NVIDIA的新杀手锏,除了无人驾驶/VR还有啥?
当普通玩家面对英伟达GeForce GTX 1080显卡的性能诱惑,还在犹豫是否要花几千块钱升级自己的电脑时,英伟达的创新能力则犹如其显卡的进化速度,在多个领域突飞猛进、遍地开花。
成立于1993年,英伟达以制造显卡起家,并于1999年上市。在去年之前,英伟达股价从未超过40美元。2016年以来,在科技行业的热门领域,无论是无人驾驶还是微型超级电脑,英伟达突然以全新的面貌冲了出来。
过去多年来,英伟达一直遭到英特尔以及高通等竞争对手的围剿。2008年,当英特尔决定在自家产品中融入芯片组技术时,英伟达的芯片组业务几乎一夜间消失。但是在显卡业务上,英特尔始终未能打造出足以媲美英伟达的产品,英伟达在高端电脑市场的位置固若金汤。
在近年来极为火热的智能手机市场,英伟达CEO黄仁勋很早就曾指出,人们的交流方式以及计算行业将迎来重大变革,英伟达也于2008年首次发布了手机芯片Tegra,开始在移动领域大显身手。
随后,全球首款双核Tegra 2、首款四核Tegra 3更是让英伟达在这个领域的表现达到顶峰,以强劲的性能拉开与对手的差距。
但从Tegra 4开始,这种势头就开始下降,原因是缺少了通信基带导致整机成本、设计难度高于高通等竞争对手,即便图形性能再强也于事无补。于是,2014年5月24日黄仁勋表示,英伟达决定撤离智能手机市场。
但是,英伟达的故事才刚刚开始。
引领无人驾驶汽车革命
去年9月,英伟达汽车业务高级主管Danny Shapiro表示,在路上行驶的车辆之中,有超过20个品牌的1000万辆车在不同程度地使用英伟达的技术。此时,有更多的人看到了英伟达占据下一代汽车技术核心位置的潜力。
与特斯拉上17英寸屏幕对英伟达显卡技术的依赖相比,更值得注意的是英伟达打造的无人驾驶汽车的"大脑": Drive PX 2,这是一台能够帮助汽车进行定位和躲避障碍物的人工智能电脑。
(图片来自英伟达官网)
Drive PX 2到底有多强大?Shapiro称,甚至可以这样说,Drive PX 2让车辆获得了亲眼"看"世界的能力,总计已有超过80家汽车厂商、创业公司以及研究机构依赖于Drive PX 2驱动他们所研发的无人驾驶汽车。
Shapiro对Drive PX 2进一步解释称:
这个系统让车辆能够感知周边情况,加以理解,并在1/30秒内采取行动,这种能力是目前的自动驾驶汽车能够上路的前提。
去年年初,英伟达推出Drive PX 2,其性能堪比150台苹果 Mac Pro。英伟达称,Drive PX 2的深度学习处理频率达到了前所未有的每秒24万亿次,深度学习将使得自动驾驶汽车分辨出周围的物体,比如一只狗或者一部警车,并对此发出警报。
改变VR的黑科技
虚拟现实(VR)领域是英伟达技术的另一用武之地。
一款VR产品如果要让用户使用时感受不到眩晕,画面就要达到一定的帧率要求。而对整个画面按照高帧率渲染,对硬件计算能力的要求则又极高。
为解决这个问题,英伟达基于其积累多年的图像处理技术,利用人眼的视觉原理,尝试在VR设备中仅对视觉中心区域进行完全渲染,其他区域则保留很低的分辨率。
按照这种做法,仅仅对用户目光聚焦处进行这种渲染,则能节省出巨大的硬件计算能力,大幅提升整体性能表现。"(硬件)表现上的提升,大到根本无法忽视," 英伟达研发副总裁David Luebke称。
英伟达称,希望这些发现能够激发大型VR厂商在未来产品中集成眼球追踪技术。"我们目前在做的工作,一部分就是用于帮助(行业)制定VR之路的规则。"
麻省理工科技评论在文章中表示,这种技术未来将对英伟达显卡产品带来影响,也将令开发者按此思路调整图像渲染算法。
新杀手锏
去年4月,英伟达发布了一款定位于深度学习的超级计算机DGX-1。据英伟达官网描述,DGX-1将硬件、深度学习软件以及开发工具整合到了一起,其中包括8块英伟达Tesla P100 GPU,运算能力相当于250台传统服务器,可以帮助用户大幅缩短处理时间。
而其长宽高仅分别为866、444、131毫米,功耗3200W。
自2012年来,数据科学家一直在利用GPU加速对深度学习技术的开发,但是当前计算机处理能力成为他们难以克服的瓶颈。随着DGX-1投入使用,以前部分根本不可能实现的深度学习模块,就能够得以运行。
据麻省理工科技评论,这一超级计算机最早的使用者表示,DGX-1让他们能够更快的训练自身的数据分析模块,从而能加快实验进展,推动在科学、医疗以及金融等多个领域的突破。
黄仁勋的过人之处
英伟达近年的快速发展以及在诸多领域取得的突破,与其CEO黄仁勋的贡献密不可分,而53岁的黄仁勋在公司成立二十多年后依然担任CEO,在西方也并不多见。
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