當(dāng)?shù)貢r間4月5日9點(diǎn)，北京時間4月6日凌晨， GPU技術(shù)大會（GTC）在“硅谷之都”圣何塞拉開帷幕。
作為全球最大的圖形處理器（GPU）企業(yè)，英偉達(dá)（NVIDIA）聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛發(fā)表了長達(dá)2個小時的關(guān)于未來計(jì)算的演講。
要知道，作為上游GPU企業(yè)，英偉達(dá)的每一步戰(zhàn)略布局都將在全產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生四兩撥千斤的巨大影響。近年來，英偉達(dá)一直面臨PC市場整體疲軟的困境，而且與之相關(guān)的GPU游戲業(yè)務(wù)目前仍占公司總營收的八成。受PC市場拖累，英偉達(dá)自2012年起股價(jià)一直低迷于每股15美元左右。
但是，從去年開始它的股價(jià)卻發(fā)生奇跡般的反彈！GTC大會當(dāng)日收盤于每股35.75美元，和2015年中期的20.90美元相比大漲了70%。
其實(shí)，英偉達(dá)收入結(jié)構(gòu)并未發(fā)生實(shí)質(zhì)性逆轉(zhuǎn)，不過一向注重預(yù)期的華爾街只為未來買單。那么，黃仁勛究竟向華爾街投資人講述了一個怎樣的全新故事？
業(yè)界從他剛剛2個小時的GTC演講中就可一覽無遺。在黃仁勛發(fā)布的SDK、VR、深度學(xué)習(xí)芯片、深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)以及深度學(xué)習(xí)汽車五大戰(zhàn)略方向中，不難發(fā)現(xiàn)一半以上都與人工智能（AI）息息相關(guān)。
看來，這是黃仁勛在和人工智能玩對賭：
贏了，英偉達(dá)順利轉(zhuǎn)型，產(chǎn)品版圖開疆?dāng)U土，并繼續(xù)受到華爾街青睞；
輸了，英偉達(dá)數(shù)十億美元的研發(fā)投入將付之東流，企業(yè)恐怕也將因此陷入泥潭。
去年，微軟超級深度網(wǎng)絡(luò)，伯克利大學(xué)brett機(jī)器人，百度深度演講第二版，智能駕駛引得眾專家紛紛創(chuàng)業(yè)，一直到谷歌的AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋九段李世石，在人工智能熱炒發(fā)酵的同時也為GPU推開了一道機(jī)遇之門。
黃仁勛就直言：“Deep Learning is a big deal.” 的確，由于GPU強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，它如今已經(jīng)成為人工智能中深度學(xué)習(xí)的熱門處理器。
GTC大會首日，黃仁勛就發(fā)布了性能英偉達(dá)迄今性能最強(qiáng)的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心加速器 NVIDIA Tesla P100 GPU。它采用了五項(xiàng)全新的突破性技術(shù)：
全新 Pascal 架構(gòu)，相比前一代Maxwell架構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方案性能提升 12 倍。
NVLink高速GPU互聯(lián)技術(shù)，帶寬實(shí)現(xiàn) 5 倍加速。
全球最大FinFET 芯片，16nm 工藝，153 億個晶體管，獲得更快性能和更佳能效。
Pascal 架構(gòu)將處理器和數(shù)據(jù)封裝，顯存帶寬高達(dá)720GB/s，3倍于Maxwell架構(gòu)。
全新人工智能算法，半精度指令為深度學(xué)習(xí)提供了超過 21 Teraflops 的峰值性能。
黃仁勛認(rèn)為，傳統(tǒng)計(jì)算是“專家+時間”，新型計(jì)算是“算法+數(shù)據(jù)+HPC”。為此，英偉達(dá)今天還發(fā)布了全球首款深度學(xué)習(xí)超級計(jì)算機(jī)NVIDIA DGX-1，它正是基于全新的Tesla P100 GPU 打造，并集成了硬件、深度學(xué)習(xí)軟件以及開發(fā)工具。
為了卡位人工智能，這個處理器企業(yè)因此跳到了前臺，做起了HPC細(xì)分市場的生意，這一模式上的突破令筆者感到驚訝。
據(jù)悉，DGX-1的吞吐量相當(dāng)于 250 臺 CPU 服務(wù)器。而相比一年前問世的NVIDIA Maxwell架構(gòu)四路解決方案也快了12倍，這意味著深度學(xué)習(xí)中同樣的學(xué)習(xí)任務(wù)以前需要25小時，現(xiàn)在僅僅需要2個小時。
當(dāng)然，這款人工智能專門領(lǐng)域的HPC也價(jià)格不菲，建議售價(jià)高達(dá)12.9萬美元。不過，黃仁勛算了一筆賬：“同樣計(jì)算能力的CPU服務(wù)器需要250臺，以每臺1萬美元計(jì)算就要250萬美元，服務(wù)器之間連接的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備還需要追加50萬美元?！?/span>
