NVIDIA发布全球最大GPU！攀爬行业领导制高点

高层速读：3月28日，人工智能计算公司英伟达（NVIDIA）在美国加州圣何塞召开GTC大会。在发布会上，英伟达CEO黄仁勋宣布推出多款人工智能产品，包括迄今为止全球最大的GPU、全球首个基于Volta架构的GPU、超大规模服务器芯片TensorRT 4等。同时也宣布了英伟达将暂停自动驾驶研发的消息。

全球最大GPU——NVIDIA DGX-2

DGX-2，是全球首款能够提供每秒2000万亿次浮点运算能力的单点服务器。性能比去年9月推出的DGX-1性能提高了10倍，售价39.9万美元（约250万元人民币）。DGX-2重350磅，“没有人能把它举起来”，黄仁勋开玩笑道。

这款超大型芯片包含了20亿个晶体管，其中每个GPU都通过光纤交换机通信，所以它的工作原理更类似一个交换机而不是一个网络。

DGX-2的处理能力是去年9月发布的DGX-1的10倍以上。黄仁勋称，它可以取代300台消耗为180千瓦的双CPU服务器，而这三百台计算机总价值为3百万美元，使用DGX-2可以将成本降为之前的1/8，并将占地空间降到之前的1/60。

黄仁勋应景地说道：买得越多，省得越多。（The more GPUs to buy, the more money you save.）

发布全球首个基于Volta架构的GPU

GTC大会上发布了世界上第一款基于Volta架构的GPU工作站。它的创新之处是带有一个名为NVLink 2 的全新连接点，这一连接将编程和内存模型从一个GPU扩展到第二个，从而链接起来，使它们像一整个GPU那样工作。

“现在每年产生10亿张图片，而且可以再增加10倍，因为Quadro可以把实时渲染降低到现有成本的1/5，现有空间的1/7，和现有功耗的1/17”，黄仁勋接着说道。这一产品的主要使用场景是计算机图像，例如电影和游戏产业。

他非常激动地称，这项技术是15年来计算机图形学最重要的进步。这一芯片产品的另一个可广泛应用的领域是医疗行业。

黄仁勋表示：“深度学习的超凡进展仅仅是对未来的启示。其中的很多进展都是基于NVIDIA深度学习平台，该平台已快速成为全球标准。我们正在以大幅超越摩尔定律的步伐加快提升平台的性能，以实现突破，进而为医疗保健、交通运输、科学探索和其他众多领域带来革命性改变。”

TensorRT 4发布，让 GPU推理达到最高性能

英伟达还发布了TensorRT 4软件，并且集成至谷歌的TensorFlow 1.7开发系统。开发者可利用Volta Tensor Core 技术将 NVIDIA 深度学习平台的推理吞吐量提高 8 倍（相比低延迟目标下的普通 GPU 执行），从而让 GPU 在 TensorFlow 内的推理实现了最高性能。

黄仁勋称，这一更新可以让图像加速190倍，自然语言处理加速50倍，推荐引擎提速45倍，语音提速36倍，语音识别率提高60倍。“总体而言，我们将超大规模数据中心的速度提高了100倍。这会节省很多钱。”

这次GTC英伟达还宣布暂停自动驾驶研发，随后英伟达股价下跌了3.8%。但这并没有对人工智能计算行业的巨头造成影响，英伟达在人工智能芯片市场有着举足轻重的地位。

根据Gartner报告，2017年芯片市场的总收入达到4000亿美元，预计2018年将超过4590亿美元。

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人工智能芯片是用于人工智能相关计算任务的处理器，也称人工智能加速器，目前主要分为4种：CPU (中央处理单元)、GPU (图形处理单元)、FPGA (现场可编程门阵列)、ASIC (专用集成电路)。其他芯片如NPU（神经形态处理单元）还处在发展的早期阶段。

人工智能芯片可分为三个主要应用层面：训练（training）层和云推理（inference）层和边缘设备推理层。英伟达在训练层基本垄断市场，而在推理层和边缘设备层竞争力不大。IBM、谷歌、微软、英特尔、亚马逊、华为等都在布局芯片研发。

▲人工智能芯片主要研发企业

芯片研发群雄逐鹿

英伟达，是训练领域的领导者。NVIDIA抓住了深度学习的机遇，将自己转变为一家人工智能计算公司，并开发了一种新的GPU体系结构Volta，强调加速深度学习。目前NVIDIA的GPU已经被广泛应用于机器学习算法的培训中，目前该公司在硬件培训市场上占据着垄断地位。

在今年2月8日公布的英伟达2017年全年财报中，英伟达总收入高达97.1亿美元，同比增长41%，利润增长83%。在过去的一年时间，英伟达的股价上涨了200%，市值已经达到1400亿美元，成为名符其实的计算行业巨头。

谷歌，在训练市场具有强大的潜力。该公司开发了自己的TPU (张量处理单元)，以与英伟达竞争。TPU是一种专门为深度学习和谷歌的张量流框架设计的ASIC。谷歌表示，其TPU可以提供180万亿次浮点运算性能，比英伟达最新的数据中心GPU特斯拉V100要快六倍。谷歌是英伟达的第一大GPU客户，据悉英伟达人工智能计算芯片三分之一是供给了谷歌。

英特尔，是开发异构计算技术的主要公司之一。通过收购芯片制造商Altera，英特尔提升了其FPGA技术专业知识，并开发了一款CPU + FPGA混合芯片，用于云计算的深度学习推理。通过利用这两种处理器类型的优点，该混合芯片提供计算能力、高存储器带宽和低延迟。微软也采用这一技术来加速其Azure云服务。

▲英特尔芯片

黄仁勋在接受记者采访时说，“未来，人工智能与人工智能芯片将会无处不在：咖啡机、保温杯、麦克风、甚至耳环、鞋子这些小物件都会智能化…”

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