两家ALL IN AI巨头的联手:英伟达与百度宣布形成广泛合作关系

简介: 英伟达正与百度合力加速人工智能技术的发展。本次两方宣布的合作范围包括云数据中心、自动驾驶和智能家居等领域。

在 7 月 5 日的 Create2017 百度全球开发者大会上,英伟达与百度宣布建立广泛的合作关系,将全球领先的人工智能技术运用于云计算,自动驾驶和人工智能家居助手。


微信图片_20211129094510.jpg


在 7 月 5 日大会现场的演说中,百度集团总裁兼首席运营官陆奇介绍了百度与英伟达合作的情况:


  • 将下一代英伟达 Volta 架构芯片运用到百度云的基础设备中,为客户提供世界领先的深度学习平台。

  • 采用英伟达的 DRIVE PX 作为百度自动驾驶汽车计划的平台,并与中国主要汽车制造商合作开发自动驾驶汽车。

  • 构建联合团队,使用 Volta 架构 GPU 优化百度的 PaddlePaddle 开源深度学习框架,并将成果提供给学术界与开发人员。

  • 在英伟达 SHIELD TV 中加入百度的对话式人工智能系统「DuerOS」,为中国消费者提供人工智能语音识别功能。


NVIDIA 全球副总裁兼加速计算总经理 Ian Buck 表示:「英伟达和百度多年来一直处于人工智能研发前沿,在相关领域推动了重要的创新和发展。我们相信人工智能是这个时代最强劲的科技力量,将引发各行各业的转型与变革。我们与百度的合作,将整合我们无与伦比的科技资源,为学术研究、初创公司的所有开发者们创造人工智能计算平台,让他们能够创造出突破性的人工智能应用和自动驾驶汽车。」


英伟达与百度的合作是否将引出英伟达版本的 TPU 呢?对于这个问题,英伟达全球副总裁郑义陶有着不同的看法:「英伟达在在深度学习硬件领域处于领先地位。在此之前,百度已经在服务器中大量采用了英伟达的芯片。同时,我们和谷歌也是有合作关系的,TPU 和我们并不是直接竞争关系。」


其实,最近英伟达推出的 Volta 架构已经有了专门适用于深度学习的硬件单元 TensorCore 了。英伟达认为,充分发掘新架构芯片的潜力才是目前最重要的事情。这也是此次与百度的合作中,两方面临的重要任务,对此,英伟达将成立专门的团队,和百度研究人员共同进行探索。


「此前,Pascal 架构芯片的运算速度能达到 10Tflops,Volta 架构的核心可以达到 12Tflops,」英伟达全球副总裁,中国区总经理张建中表示。「而 TensorCore 的引入可以让英伟达芯片的运算速度达到 120Tflops 的运算效果,这是一个巨大的提升。」


与英伟达的全面合作对于百度而言拥有重要意义,陆奇在演讲中表示:「基于英伟达提供的相关技术,百度与英伟达将共同推动 Apollo 自动驾驶平台的工作。同时双方将密切合作,将 PaddlePaddle 打造成最好的深度学习平台,强化我们的对话交互式人工智能系统——DuerOS,并加速深度学习研究院的研发工作。」


人工智能技术平台


百度是目前国内领先的云服务提供商之一。在开发者大会上,该公司已宣布将在其服务器阵列中部署新一代的英伟达 HGX 架构与 Tesla Volta V100 和 Tesla P4 GPU 加速器,用于数据中心的人工智能训练和推理。结合百度的 PaddlePaddle 深度学习框架和英伟达 TensorRT 深度学习推理软件,研究人员和公司可以利用最先进的技术开发产品和服务,实时了解图像、语音、文字和视频。


微信图片_20211129094515.jpg


为了加快人工智能开发,两家公司将合作优化运行在 Volta GPU 架构上的 PaddlePaddle 深度学习框架。专为深度学习优化的全新 Tensor Core 是 Volta 架构的最大亮点。

 

PaddlePaddle 是国内首个深度学习框架,于 2013 年开源,目前已应用于开发百度搜索排名,图像分类服务,实时语音理解,视觉人物识别等百度内部数十条产品线业务,及其他外部开发者利用人工智能的服务。凭借 Volta 每秒 120 万亿次浮点运算的深度学习性能和对 PaddlePaddle 的支持,研究人员和公司将拥有开发下一代人工智能应用的最佳平台。「我们希望把 paddle 做成国内最大的深度学习平台,」百度研究院院长,深度学习技术与应用国家工程实验室主任林元庆表示。「这个愿景不仅是百度自己的,也是属于合作伙伴和其他开发者的。」


