黃仁勳親自撰文:AI Is Eating Software

張貼者:2017年6月11日 上午4:52marketing Honghu   [ 已更新 2017年6月17日 上午11:07 ]
我們正將人工智能推廣至每個計算平台、每個架構、以及人類的每項工作中。

本月,GPU技術大會(GPU Technology Conference)取得了巨大成功,向人工智能的懷疑論者充分證明了該革命性技術勢不可擋的力量。

在此次矽谷舉行的為期四天的大會裡,世界領先的媒體和娛樂、製造、醫療和運輸公司的代表們相互分享了GPU計算帶來的重大突破。

數字說明了一切。第八屆年度GPU技術大會堪稱有史以來規模最大的一次盛會,吸引了7000多名與會者和150家參展商,同時召開了600場技術會議。全球前十大科技公司,全球十大汽車製造商,以及100多家專注於人工智能和VR的初創公司悉數到場。

這些數字背後是勢不可擋的聚合趨勢。計算能力正在推動人工智能飛躍發展,足以抵消摩爾定律的放緩步伐。人工智能開發人員加快構建新的架構,以解決我們當前最大的挑戰。他們希望能廣泛運行人工智能軟件,從功能強大的雲服務到雲端設備不一而足。

人工智能計算時代— GPU計算時代
世界上最先進的人工智能計算架構Volta正式面世。


在GPU技術大會上,我們推出了Volta,這是自統一計算設備架構(CUDA發明以來我們這個時代最大的技術飛躍。它集成了210億個晶體管,採用12nm NVIDIA優化的TSMC工藝以及三星最快的HBM內存。Volta運行全新數字格式和CUDA指令,可以超高速執行4×4矩陣運算,進行元素級深度學習。

每個Volta GPU都擁有高達120 teraflops的浮點運算能力,我們的DGX-1 AI超級計算機將八片Tesla V100 GPU連接起來,能夠實現每秒近千萬億次浮點運算的深度學習性能。


GOOGLE的TPU
同樣在上週,谷歌在其I/O會議上推出TPU2芯片,其性能可達到45 teraflops。

令人高興的是,兩個領先的人工智能團隊雖然互相競爭,但也保持全面的深入合作例如,調整TensorFlow性能,使用NVIDIA CUDA GPU加速GOOGLE雲計算。
人工智能是人類歷史上最偉大的技術力量,所有實現人工智能大眾化並使其迅速推廣的努力都值得稱道。
發展動力源自摩爾定律失效由於摩爾定律日漸勢衰,從晶片到軟件一切技術進步推動的GPU計算性能呈現爆發之勢。

人工智能革命已經到來,儘管摩爾定律融合了Dennard縮放和CPU架構的領先優勢,而摩爾定律已在近十年前就開始失效。Dennard縮放通過降低晶體管尺寸和電壓,能夠使設計者在保持功率密度的同時增加晶體管密度和速度,但現在Dennard縮放遇到了元件物理的瓶頸。

CPU架構師只能獲得一定的指令級並行性(ILP),而電路和能耗卻已大幅度增加。所以在後摩爾定律時代,CPU晶體管和能耗大幅上升導致應用性能只有小幅增長。最近,其性能每年只增長10%,而過去每年的增幅為50%。

我們開創的加速計算方法針對特定的算法領域;添加專門的處理器來替代CPU;吸引各個行業的開發人員優化我們的架構,並加速自己的應用。我們致力於整個算法、求解器和應用程序棧,消除所有瓶頸,實現光速。

這就是Volta能為人工智能工作負載提供驚人加速的真正原因。它比當前NVIDIA GPU架構Pascal的性能提升了5倍,達到峰值萬億次浮點運算,優於兩年前推出的Maxwell架構15倍,遠遠超過摩爾定律的預測。
加速人工智能的各種方法
圍繞人工智能革命已形成一個龐大的生態系統。

性能的長足進展吸引了各個行業的創新者,過去一年,GPU驅動的人工智能服務創業公司數量增加了4倍多,達到1300家。

沒人想錯過下一個技術突破。Marc Andreessen認為,這是一個軟件為王的世界,但人工智能正在主導軟件。

在過去兩年裡,基於GitHub開放源代碼軟件庫支持領先人工智能架構的軟件開發人員已從不足5000人增至75,000多人。
最新架構可以利用Volta的性能顯著縮短訓練時間,提高多節點訓練性能。