12.9萬美元vs.300萬美元，單單從價(jià)格的數(shù)量級來看，這也無疑是一種創(chuàng)新方案。
據(jù)悉，DGX-1將于今年6月正式推向市場，而同樣搭載了Tesla P100 GPU的IBM、惠普、戴爾的深度學(xué)習(xí)服務(wù)器預(yù)計(jì)在2017年第一季度問世。
除了GPU之外，芯片業(yè)的另一熱門當(dāng)屬FPGA，英特爾還在去年耗資167億美元收購FPGA企業(yè)Altera。兩種不同領(lǐng)域的技術(shù)因?yàn)槿斯ぶ悄艿某霈F(xiàn)出現(xiàn)了交集的可能，那么專注GPU的英偉達(dá)怎么看呢？
黃仁勛一手拿著Tesla M40，一手拿著Tesla M4，回應(yīng)說：“沒有理由使用FPGA或者專用芯片。我們的GPU不僅高效節(jié)能，而且是通用架構(gòu)，可以進(jìn)行轉(zhuǎn)碼、圖像處理、深度學(xué)習(xí)。這兩款產(chǎn)品已經(jīng)成為我們增長最快的業(yè)務(wù)，被全球的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所采用?！?/span>
前者提供后臺的計(jì)算性能，專為訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，后者則定位為低功耗小巧型加速器，用于機(jī)器學(xué)習(xí)前端圖像與視頻的采集處理和傳輸。
據(jù)悉，谷歌和國內(nèi)的百度、阿里和京東等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都在應(yīng)用Tesla M系列GPU。
如果說此次英偉達(dá)通過發(fā)布全球首款深度學(xué)習(xí)超級計(jì)算機(jī)NVIDIA GTX-1，而從處理器后臺跳到了前臺，那么從2007年發(fā)布并行架構(gòu)軟件平臺CUDA開始，黃仁勛就不再認(rèn)為英偉達(dá)是家純粹的GPU企業(yè)了。在今天的GPU大會上，黃仁勛一開場也是這樣強(qiáng)調(diào)：“我們是一家軟件公司”。
在戰(zhàn)略新品發(fā)布環(huán)節(jié)當(dāng)中，其實(shí)，軟件部分是黃仁勛今天最先發(fā)布的——NVIDIA SDK系列更新。
這些更新包括NVIDIA CUDA 8。英偉達(dá)并行計(jì)算平臺的最新版本可以讓開發(fā)者直接使用Pascal架構(gòu)一系列的全新特性，包括統(tǒng)一內(nèi)存和 NVLink。該版本還包括全新的圖表分析庫 nvGRAPH，后者可用于機(jī)器人路徑規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)安全和物流分析，將 GPU 加速的應(yīng)用擴(kuò)展到大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。
英偉達(dá)還發(fā)布了cuDNN v5，一個 GPU 加速的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基元庫，可提供Pascal GPU支持、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和用于醫(yī)療、油氣和其他行業(yè)的增強(qiáng)特性。
據(jù)悉，cuDNN的深度學(xué)習(xí)框架，包括谷歌的TensorFlow、加州大學(xué)伯克利分校的Caffe、蒙特利爾大學(xué)的Theano和紐約大學(xué)的Torch，這些又驅(qū)動亞馬遜、臉譜和谷歌等所用的深度學(xué)習(xí)解決方案的運(yùn)行。
也正因?yàn)橛辛藖碜杂贑UDA的軟件基礎(chǔ)，今天奪人眼球的全球首款深度學(xué)習(xí)HPC才得以從GPU躍升為可以直接使用的產(chǎn)品。因?yàn)樽鳛橄到y(tǒng)，它必須包括全面的深度學(xué)習(xí)軟件套件，比如NVIDIA深度學(xué)習(xí)GPU訓(xùn)練系統(tǒng) (DIGITS)以及cuDNN v5等，使得研究人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠快速便捷地訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
GTC大會上，全球首款深度學(xué)習(xí)HPC，全新Pascal架構(gòu)GPU，成熟的深度學(xué)習(xí)框架，這些人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新是否能讓轉(zhuǎn)型期的英偉達(dá)持續(xù)獲得華爾街的信任？
畢竟，轉(zhuǎn)型就是一場有關(guān)自身未來的對賭游戲，而黃仁勛為英偉達(dá)選擇了與人工智能對賭。
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