一顆GPU如何帶動人工智能技術(shù)的發(fā)展？
到今天，人工智能技術(shù)的研究已經(jīng)有六十多年的時間了。從最簡單的文字對話，到電腦程序戰(zhàn)勝人類國際象棋大師，人工智能技術(shù)在豎立了一個里程碑之后似乎就進入了平臺期，再無標(biāo)志性成績的出現(xiàn)。然而最近兩三年，計算機的智能水平突然得到了明顯提升，識別圖片和語音正確率超過人類，自動駕駛汽車開始上路，參加智力問答競賽獲得冠軍，甚至曾經(jīng)被認(rèn)為無法戰(zhàn)勝人類的圍棋領(lǐng)域，人工智能技術(shù)也成績斐然。這些成績的背后，都離不開一種叫深度學(xué)習(xí)的算法，而運行這種算法的硬件平臺，大多都在使用NVIDIA生產(chǎn)的GPU。 NVIDIA全球副總裁中國區(qū)總經(jīng)理張建中表示，這一兩年機器的智能水平突然提升得益于三個因素：第一，大數(shù)據(jù)；第二，深度學(xué)習(xí)的算法；第三，強大的計算內(nèi)容。這三個因素綜合在一起，在人工智能技術(shù)的研究領(lǐng)域產(chǎn)生很大的突破，圖形圖像和語音的識別準(zhǔn)確度都大幅度提升。 GPU強大的并行運算能力緩解了深度學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練瓶頸，從而釋放了人工智能技術(shù)的全新潛力，也讓NVIDIA順利成為人工智能平臺方案供應(yīng)商。然而深度學(xué)習(xí)帶來的飛躍是否會很快進入平臺期，人工智能技術(shù)的研究和應(yīng)用會有新的熱點嗎？ 人工智能由于算法的原因，永遠達不到百分之百的精準(zhǔn)度，因此永遠都有提升的機會?！巴ㄟ^不停的迭代提升精度和準(zhǔn)確度，越往后難度越高，需要的計算量、數(shù)據(jù)量、算法模型和深度學(xué)習(xí)的層次更高，這些都會隨著我們工作當(dāng)中不停的積累和提升，這是一個良性循環(huán)的過程?！? 至少在現(xiàn)階段，我們看到深度學(xué)習(xí)算法在人工智能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域還有很大潛力。在以往的研究中，一個特定的應(yīng)用在面對海量數(shù)據(jù)時，可能需要幾個月甚至幾年的時間才能完成訓(xùn)練，這顯然不能滿足實際應(yīng)用的要求。以NVIDIA GPU為代表的并行處理技術(shù)進入人工智能技術(shù)領(lǐng)域，則極大緩解了計算層面的瓶頸，讓深度學(xué)習(xí)成為實用的算法。 超前的架構(gòu)設(shè)計為AI興起奠定基礎(chǔ) 在計算機圖形解決方案領(lǐng)域，NVIDIA早已占據(jù)領(lǐng)導(dǎo)地位，而現(xiàn)在它在人工智能技術(shù)領(lǐng)域也同樣重要。在圖形應(yīng)用中，GPU里專門設(shè)計的多個計算單元可以高速完成復(fù)雜的圖形學(xué)計算，瞬間渲染出清晰逼真的圖像。但是在NVIDIA看來，GPU不僅能處理圖形，還有潛力完成更多應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理，實現(xiàn)新的算法優(yōu)化?？梢哉fNVIDIA早在二十年前就已經(jīng)為今天的人工智能技術(shù)浪潮埋下了伏筆。 NVIDIA全球副總裁中國區(qū)總經(jīng)理張建中透露，NVIDIA在做CUDA架構(gòu)的時候就預(yù)測到超級計算機極大的潛力?！盀榱俗孏PU可以百分之百的編程，我們就調(diào)整了CUDA架構(gòu)，每一個處理器并行在一起，從幾百個做到幾千個，成為今天超級計算機的核心根本。全新架構(gòu)能夠讓超級計算機運算更快，在很小的功耗上發(fā)揮最大的計算能力?！蹦壳癎PU在超級計算機行業(yè)有相當(dāng)大的應(yīng)用，我國的天河1號就是采用NVIDIA的GPU做大型數(shù)據(jù)處理。 GPU大規(guī)模并行計算架構(gòu)恰好符合深度學(xué)習(xí)的需要，通過幾年的研發(fā)和積累，GPU已經(jīng)成為超級計算機的重要支撐，極大的提升了機器學(xué)習(xí)的運算能力。