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一文看懂Nvidia人工智能发展史,6年前已开始布局

2017/01/09
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重点关注:Nvidia 人工智能三大看点─深度学习+自动驾驶+智能家庭

事件背景

在 CES 2017 正式开展的前一天,英伟达 CEO“AI 教父”黄仁勋登台为这次 CES 来了一次“定调演讲”,向世人展示了英伟达最新的科技成果,包括新一代的 SHIELD 设备、AI 智能家居、AI 自动驾驶等内容。

在 2016 年第三季度,Nvidia 营收达 20 亿美元,同比上涨 54%。得益于深度学习系统对于 GPU 的强烈需求,数据中心部门业绩同比增长了 109%,这也是 Nvidia 财报里面增长超预期的主要原因。


Nvidia 已经不仅仅是一家生产 GPU 芯片的公司,而是一家人工智能公司,系统性提供包括芯片、服务器软件和服务等人工智能解决方案。公司产品已应用于 Google、Facebook 和微软等多家互联网巨头公司。

2018 年,全球人工智能市场将达到约 2700 亿元,人工智能将成为 IT 领域中发展最快的部分。深度学习作为全新的计算模型,不仅改变了软件开发的方式、开发地点和运行方法,还在改变着服务器架构、数据中心和智能设备。

作为一家专业的图形处理芯片公司,Nvidia 在 1999 年发明图形处理器 GPU,从此 GPU 就深刻改变了世界。特别是在游戏领域,NVIDIA GPU 几乎已经成为了游戏设备的标配。如今,NVIDIA 获得超过 7300 个专利,其中包括很多对现代计算有深刻影响的技术。

事件点评

基于人工智能对于未来人类社会的巨大影响力,Nvidia 大约从 6 年以前开始整体往人工智能方向转型,并加大研发投入。仅在一款型号为 Tesla P100 的人工智能研究领域图形处理芯片上,公司宣称已经投入 20 亿美元的研发费用。

2016 年,NVIDIA 密集发布了全线人工智能 GPU 芯片、系统、软件和服务,定位转向成为“世界上伟大的人工智能公司之一”。

提早转型,开启人工智能之路

作为一家图像处理芯片公司,Nvidia 约在 6 年前就已经开始转型布局人工智能。当时人工智能概念还未兴起,AI 仍是一片蓝海。经过持续多年的研发,公司在 2016 年陆续推出人工智能芯片、系统、软件和服务,打造世界顶级人工智能公司。

 

2009 年 英伟达 Tegra 进入奥迪汽车

德国大众为旗下的奥迪汽车引入新式导航系统,并首次采用 NVIDIATegra 片上系统处理器。相比于 2009 年初的多媒体交互系统(MMI),新的 Tegra 核心导航系统自然要更加高级,不但功能上更强大,效果也应该更酷一些。

在后来的 GTC 2014 大会上,奥迪自动驾驶汽车再次展示了基于 Tegra K1 开发套件的车载智能系统,可提供自动驾驶、导航、碰撞感应、智能链接等功能。

2013 年 11 月  IBM 和英伟达联合开发超级计算机

IBM 与芯片厂商英伟达 Nvidia 达成战略合作,共同设计开发新型超级计算机系统和服务器。英伟达开发的图形处理单元芯片(GPU),很好适用于浮点计算,表现胜于英特尔的传统 CPU Xeon 和 AMD 的 Opteron。排名第二位的“泰坦”也搭载了 GPU。

根据 IBM 和英伟达合作内容,双方在芯片方面就行合作,通过技术共享,让英伟达的 Tesla GPU 更好与前者的 Power 8 芯片协同工作。


早期的 Tesla 车型曾使用过 Tegra 2,但处理能力远远不够,所以后来升级到了 Tegra 3。特斯拉 Model S 电动车的车载娱乐系统也是基于 Tegra 3 设计。Nvidia 基于在图形处理方面长期积累与 CUDA 架构,和特斯拉建立密切的合作。而特斯拉为 Nvidia 在高度智能化的汽车上的布局上起到助推作用。

 

2014 年  早期特斯拉 ModelS 搭载英伟达 Tegra 3

Nvidia 不仅在硬件上有布局,同时已经渗透到了软件层面。Nvidia 将一辆 Jeep 进行深度改装,但改的不是发动机、轮毂或包围,而是中控系统。改装后的 Jeep 采用 3D 打印制造出的中控台,搭配一个 17 英寸的电容屏。屏幕划分为 3 个区域,上中下分贝显示地图、娱乐信息以及 HVAC(比如空调控制)。配合 Tegra K1,Nvidia 直接切入到了车辆的 CAN 总线中,实现了对整个车辆的控制。


