浅谈人工智能计算的领袖，风光背后的英伟达.doc

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1、浅谈人工智能计算的领袖，风光背后的英伟达　　“十年磨一剑”，在刚刚召开的科隆游戏展上英伟达CEO黄仁勋是这样评价新一代高端游戏显卡GeForceRTX2070。消息一出，无数游戏玩家在欢呼之时又不禁心疼自己的钱包。　　不得不说，英伟达的创新能力之强让人一次又一次地惊叹。在玩家还在纠结要不要花大几千升级电脑的时候，英伟达发展的速度早就赶上了它的显卡速度，而且在其他领域也已经遍地开花。　　从成立到如今成为人工智能计算的领袖之一，风光背后英伟达也是一路坎坷。　　成立于1993年的英伟达靠制造显卡起家，并于1999年上市。　　早

2、期的英伟达在主板芯片组市场上可以说是风生水起。虽然进入市场较晚，但是英伟达一进入主板芯片组市场就是针对AMD的CPU进行芯片组设计，一直以来都是AMDCPU的一个好搭档，英伟达在芯片组市场可以说是后起之秀，打败VIA的AMD芯片组市场的霸主地位。　　　　但随着AMD收购ATI推出自家的芯片组以及与英特尔的专利纠纷后英特尔不授权QPI总线给英伟达，使得英伟达处在一个非常尴尬的境地。虽然在此之后英伟达再次推出几款芯片组，但是性能或者网络功能都不太理想，英伟达的芯片组市场萎缩严重。到了2011年第三季度，芯片组的收入占比已经从

3、30%降至15%。　　在发展前景不再乐观的情况下，2010年11月，黄仁勋宣布，“我们不再研发制造芯片组，而将精力专注于TegraSoC。芯片组业务现在增长缓慢，我们的销售成绩没有看到有什么扩大。”另外，英伟达还开始注重GPU技术的开发研究。　　所谓时势造英雄。英伟达在转变重心之后再一次抓住时代的关键，开始研发人工智能领域。　　到了2012年，英伟达深度神经网络技术在通用GPU的支持下实现重大突破，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理，以及各个领域的人工智能技术都得到了快速发展的条件。英伟达的数据中心业务也蒸蒸日上，为

4、大大小小的公司提供强大计算力支持。　　这时候，英伟达的新故事才刚刚开始。　　新一轮的AI发展主要由深度学习技术的突破引领。据了解，深度学习是基于深度神经网络的一种机器学习技术，其中绝大多数运算都是矩阵运算，而矩阵运算天生容易并行运算，所以擅长并行计算的GPU非常适合深度学习。而英伟达专注于GPU技术的开发，以此闻名。　　当AI研究者寻找合适的GPU的时候英伟达迅速抓住了机会，在短时间内投入数十亿美元动用数千工程师在2016年推出了第一个专为深度学习优化的PascalGPU。2017年英伟达又推出了性能相比Pascal提升

5、5倍的新GPU架构Volta，神经网络推理加速器TensorRT3也同时亮相，TensorRT作为一款可编程推理加速器能加速现有和未来的网络架构。　　　　凭借通用的GPU单元，专门的TensorRT加速器，强劲的矩阵运算性能加上对其他算法的兼顾，英伟达不仅能用GPU满足AI构建的训练需求，还能用TeslaRT用来部署，很好实现AI构建。所以英伟达也率先成了这一波AI热潮的最大受益者。　　当然，英伟达的老对手英特尔又怎么可能让英伟达在AI方面一方独大。　　作为PC时代的霸主，英特尔在移动互联网时代失利之后也在积极寻求转型，

6、因此在对AI可以称得上是AllIn。英伟达在AI中取得成功的重要原因是其在深度学习或者说DNN中具有优势。　　2016年英特尔又花4亿美元收购深度学习初创企业NervanaSystems。收购Nervana可以认为是英特尔非常厉害的一招，因为这家公司曾经连续几年帮英伟达优化GPU平台。Nervana被英特尔收购后，不仅断了继续为英伟达提供服务的可能，还极大增强了英特尔的实力。　　野心勃勃的英伟达一直想要成为科技革命的中心，又怎么可能因此而退缩。　　去年12月，英伟达推出了重磅产品“TitanV”PCGPU，该款GPU拥有

7、110万亿次浮点运算性能，是其去年4月份公布的TitanXp的9倍。和用于数据中心的英伟达TeslaV100GPU一样，TitanV也更加清晰地面向AI。　　据黄教主介绍说，“Volta”系列的“创生”主要为推动高性能计算和人工智能的极限：“我们用新的处理器架构、指令、数字格式，以及存储器架构等打开新的局面。”　　　　另外，在近期的热门领域自动驾驶中，英伟达的“DRIVE”系列也是各个性能爆表。　　去年10月就发布了“DRIVEPXPegasus”自动驾驶平台，载了两颗Xavier芯片，以及Volta架构GPU，高配置让

8、其拥有了高达320TOPS的深度学习处理能力，这个数值是上一代DRIVEPX平台的数倍。　　而仅仅在两个月后的“CES2018”上，黄教主在主题演讲中展示了NVIDIA最新的自动驾驶技术“DRIVEXAVIER”。演讲会还透露道英伟达要开始开辟一条全新的产品线——自动驾驶SoC平台了，DRIVEXAVIER很可能只是