英伟达CEO黄仁勋:我们正处在超级摩尔定律时代,我不太理解英特尔的战略-阿里云开发者社区

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英伟达CEO黄仁勋:我们正处在超级摩尔定律时代,我不太理解英特尔的战略

简介:

我们正在进入一个“超级摩尔定律”时代


新智元:中国购买英伟达GPU最多的公司是哪一家?在英伟达全球的布局里,中国占多少份额?

    

黄仁勋:在中国的互联网公司当中,我们和百度的合作时间是最长的,我们在AI方面的合作,可能已经有五到六年的时间了,李彦宏和他百度的团队,一直在这个方面有坚定的探索。百度是我们一个非常大的客户,非常好的客户,非常好的合作伙伴。其他的GPU大客户也是互联网公司,因为他们有大量的数据需要处理,所以使用GPU是非常自然的事情。


现在还有另外一个非常大的机会,实时视频,包括直播,对云里面的AI功能要求很高——首先确保这些内容是合适放到网上去的,对一些不合适的内容,就需要实时进行阻隔;另外一个,你需要通过云里面AI功能去判断,到底有哪些人可能会对这个感兴趣,我需要把这些视频共享给谁等等,这些都需要在云当中有非常强的AI智能,而这里边就会需要有很大的GPU的使用。


新智元:您怎么看谷歌的TensorFlow?英伟达的芯片在TensorFlow和Caffe这样的平台上面表现如何?

   

黄仁勋:目前有多个深度学习框架存在,包括您刚才提到的TensorFlow,还有CNTK、Caffe、Torch、Canal,以及百度刚刚宣布的PaddelPaddel,它们各自都有自己的特点和优势。像Torch这个框架,就比较适用于训练语音方面的信息;Caffe可能在图像信息的训练方面比较擅长,而且这些框架很多属于比较底层的,对于编程的程序比较易于控制。TensorFlow是非常专业的平台。工程设计做得非常好,使用起来也比较方便和灵活。TensorFlow在谷歌Cloud当中,很多学深度学习的人可以用到。CNTK应该在未来的企业应用中会比较成功,因为这个架构来自于微软,微软本来在企业上就有优势,所以我认为在长期来说,CNTK在企业这个市场上可能会有非常大的发展。至于PaddlePaddle,可能的优势在于非常易于使用,上手比较简单。总之,各个不同的深度学习框架各自都有优势和特点,目前没有单一的一个可以解决所有的问题。我也非常高兴地看到,这个方面能有这么多的创新。


新智元:您怎么看谷歌推出的深度学习芯片TPU?深度学习专用处理器的出现,会不会对GPU形成新的冲击?

   

黄仁勋:关于TPU有几点,首先,TPU是用于推断,不是用于训练的;推断的话,相比训练要简单很多。训练比推断要复杂,可能是百万量级的倍数。第二点,现在所有的深度学习框架,都是支持英伟达GPU的。也就是说,我们的GPU对所有的框架都经过了优化。但是,目前TPU只属于谷歌,只是针对了TensorFlow有优化。第三,TPU之所以存在,是因为定制化的深度神经网络芯片要比CPU高效很多,差不多100倍。第四,TPU仅用于深度学习,而目前进入到云当中的这些信息,不仅仅是声音或图像的信息,还有很多是3D图形以及视频,比如说人脸识别等等,类型可能非常多样。因此,在这样一个有非常多样化的信息需要处理的情境下,GPU是非常适合的,它可以适合于3D信息的处理、视频信息的处理、图形信息的处理还包括音频信息的处理。所以,比较GPU和TPU,GPU的优势就在于更通用、更为可编程,更为灵活。


总结一下,四点:第一,训练深度神经网络比做推断要复杂100万倍,这一点上GPU有优势;第二,目前所有的框架都支持英伟达的GPU;第三,在实现AI的时候,我们需要应对的互联网数据非常丰富多样,GPU在这点上有很高的灵活性;第四,谷歌之所以要设计TPU,是因为从能效来说,TPU比CPU的要高100倍。对于所有其他的公司,我们都可以提供GPU给他们;所以GPU是好的。


新智元:你对摩尔定律正在终结的的说法怎么看,摩尔定律会不会消亡?


黄仁勋:首先,如果我们看晶体管的代进性能递增,确实速度是在放缓的,所以如果我们的创新只是依赖于芯片性能一代一代提升,这个速度是会放缓的。但是,如果从系统、算法、设计、架构等不同的方面去看性能的提升,我们还是可以有很大的机会的。比较我们这一代的GPU架构Pascal和上一代的GPU,性能在两年之内有十倍的提升,4年有65倍的提升。所以,我觉得现在也许我们是进入了一个叫“超级摩尔定律”的时代了。


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黄仁勋(右)接受新智元创始人杨静采访并合影


我搞不懂英特尔的战略;我们的战略美好而清晰,那就是GPU


新智元:英特尔最近锁定人工智能,特别是他们刚刚收购了深度学习初创公司Nervada Systems,也要研发深度学习芯片。英特尔在未来是英伟达在人工智能芯片方面最大的对手吗,未来的竞争格局会是怎么样的?

