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英伟达黄仁勋:摩尔定律已死 要把AI带进每个行业

归档日期:05-03       文本归类:反射定律      文章编辑:爱尚语录

  股价在上周五和本周一暴跌,其中上周五的跌幅创下英伟达十多年来最大单日跌幅,公司市值蒸发高达230多亿美元。

  第三季度财报不佳、股票暴跌、市值缩水诸多因素交织,让11月21日的英伟达GPU技术大会(GTC)愈加受到关注,虽然加密货币业务折戟,但英伟达却轻轻松松地在AI上秀了秀肌肉。

  没有回应股价暴跌,也没有发布新品,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋将他的着眼点放在如何重塑计算机图形和未来计算上,人工智能如何通过自主机器实现世界的自动化。

  与以往的GTC大会不同,黄仁勋首先选择了一款国产游戏《逆水寒》作为大会开场的RTX技术(实时光线追踪技术)演示,并宣布这款游戏成为中国首款RTX游戏。在RTX技术的加持下,游戏画面产生的光影质感让人惊艳。

  今年8月,英伟达在德国科隆游戏展的展前发布会上,正式推出首款NVIDIA Turing GPU架构的GeForce RTX游戏显卡,《战地V》和《古墓丽影:暗影》为代表的热门游戏也计划把实时光线追踪技术和AI功能引入其中,便于游戏玩家体验与传统渲染效果不同的真实游戏环境。

  目前,市面上视频游戏的倒影一般是通过屏幕空间反射(Screen Space Reflection)技术,这是游戏中光影反射效果的重要渲染方式,但需要先把物体的形状做一个镜像,并要求这个图像出现在手机或PC等屏幕上,否则无法形成倒影。光线追踪技术则利用光线在环境中不断地反射进行追踪,可以让游戏“画框”外的人和物背影也投射在玩家看到的屏幕上。

  大会上,《逆水寒》向现场媒体展示了自己的游戏画面。如果关闭光线追踪,许多细节会缺失,比如主人公的铠甲上无环境倒影,而打开RTX,可以清楚看到游戏画面中桥下的倒影和光影,光照到了水上,再反射到桥下。

  “对4K的影像进行渲染,现在有两种技术,光线追踪以及用于深度学习、114 TFLOPS的Tensor Core.Turing(图灵机)拥有巨大的算力和着色器、光线追踪引擎以及Tensor Core处理器,这样我们就能够打造特效,并且渲染以前不可能实现的图形,比如说倒影、阴影。”黄仁勋展示了英伟达的另一项技术DLSS(深度学习超级采样),它可以生成图形,栩栩如生地再造一个“人造”的世界。

  英伟达全球市场运营执行副总裁Jay Puri在接受媒体群访时坦言,加密货币遇冷,可以让英伟达更加专注游戏业务,“我们会非常专注游戏玩家用户群体,减少加密货币业务对公司总体业绩造成的影响。我们渠道还有大量高价的处理器存货,游戏玩家是不会高价购买它们的。但未来一到两个季度,这种情况会好转。”

  当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18—24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。换言之,每一美元所能买到的电脑性能,将每隔18—24个月翻一倍以上。英特尔创始人之一戈登·摩尔提出的摩尔定律曾经预言了信息技术进步的速度,全球芯片产业沿着摩尔定律的脚步奔跑了半个多世纪。

  随着人工智能技术的发展,深度学习需要更多的计算力,芯片迭代速度更快,现在GPU(图形处理器)占据着市场深度学习硬件的主流。“摩尔定律已死”是黄仁勋在会上抛出的观点,在人工智能领域,英伟达将其最先进的处理器首先应用于自动驾驶。

  数据显示,中国约占全球汽车销量的三分之一,年产汽车约2450万辆,在全球向自动驾驶的过渡中提供了巨大的推动力。Drive PX 2自动驾驶芯片是英伟达首款专为自动驾驶汽车设计的AI超级计算机,运算能力相当于150台MacBook Pro,而其后期发布的NVIDIA DRIVE已经超过Drive PX 2。在GTC大会上,黄仁勋透露出英伟达在自动驾驶芯片上的新动向,即将推出NVIDIA DRIVE AGX Xavier计算系统,这是一款完全汽车级别芯片,每秒可以处理30万亿次算法,目前正在生产中。

  去年,英伟达的NVIDIA DRIVE自动驾驶开发平台已经被145家自动驾驶公司采用,今年这个数字继续扩大。一汽集团是中国最大的卡车制造商之一,正在与自动驾驶初创公司智加科技和物流公司满帮集团合作开发无人驾驶商用卡车车队,计划于2021年进行大规模部署。

  上述公司表示,将采用运算能力高达每秒320万亿次的AI超级计算机NVIDIA DRIVE AGX Pegasus,为其即将推出的自动驾驶卡车的运行提供支持,并加速中国长途运输行业的升级。

  一家总部设在中国和美国的TuSimple公司正在NVIDIA DRIVE平台上开发一种基于摄像头的感知系统,该系统可以让卡车在任何时候都能“看”到1000米以外的路况。

  英伟达要将AI带向各行各业,但在目前,除了自动驾驶,对AI探索更加积极的是医疗领域。

  “AI有着改变医疗行业的潜力,而这种潜力在发展快速的中国尤为显著,因为中国是全球老龄化人口最多的国家之一。”黄仁勋说,中国的医疗行业致力于解决国内老龄化人口需求,在此过程中,技术发挥着核心作用,特别是对于医学成像和电子数据记录分析。为此,中国政府在智能医疗领域展开了行动,鼓励数百家AI医疗初创公司和行业巨头借助AI为这一行业的未来发展奠定坚实基础。

  最近,平安科技对RAPIDS进行了试用,这是英伟达在今年10月10日GTC Europe大会上发布的一款针对数据科学和机器学习的GPU加速平台,它为数据科学家提供标准化的流水线式工具,数据处理速度较仅用CPU计算提升50倍,适用于大规模的数据分析和机器学习,可以大幅缩短数据集处理时间。在使用RAPIDS以及GPU加速的PCA和DBSCAN之后,平安科技工作流程执行速度加快了80倍,从几天缩短到几小时(包括数据加载和训练时间)。

  华大基因同样拥有海量数据,该公司有超过1 PB的数据存放在该公司称为知识库的数据库中。华大基因的团队在NVIDIA DGX-1 AI超级计算机上运行RAPIDS平台后,将分析速度提高了17倍,并将多肽的分析范围扩大至数百万种。

  值得注意的是,顶尖医学成像公司几乎都在利用GPU加强研究工作,在互联网上图像和视频量激增的同时,医学成像也成为医疗行业中最早受益于AI的领域。不过,虽然目前70%的医学成像研究是基于深度学习,但只有少数算法能成功应用到临床阶段。

  不可忽视的原因是医学成像AI往往对多项因素都很敏感,例如患者的人口统计特征、成像仪器的使用年限及其在获取图像时的具体设置等,这些变量都可能会影响到AI的准确性。因此,需要在本地开发AI应用程序,目前,中国的两家人工智能医学影像公司联影智能和推想科技都在利用英伟达GPU开发人工智能软件。

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