輝達GTC China 2017開發者大會、AI發展新趨勢
科技產業資訊室 (iKnow) - May 發表於 2017年9月28日
圖、輝達GTC China 2017開發者大會
輝達曾在4月時美國GTC大會上發布了新一代人工智慧處理器架構Volta，並發佈採用該架構的第一款設備Tesla V100 GPU。
以下摘自輝達CEO黃仁勳介紹重點：
阿里巴巴、百度及騰訊皆已在其雲端人工智慧基礎設施上部署了輝達的Tesla V100 GPU，而華為、浪潮、聯想作為4巨頭的OEM廠商，開始生產基於HGX的GPU伺服器。
輝達宣布推出TensorRT 3人工智慧推理軟體，該軟體與GPU硬體結合，可以大幅提升雲端及終端設備的推理性能，並有效降低成本，目前已採用者：阿里雲、百度雲、騰訊、科大訊飛和京東。
在智慧城市方面，阿里巴巴、海康威視、大華和華為則加入了輝達Metropolis平台，並分別在路況監測、虛擬安保、交通流量監測等方面提供了基於該平台的人工智慧視頻解決方案。
京東X實驗室已經在無人機與無人車配送、無人分揀方面部署了輝達的Jetson超級電腦模組，將會在製造、物流和配送行業帶來革新。
目前，對於自主機器而言需要解決三大關鍵的問題。首先，是為自主機器打造一個人工智能平台，類似於增強學習等等；另外，是提供一個能夠讓自主機器進行自主學習的虛擬環境；在此基礎上，第三步再將人工智能的“大腦”放到自主機器的框架中。然而，目前這三個問題還沒有完全解決。NVIDIA即將新推出的自主機器處理器Xavier，虛擬的學習環境、以及輝達的人工智能平台等等，都是在為自主機器的商用和普及做準備工作。希望，在未來的十到十五年，會看到更加令人難以置信的創新和進步。
GPU與FPGA這兩者的區別很大。FPGA非常靈活，可以放入以太網卡里、音頻卡中、或者視頻卡中，是可配置的。在設計階段，它就可以被設計用於成各種各樣的用途。但是，GPU就沒有那麼大的靈活性，它是一種並行計算的加速器。當然，FPGA也可以被轉變為GPU，但是性能無法滿足要求，它的速度要比GPU慢1000倍。三年前，輝達決定把GPU做成Tensor執行處理器。而如今，它已經成為世界上最優秀的Tensor處理器，但它只是一個晶片，要做高性能的計算處理還需要軟件。因為每一張AI計算的圖片都是不一樣的，並且每一張圖片在指定處理器上為了達到性能的調優，都必須進行編譯解碼。還有另一個選擇，就是為每一個神經網絡都可以設計一個專門的FPGA，只是設計起來很困難，工作量也很大。
NVIDIA在自動駕駛領域策略佈局。DRIVE PX是硬件基礎，DRIVE OS是操作系統，DRIVEWORKS SDK是API，而DRIVE AV是最頂層的無人駕駛應用，把所有的這些結合在一起我們統稱為輝達的DRIVE。以上說的每一個層面都可以單獨開放，適用於不同類型、不同公司的需求。可以選擇用DRIVE PX硬件基礎，其它部分自己開發，也可以選擇用DRIVE AV應用，其它底層堆棧自己搭建，這些都是沒有問題的。
NVIDIA發展自動駕駛的安全問題考量。安全分為兩個概念，一種是人身的安全、一種是系統安全。如果一個黑客黑了一台車，本身這個問題並不大，但如果把威脅擴大到雲端，透過雲來控制所有的車，就比較危險了。未來想黑一台車並不那麼容易，因為每台車都是有防火牆，自動駕駛系統會給傳輸的信息做加密，黑客不易黑到通訊端口。
黃仁勳表示，摩爾定律已經是舊時代的法則，GPU的計算速率和神經網路複雜性都在過去2到5年內呈現出爆發性成長，期待將二者結合後，將在醫藥、自動化交通、精密製造、及其他更多領域，產生更驚人突破。(1202字；圖1)
影片：GTC China 2017: AI Tools and China Technology Partners with NVIDIA CEO Jensen Huang
影片來源：Youtube
參考資料：
輝達GTC China開發者大會，2017/9/26。
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