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码报:【j2开奖】【北大AI课压轴】GPU是线下训练唯一选择,英伟达胜在生态系统|英伟达董方亮(6)

时间:2017-05-24 21:16来源:天下彩论坛 作者:开奖直播现场 点击:
董方亮:这个问题我简单谈一下我个人的理解,因为我们觉得现在是一个 AI 的时代,这个 AI 时代的特征就是对计算的需求会比之前高很多,那么计算需求

  董方亮:这个问题我简单谈一下我个人的理解,因为我们觉得现在是一个 AI 的时代,这个 AI 时代的特征就是对计算的需求会比之前高很多,那么计算需求比之前高很多呢,要通过几个方面去解决。

  第一个是要提高计算能力。

  第二个就是说慢慢的我们认为 General Purpose 的 computing 会被专业领域的计算机所取代。同时我们认为 AI 这个产业,如果用化去看,现在 AI 产业可能是100,过了 5 年以后它可能变成 1000 甚至 1 万的市场,我相信这样的市场,每一种处理器不管是 GPU 还是 FPGA 或是 Asic ,可能都会占据不同的市场的份额,或者是占据不同的这种层面,我觉得这可能是以后的一个发展趋势。

  因为这个市场,我个人觉得有非常好的发展前景,这样这个市场会做的很大,这样大家都会找到这个市场里非常好的位置。

  硬件起家的英伟达会不会越来越“软”?

  雷鸣:另外刚才您也讲到了,就是说所谓的通用计算,还有现在各个领域也在做计算,我知道 NVIDIA 除了通用的 GPU ,还有其他的。你说运算行业之外,将来的发展是 GPU 在通用计算里面起到最主要的作用,还是以 GPU的运算方式为一种主题的,包括在自动驾驶、医疗所谓的这种生命科学,比如说基因技术都会 Deep learing 出一种特殊的 GPU 或者解决方案去解决这些问题?

  董方亮:雷老师这个问题问的特别好。首先来讲,我们认为很多细分的市场,它需要这种比较能满足细分市场需求的处理器或者一种解决方案,那么从 GPU 的角度来讲,比如说针对自动驾驶,其实我们自动驾驶不是单独用GPU,我们是用到 SOC 的方案,也就是说我们自己有自己的 CPU 加我们的 GPU,只是说我们会很大程度上依赖于 Deep learing 的这种计算能力。所以来讲,比如说在自动驾驶的这种领域,我们会有自己SOC 的方案,我们 SOC 是我们自己的 CPU 加我们自己的 GPU ,这是一个硬件方案,同时在软件方面也有准备,比如说我们第一个是底层的 CUDA,第二个是 CUDA 之上加速的库,还有网络的优化,还有上层的应用,从硬件到软件整个构建了自动驾驶的生态系统,这是我们看来自动驾驶比较好的解决方案。

  如果推广到其他领域,我们认为,比如说我们在 IVA 领域就是智能监控领域,或者智能分析的这种领域,我们也有专门的产品,我们这个产品除了硬件型的还有一些软件的知识,这都是在特定的领域,我们会去找比较好的方案和产品去支持和配套。

  雷鸣:就是说,GPU 为核心的话,你再结合一些 CPU 或者外围的一些设备,给一个产业提供更接近产业的解决方案。这里面我想了解一下,我们说从现在往未来看的话,也看到一个很有意思的趋势,比如说像 Deep learing,其实一个典型的我们叫互联网或者软件企业,其实它在深度学习各个方面,在全球是非常领先的,我们也看到它在踏入通用计算硬件的领域,有所谓的 TPU,我也看到咱们这边就,硬件之外可能也在做一些软的东西,像行业解决方案,最后往未来看,它会发展成为一种像软件时代或者说电脑时代,做硬件的就做硬件,做操作系统就做操作系统,做应用就是做应用的,还是说会变成将来就在一个产业里面有一种垂直化的倾向?比如说我这个硬件、软件然后服务通吃,这个你怎么看?NVIDIA 是硬件起家的,会不会一直往软的方向做的越来越远?

  董方亮:从 NVIDIA 的角度来讲,其实当年我们在做视觉计算的时候,我们认为当年不是纯做显卡,NVIDIA 的GPU 和我们的显卡之所以现在能在市场上得到很高的认可度,其实是依托于我们构建了一个比较好的 SDK 的生产链,我们有专门的 SDK,我们的 SDK 包括了在对应这种场景的,比如说火焰场景、水场景、特效场景,这些场景其实都有 SDK 支持,也就是说当有游戏的开发者开发的时候,他调用我们的引擎,他自己不用重新再写这样的代,他可以调用我们的引擎,调用引擎是一个双赢的局面,游戏开发者可以聚焦于游戏推广,聚焦于游戏情节的设置包括上市包装。对我们来讲,好处就是当消费者使用英伟达显卡的时候,玩这款游戏特效是为英伟达做支撑,因为英伟达做的支撑,我们表现的效果非常好,我们把这种成功经验从视觉计算放到 AI 计算的时代,我们也会在软件方面做很多的 SDK。比如说我们自动驾驶,有一套针对自动驾驶的 SDK 包括解决方案,其他的也有配套的解决方案。

(责任编辑:本港台直播)
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