英伟达掌舵人黄仁勋：人工智能计算的新纪元，就是要省钱!

　　英伟达掌舵人黄仁勋，在GTC2017上再掀京城“AI风云”。

　　▲ NVIDIA CEO 黄仁勋

　　上场后“老黄”直接开怼，终于说出了人们憋在心中许久的结论——摩尔定律已终结。

　　▲ 两股力量推动计算领域的未来

　　但，NVIDIA的GPU计算为整个行业指出了前进的道路。

　　他指出，设计人员无法再创造出可以实现更高之灵系并行性的CPU架构;晶体管数每年增长50%，但CPU的性能每年仅增长10%。而NVIDIA的GPU弥补CPU的不足，加速处理高强度计算负载。

　　深度学习另一大“杀伤性武器”：CUDA

　　CUDA是一种革命性的计算架构，它将专用功能ASIC的性能与通用编程模型相结合，使开发人员实现多种算法。目前CUDA开发人员的数量在5年里增长了14倍超过60万，下载量达到180万。

　　▲ 适用于全球开发人员的NVIDIA AI

　　AI是NVIDIA CUDA GPU的“杀手级应用”，AI取得惊人进步。

　　阿里巴巴、百度和腾讯已在各自的云服务中采用NVIDIA Volta GPU。

　　华为、浪潮和联想已采用NVIDIA基于HGX的GPU服务器。

　　此外，NVIDIA还在为全球开发员人配置强大AI工具，全力推进“统一架构”CUDA GPU计算。

　　AI推理是下一个巨大挑战，重磅发布 TensorRT 3

　　AI推理平台必须具备可编程性，高性能，且支持庞大和复杂的网络。

　　随着智能机器的爆发性增长，AI会将智能注入到2000万台云服务器、上亿台汽车和制造机器人中。所以，AI推理平台必须可扩展，以解决海量计算的性能、功耗和成本需求。

　　▲ 宣布NVIDIA TensorRT 3

　　于是，老黄又来搞事了。

　　宣布NVIDIA TensorRT 3，全球首款可编程AI推理加速器。

　　TensorRT是一款适用于CUDA GPU的优化神经网络编译器，它可利用CUDA深度学习指令集创建运行时。从云、数据中心、PC、汽车到机器人，TensorRT皆能在NVIDIA全系列平台便宜出最优运行时。

　　▲ 运行在 V100上的 TensorRT在处理图像时可实现7ms的延时

　　运行的Volta上的TensorRT3在图像分类方面，比最快的CPU还要快40倍，在语言翻译方面则要快140倍。

　　搭配 Tesla V100 GPU 加速器的 TensorRT 每秒能够识别多达 5700 张图片，而如今所用的 CPU 则每秒仅能识别 140 张图片。

　　AI城市是一个巨大的AI推理挑战，它可能需要使用大约1000万个Tesla V100 GPUs来监控10亿台摄像头。

　　▲ NVIDIA AI城市-助力中国建设更智慧、更安全的城市

　　NVIDIA将携手海康威视共建AI城市。此外，大华、华为和阿里巴巴都提供基于NVIDIA平台的AI视频解决方案。

　　AI另一重头戏：自动驾驶汽车

　　NVIDIA DRIVE是一个为自动驾驶行业带来变革的端到端平台。NV自动驾驶计算机可以支持L3、L4和L5级。开放软件栈包含从ASIL-D OS、深度学习、计算机视觉 SDK 到自动驾驶应用。

　　▲ 开放的自动驾驶计算平台

　　DRIVE AV是NVIDIA开发的自动驾驶应用，环绕摄像头、雷达和激光雷达的传感数据融合。多种深度学习和计算机视觉将为L4和L5级别自动回家是技术提供所需的多样性和冗余性。

　　目前，145家初创公司正在研制基于NVIDIA DRIVE的自动驾驶汽车、卡车、高清制图及服务。

　　推全球首款自主机器处理器 Xavier

　　NVIDIA设计了全球首款自主机器的处理器，命名Xavier。

　　▲ 全球首款自主机器处理器

　　它是迄今为止最为复杂的片上系统，将于18年第一季度早期接触合作伙伴提供，在第四季度全面推出。

　　京东X选择 NVIDIA实现其自主机器，采用Jetson平台。而Xavier将成为下一代Jetson的片上系统(SOC)。

　　▲ 最后，谢谢各位合作伙伴AND老板们的支持!

　　老黄Keynote总结：计算新纪元，就是要省钱!

　　NVIDIA Tesla V100AI平台已经被中国领军的IT公司采用，包括阿里巴巴、百度、腾讯、华为、浪潮和联想。

　　业内首创的NVIDIA可编程推理加速平台已被阿里巴巴、百度、腾讯、科大讯飞和京东采用。

　　NVIDIA AI城市平台已被阿里巴巴、海康威视、大华和华为采用，以解决最大规模的AI和推理难题之一。

　　NVIDIA DRIVE——引领自动驾驶变革的开放平台，已被145家自动驾驶初创公司采用。

　　NVIDIA“Xavier”——全球首款自主机器处理器将在第一季度发布样片，并将揭开人工智能时代的新篇章。