英伟达股价瞬间下跌3.8%。
北京时间3月28日凌晨,英伟达创始人&CEO黄仁勋在CTC 2018(英伟达CPU技术大会)上发表演讲,并发布了迄今最大的GPU——DGX-2。但令人震惊的是,黄仁勋紧接着宣布,暂定自动驾驶路测。
随后英伟达股价应声下跌3.8%。
高调发布史上最大GPU后,英伟达却宣布暂停自动驾驶研发
大会一开场,黄仁勋便推出光线追踪RTX技术(ray-tracing),该技术可提供电影级画质的实时渲染,渲染出逼真的反射、折射和阴影画面。
随后,英伟达发布了新一代显卡NVIDIA Quadro GV100。该显卡拥有32GB内存,且可借助NVIDIA NVLink互联技术,通过并联两块Quadro GPU扩展至64GB。
紧接着,黄仁勋宣布新版Tesla V100内存升为32G,该芯片可与旧版无缝换插,支持更多人工智能的工作负载。
与往年不同,英伟达今年还专为医疗领域发布了一款图像超级计算机——Clara。据了解,Clara可接入现有的医疗设备,比如超声波检测仪。介入后,其就能对系统进行升级,通过深度学习等相关技术,将原本的黑白图像实时渲染出颜色,并分层、分区域,形成一个3D图像,在通过后期处理,为医生提供更加清晰、立体的检测图像。
本次大会最大的亮点,应该就是发布了全球最大的GPU——DGX-2。该GPU可实现每秒2千万亿次浮点运算(2 PFLOPS),能够在不到两天的时间内完成对FAIRSeq的训练(FAIRSeq是一种采用最新技术的神经网络机器翻译模型,性能比去年9月推出的DGX-1性能提高了10倍,且售价仅39.9万美元(人民币250万元)。
除此之外,英伟达还推出了ISAAC机器人仿真训练平台SDK和新版机器学习应用平台TensorRT 4。TensorRT 4支持INT8与FP16精度,并与谷歌合作,将其整合进AI开源框架谷歌TensorFlow 1.7中。
在一口气发布了多款产品之后,黄仁勋却宣布,要暂停自动驾驶路测,但并未公布暂停时间。该消息一出,英伟达股价下跌3.8%。
值得一提的是,虽然英伟达有这一计划,但其还实推出了一个测试自动驾驶汽车的新系统——DRIVE Con stellation,一款基于云计算的平台,能够逼真的模拟出测试驾驶场景。与此同时,黄仁勋还表示,英伟达正在研发一款自动驾驶专用芯片——DRIVE Orin,但没公布具体信息。
传统GPU时代已经过去,AI技术将无处不在
作为一家以设计显示芯片和芯片组为主的无晶圆半导体设计公司,英伟达在其成立之初的6年时间里,一直是行业内一个“低调”的存在。
直到1999年8月,英伟达强势发布全球第一款GPU(显示图形处理单元)——GeForce 256,重新定义了现代计算机图形技术之后,其在半导体行业内才名声大噪。
此后,英伟达面向计算机、消费电子和移动终端,先后推出GeForce(主打游戏)、Quadro(主打办公)、Iray(主打VR)、DRIVE(主打自动驾驶)、Tesla(主打数据中心)等的系列产品,逐渐成为了半导体行业领军企业——GPU市场份额达70%以上,稳居全球GPU市场霸主之位。
但不可否认的是,随着计算机对算力要求的提高,英特尔、高通等在计算机、消费电子和移动终端的持续深入,PC市场已相对饱和。再加之苹果、华为等相继入局芯片市场,英伟达面临的竞争压力也越来越大。尤其在人工智能技术可提供的算力支持凸显之后,各大厂商对AI芯片市场可谓志在必得。相对“传统”的英伟达,也不得不做出转型的选择。
黄仁勋曾说过,“在人工智能到来之前,英伟达从来都没有处于一个如此巨大的市场的中心。”显然,AI就是英伟达的转型核心。
“未来,AI与AI芯片将会无处不在。”黄仁勋说。
凭借AI,英伟达股价3年翻10倍
英伟达在AI上的决心是有目共睹的。