   

黄仁勋:我认为人工智能在30年当中最为重要的计算技术,所以如果英特尔不把AI作为一个重点方向来发展,我会觉得很奇怪。当然,他们现在可能有点落后,但是他们确实需要赶超。


第二点,从目前来说我不是完全能够理解英特尔的战略。如果说至强融核(Xeon Phi)协处理器对于AI非常适用,那为什么他们要去购买Altera?既然他们买了Altera,Altera又非常适合AI的话,为什么要买Nervada Systems?如果Nervada Systems才是真正的AI方面的技术,他们要进行开发和产品推出的话,那至强融核协处理器又怎么办?如果说这三个都适合AI,那是不是意味着至强融核协处理器就不适合AI呢?目前我也不太理解他们的战略。我们的战略应该说非常的美好而清晰的,那就是GPU。


每四年,我们的GPU性能有65倍的增长,而不是65%的增长。现在所有的这些框架,都有GPU的优化,所以只要是GPU性能有提升,那相应的你所使用框架的性能也会有提升。我们的战略就是这样一个战略。我们的客户,还有所有使用我们产品的AI开发者,他们只要做一次投资[就够了]。每一年我们的架构性能都会有提升,他们的投资会变得越来越有价值。


具有常识的机器会很快出现


新智元:Hinton说未来十年之内机器就能够用常识,谷歌的Jeff Dean 也说最快15年就能实现通用人工智能,不知道您对这个问题怎么看?

   

黄仁勋:首先到底常识是什么,因为常识对于人类来说是通过生活经验来获取的,它不是科学的定律或者是原理。如果我们可以有大量的数据对计算机进行训练,可以让计算机学会常识。我认为具有常识的机器出现可能会非常快。举个例子来说,给人们提供购买建议的引擎,可能就可以把它归为一种常识。假如你买了鸡肉,又买了姜、买了蒜,那很有可能你要回家去做三杯鸡,这就是一种常识。所以你如果在网站上,比如亚马逊去买这些东西,机器如果具有常识,那它就能给你提供建议,你可能还要额外买一些芝麻油或者酱油等等,它具有这样一种常识的判断。


但如果是通用目的的AI,可能就是一个更为复杂的问题。但即便是在这个问题上面,我相信我们也能够取得很大的进展。比如说自我学习的机器人,还有就是比如说你交给机器人一项技能,但是它可以把这个用在其他方面。在很多方面,我相信这种通用型的AI会取得很大的进展。但是,能够实现真正的、类似于像人类这样的通用的人工智能,这个我就不知道了。


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2016百度世界大会,黄仁勋接受新智元(中)等三家媒体采访


与百度无人车合作


车云网:现在英伟达是在中国市场和百度开展合作,有没有计划在未来更多的和厂商,或者其他的相关生态系统公司来进行合作形成联盟?

    

黄仁勋:实际上百度和英伟达的合作是比较特殊的,因为他首先提供的是一个云到车的完整解决方案,第二个我们和百度之间的平台是一个开放的平台,不仅仅是百度可以来进行使用,而是说所有的OEM汽车厂商都是可以来进行使用的。同样英伟达自己的DrivePX2这样一个平台也是一个开放的平台,所以我们双方的平台,百度的云平台还有英伟达自己的DrivePX2平台都是开放的平台,可以为所有的业界相关的公司进行使用。所以从这个意向来说,确实我们的合作是非常特殊的,而且从这个意义上来说,应该说我们这样一种解决方案有他自己的独特性,是一个开放的解决方案,开放的平台。因为如果你看其他的论驾驶目前的平台技术基本上都是封闭的,一般都是一个公司给自己内部来进行开发的,但是我们跟百度之间的合作是不一样的。


中国目前从新车的购买数量来说已经是世界上最大的市场,每年两千五百万台的新车购车数,可能基本上比美国和德国市场加起来的规模要大,所以中国已经是非常大的汽车新车市场,而我们所提供的这个产品,这个电脑,他的价格并不是那么高,他可以非常方便的放到汽车当中来进行使用。而所有搭载的电脑的车都可以连上百度云来实现强大的AI功能。所以如果我们想象一下,有20多家汽车厂商如果都可以来使用这样一个开放的解决方案,他们使用的都是同样的架构,然后用的是这样一个开放的解决方案的话,那他将会是非常强大的,所以我觉得从这个战略来说的话,应该是一个非常智慧非常聪明的战略。


车云网:DrivePX2的价格很贵,针对哪些客户人群呢?


