聯手 BAT 和京東，英偉達如何成為 AI 行業人人想要的「核武器」

摘要：

黃仁勛想打造的英偉達，是一家既開放，又能夠提供獨一無二價值的 AI 基礎能力提供商。

一出場就能引起觀眾山呼海嘯的人已經不多了，尤其是在一個技術大會上，但無論到哪裡，被奉為「AI 教主」的黃仁勛總能做到。

這一次 NVIDIA 把自己的 GPU 技術大會（GTC2017）開到了中國，作為全球最權威的 GPU 開發者大會，會議的主題聚焦在人工智慧、自動駕駛、VR 等前沿科技領域。

NVIDIA 創始人兼 CEO 黃仁勛毫無意外的又為中國開發者帶來了一場長達兩小時的主題演講——A New Computing Era，計算新紀元。

「摩爾定律已經終結」這幾乎已經成了黃仁勛在所有演講開始必說的事情，其次他也提到了 CPU 的瓶頸，「晶體管數每年增長 50%，但 CPU 的性能僅增長 10%」，儘管這樣老黃還是強調說，GPU 並不是取代 CPU，他更願意定義 GPU 為一個「加速器」。

當然，這次的發布包括了在四個月前美國矽谷聖何塞 GTC 2017 上一些重磅的關鍵產品，主要講到的包括 Project Holodeck、TensorRT 3、人工智慧城市、自動駕駛平台以及 Isaac 機器人模擬機這五大部分。

但這一次更值得關注的是 NVIDIA 與中國市場建立的合作，一上來就收穫了 BAT 三家巨頭雲服務的合作，同時還與華為、浪潮和聯想在內的中國頂尖 OEM 合作，還有與京東這樣物流體系的合作。

面對這樣可以說是「廣泛」的合作，黃仁勛在接受採訪的時候，始終強調，「NVIDIA 是一家開放性的公司，NVIDIA 提供的是一個開放的平台」，他希望平台的合作方都能夠成功，而 NVIDIA 需要做的事情就是讓平台與時俱進。

NVIDIA 在深度學習領域的晶元供應商中始終佔據著主導地位，對於人工智慧領域的發力我們也有目共睹。而真正助力 NVIDIA 成長為「帝國」的，是目前市場對能夠加速交付各類 AI 服務的技術需求量激增，尤其是中國市場，據 NVIDIA 不完全統計全球各類初創 AI 公司也累計獲得了約 66 億美元的投資。

毫無疑問，為交付這些服務，NVIDIA 的深度學習平台成為了一種極快速、極有效方式。黃仁勛更多的介紹了互聯網公司競相將深度學習 AI 引入受眾達數十億人的服務之中，以及 AI 推理工作負載是如何呈指數級增長的。

「收割」式的中國合作

但這次來到中國的重點當然是合作，黃仁勛首先宣布，阿里雲、百度和騰訊均已在其雲服務中部署 Tesla V100 GPU 加速器。

「通過與 NVIDIA 密切合作，我們充分利用 Volta 的強大功能和效率來加強百度雲、智能駕駛和其他 AI 相關業務。」百度總裁張亞勤這麼評價這次合作。

騰訊集團高級執行副總裁、社交事業群組總裁湯道生也表示：「我們在產品中廣泛採用人工智慧技術來改善用戶體驗，例如微信的語音識別技術、QQ 和 QQ 空間的增強現實技術、以及在騰訊雲上提供的數據智能服務。」

另外，NVIDIA 還宣布，包括華為、浪潮和聯想在內的中國領先原始設備製造商 (OEM) 均已採用 NVIDIA 的 HGX 伺服器架構並使用 Tesla V100 GPU 來構建新一代加速數據中心。

自動駕駛：助力京東實現自動化配送

「京東每年配送的包裹數量超過 300 億，且這一數字還在以 50% 的速度逐年增長。」這時候，NVIDIA 宣布將與中國大型在線零售商京東合作。

為應對如此大的增幅，京東正著手推出能夠向客戶派發包裹的 JDrover，以及能攜帶 30 公斤包裹的無人機 JDrone。京東的目標是在 2022 年之前建設一支擁有 100 萬架無人機的機群。

上述兩種配送工具均由京東創新實驗室 JD X 負責開發，由 NVIDIA Jetson 超級計算平台提供技術支持，且運行 TensorRT 以實現導航和無人送貨。

當然，助力京東實現自動化配送也只是 NVIDIA 針對自動駕駛或者說是運輸領域的其中一個部分，在中國，NVIDIA GPU Ventures 也參投了無人駕駛初創公司景馳科技和圖森未來。

同時，這次老黃也發布了一個關於自動駕駛的平台 NVIDIA DRIVE AV 平台，但只是綜合了目前英偉達在自動駕駛領域所建立項目合集的名稱，並沒有實質性的項目，老黃解釋說這是作為一個開放的平台，它讓 NVIDIA 有一個更完整的體系，也更有利於合作夥伴「各取所需」。

同時在接受採訪的時候，黃仁勛也表示，「NVIDIA 確實在打造自己的一套完整的自動駕駛系統，但這是為了讓自己更了解具體的演算法，目的是為了打造更好的自動駕駛運算平台。」

TensorRT 3：每秒識別 5200 張圖片

在視頻領域，每日運行的推理計算估計有 3000 億次。在語音領域，每日運行的推理計算估計達 500 億次以上。在語言翻譯領域，每日運行的推理計算更是達到約 7000 億次以上。