早在十年前,黄仁勋就立志要带领英伟达进行战略性转型——押注一系列的改动和软件开发,来使得GPU能够处理在电脑屏幕上绘画以外的、更为复杂的任务。随着人工智能技术的发展,黄仁勋看到了AI在GPU行业的巨大潜力,其对计算设备的构想也随之改变为:CPU负责通用计算,GPU负责特定任务——特别是人工智能任务的计算。
可以看到,英伟达近年来在AI领域颇下功夫:
发布Tegra K1移动处理器,适用于智能手机、平板电脑和自动驾驶汽车;
发布DRIVE PX自动驾驶平台,并于丰田、沃尔沃等传统汽车厂商合作;
推出GPU芯片TeslaP100,该芯片内置150亿个晶体管,可用于深度学习,是当时最大的处理器;
发布全新Volta架构GPU Tesla V100,并增加了与深度学习高度相关的Tensor单元;
……
在2017年的GTC上,黄仁勋曾为英伟达圈定了未来的五大发展方向——AI计算平台、TensorRT、智能城市平台、自动驾驶平台和Xaiver,而这些都是基于GPU实现。
数据统计显示,目前,全球大约共有3000家人工智能相关企业,其中大部分都是通过英伟达的平台来开发产品及相关技术的,例如自动驾驶、在线购物、股票交易等。
2018年2月8日,英伟达公布第四季度以及全年财报。2017年第四季度,英伟达收入达29.1亿美元,同比增长34%;GPU收入同比增长33%,至24.6亿美元,占总比近一半。而仅2017年一年,英伟达的总收入就高达达97.1亿美元,同比增长41%,利润增长83%。过去的一年时间,英伟达的股价上涨了200%。
要知道,三年前,英伟达的股价还徘徊在20多美元上下。如今,其股价已经上升至了246美元,较三年前翻了10倍以上,市值已超1400亿美元。
借用黄仁勋曾说过的一句话,“人工智能计算就是计算的未来,只要继续让我们的平台成为人工智能计算最好的平台,我们就能在很多业务上取得领先地位,GPU也将成为所有公司的必备产品。”
让人不禁感叹,乘上AI东风的英伟达,日子是越过越好了。
相较于GPU,专芯专用或是当前AI芯片行业更大的发展趋势
AI芯片市场究竟有多庞大?
根据中信证券测算,2020年全球AI芯片的市场规模可达146.16亿美元。英伟达企业业务副总Shankar Trivedi甚至表示,全球数据中心市场规模在500亿美元左右。
这是一个公认的庞大市场。相较于GPU,专芯专用或许才是当前AI芯片行业更大的发展趋势。
相关数据统计,仅国内,2017年就有数十家初创公司对外宣布要做AI芯片,包括地平线、云知声、深鉴科技、寒武纪等。
可以看到,当前国内AI芯片研发公司大多现为计算机视觉或者自然语言处理出身,相较于英伟达这样的较为通用型大厂,他们更多的是从技术应用场景出发,围绕终端侧开发相应的芯片。
从应用场景看,AI芯片应用最广或者需求量最大的有四类领域——家居/消费电子、安防监控、自动驾驶汽车和云计算。
家居/消费电子方面,华为的麒麟970、苹果的A11等,均已在终端应用,且反响不错。
安防监控和自动驾驶领域,地平线的旭日/征程、寒武纪的AI等,均是专用芯片,且备受行业瞩目。
云计算领域,目前,百度、阿里、腾讯、科大讯飞等都陆续进军云AI芯片领域,以投资为主。其中百度曾在去年发布了一款256核、基于FPGA的云计算AI芯片——XPU。这一领域,国内入局者不多,但苹果、谷歌已均有相关产品面世或在研发中,如谷歌的第二代TPU。
最后
英伟达宣布暂停自动驾驶路测是遗憾的。外界猜测,这或许与Uber自动驾驶汽车撞人致死事故有关。因为Uber从2016年首次部署沃尔沃SC90 SUVS测试车队以来,使用的一直是英伟达的计算技术。
当然,除了受负面消息影响,也不排除英伟达只是需要一个缓冲时间,将技术做精做深,以确保自动驾驶路测足够安全。毕竟,在宣布暂停路测的同时,英伟达也推出了DRIVE Con stellation,甚至还宣布正在研发自动驾驶专用芯片。