随着 3 月份「深度学习技术及应用国家工程实验室」的揭牌,百度目前正在同时建设七个新技术平台,其中包括了深度学习平台。在深度学习框架的研发中,百度与英伟达将进行深入合作。此外,在实验室中也有国产的芯片的计划,但目前仍处于早期探索阶段。在本月,百度就会和英伟达启动 PaddlePaddle 上的合作项目,共同开发计算资源的效率,和清华大学等高校共同引入 Tesla P40 GPU 等新一代芯片。


「在未来,通过一个账户,你就可以登陆使用百度的深度学习解决方案了。」林元庆介绍道。「我们不但开源 PaddlePaddle,也将也开源云端硬件的使用权,英伟达是这一计划最早加入的合作伙伴。」


在计划中,实验室推出的平台上会存有各类公开数据集以便用户调用。当开发者社区成熟以后,用户可以在其中分享自己的科研成果。在理想的情况下,你可以在平台中用一行代码轻松引用一篇论文的成果。「我们希望把国家工程实验室建成一个深度学习平台,让大家自由地复现已发表的研究。在硬件上,我们也希望可以通过平台,让大家公开对比哪种硬件效率更高。」林元庆表示。

 

自动驾驶


在自动驾驶方面,百度与英伟达已经展开了密切合作。此前百度在 CES Asia 上进行路测的自动驾驶汽车即搭载了英伟达的相关技术。在 7 月 5 日百度宣布 Apollo 计划时,也同时宣布已选择英伟达 DRIVE PX 2 AI 超级计算机作为其自动驾驶汽车平台。

 

Apollo 的开放平台从服务器到汽车都使用到英伟达技术,包括 Tesla GPU 和 NVIDIA DRIVE PX 2 计算解决方案。在此之上,双方会共同致力于提升 CUDA 和 TensorRT 等软件接口的执行效率。


汽车的制造是一个复杂的集成体系,目前的传统轿车已有 3 万多个零部件,而这些零部件的背后则有无数软硬件供应商的身影。在步入自动驾驶时代后,这个体系势必更加庞大。「我们在加州已经拿到了自动驾驶牌照,在乌镇、芜湖等地也有了自动驾驶汽车的实验场,但对于构建自动驾驶汽车而言这还远远不够,」百度智能汽车事业部技术总经理张少宇表示。「我们还需要找到志同道合的合作伙伴;另外,目前的法规也不完善,这需要各方努力付出。」


目前主流的自动驾驶技术仍在 Level3 水平(驾驶员在某些情况下可以将刹车、方向盘等关键位置的控制权交给汽车),要想在几年内实现 Level5 级别的完全无人驾驶,我们还将面临越来越大的技术挑战。不过,英伟达对于未来市场持乐观态度。「我们有能力做到 Level5 级别的自动驾驶,但是客户的要求是不同的,」英伟达全球副总裁,中国区总经理张建中表示。「我们的产品会满足市场的各级需求。另一方面,自动驾驶不仅要看 Drive PX 等终端解决方案,还要看云端。英伟达在云端服务器中的强大计算能力可以让客户获得最好的效果。所有云端的算法都是在 CUDA 之下开发的,它们在应用时算法可靠性和效率都可以得到保障。」


微信图片_20211129094519.jpg

Apollo 是一个开放的系统,它为很多技术团队提供了前所未有的机会。另一方面,这也是一种竞争机制。在大会上,除了英伟达等科技公司之外,奇瑞、一汽、长安、长城等国内汽车制造商也宣布将加入 Apollo 生态合作伙伴联盟。


智能家居和未来


在中国市场,百度的对话式人工智能系统「DuerOS」将为 SHIELD 电视提供人机交互能力。「DuerOS」将使用户能够使用语音命令与 SHIELD 交互,让 SHIELD 可以提供最好的流媒体、游戏和对话式人工智能系统。英伟达称,为中国打造的定制软件版本将于今年晚些时候推出。


「百度提出了 All In AI 的口号,而作为一家人工智能公司,英伟达也是 All In AI,」张建中表示。「我们的理念不谋而合。AI 的技术最终还是要落地的。百度可以帮助我们把更多 AI 产品带到中国来。」通过这样的密切合作,我们或许可以在未来看到两家科技公司带来更多。微信图片_20211129092521.png

