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NVIDIA何以成为科技界的变色龙?
来源:中国数控机床网   发表时间:2016/10/4 0:37:00  浏览次数:
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 中国数控机床网讯 如果没有他,Google、脸书正在研究的机器学习、人工智能(AI)可能无法进展那么快。他,也是让Tesla创办人马斯克(Elon Musk)亲自写Email,表达希望成为第一个拿到最新AI GPU的人。他是黄仁勋,NVIDIA创办人暨执行长。

 

 NVIDIA执行长黄仁勋指出,台湾政府应把AI列为重点发展产业,工业4.0的基础就是AI,不是钢也不是蒸气。

  科技界的变色龙

  如果要用一个动物来形容NVIDIA,应该是变色龙,倒不是因为那亮绿色为底的LOGO,而是对环境的洞悉力,NVIDIA常常能抓到产业将迎来什么大风,或是预先察觉即将到来的革命,提前做出准备,就像变色龙根据周遭环境来变换体色一般,使它走出瓶颈,打开新局。

  以传统PC产业来看,现在还能具备亮点、吸引投资人的公司几乎没有,不论是深度学习、机器学习、自驾车、虚拟实境(VR)、电竞,每一个都跟NVIDIA大有关系,那不是“xx概念股”这种凑合式的关系,而是真真切切的应用,没有NVIDIA技术在底层打下坚固的基石,这场AI革命不可能来得那么快。

  今日在台湾举办的GTC(GPU Technology Conference)技术大会上,被黄仁勋吸引而来的听众塞爆了整个会场,他畅谈AI就是魔术,这场革命已经到来,他秀出专为深度学习打造的Pascal GPU,更令人印象深刻的是,NVIDIA没有额外写一个程序、完全靠机器学习打造的自驾车BB8。他也罕见地向台湾政府喊话,“应把AI列为重点发展产业,工业4.0的基础就是AI,不是钢也不是蒸气!”

  “三年前我在做Pascal时,没有人听过深度学习,那时我要投资20亿美元,大家回答:你自个儿来吧”他说,“我做别人不喜欢做的事”,那股意气风发的姿态,全场都感受到了。

  但是,他也不是一路走来都能享受成功滋味,当年智能手机翻天覆地而来,NVIDIA试图要以Tegra系列处理器打进手机以及平板电脑市场,有了Tegra加持,可协助手机公司打造性能佳的多媒体手机,打电玩、看影片顺畅又清晰,一度吸引不少手机品牌支持,包括摩托罗拉、宏达电、LG等,但不是不受市场欢迎就是爆出不少问题,最终,NVIDIA还是不敌高通或是中低价的联发科,只好在两年前无奈退出手机市场,不过这反而让NVIDIA将Tegra聚焦在汽车领域,并发展GPU新的应用领域如人工智能,从结果论来看,当初的跌跤或许是好事一桩。

  NVIDIA不是GPU公司,我们是人工智能运算公司——黄仁勋

  后来,就是大伙看到的事了。

  近一年来,NVIDIA股价一路上攻,股价站上60美元。Google、微软、IBM、Facebook找他合作AI,Google自驾车之父Sebastian Thrun、宾士、Volvo找他合作自驾车,让站在台上的黄仁勋能够大声说:“NVIDIA不是GPU公司,我们是人工智能运算公司”。

 NVIDIA近一年股价一路走高。

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Why GPU?

  为什么GPU会在AI扮演如此重要的角色?为什么AI研究人员都选择GPU做深度学习?这其实要从2012年谈起,多伦多大学研究生Alex Krizhevsky发现可以利用GPU来训练他发明的神经网路运算逻辑AlexNet,他用了两个NVIDIA GeForce GTX 580 GPU在两天就训练了AlexNet辨识影像,这篇论文赢得ImageNet比赛的冠军,吸引了全球研究AI人员的注意。“这就是AI Big Bang(大爆发)的起源”。

  黄仁勋进一步解释,GPU电脑绘图运算其实就是模拟人类智慧,例如你把眼睛闭上,想像两个人打乒乓球,当我们思考时,大脑会产生心理图像,我们的大脑就像GPU,上千的小型处理器通过突触、神经元并行连结的方式工作,就像人的大脑一样。

  运算产业每隔十年就会风云变色,当微软推出Windows 95,是杨致远创办雅虎的那一年,展开了网路和电脑的革命,10年后,亚马逊布署AWS云端服务,开启了行动运算服务纪元。我们也看到电脑架构在改变,Wintel平台、X86处理器形成了模组化的PC,行动云端时代看到了ARM处理器及SoC系统单芯片,那么现在呢?