2014 年初,世界上采用 NVIDIA 处理器的汽车已经超过 450 万辆,涉及 20 多个品牌、100 多款车型,其中包括奥迪、宝马、大众等车企巨头,也包括特斯拉这种车界新贵。2015 年,Tegra 芯片在汽车领域发展加快,在道路上跑的汽车有超过 800 万辆搭载 Tegra 芯片。2015 年第三季度 Nvidia 在汽车领域的业务销量增长了 51%。

2015 年 12 月 Facebook 开源 BigSur

Facebook 研发代号为“BigSur”的新一代硬件的设计目标是训练神经网络。除人工智能外,这一技术还经常被称作机器或深度学习。Facebook 与 Nvidia 进行合作,是第一家采用英伟达 TeslaM40GPU 加速器的厂商。M40GPU 面向深度神经网络,是 BigSur 平台和 OpenRack 兼容硬件的关键。

采用 M40 的 BigSur 平台的速度是该 Facebook 上一代产品的 2 倍,使得训练规模相当于原来 2 倍的神经网络的速度提高 1 倍。BigSur 是第一款针对机器学习、人工智能研究开发的开放源代码计算系统,Facebook 将把设计材料提交给开放计算项目。


2016 年 新款特斯拉 model S 采用 Tegrak1

2016 年新款状态显示器分辨率升级,从过去的 1280x480 升级到 1920x720,因此副处理器也从 Tegra 2 升级为 Tegra 3,主处理器从 Tegra 3 升级到了 Tegra k1 从而更好地支持自动辅助驾驶功能。

高性能计算系统为人工智能提供高效的计算能力

高性能计算卡

2016 年 9 月,NVIDIA 发布新一代高性能计算卡 Tesla P40、Tesla P4,它们俩将取代上代麦克斯韦架构的 Tesla M40/M4,进化到最新的帕斯卡架构,拥有 16nm 工艺。这两款计算卡主要负责图像、文字和语音识别,专为人工智能、深度学习、神经网络推演而生。

Tesla P4 及 P40 特别针对推论设计,使用经训练的深度神经网络识别语音、影像及文字以回应使用者和装置要求。Pascal 架构 GPU 具备以 8 位(INT8)运算为主的专门推论指令,提供比 CPU 快 45 倍的反应速度,与不到一年前推出的 GPU 解决方案相比则提升了 4 倍。


Tesla P4 可为超大规模数据中心提供极高的能效,一台配备单个 Tesla P4 的服务器可以取代 13 台 CPU 服务器,总体拥有成本可节省超过 800%。Tesla P40 可提供非常高的深度学习工作负载处理能力,一台配备八块 Tesla P40 加速器的服务器在性能上可媲美 140 多台 CPU 服务器,同时成本节省超过 65 万美元。Tesla P40/P4 将分别在 2016 年 10 月、11 月开始给相关 OEM、ODM 厂商供货。

 

深度学习超级计算机 NVIDIADGX-1

深度学习最苛刻的部分是训练。NVIDIA 专为深度学习设计的 PASCAL 架构,助推深度学习加速高达 65 倍,并且能够支持每个主要的深度学习框架。在此架构基础上,NVIDIA 创造了专为 GPU 深度学习所设计的超级计算机 DGX1。

NVIDIA 的 DGX-1 基于 Tesla P100 加速卡(研发费用高达 20 亿美元)是世界上首款专为深度学习而打造的系统,具备全面集成的硬件和软件,可以轻松快速地完成部署。

NVIDIADGX-1 革命性的性能可大幅加快训练速度,成为世界上首款体积小性能强(单机箱)的深度学习超级计算机。

2013 年 -2015 年,NVIDIA 合作开发深度学习项目的公司已增加了近 35 倍,数量超过 3400 家。医疗、生命科学、能源、金融服务、汽车、制造和娱乐业等产业均将从中收益,借助海量数据洞悉未来趋势。