相关实践学习
基于阿里云DeepGPU实例,用AI画唯美国风少女
本实验基于阿里云DeepGPU实例,使用aiacctorch加速stable-diffusion-webui,用AI画唯美国风少女,可提升性能至高至原性能的2.6倍。
相关文章
|
2月前
|
人工智能 运维 安全
英伟达发布AI Enterprise 5.0,帮助企业加速生成式AI开发
英伟达发布AI Enterprise 5.0,这是一个云端原生平台,加速生成式AI的开发与部署。该平台提供优化的数据科学流程,支持生成式AI,强调性能、安全性和灵活性。核心特性包括NVIDIA NIM和CUDA-X微服务的性能优化,严格的安全监测,多环境运行能力,及企业级支持与服务。API目录提供多种预训练模型,促进跨领域的应用创新。然而,平台可能对小企业有高技术门槛和成本挑战,且可能存在与现有系统兼容性问题。
34 1
英伟达发布AI Enterprise 5.0,帮助企业加速生成式AI开发
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 数据处理
英伟达推出NeMo,极大简化自定义生成式AI开发
【2月更文挑战第30天】英伟达发布NeMo平台,简化生成式AI模型开发,加速AIGC进程。平台提供NeMo Curator、Customizer和Evaluator微服务,覆盖数据准备至模型评估全周期。Curator加速数据处理,Customizer支持模型微调,Evaluator全面评估模型性能。虽有学习曲线挑战,但NeMo为AI创新与应用带来更多可能性。
50 2
英伟达推出NeMo,极大简化自定义生成式AI开发
|
2月前
|
人工智能 芯片 异构计算
英伟达要小心了!爆火的Groq芯片能翻盘吗?AI推理速度「吊打」英伟达?
随着科技的飞速发展,人工智能公司Groq挑战了英伟达的王者地位,其AI芯片不仅展现出卓越的实力,还拥有巨大的潜力。Groq设计了一种独特的推理代币经济学模式,该模式背后牵动着众多因素,却也引发了深度思考:新的技术突破来自何处?中国该如何应对并抓住变革中的机遇?Groq成本如何评估?这些都是值得研究和思考的问题。
|
3天前
|
人工智能 自动驾驶 安全
破壁人AI百度:科技公司反内卷的典型样本
互联网整个行业都在陷入被动且尴尬的局面。去年开始流行的“内卷”一词,恰如其分的描述了互联网的现状,比如抖音开始做外卖,微信强推视频号,一直硝烟弥漫的电商市场,更是激战在社区团购上。
19 3
|
12天前
|
人工智能 算法 程序员
AI程序员与人类程序员如何进行有效的合作
AI程序员与人类程序员的协作是软件开发的关键。双方通过知识共享、任务分配、代码审查和创新合作,提升效率和质量。有效沟通、尊重彼此优势、清晰分工、持续学习以及解决冲突是合作成功的关键。这种合作不仅利用AI的自动化能力,也发挥人类的创造力,共同推动行业进步。
|
13天前
|
人工智能 自动驾驶 安全
破壁人AI百度:科技公司反内卷的典型样本
破壁人AI百度:科技公司反内卷的典型样本
22 0
|
2月前
|
人工智能
破壁人AI百度:科技公司反内卷的典型样本
请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作(push、pop、peek、empty): 实现 MyQueue 类: void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾 int pop() 从队列的开头移除并返回元素 int peek() 返回队列开头的元素 boolean empty() 如果队列为空,返回 true ;否则,返回 false class MyQueue: def __init__(self): self.stack_in=[] self.stack_out=[] def push(
13 3
|
2月前
|
存储 人工智能 数据处理
英伟达AI Workbench正式发布,大幅度简化大模型开发流程
英伟达发布AI Workbench,革新大模型开发流程,简化GPU工作站配置,降低AI技术门槛。该工具提供预建AI项目、交互式文档功能及自定义图像生成,支持LLM定制,助力高效开发与协作。虽对新手有一定学习曲线,但已成AI民主化重要一步。
33 4
英伟达AI Workbench正式发布,大幅度简化大模型开发流程
|
2月前
|
人工智能 机器人 芯片
英伟达最强 AI 芯片、人形机器人模型炸场!黄仁勋放言英语将成最强大编程语言
在2024年的GTC大会上,英伟达创始人黄仁勋揭幕了新一代AI芯片Blackwell,号称是史上最强AI芯片,目标是推动AI领域的重大进步。
|
2月前
|
人工智能 编解码 数据安全/隐私保护
才发现百度自带的AI图片助手这么好用,去水印、画质优化、AI扩图、涂抹消除等功能一应俱全!
才发现百度自带的AI图片助手这么好用,去水印、画质优化、AI扩图、涂抹消除等功能一应俱全!
229 0