  新的电脑革命就叫做人工智能,他指出,深度学习是全新的运算模型,跟统计、机率有关的运算,有几个重点:一是训练,当你创造一个软体后,它会自己重新编写,然后我们又给电脑经验,它就变得更聪明,持续训练之后变成神经网路,就像是受过教育的大脑,再利用语音辨识及推论技术达到智慧。

  今日,NVIDIA也宣布与台湾大学合作成立人工智能实验室,由台大资工系教授徐宏民领导,NVDIA将提供AI超级电脑DGX-1进行相关实验与技术研发,同时NVIDIA也可以提供研究所需的资金,加上NVIDIA本身有庞大的人工智能研发团队,双方一起合作开发更多新型态的人工智能技术。黄仁勋强调,“台湾政府应该把AI当成重点产业,那我也会带更多研究资源进来。”

  自驾车技术让人眼睛一亮

  机器学习从训练、推论之后就是到装置的连结,其中,“汽车是一个产值高达10兆美元的产业,远比电脑产业大太多,过去很难用电脑协助汽车产业提升价值,但现在汽车也要有感知能力、推理能力。”

  我们没有写任何程序,只是让这辆车跟着我们跑,他就自己学习怎么开车。——黄仁勋

  GTC主题演讲上,播放了一段NVIDIA开发的自驾车技术影片,相当令人惊艳。NVIDIA自驾车代号为BB8,内建了自家开发、结合自动巡航、自动驾驶的单处理器DRIVE PX2,黄仁勋强调:“我们没有写任何程序,只是让这辆车跟着我们跑,他就自己学习怎么开车”。

  “当我们打乒乓球,不会有人用牛顿定律教你怎么打,所以我们为什么要教导一辆车物理学呢?而是让他去学开车,BB8在停车场上了第一场教练课,没有物理、没有数学,只有AI,晚上、下雨都可以开。”他强调。

  黄仁勋接着说,目前自驾车的技术都是透过感测器、镜头侦测哪边有车、有人,让汽车去回避这些物体,但是当人类在开车的时候,大脑想的是侦测安全的地方,往没有障碍物的车道或方向前进,那是一种自由空间的意识,与一般回避型的保护意识完全相反。所以BB8特别之处就在于模拟学习,他要让汽车学习人类的行为。

  而目前的先进驾驶辅助系统(ADAS)只能侦测目标,但自动驾驶是人工智能运算的问题,包含了感知、推理和驾驶,需要一个超级AI电脑,高准确度的AI演算法和大量的软体才能成功。现阶段DRIVE PX2已获得Sebastian Thrun采用,也正与Volvo在瑞典测试全新自驾车,此外,先前于新加坡上路的nuTonomy自驾计程车同样是采用NVIDIA的技术。

  在台湾,NVIDIA也携手工研院合作自驾车,会采用跟BB8相同的平台、相同软体,希望一同创造出台湾首部自驾车,除此之外还有地图的合作,黄仁勋指出,未来自驾车要上路,必须绘制3D高解析度的地图,所以将和工研院一同绘制台湾的云端高解析地图,“很多国家都已经在做,台湾不可不做”。例如NVIDIA已经跟中国百度合作,打造“云端到汽车”的自驾车平台,就是结合高画质地图、人工智能演算法、车载超级电脑。

 NVIDIA携手工研院合作自驾车,将采用与NVIDIA自驾车BB8相同平台、相同软体,希望一同创造出台湾首台自驾车。

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谈VR,将物理特性带到虚拟

  过去出现在科幻小说或电影的世界,现在已经有了基础,除了AI,还有一个热门的技术就是VR,对他来说,发展VR最重要的是如何把物理世界带到虚拟世界,例如模拟声音、与虚拟世界互动的触觉,这些如果没有好好处理,这个虚拟世界就不会被消费者所相信。

  所谓的将物理特性带到虚拟,就是提供近乎真实性的呈现,他以NVIDIA VR FUN HOUSE平台为例,FUN HOUSE呈现一个节庆的乐园环境,当玩家射水枪时,液体碰到板子上停住或黏在上头的表现,或是射火剑时,火焰的燃烧状态、怪物头发的晃动度,全都是模拟现实世界的物理特性。FUN HOUSE为开放原始码,截至目前已被下载10万次。

  科技业常遇到的问题是当你比他人更早看到趋势,但却可能碍于风险过高而不敢投入,黄仁勋在六年前就看好AI的发展,在当时,深度学习是一种特殊的运算模式,初期投入的综效很低,风险却很高。

  但他似乎不太容易掉进这个圈套,“关键就在找出综效。”他说,当时他思考,如果做深度学习的成果能应用到其他领域,那么就能拉高综效,降低风险,所以他们尝试、学习、尝试、学习,成功就投入更多资源,相反,那就减少。

  他说,在AI革命里,我们将看到新的运算模式、新的电脑公司、新的生态系统出现,NVIDIA除了与大公司合作,也跟全世界的新创公司合作,包括台湾的倍利科技、创意引晴、盾心科技、SkyREC。虽然作为AI的传教士,NVIDIA目前的营收有超过七成依旧是来自PC游戏相关产品,“如果你问我长期看潜力高的,我会说AI,因为NVIDIA是一家AI运算公司,AI革命才刚开始,现在正是响应的时刻!”他有自信地说。

来源:数位时代

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