人工智能技術(shù)的并行算法在過去可能需要一兩年的時間才能看到結(jié)果，在GPU的強大計算能力的支持下，深度學(xué)習(xí)的算法得以突破，可以在短時間內(nèi)高效能的得到數(shù)據(jù)結(jié)果。 當(dāng)人工智能走過甲子之年時，AI的熱度也達到了前所未有的高峰，不過對于人工智能技術(shù)的商業(yè)化卻是很多廠商避而不談的話題。人工智能技術(shù)商業(yè)價值的落地，目前的贏家非NVIDIA莫屬。根據(jù)最新的季度財報，NVIDIA營收同比增長54%，股價在過去的一年中更是增長了4倍多，穩(wěn)坐標(biāo)普500的榜首。 人工智能技術(shù)無疑給了NVIDIA未來之路鋪設(shè)了更多的可能性。不滿足于只提供GPU作為人工智能訓(xùn)練和研究的平臺，NVIDIA還在終端產(chǎn)品解決方案發(fā)力，希望在產(chǎn)業(yè)上游占據(jù)更多話語權(quán)。2008年推出的Tegra芯片，最初是為手機、平板電腦研究的ARM架構(gòu)通用處理器，在迭代近10年之后，它已經(jīng)成為人工智能技術(shù)時代英偉達的重要武器?！霸赥egra芯片中，GPU和CPU集成在了一起，在新一代產(chǎn)品中還集成了專門用來做深度學(xué)習(xí)的功能模塊”。 Tegra除了在傳統(tǒng)的移動領(lǐng)域發(fā)力，已經(jīng)將重心轉(zhuǎn)移到智能駕駛、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。目前，全球共有50多家汽車制造商和供應(yīng)商在使用或測試NVIDIA的Drive PX平臺，其中包括寶馬、戴姆勒和福特等大牌車廠，就連谷歌的自動駕駛汽車也一直都在使用NVIDIA的Tegra處理器。 NVIDIA全球副總裁中國區(qū)總經(jīng)理張建中表示，NVIDIA是提供整體平臺解決方案的公司，各個環(huán)節(jié)都將使用NVIDIA自己的產(chǎn)品。“汽車上云端采集數(shù)據(jù)做訓(xùn)練可以使用我們的DGX-1深度學(xué)習(xí)平臺，實際的使用中NVIDIA也可以給到OEM廠商提供所有的技術(shù)支持，我們是從端到端整體的解決方案的供應(yīng)商，而不只是某一個部件的供應(yīng)商。” 此外，張建中介紹，NVIDIA無人駕駛技術(shù)將提供不斷迭代升級的服務(wù)，汽車真正上路之后NVIDIA仍然會不停的迭代數(shù)據(jù)和服務(wù)，讓最終的用戶、廠家和系統(tǒng)供應(yīng)商可以不停的優(yōu)化他們的系統(tǒng)。 人工智能技術(shù)在終端應(yīng)用中需要融合傳統(tǒng)的高性能串行計算和新興的并行計算，近年來成為產(chǎn)業(yè)熱點的異構(gòu)計算平臺似乎天生就符合這個需求。但異構(gòu)計算也給開發(fā)者和研究者帶來了新的挑戰(zhàn)，如何搭建成熟的異構(gòu)計算平臺，如何快速實現(xiàn)異構(gòu)計算應(yīng)用都有很多挑戰(zhàn)。NVIDIA看到這個機會，推出了專門給深度學(xué)習(xí)或者人工智能定制的硬件。 NVIDIA在GTC上發(fā)布了第一個深度學(xué)習(xí)的超級計算機――DGX-1，NVIDIA全球副總裁中國區(qū)總經(jīng)理張建中稱DGX一個服務(wù)器相當(dāng)于幾百臺傳統(tǒng)的服務(wù)器的計算能力。NVIDIA中國區(qū)資深架構(gòu)專家羅華平透露，目前國內(nèi)已經(jīng)有十幾個用戶在使用DGX-1，“像阿里巴巴、網(wǎng)易、清華大學(xué)、BMW、BYD等都在做DGX-1做深度學(xué)習(xí)的研究?！? 如今，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為科技領(lǐng)域的下一個風(fēng)口，而我們則需要用全新的眼光去審視英偉達這家圖形芯片巨頭。CEO黃仁勛已經(jīng)將英偉達定義為“世界領(lǐng)先的人工智能計算公司”，充分展示了自己帶領(lǐng)公司轉(zhuǎn)型的決心，甚至可以說賭上了整個公司的未來。
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