執行長黃仁勳:NVIDIA 奠基於 GPU 技術,已轉型為人工智慧與自駕車晶片商!

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NVIDIA GPU 技術大會(GPU Technology Conference,GTC)今天在台浩蕩展開。一如其他地區 GTC 大會之慣例,是由執行長黃仁勳親自上陣,為台灣產業界介紹 NVIDIA GPU 如何運用在人工智慧、深度學習等新興科技領域,並一口氣針對人工智慧領域,為台灣介紹數據中心等級 GPU 加速器 Tesla P100、適用深度學習之超級電腦 DGX-1、Tesla P4、P40 深度學習晶片,以及自駕車專用晶片 Drive PX2 等多款最新商用產品。

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GPU 就是深層學習的核心

相信有不少人聽過「深度學習」這個新熱門名詞,但黃仁勳說明深度學習會成為目前人工智慧的主流技術之一,就是始於 2012 年 Alex Krizhevsky 採用兩顆 NVIDIA GTX 580,透過 GPU 寫出了效率極佳的神經網路模型,並順利取得人工智慧大賽 ImageNet 的當年度冠軍。當時 Alex Krizhevsky 花了六天,餵給程式一百二十萬個圖片學習,結果在大賽中面對十五萬個測試圖片時,其預測錯誤率只有 15.3%,在當時參賽三十組團隊位居第一,從此開啟透過 GPU 進行深度運算的大門。

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▲ 黃仁勳說明 GPU 如何成為深層學習的核心

簡言之,GPU 成了深度學習的基礎核心,從 Alex Krizhevsky 之後,全世界的 AI 研究者也開始用 GPU 運行深度學習,這也為原本專注在處理團像視覺的 NVIDIA,開啟了成為人工智慧平台公司的契機。黃仁勳也預測,人工智慧將會是電腦產業下一波十年主流,透過 GPU 模擬物理世界的能力,人工智慧將具有建立更逼真虛擬世界的能力,使人類工作進入新的階段。過去三年以來,深度學習的計算負載量也成長了 18 倍,遠快於硬體的摩爾定律。

他也說明由於人類是「視覺動物」,從原理上來看其實 GPU 架構非常接近人腦的運作原理,採用有上千個小處理器組合起來,共同計算、解決一個問題,所以 GPU 也能透過類似人類的學習原理(但速度可能快上很多),去建構新的學習模型幫助 AI 發展。

同時 NVIDIA 也將跟超過 150 間的台灣新創團隊合作,協助其深度學習與人工智慧的運用領域。

PASCAL:NVIDIA 自制,針對深度學習極度優化的 GPU 架構

接著黃仁勳介紹了新一代 NVIDIA 的運算平台 PASCAL。透過台積電支援的 16 奈米 FinFET 製程,PASCAL 對深度學習可提供每秒超過 21 兆次浮點運算效能,是目前其它 GPU 最快架構的 12 倍。前述的 Tesla P100、超級電腦 DGX-1、Tesla P40、P4 與推論運算引擎 TensorRT 都是採用 PASCAL 所製成。

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▲ NVIDIA 將提供超級電腦 DGX-1 給台灣大學,共同成立人工智慧實驗室

此外,黃仁勳也在會中宣布提供超級電腦 DGX-1 給台灣大學,共同成立人工智慧實驗室。

NVIDIA 進軍自動駕駛的利器:Drive PX2

自動駕駛可說是是人工智慧最有運用潛能的領域之一。黃仁勳說明人工智慧讓汽車具有自我思考能力後,能大幅提升乘車的生活習慣與安全,但直到有了 GPU 所帶來的辨識與學習能力後,技術端從此確定自動駕駛的發展方向。隨後黃仁勳發表專為自駕車設計的模組晶片 Drive PX2 系列,提供給各開發廠商模組化,可擴充的車用人工智慧架構。

隨後黃仁勳展示了 NVIDIA 自行研發的自駕車「BB8」,說明 BB8 是部「純 AI」的自駕車,它的駕駛習慣純粹透過人類駕駛行為所習得,而非透過特定交通相關的演算法。從影片中可以看到一開始 BB8 還有點笨拙,但透過不斷直接學習人類習慣,如今就連顛頗的非正式道路也能穩定駕駛。而 NVIDIA 也同時宣布,將提供 Drive PX2 系列晶片與台灣工研院合作,協助工研院研製台灣首台自動駕駛車。

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▲ NVIDIA 也將提供 Drive PX2 系列晶片與台灣工研院,協助研製台灣首台自駕車

在 NVIDIA 眼裡台灣的「特殊之處」

或許有不少讀者知道,其實今天 NVIDIA 所宣布的許多新技術,在 4 月份美國 GTC 2016 大會就已經曝過光了。不過這次為台灣所精心準備的驚喜與資訊卻也不少。如同前述,包括提供超級電腦 DGX-1 台大共同實驗室、與工研院合作打造自動駕駛車、協助台灣新創使用深度學習等等。另外黃仁勳也特別感謝鴻海、廣達、台積電等台灣大廠,將與這些業者攜手合作,透過 GPU 相關製造與技術,共同推動深度學習與人工智慧的發展。

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說到各位讀者不難發現,隨著 GPU 成為深層學習的核心,NVIDIA 本身也不斷在深度學習領域上有所琢磨,宣示將從傳統顯示卡硬體公司,一耀成為人工智慧運算公司的壯志。會後接受媒體訪談時黃仁勳也提到,台灣產業相當關注工業 4.0 與物聯網的發展,但這些科技背後都需要建築在人工智慧的基礎上。 

或許不少人會認為台灣在人工智慧領域中還沒特別亮眼的表現,但或許能藉由這次 GTC Taiwan 大會,在 NVIDIA 的協助與它轉型的過程中,一窺台灣下波 IT 產業轉型的曙光。


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