所以為了滿足市場需求，NVIDIA 這次發布了 TensorRT 3 AI「推理」軟體。該軟體能夠在生產環境中運行經過訓練的神經網路。這款新軟體能夠大幅提升從雲端向終端設備，包括無人駕駛汽車和機器人的推理性能，並能降低成本。

當 NVIDIA GPU 結合 TensorRT 3，就能夠在所有框架上開展超快、超高效的推理工作，從而實現眾多支持 AI 的服務，例如圖像和語音識別、自然語言處理、視覺搜索和個性化建議。

據黃仁勛介紹，搭配 Tesla V100 GPU 加速器的 TensorRT 每秒能夠識別多達 5700 張圖片，而如今最好的 CPU 則每秒僅能識別 140 張圖片。

「這是一套效率和速度兼備的平台。」簡單做個對比，搭配 NVIDIA 最新 GPU 的一台伺服器頂得上當前 150 台 CPU 伺服器。或者換個角度來說，採用 GPU 加速技術的一個數據中心所開展的推理工作相當於 13 個僅採用 CPU 的數據中心。這也不禁讓老黃在演講的時候不斷強調「省錢」的作用。

除了 TensorRT 3 以外，黃仁勛還發布了能夠實現 AI 加速的軟體。其中包括能夠大規模提供實時、低延遲視頻分析的 DeepStream SDK、以及能夠加快 HPC 和深度學習應用速度的加速計算軟體平台 CUDA 的最新版本：CUDA 9。

黃仁勛表示：「NVIDIA TensorRT 是全球首款可編程推理加速器。藉助 CUDA 的可編程性，TensorRT 將能夠加速助推深度神經網路日益多樣化、複雜的增長趨勢。通過 TensorRT 的加速，服務提供商能夠以更經濟實惠的成本部署這些計算密集型人工智慧工作負載。」

目前已經有超過 1200 家來自各行各業的公司開始採用 NVIDIA 推理平台，亞馬遜、微軟、Facebook 和谷歌、以及阿里巴巴、百度、科大訊飛、京東、騰訊等中國領先企業均已開始採用 NVIDIA 推理平台。

智慧城市又添新成員

用於打造 AI 智慧城市的 NVIDIA Metropolis 平台，新增了阿里巴巴與華為這兩家合作夥伴。

除了阿里巴巴與華為之外，已經有超過 50 家全球領先公司已經在使用 NVIDIA Metropolis。「到 2020 年，我們城市中的視頻攝像頭數量將超過 10 億個，NVIDIA 將與上述公司一起發揮這些攝像頭的作用，以解決一系列複雜的問題。」

NVIDIA DeepStream SDK 簡化了由深度學習提供支持的、用於 AI 城市與超大規模數據中心的可擴展智能視頻分析的開發工作。開發者可以使用 DeepStream 來實時處理、理解並歸類視頻幀，以滿足最嚴苛的吞吐與延遲的需求。

Metropolis 於今年 5 月份首次發布，是一個包含各種工具和技術從終端到雲端的視頻分析平台，以構建覆蓋交通與停車管理、執法、城市服務等各個方面更智能、更快速的 AI 賦能應用。

儘管數據量增加了 10 倍以上，但之前的合作夥伴海康威視（Hikvision）仍然實現了對識別與匹配技術超過 90% 的檢索率，展現了 Metropolis 的超強能力。這使得在人員密集場所尋找失蹤者變得更容易。

海康威視將攝像機及網路錄像機與 NVIDIA Jetson 終端相結合，使用由 NVIDIA Tesla P4 GPU 加速器提供支持的雲伺服器，以及利用 DGX-1 AI 超級計算機的大規模計算能力進行訓練。

新合作夥伴阿里巴巴的 ET 大腦是阿里雲的專有 AI 計劃，致力於幫助不同的垂直行業解決現實挑戰，釋放其開發潛力。例如，阿里雲的「城市大腦」為城市規劃者提供了 AI 的強大能力，以升級他們的城市治理工作，例如實時交通管理與預測、城市服務與更智能的排水系統等。在杭州的試點區域，「城市大腦」讓交通擁堵程度降低了 11% 之多。

從最早的遊戲、到現在火熱的 AI 、自動駕駛等等，英偉達無疑成為了這一系列產業里不可缺少的一員，GPU 也成為這些工作中必備的「加速器」，而關於 GPU 未來的應用，黃仁勛說「醫療行業是接下來我非常關注的產業，我們相信 AI 可以幫助大家，例如新葯的研發、疾病的早期檢測、對陣下藥的問題、新葯臨床實驗問題等等，都能夠通過 AI 來解決。」

最後，英偉達所提供的 GPU 以及一系列的平台服務都讓他更像是一個基礎服務或者基礎能力提供商，他能夠幫助幾乎所有的人實現 AI 的夢想，而當被問到「對於目前 AI 在不同領域的發展 NVIDIA 是有側重點的嗎？」

黃仁勛回答說：「NVIDIA 所關注的領域都是不能沒有 GPU 的領域，而在這之中，NVIDIA 給予的都是獨一無二的價值。」

編輯：Rubberso

本文由極客公園原創

轉載聯繫 zhuanzai@geekpark.net

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