推出「核武器」Volta 架構，NVIDIA 自動駕駛路線圖更清晰

5 月 8~11 日，正值 NVIDIA 主辦的開發者大會 GTC 期間，公司也恰恰在這時公布了 2017 年第一季財報。財報顯示，NVIDIA 在 2017 第一季營收同期增長 48%，達 19.4 億美元。過去一年裡，NVIDIA 致力於深度學習的計算系統解決方案推動語音辨識、機器視覺、虛擬助手、自動駕駛等領域的發展，各行各業的核心開發者也成為這家「核彈公司」源源不斷的增長動力。

據雷鋒網所知，2017 年矽谷參加 GTC 的總人數達 7,000 人。黃仁勛說在過去 5 年裡，GPU 開發者實現了 11 倍增長，僅在 2016 NVIDIA GPU 開發工具 CUDA 的下載次數就超過 100 萬次。

在長達 2 個小時的演講里，黃仁勛再次梳理 2017 年 NVIDIA 將在 AI 計算領域推出的全系列產品和戰略。而所有產品的核心自然是內部投入 30 億美金研發的 Volta 架構。此外，NVIDIA 推動人工智慧技術最看重的自動駕駛領域，黃仁勛展示了 NVIDIA 通向未來的路線圖。

Tesla V100。（Source：NVIDIA）

在 Keynote 開場後不久，黃仁勛亮出一塊手掌大小的開發板，即利用 Volta 架構的 Telsa V100。黃仁勛說，Tesla V100 的開發凝聚了 NVIDIA 內部數千名工程師數年的開發，研發投入相當於 30 億美元。

Tesla V100 採用台積電 12 納米製程，在 815 平方毫米面積的矽片上集成 210 億個晶體管，5,210 個 CUDA 核心，其單精度浮點運算性能達 15 TFLOP/s，雙精度浮點運算性能達 7.5 TFLOP/s。

（Source：NVIDIA）

此外，NVIDIA 同樣更新了利用 Tesla V100 的超級電腦 DGX 產品線，同樣利用 Tesla P100 的 DGX-1一樣，DGX-1V 則是連接了 8 塊 Tesla V100。由於 Tesla V100 還未量產，DGX-1V 的上市發貨時間要等到 Q3~Q4，不過這個新的超級電腦已經在官方開啟預訂。

黃仁勛說，藉助 DGX-1V 能將原來 TITAN X 上需要 8 天的運算工作壓縮到 8 小時完成。同樣在 Tesla V100 的基礎上，NVIDIA 還發布了更親民的 DGX Station，集成 4 塊 Tesla V100。

NVDIA DRIVE，黃教主的自動駕駛路線圖

在演講開始之初，黃仁勛就宣布今年 GTC 參加人數將近 7,000 人。而這天在台下，有全球最重要的 100 個研究院和實驗室代表，有全球最主要的雲端服務商代表，以及全球最主要的車企代表。黃仁勛說，AI 對交通行業的改造能解決很多問題──讓大批物流貨車安全行駛，讓披薩外賣高效送達，放出大量私家車的運輸能力以及閑置車位。

NVIDIA DRIVE 架構。

NVIDIA 在自動駕駛上的計算平台將分成兩部分：

計算平台之外，NVIDIA DRIVE 的整體架構還包括：

在服務層面，NVIDIA 希望提供 3 方面的應用：

從與 Elon Musk 的 Tesla 合作開始，到 NVIDIA 自己的 BB8 達到上千、上萬公里的學習里程，NVIDIA的自動駕駛路線圖越發清晰。

今年 1 月 CES 上，NVIDIA 和 Audi 宣布將聯合開發，目標是在 2020 年前量產自動駕駛汽車。旋即，NVIDIA 也在同一時間宣布，與頂級零部件供應商 ZF 合作，後者將推出利用 Drive PX2 的自動駕駛系統 ZF ProAI。到了 3 月，Bosch 年度大會上，Bosch 官方又發布了利用 Drive PX Xavier 的 Bosch AI Computer。

（Source：Engadget）

至此，NVIDIA 已經完成了自動駕駛從 L2~L5 的計算解決方案與頂級供應商的深度綁定。黃仁勛說過，NVIDIA 內部今年會完成 L3 自動駕駛技術的研發，2018 年底會完成 L4 自動駕駛技術的研發。而在 GTC上，NVIDIA 合作的車企又多了一家──豐田。

2015 年豐田斥資 10 億在美國建立 Toyota Research Institute 主攻人工智慧和自動駕駛，也是在今年 CES上，豐田展示了自動駕駛概念車 Concept-i。豐田的自動駕駛路徑更偏向高度自動駕駛，黃仁勛說之后豐田的自動駕駛技術開發會更基於 Xavier 平台，但雙方都沒有提及具體的量產計劃。

有了兩大供應商支持，先後牽手一家德系車企和一家日系車企，NVIDIA 逐漸摸索出一條自動駕駛的清晰路徑。相信今年我們還會看到更多車企推動自動駕駛量產合作消息。

（本文由 雷鋒網授權轉載，首圖來源：NVIDIA）