剖析NVIDIA是如何開啟人工智能之路的

　　在CES 2017正式開展的前一天，英偉達CEO“AI教父”黃仁勛登臺為這次CES來了一次“定調(diào)演講”，向世人展示了英偉達最新的科技成果，包括新一代的SHIELD設備、AI智能家居、AI自動駕駛等內(nèi)容。

　　在2016年第三季度，Nvidia營收達20億美元，同比上漲54%。得益于深度學習系統(tǒng)對于GPU的強烈需求，數(shù)據(jù)中心部門業(yè)績同比增長了109%，這也是Nvidia財報里面增長超預期的主要原因。

　　公司產(chǎn)品已應用于Google、Facebook和微軟等多家互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司。

　　2018年，全球人工智能市場將達到約2700億元，人工智能將成為IT領域中發(fā)展最快的部分。深度學習作為全新的計算模型，不僅改變了軟件開發(fā)的方式、開發(fā)地點和運行方法，還在改變著服務器架構(gòu)、數(shù)據(jù)中心和智能設備。

　　作為一家專業(yè)的圖形處理芯片公司，Nvidia在1999年發(fā)明圖形處理器GPU，從此GPU就深刻改變了世界。特別是在游戲領域，NVIDIA GPU幾乎已經(jīng)成為了游戲設備的標配。如今，NVIDIA獲得超過7300個專利，其中包括很多對現(xiàn)代計算有深刻影響的技術(shù)。

　　基于人工智能對于未來人類社會的巨大影響力，Nvidia大約從6年以前開始整體往人工智能方向轉(zhuǎn)型，并加大研發(fā)投入。僅在一款型號為Tesla P100的人工智能研究領域圖形處理芯片上，公司宣稱已經(jīng)投入20億美元的研發(fā)費用。

　　2016年，NVIDIA密集發(fā)布了全線人工智能GPU芯片、系統(tǒng)、軟件和服務，定位轉(zhuǎn)向成為“世界上偉大的人工智能公司之一”。

　　提早轉(zhuǎn)型，開啟人工智能之路

　　作為一家圖像處理芯片公司，Nvidia約在6年前就已經(jīng)開始轉(zhuǎn)型布局人工智能。當時人工智能概念還未興起，AI仍是一片藍海。經(jīng)過持續(xù)多年的研發(fā)，公司在2016年陸續(xù)推出人工智能芯片、系統(tǒng)、軟件和服務，打造世界頂級人工智能公司。

　　2009年 英偉達Tegra進入奧迪汽車

　　德國大眾為旗下的奧迪汽車引入新式導航系統(tǒng)，并首次采用NVIDIATegra片上系統(tǒng)處理器。相比于2009年初的多媒體交互系統(tǒng)(MMI)，新的Tegra核心導航系統(tǒng)自然要更加高級，不但功能上更強大，效果也應該更酷一些。

　　在后來的GTC 2014大會上，奧迪自動駕駛汽車再次展示了基于Tegra K1開發(fā)套件的車載智能系統(tǒng)，可提供自動駕駛、導航、碰撞感應、智能鏈接等功能。

　　2013年11月 IBM和英偉達聯(lián)合開發(fā)超級計算機

　　IBM與芯片廠商英偉達Nvidia達成戰(zhàn)略合作，共同設計開發(fā)新型超級計算機系統(tǒng)和服務器。英偉達開發(fā)的圖形處理單元芯片(GPU)，很好適用于浮點計算，表現(xiàn)勝于英特爾的傳統(tǒng)CPU Xeon和AMD的Opteron。排名第二位的“泰坦”也搭載了GPU。

　　根據(jù)IBM和英偉達合作內(nèi)容，雙方在芯片方面就行合作，通過技術(shù)共享，讓英偉達的Tesla GPU更好與前者的Power 8芯片協(xié)同工作。

　　早期的Tesla車型曾使用過Tegra 2，但處理能力遠遠不夠，所以后來升級到了Tegra 3。特斯拉Model S電動車的車載娛樂系統(tǒng)也是基于Tegra 3設計。Nvidia基于在圖形處理方面長期積累與CUDA架構(gòu)，和特斯拉建立密切的合作。而特斯拉為Nvidia在高度智能化的汽車上的布局上起到助推作用。

　　2014年 早期特斯拉ModelS搭載英偉達Tegra 3

　　Nvidia不僅在硬件上有布局，同時已經(jīng)滲透到了軟件層面。Nvidia將一輛Jeep進行深度改裝，但改的不是發(fā)動機、輪轂或包圍，而是中控系統(tǒng)。改裝后的Jeep采用3D打印制造出的中控臺，搭配一個17英寸的電容屏。屏幕劃分為3個區(qū)域，上中下分貝顯示地圖、娛樂信息以及HVAC(比如空調(diào)控制)。配合Tegra K1，Nvidia直接切入到了車輛的CAN總線中，實現(xiàn)了對整個車輛的控制。

　　2014年初，世界上采用NVIDIA處理器的汽車已經(jīng)超過450萬輛，涉及20多個品牌、100多款車型，其中包括奧迪、寶馬、大眾等車企巨頭，也包括特斯拉這種車界新貴。2015年，Tegra芯片在汽車領域發(fā)展加快，在道路上跑的汽車有超過800萬輛搭載Tegra芯片。2015年第三季度Nvidia在汽車領域的業(yè)務銷量增長了51%。

　　2015年12月 Facebook開源BigSur

　　Facebook研發(fā)代號為“BigSur”的新一代硬件的設計目標是訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。除人工智能外，這一技術(shù)還經(jīng)常被稱作機器或深度學習。Facebook與Nvidia進行合作，是第一家采用英偉達TeslaM40GPU加速器的廠商。M40GPU面向深度神經(jīng)網(wǎng)絡，是BigSur平臺和OpenRack兼容硬件的關(guān)鍵。

　　采用M40的BigSur平臺的速度是該Facebook上一代產(chǎn)品的2倍，使得訓練規(guī)模相當于原來2倍的神經(jīng)網(wǎng)絡的速度提高1倍。BigSur是第一款針對機器學習、人工智能研究開發(fā)的開放源代碼計算系統(tǒng)，F(xiàn)acebook將把設計材料提交給開放計算項目。

　　2016年 新款特斯拉model S采用Tegrak1

　　2016年新款狀態(tài)顯示器分辨率升級，從過去的1280x480 升級到1920x720，因此副處理器也從Tegra 2升級為Tegra 3，主處理器從Tegra 3升級到了Tegra k1 從而更好地支持自動輔助駕駛功能。