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          黃仁勛:摩爾定律已死,而人工智能長存

          作者: 時間:2018-10-15 來源:OFweek電子工程網(wǎng) 收藏

            英偉達(dá)創(chuàng)始人和CEO黃仁勛于日前在慕尼黑召開的GPU技術(shù)會議(GTC)上表達(dá)了他對動力控制和計算機(jī)行業(yè)的看法,他認(rèn)為已經(jīng)失效,而從云端走進(jìn)設(shè)備端才是移動計算發(fā)展的未來趨勢。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201810/392848.htm

            的內(nèi)容是芯片的晶體管數(shù)量密度每隔兩年增倍,而價格不變或有所下降。黃仁勛認(rèn)為,這種趨勢已經(jīng)持續(xù)了超過半個世紀(jì),但是,半導(dǎo)體物理學(xué)的限制意味著如今CPU性能每年只能提升10%,已走向終結(jié),信息技術(shù)對中央處理器(CPU)的依賴已轉(zhuǎn)向于圖形處理器(GPU)。


          黃仁勛:摩爾定律已死,而人工智能長存

            圖源自Nvidia官網(wǎng)

            加速計算應(yīng)著眼于整個堆棧、算法、軟件和處理器,才能知道瓶頸在何處,推動應(yīng)用程序運(yùn)行提速不應(yīng)該僅依靠芯片,還要有新的軟件系統(tǒng)。加速計算正在解放。比如有一架飛機(jī)并需要運(yùn)輸一個包裹,飛機(jī)可能需要飛行12個小時才能完成包裹的運(yùn)輸,為了提升運(yùn)輸速度,與其想辦法讓飛機(jī)飛得更快,不如集中注意力在如何加速包裹運(yùn)輸?shù)膯栴}。同理,應(yīng)用程序的加速不應(yīng)只關(guān)注芯片的加速,還要考慮如何更快地交付目標(biāo)。

            他坦白表示,英偉達(dá)只是 “一匹變戲法的小馬”,他們正在投資加速計算領(lǐng)域,選擇計算能夠執(zhí)行和填補(bǔ)空白的市場,并解決零售、電信和汽車等行業(yè)的問題,而解決這些問題的唯一途徑是對從處理器芯片、算法到軟件的堆棧進(jìn)行重新設(shè)計。

            黃仁勛在會議上推出了一套名為Rapids的AI軟件庫,一款專為大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)而設(shè)計的開源GPU加速平臺,為眾多大型企業(yè)提供前所未有的速度來分析龐大的數(shù)據(jù)與產(chǎn)出精確的商業(yè)預(yù)測,被戴爾EMC、聯(lián)想、思科等業(yè)界領(lǐng)導(dǎo)品牌大廠采納。

            這款A(yù)I軟件庫已經(jīng)被沃爾瑪試驗用于庫存和物流跟蹤,同時由惠普、IBM和Oracle支持運(yùn)行,擁有Databricks和Anaconda等開源伙伴。它為廣受歡迎的開源Python數(shù)據(jù)科學(xué)工具添加了GPU加速,并將被集合到用于分析和數(shù)據(jù)科學(xué)的開放源代碼框架Apache Spark中。



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