黄仁勋解读英伟达发展战略：打造一个面向未来的AI技术新平台

黄仁勋以为，即将到来的自主机器年代意味着 AI 从理论来到实在世界。但除了开发新的传感器、完结电池等根底技能的打破之外，咱们仍有三个基本问题需求处理：

1、构建一个完好的 AI 开发渠道；

2、让机器人在虚拟环境中学习（这样才能够经过不断试错完结习惯实在世界的算法）；

3、给机器人安装 AI 运算专用的处理器。

在人工智能范畴具有领先位置的英伟达现已走在处理这三个问题的路途上了：人工智能渠道、Issac 和 Xavier 就是为了这三大应战而提出的。英伟达表示，最早在明年，这些项目就能正式推出，届时整个业界就能够在它们的根底上构建完好的 AI 技能体系了。黄仁勋以为，在 5-10 年内咱们就会看到 AI 范畴出现新的巨大打破。

众所周知，深度学习是随着 GPU 技能的开展而鼓起的，英伟达在这个过程中所扮演的人物不言而喻。不过，英伟达关于自己和 GPU 在未来扮演的人物有着自己的观点。「在未来，GPU 不会代替 CPU，」黄仁勋说道。「在任何设备中，GPU 都会和 CPU 共同作业，GPU 等于加快器。CPU 能够承担一切核算的作业，而 GPU 在许多特定问题上具有无与伦比的能量。」

英伟达关于未来核算设备的设想是：CPU 担任通用核算，GPU 担任特定使命——特别是人工智能使命的核算。在此之外，英伟达不会向通用处理器开展，而是致力于提高 GPU 在特定使命上的功能，这也是 CUDA 异构核算秉承的思路。

当然，英伟达期望充分发挥自己的技能优势。在它在本届 GTC 上提出的未来五大方向中（AI 核算渠道、TensorRT、智能城市渠道、自动驾驶渠道和 Xaiver），一切愿景都是基于 GPU 完成的。能够以为，现在的人工智能范畴里，GPU 是不可或缺的，这意味着英伟达占有着十分共同的方位。「咱们确信，假如这些方向成功了，英伟达能够为整个社会的进步做出很大奉献，所以咱们很高兴能做这样的事。」黄仁勋表示。

GPU 在特定范畴的优势让它面对 FPGA 等芯片架构的竞赛时占有先机。FPGA 能够十分灵敏，由于设计原因，它能够进行快速重构；而 GPU 并不是完全可变的，它是一种并行核算加快器。例如，你能够让 FPGA 处理 GPU 的作业，这样速度会十分慢；但 FPGA 能够用做网卡，但 GPU 却做不到。在三年前，英伟达决定把 GPU 转型开展为人工智能张量处理器，所以在今年 5 月，咱们见证了搭载 Tensor Core 结构的 Volta 芯片面世。而在 GTC China 上，英伟达又推出了 NVDLA，重新界说了终端设备上的加快器架构，并期望以敞开的情绪推动整个人工智能产业界的开展。

在 AI 范畴的各大方向中，自动驾驶是英伟达此前最为注重的一部分。在黄仁勋的眼中，符合 Level 5 自动驾驶等级的消费级轿车（售价 3 万美元左右）将会在不到十年的时间内出现，对此，英伟达构建了完好的自动驾驶技能体系。

「英伟达 Drive PX 相当于核算机的硬件，Drive OS 相当于操作体系，Driveworks 相当于 API——就像 Windows 中的 DriectX 一样，而最新推出的的 Drive AV 就相当于 APP，」黄仁勋介绍道，「一切这些构成了英伟达的自动驾驶技能体系，它们都是敞开的。假如你期望在哪一层用自己的，完全没有问题。英伟达是在开发自己的整套体系。由于五年前咱们开始做自动驾驶的时候，咱们需求了解一切细节，所以这些都是咱们需求研讨的方向。但关于厂商来说，每家公司都有自己所擅长的范畴，他们只需从中挑选自己所需求的。」

在开展技能之外，英伟达也出资了景驰科技、图森未来等创业公司，并与沃尔沃等车企打开协作。「这不是在下注，英伟达期望能够成为一个技能渠道，」黄仁勋对此表示，「在这之上，公司能够完成它们的愿望，咱们期望一切人都能够成功。作为硬件提供者，咱们的使命是不断改进这个渠道，让它变得越来越强壮。咱们的渠道是敞开的，任何人都能够参加。英伟达不是一个笔直公司。咱们期望能和大众、丰田等公司协作、和许多草创公司协作，乃至能够与空中客车协作，飞起来的轿车不是很好吗。」

此外，英伟达还期望出资更多其他范畴的公司。这家公司关于 GPU 完成的科学核算、图形核算，以及人工智能应用的前景表示达观。英伟达现在正在关注的笔直范畴是人工智能和交通运输（当然，主要是智能交通）。

英伟达现在在三个市场里占有优势位置：游戏硬件、人工智能与车载芯片，这些业务的体量现已很大了。黄仁勋以为下一个将被推翻的会是医疗职业，英伟达能够助力医疗公司进行新药研制：经过 GPU 加快新药的研制速度，同时助力基于人工智能的疾病前期检测。

「咱们能够回想一下，交通、医疗等职业面临的应战曾被以为是不可能处理的问题。有了人工智能，咱们能够达成不可能完结的使命。」黄仁勋说道。

而说到处理前沿范畴的问题，英伟达也正在与许多大学和研讨组织增进联络。事实上，这家公司在向人工智能投入精力的开始时期完全把它看做是一个研讨问题。在 7 年前，只有斯坦福大学、多伦多大学、纽约大学等院校在坚持着机器学习技能的研讨，正是它们为今天人工智能大开展打下了根底。英伟达在各个大学中有许多项目（它们被称为英伟达 AI Lab）。在我国，这家公司已与清华大学、我国科学院大学和香港中文大学打开了深度协作，英伟达会资助学术组织的研讨项目，提供先进技能，乃至邀请学者来到英伟达的实验室做研讨。

黄仁勋了解缩小业界与学界之间隔阂的重要性：「事实上，许多新公司打造产品是为了更多的赢利，但关于英伟达来说，咱们用了 3 年时间研讨，花费 20 亿美元重金打造 Volta 架构 AI 芯片，第一块 Volta 咱们却送给了研讨组织。面向学界对咱们而言十分重要。