黄仁勋:EyeQ5的话实际上是一个计算机视觉的芯片,他并不是一个人工智能的计算机,而我们的DrivePX2是AI的,人工智能的计算机,也就是说这里面我们是有深度学习,然后还有相关位置的信息处理,以及对于周围环境的感知做出了相应的判断等等,还有包括驾驶行为的规划等等,这个都包含在超级计算机的功能里面,所以从这个产品的性质来说是非常不一样的。而你提到的NXP应该是一个通用目的的计算机,所以他从性能来说是比较低的。从这代的人工智能汽车需求来说是不能够满足的,所以应该不会成为一个会构成竞争的产品。从价格来说的话,目前的DrivePX2是属于目前的一个开发套装,所以他主要是提供给这个开发者来进行使用的所以里面包含了很多东西,软件或者很多内容在里面。所以价格会相对比较贵。如果等到量非常大的时候,这个价格会低很多。


机器人产业杂志:除了跟百度之外,英伟达的无人驾驶平台还和110多家企业来合作。这里面还有哪些公司?在中国除了百度以外还有哪些其他的汽车厂商在合作?

   

黄仁勋:在中国的话,毫无疑问,百度是我们这个方面最重要的合作伙伴,因为百度有非常强的在地图方面的基础能力,还有他们在云计算,在AI方面的话,都有非常强的技术实力,还有另外一个,他们的优势,他们可以非常大规模的铺开这个在中国市场也是非常重要的一个优势,所以我相信在中国市场,在这一块毫无疑问,百度是我们认为最合适,最重要,第一的合作伙伴。


在中国以外的其他的国家和市场的话,我们和比如说汽车厂商,来进行合作,大家可能都比较知道的是我们和奥迪和沃尔沃都有这样紧密的合作,这两家公司的话,在自动驾驶的相关的基础研发方面的话,都开展非常强的工作,我们合作的公司的话,包括我们生产卡车的公司。因为一些卡车司机,他们往往工作时间是比较长的,所以非常容易疲劳,因此通过在自动驾驶,方面,无人驾驶方面,这种技术的使用的话,可以降低他们的这种疲劳程度,而且如果万一是他们处于相对疲劳的状况的话,也可以让他们的驾驶更为安全。那还有另外一些,包括一些做穿梭巴士的班车的一些公司,往往是在一些可能比较小的一些市镇当中,大学校园,还有机场,这种穿梭巴士,在这个方面,无人驾驶也会有一个比较小的应用,有时候你只需要用一个手机的APP,就可以把这个车叫来,就可以把你给载走,在这里面有一个合作的公司的话,在荷兰叫Wepod,这个公司,他们现在无人驾驶的班车已经投入进行使用了,还有另外一些的话,包括我们在新加坡和一家出租公司的合作,现在具有无人驾驶功能的出租车的话,已经上路了。


车云网:具体介绍一下带英伟达和百度在无人驾驶汽车方面一些合作。

   

黄仁勋:要实现无人驾驶汽车,有三块重要的技术,第一块,在你需要有一个非常强大的AI的计算机,你需要在这个车上非常强大的处理能力,能够快速的对于这个算法来进行处理,因为车动的非常的快,所以需要他的速度非常快,因为基本上你的性能就相当于你的可刹车距离。所以你需要有非常强大的超算计算机在车上,第二个,要有非常强大的AI的算法,可以识别周围的环境的,去理解,然后进行判断,然后对于怎么样来行动,要做出一个判断。从而使的车能够安全的驾驶,而所有这些包括认知周围的世界,还有做出推断,以及要采取什么样的行动的计划的话,都是需要有AI的算法来进行支撑的。这是第二块。

   

第三,要有非常强的地图的能力,这里面当然需要有非常高清的地图,车的话,他需要比较,一个是在云里面的高清地图,另外一个,他自己所感知到的周围的情况,他自己所看到的路面的情况,如果发现他所看到的这个,和云里面的高清地图,是一致的,那就说明这个环境比较安全,那如果发现有什么不同,那他需要会进行相当更新,或者做出一些修整,而且可能会知道发生一些变化,所以车会更为谨慎。

   

这三块是要实现无人驾驶非常重要的三块的支撑的技术,也就是一个是AI的超级计算机,一个是AI的算法,另外一块是非常强大的高清地图的技术,但是基本上没有一家公司能够有所有这三样技术的,这就是为什么我们要和百度来进行合作,百度有非常强大的地图技术,也有非常好的AI的这个能力,我们有非常强的高性能计算的技术和AI方面的技术,通过我们的合作,是可以实现非常好的能够实现自动驾驶,或者无人驾驶的一个平白。


从战略层面来说,首先,我相信在中国市场上,这个是第一次有了一个非常完整的,从云到车的,端到端的这样一个架构,也就是我们现在有了一个整体的解决方案,有了一个整体的架构,在这个基础之上的话,我们可以开始想象未来的无人驾驶的汽车会是什么样子。第二个非常重要的,我们所搭建这一个平台,可能会是一个封闭的平台或者是一个开放的平台,他可以用到很多不同的车辆当中,用到不同厂商的车辆当中,可以给不同的品牌来进行使用,也就是从AI这个架构来说,可能是一样的,但是可以实施在不同的品牌的汽车上面。我相信对于百度来说,这也是一个非常聪明的一个策略,因为他可以充分的利用他在云方面的优势,然后能够把这个平台,来和很多不同的汽车厂商来进行共享,可以做大自己的基础,所以从这个意义上来说,我觉得这个战略是非常聪明的。


文章转自新智元公众号,原文链接

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