nvidia公司攜旗下的圖形處理器在半導體領域可以說是聲名赫赫，nvidia圖形處理器曾為創造最熱門的遊戲個人電腦立下汗馬功勞，而時至今日原來的遊戲市場幾乎成了後娘的兒子。
nvidia日前在加利福尼亞州聖荷西的gpu技術會議上推出一款強大的新晶片，正如首席執行jensen huang黃仁勳（上圖）所說的，新晶片的推出标志着下一個計算時代的出現：人工智能的來臨，特别是深度學習神經網絡的來臨，業界最近許多新突破都拜深度學習神經網絡所賜，如自駕車和即時語言翻譯等。
tesl v100（下圖）的計算能力比nvidia去年推出的第一個非遊戲晶片pasca晶片的計算能力高五倍。tesl v100用的是基于新的volta晶片架構，可在單個大型晶片上包裝約2100億個半導體，大小與apple watch面闆相若。黃仁勳暗示nvidia花了數十億美元開發tesl v100，他告訴觀衆，“如有人想買這東西的話，價錢是30億美元。”他說完後将一個tesl v100晶片塞在褲子後口袋裡。
tesl v100晶片專門用于深度學習應用，tesl v100每秒tensor浮點運算速度比去年的晶片快12倍。nvidia公司星期二釋出的季度業績報告好過預期， nvidia今天的股價應聲飙升18％，部分原因是從事深度學習的雲計算巨頭和公司旗下的資料中心晶片翻了三倍。
nvidia在新晶片裡加了一些針對深度學習的功能，包括640個“tensor cores”（用于加快ai工作負載的專門電路）。gpu和标準中央處理器之間的互連速度更快了，存儲電路的速度更高了，同時還推出了如nvidia新型tensorrt等軟體，tensorrt軟體可用于确定哪些數學運算可以更快地以平行運算的形式完成，而不是在标準的cpu上以串行方式完成。
黃仁勳甚至還提出，諸如英特爾公司制造的傳統中央處理器在單個晶片上置入的半導體數目每兩年翻一杯，該趨勢是用了數十年的“摩爾定律”，但該趨勢已受到限制，而nvidia的平行處理架構必将在晶片發展中超越傳統技術。
他表示，“我們現在要對抗半導體實體學定律。摩爾定律終結後，加速計算将是向前發展的最佳之路。”
新晶片tesl v100将在第三季度推出新的nvidia dgx-1超級計算裝置，售價為149,000美元。tesl v100晶片還會在第四季度裡提供給其他計算機制造商，并會内置在hgx-1機器裡提供給雲計算提供商。 nvidia還宣布會向 個人使用者提供dgx工作站，dgx工作站是使用volta晶片的小型計算機，第三季度上架，售價69,000美元。
tesl v100技術也可以通過雲獲得。nvidia gpu 雲軟體“堆棧”涵括深入學習軟體架構，如tensorflow、theano和mxnet。nvidia gpu 雲軟體“堆棧”可以在個人計算機nvidia dgx-1或雲裡運作。
黃仁勳還宣布，豐田已經決定采用nvidia的汽車計算機系統drive px。他表示， “drive px将成為豐田未來的無人駕駛汽車架構。” nvidia還與奧迪、特斯拉、梅賽德斯和沃爾沃等其他汽車制造商建立了合作夥伴關系。drive px系統含有名為xavier的晶片，xavier結合了arm cpu、volta gpu和一個深度學習加速器。drive px晶片架構将于7月份面向特定使用者提供開放源代碼， 9月開始面向一般使用者提供開放源代碼。
另外，nvidia宣布推出名為isaac的機器人模拟器，isaac可在任何nvidia gpu上運作。黃仁勳表示，經過深度學習預訓練的機器人潛力無比。他表示，“這種機器人一經激活幾乎就能了解整個世界。”
不過nvidia也并沒有完全放棄旗下的高品質圖形老本，nvidia展出了超現實視訊遊戲片段。nvidia還介紹了一個名為project holodeck的試驗項目，holodeck具有基于頭像的實時協作功能，展示該功能是要表明holodeck在互動性虛拟現實上具有發展潛力。
moor 觀察和政策所的進階分析師員表示karl freund，nvidia可以将同樣的晶片子產品技術用在遊戲業務上，而遊戲業務仍然是nvidia業務的大頭。他表示，“深度學習的使用可以推動降精确度等特定功能的發展，而其架構經過修改後可以用于傳遞高效率遊戲産品。”
原文釋出時間為：2017年5月11日
本文作者：黃雅琦
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