推翻摩爾定律、引領深度學習, NVIDIA 怎成世界最大「AI 軍火商」?

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如果你要問誰是這兩年發展最迅速的科技公司,NVIDIA 絕對是翹楚之一。原因無他,無論人工智慧,或是 VR、AR 等視覺科技,都需要 NVIDIA 的 GPU 運算;這股趨勢也完全體會在今年的 Computex 中。參加黃仁勳演講的人潮,在今早把設立於君悅酒店內的 NVIDIA 獨立展區擠得水泄不通。

有不少人事前認為,黃仁勳這場 Computex 在台演講會跟五月上旬 GPU 技術大會內容差不多; 但更精確的說法應該是這次演講不只非常跟台灣接地氣,而且發表內容更是「補完」了 GPU 技術大會上 NVIDIA 為 AI 未來所描繪的藍圖

先簡要提這場 NVIDIA Computex 的幾個重點,但 INSIDE 重新整理了順序:1. 發表基於 Jetson TX 晶片的機器人開發平台「ISAAC」(這點在五月上旬 GPU 技術大會有提過)。2. 跟富士康、英業達、廣達與緯創等台灣大廠合作針對大規模資料中心等級,一同發展 HGX GPU 加速計畫。3. 針對電競筆電與華碩、技嘉等台廠合作,推出新一代設計工藝「Max-Q Design」。如果要再加一個,那就是日前所公布的「Holodeck」VR 實作平台將在 9 月推出先行使用版。

HGX 超級電腦與 ISAAC 機器人平台:從雲到端的兩塊拼圖

▲Jetson TX2 是針對中小型機器人或智慧裝置所設計的晶片

「機器人就是終極的人工智慧」黃仁勳今天這麼形容機器人。針對機器人整體開發環境,NVIDIA 推出了基於 Jetson TX2 晶片所設計的 ISAAC 開發平台,最大的特徵就在於可在全 VR 環境下,讓機器人開發者不斷大量模擬訓練,而不用耗費硬體成本投入實際訓練,就跟 AlphaGO 不斷自我對弈,進而提升棋力的原理一樣。Jetson TX2 本身體積也非常小且節能,是 NVIDIA 針對中小型機器人或智慧裝置所設計的晶片。

▲ ISAAC 開發平台可在全 VR 環境下,讓機器人不斷大量模擬自主訓練

HGX 則是「雲」的部分。HGX-1 是使用 8 顆 NVIDIA 最新 Tesla P100 顯示卡,針對大規模資料中心等級所設計,適用於基於雲端的人工智慧系統架構。黃仁勳以「20 幾年前為 PC 主機板所推出 ATX」形容其重要性,目的就是要為人工智慧建立一套完整,而且以 GPU 為核心的業界標準。

▲ HGX-1 是使用 8 顆 NVIDIA Tesla P100 顯示卡,針對大規模資料中心等級所設計,適用於基於雲端的人工智慧系統架構

這兩塊就是 NVIDIA「從雲到端」目前頭尾的那兩塊拼圖,加上針對深度學習最佳化的 Tensor Core 架構所打造的 GPU Tesla V100,再配合 NVIDIA Compute Cloud 等一系列的 AI 開發資源,可以發現從資料中心、雲端伺服器、車用 GPU,一直到最終端的機器人晶片,NVIDIA 都推出了相應產品,完整串起了 AI 的產業鍊。

對台灣誠意滿滿,十分「接地氣」的一場發表

▲Gogoro 活生生登上 Holodeck VR 實作平台

在講到 Holodeck VR 實作平台的時候,黃仁勳也邀請了 Gogoro 執行長陸學森上台,並用 Gogoro 1 徐徐如生的 VR 模型展示給台灣聽眾。Holodeck 很像之前 Facebook 所提倡的 VR 社交,但它更精緻、更商業化,要讓使用者在更擬真 VR 環境下,可以把自己的設計品作為 VR 物件拿出來討論,跟其他與會者「共同作業」。黃仁勳也把一台 Gogoro 所有的零件全部 VR 化拆解給大家展示,甚至強調在 Holodeck 所製作的設計藍圖,更可以直接拿出來在現實中使用。

▲這張圖片正顯示了 Holodeck VR 實作平台的威力:所有零件皆可成 VR 物件,跟其他與會者「共同作業」

當然黃仁勳也沒忘了「老本行」,在這次演講上發表了電競筆電新一代設計工藝「Max-Q Design」。過去電競筆電由於要將圖形運算效能極大化,有著重量過重、不夠輕薄等缺點。但在跟華碩、技嘉等合作廠商不斷共同合作討論後,新一代設計工藝 Max-Q Design 重新改進了硬體核心、軟體調教與散熱設計,可以在內搭 GTX1080 顯卡的前提下,把厚度壓到僅剩 18mm,重量更是壓到只有 5 磅,比起 GTX880M 厚 51mm、重 10 磅的電競機相比效能還能提升 3 倍,可說是筆電製造工藝的一大進步。

▲電競筆電新一代設計工藝「Max-Q Design」
▲採用「Max-Q Design」的電競筆電,可以從側觀察其薄度

此外在提到幾週之前宣布的 Tesla V100 時,黃仁勳也一再感謝台積電的 12 奈米 FFN 製程,讓 Tesla V100 得以整合起 210 億顆電晶體,成為運算能力媲美 250 個 CPU,同時也是全世界最大的單一晶片。

潛台詞:一切都靠 GPU 達成

▲GPU 改寫了電腦產業

這場發表會上, 黃仁勳有說到目前有兩股力量大幅改變了電腦產業:第一股力量是摩爾定律的衰退,歷經 30 年後,這條科技業過往的金科玉律已停緩了下來,這也讓 CPU 為主的硬體產業開始停滯。第二股則是深度學習技術興起,讓 AI 開始成為科技業主流

但黃仁勳在這場演講沒說出的潛台詞是: 這一切都靠 GPU 達成。打敗摩爾定律的是 GPU,成就深度學習的也是 GPU。 這一切都要歸功 2012 年 Alex Krizhevsky 這位學生,當時破天荒用兩顆 NVIDIA GTX 580 就寫出了效率極佳的神經網路模型,順利獲得人工智慧大賽 ImageNet 冠軍,從此開啟透過 GPU 進行深度運算的大門。

也因此,NVIDIA 抓住趨勢發展深度學習,至今成了世界最大的「AI 軍火商」。


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