着力自动驾驶领域,提供软硬件一体化开发平台

DRIVE CX 和 DRIVE PX 系列自动驾驶开发平台

2016 年年初,NVIDIA 就推出了 DRIVE CX、DRIVE PX 和 DRIVE PX2 智能驾驶平台。DRIVE CX 座舱电脑是一款完整的软硬件解决方案,可成就先进的图形与计算机视觉功能,满足导航、信息娱乐、数字仪表组以及驾驶员监控等需要。DRIVE PX 2 只有手掌大小,功率仅为 10 瓦,可以利用深度神经网络处理来自多个摄像头传感器的数据,通过实时了解周边环境、在高清地图上精确定位,以及规划安全行车路线,实现安全的自动巡航。

其中 DRIVE PX 2 能够将外部传感器获取的图像数据加工处理后制成单个的高精度点云。系统将所有 DRIVE PX 2 平台的点云数据上传至云端服务器,经过超级计算机处理后,可融合为一副完整的高精度地图。车内的 DRIVE PX 2,云端的深度学习计算机配合发挥作用,形成了 NVIDIA 完整的自动驾驶技术平台解决方案。


智能驾驶处理器 XAVIER

而在此次 CES 上全新推出的 ZF Pro AI 自动驾驶系统基于 Drive PX 2 人工智能汽车计算平台,将人工智能所需的计算能力带入汽车和商用车领域。汽车供应商博世(Bosch)已经与英伟达展开合作,开发面向量产汽车的人工智能自动驾驶计算机。采埃孚(ZF)将是第一家将 Drive PX 2 人工智能汽车计算平台投入商业化生产的一线汽车供应商。

在 2017 年 CES 展上,NVIDIA 还介绍了智能驾驶处理器 XAVIER, XAVIER 集成了 8 颗定制 CPU 核心以及 512 核心 Volta 架构 GPU,性能可达 30TOPS,但功耗只有 30W。英伟达将在2017年第四季度向汽车厂商和研究人员发售这款处理器。公司希望 XAVIER 未来能和 ProAI 人工智能系统(英伟达与采埃孚联合开发)一起实现完全自动驾驶的目标。

 


协同驾驶 AI Co-Pilot

XAVIER 已经被英伟达安装在一辆基于林肯 MKC 所打造的自动驾驶测试车 BB8 上,从 CES 的现场演示来看自动驾驶的完成度还很不错。另外,英伟达还将在自动驾驶领域同奥迪展开合作,其全自动驾驶汽车预计将在 2020 年上路。

英伟达也展示了研发的 AI Co-Pilot(人工智能协同驾驶)系统。该系统具有人脸识别、头部追踪、视线追踪等功能,能在行车中辅助驾驶者,提高驾驶安全性与便利性。AI Co-Pilot 还能在复杂的噪声环境中通过读唇获知驾驶者的需求,准确率已达 93.4%。


英伟达的还积极与百度、TomTom、HERE、Zenrin 等地图公司建立合作,开发高清地图解决方案,为车辆提供实时、丰富、精确的地图信息。

携手谷歌,提供智能语音电视盒子

英伟达和 Google 合作推出了新版的 Shield 电视盒子,加入语音助理 GoogleAssistant,用户可以通过语音指令随时切换所观看的视频节目,或查阅所储存的文件。

最新版的 Shield 配合上新推出的硬件 Spot 可以实现在任意区域与你的家庭助理通话。Spot 相当于一个小型带插头的声音采集设备,也搭载 Google Assistant。新款的 Shield 售价为 199 美元,Spot 售价 50 美元。


深化与中国企业合作,构建 AI 生态

NVIDIA 与中国企业在深度学习与人工智能领域的合作由来已久,国内许多知名互联网企业利用 NVIDIA 的 GPU 计算技术与解决方案,推动自身人工智能战略的全面发展。阿里云成功构建中国首个基于 GPU 的云上高性能计算平台;百度宣布启动从云端到汽车的自动驾驶平台开发;科大讯飞进一步提升语音识别的速度和精准度。

NVIDIA 与京东达成战略合作并共建联合实验室,将在人工智能技术研发领域展开更深入的合作,助力京东在深度学习、VR/AR 等人工智能战略的推进。

除了与互联网公司展开合作外,NVIDIA 与 AR/VR、无人机机器人图像识别、人脸识别、医疗成像和天气预测等多个领域的中国企业展开合作。NVIDIA 已与海康威视、大华和宇视科技中国智能视频分析公司合作,利用通过网络训练和 IVA 服务器的 NVIDIA 人工智能计算平台构建中国的“人工智能城市”。

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