一个能实现架构兼容的庞大用户群,以及一个充满活力的开发者生态系统。NVIDIA CUDA SDK的下载量已经接近1400万,仅去年一年就已达到600万。

但,NVIDIA的GPU计算为整个行业指出了前进的道路。

文章来源:集微网

他指出,设计人员无法再创造出可以实现更高之灵系并行性的CPU架构;晶体管数每年增长50%,但CPU的性能每年仅增长10%。而NVIDIA的GPU弥补CPU的不足,加速处理高强度计算负载。

深度学习另一大“杀伤性武器”:CUDA

CUDA是一种革命性的计算架构,它将专用功能ASIC的性能与通用编程模型相结合,使开发人员实现多种算法。目前CUDA开发人员的数量在5年里增长了14倍超过60万,下载量达到180万。

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▲ 适用于全球开发人员的NVIDIA AI

AI是NVIDIA CUDA GPU的“杀手级应用”,AI取得惊人进步。

阿里巴巴、百度和腾讯已在各自的云服务中采用NVIDIA Volta GPU。

华为、浪潮和联想已采用NVIDIA基于HGX的GPU服务器。

此外,NVIDIA还在为全球开发员人配置强大AI工具,全力推进“统一架构”CUDA GPU计算。

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