深度學習是各大科技公司的戰略重點。它越來越多地滲透到基礎構架、工具、產品製造等各個方面。我們與各個架構製造商傾力合作,力求性能盡善盡美。通過優化GPU的每個架構,我們可以將訓練一個模型所需的數百次迭代縮短至數小時或數天,從而提高工程師的工作效率。Caffe2、Chainer、Microsoft Cognitive Toolkit、MXNet、PyTorch、TensorFlow等網絡都將針對Volta得到精心優化。



我們希望營造出一種大環境,以幫助開發人員隨時隨地在任何架構內完成工作。對於希望內部保管數據的企業,我們在GPU技術大會期間特意推出了功能強大的新型工作站和服務器

眼下,價值2470億美元的公共雲服務市場也許最具活力。阿里巴巴、亞馬遜、百度、Facebook、谷歌、IBM、微軟和騰訊都已在各自的公有云採用了NVIDIA GPU。

為幫助創新者無縫遷移到雲服務,我們在此次GPU技術大會上推出了NVIDIA GPU Cloud雲平台,該平台包含每個架構的預配置和優化棧註冊表。每一層軟件和所有組合都已經過調整、測試和打包,並整體放入NVDocker容器內。我們將不斷加強和維護該平台,修復每一個錯誤;而現在,一切運行良好。
自動化機器的“寒武紀大爆炸”

深度學習的原始數據檢測功能為自動化機器——具有人工智能的物聯網的“寒武紀大爆炸”創造了條件。未來將有數十億,甚至數万億設備由人工智能所驅動。

我們在GPU技術大會上宣布,世界十大公司之一、備受矚目的豐田汽車公司現已與NVIDIA攜手合作開發無人駕駛汽車。

我們還推出了促進機器人製造的虛擬機器人Isaac。今天的機器人都是手動編程,只能按照編程操作。例如,卷積神經網絡為我們提供了解決無人駕駛所需的計算機視覺突破,加強學習和模擬學習可能是我們必須攻克的機器人技術難題。
在GPU技術大會上推出的Isaac將強化機器人學習和模擬學習。


經過訓練後,機器人的大腦將下載到我們的人工智能超級計算機Jetson中。機器人可以承受和適應虛擬和現實世界之間的任何差異。新一代機器人誕生了。Isaac在GPU技術大會上演示瞭如何學會打冰球和高爾夫球

最後,我們正在實現深度學習加速器(DLA)的開源化——它是NVIDIA版本的專職推理TPU,專為人工智能汽車Xavier超級芯片而打造。我們希望人工智能以最快的速度遍地開花。其他人不再需要投資開發推理式TPU,它將由我們全球最好的芯片設計師設計並免費提供。
助力當今時代的愛因斯坦和達·芬奇

以上種種只是NVIDIA GPU計算如何成為我們這個時代中愛因斯坦和達·芬奇基本工具的最新示例。對於他們來說,我們的發明不亞於一台時間機器。基於3D圖形無盡的技術需求和遊戲市場規模,NVIDIA已經將GPU發展為計算機大腦,在虛擬現實與人工智能激動人心的交匯點開啟創新的大門。


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1.我們協助人工智能底層設備的搭建、規劃、及交付。熟悉各類型深度學習可運行的技術設備。
2.我們交付的每一款設備,都是深度學習框架預安裝的環境,可讓使用者減少摸索時間,並且快速上手。
3.Caffe2、Chainer、Microsoft Cognitive Toolkit、MXNet、PyTorch、TensorFlow等預安裝以及優化服務。
4.我們提供python、TensorFlow、DIGITS、CUDA等初級以及進階課程。
5.我們具備數學博士級人才,協助用戶做訓練優化以及使用深度學習的直接應用。


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我們從事基礎人工智能技術的開發工作。所有技術,從語音識別到計算機視覺、自然語言處理、數據倉庫、用戶理解,我們用人工智能技術支持很多國際業務並孵化新業務方向。

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