参与：武竞、王旭雯、杜夏德

随着深度学习的兴起，支持大规模并行计算的 GPU 已经成为人工智能发展的重要硬件基础。作为 GPU 行业的领军者，NVIDIA 公司最近以来一直在推动应用于机器学习的 GPU 技术的发展和创新。近日，NVIDIA 联合创始人兼 CEO 黄仁勋（Jen-Hsun Huang）在 NVIDIA 博客上发表了一篇题为The Intelligent Industrial Revolution（智能工业革命）的文章，解读了自己在最近的 GPU Technology Conference（GTC）会议上的所讲所学所见以及对计算发展的未来的看法。

过去六个星期，NVIDIA 搞了一个世界巡回的开发者大会。GPU 技术大会（GTC）于 2009 年开始，旨在促进使用大规模并行处理的 GPU 来开发高性能计算的新方法。GTC 已经成为 GPU 深度学习的中心——这个新的计算模型引发了现代人工智能的大爆炸。人工智能正在像野火一样蔓延。GPU 深度学习开发者的数量在短短两年内就跃升了 25 倍。已经有大约 1500 个人工智能创业公司出现。这种爆炸式增长刺激了世界各地对 GTC 大会的需求。到目前为止，我们已经在北京、台北、阿姆斯特丹、东京、首尔和墨尔本举办过活动。华盛顿定于本周举办大会，孟买定在下个月举办。我参加了其中 4 场 GTC 大会的开幕式。人工智能是下一个计算浪潮，给一个又一个行业带来了革命，关于它，下面是我在大会上的所讲所学，以及我对不久未来看法的总结。

计算的新时代

由人工智能计算机驱动的智能机器可以学习、推理和与人互动已经不再是科学幻想的场景。今天，由人工智能驱动的自动驾驶汽车可以找到路，并曲折地穿过夜间的乡村道路。人工智能机器人可以通过反复尝试来学习运动技能。这是一个不同寻常的时代。在我 30 年的计算机行业生涯中，没有什么比这个有更多潜力、更有趣的了。人工智能的时代已经开始。

计算机行业推动了大规模的工业和社会变革。随着计算机行业的发展，成立了新公司，创造出新产品，我们的生活因此而改变。回顾过去几轮计算浪潮，每一个背后都有革命性的计算模型来支撑，在当时，这个计算模型架构扩展了计算能力和计算范围。

在 1995 年，PC-Internet 时代是由低成本微处理器（CPU），标准操作系统（Windows 95）和一个新的信息门户（Yahoo!）的集成引发的。PC-Internet 时代给大约十亿人带来了计算能力，实现了微软将「计算机放在每一个桌子和每个家庭」的愿景。十年后，iPhone 在我们的口袋里放了一个「互联网通信」设备。加上亚马逊 AWS 的推出，Mobile-Cloud 时代诞生了。大量应用程序走进我们的日常生活，有约 30 亿人因此享受移动计算提供的自由。

今天，我们站在下一个时代的开端，人工智能计算时代，被一个新的计算模型——GPU 深度学习——点燃。这种新模型——其中深层神经网络被训练以识别大数据中的模式——已被证明能「不可理解的」高效解决计算机科学中的一些最复杂的问题。在这个时代，软件可以自己编写，机器可以自己学习。不久之后，数以亿计的设备将注入智能。人工智能将彻底改变每个行业。

GPU 深度学习「大爆炸」

为什么是现在？我在早前的博文（「Accelerating AI with GPUs: A New Computing Model」）中提到，2012 年将是人工智能标志性的一年。多伦多大学的 Alex Krizhevsky 创建了一个深度神经网络，能够从一百万个样本中自动学习识别图像。在 NVIDIA GTX 580 GPU 上仅仅用了几天的训练，「AlexNet」就赢得了那一年的 ImageNet 比赛，打败了所有人类专家磨炼了几十年的算法。同一年，在意识到更大的网络、更大的大脑、更多的学习之后，斯坦福大学的吴恩达和英伟达研究院（NVIDIA Research）组队开发使用大型 GPU 计算系统来开发训练神经网络的方法。

世界开始关注到这一点了。各个地方的人工智能研究者都转向了 GPU 深度学习。百度、谷歌、Facebook 和微软最先用它来进行模式识别。到了 2015 年，他们开始实现「超人类」的结果——一台计算机识别图像的能力比人类还要高。在语音识别领域，微软研究院（Microsoft Research）使用 GPU 深度学习使对话语音达到了和人类相同的水准，实现了历史性的里程碑。