AMD Vega显卡不断施压，NVIDIA却在人工智能领域开出花

在大多数公司，技术的扩散都以"涓滴效应"方式进行。新出现的技术创新首先被应用在大公司和政府部门，然后逐步被应用到家庭用户。但在英伟达却不是这样，它最亮丽的标签是显卡厂商--这是理所当然的，因为最新数据显示，它控制着高达70%的独立显卡市场。英伟达的独特之处是，将其最骄人显卡采用的底层技术，用于其他领域。

最近数月，英伟达努力转型为一家处于"边缘"人工智能开发前沿的公司，"边缘"人工智能开发涉及本地化算法处理和分析。英伟达认为，借助其消费类图形技术发展，它成为这一新兴技术领域的先驱。

把人工智能带给用户
虽然面临AMD即将发布的Vega显卡越来越大的压力，英伟达并未考虑收缩自己的策略。英伟达欧洲区销售、营销副总裁瑟奇·帕拉里克(Serge Palaric)说，"所有技术都将用于深度学习和人工智能。"

英伟达认为，最近公布的第二代Jetson TX硬件--本地化的人工智能处理平台，将普及它称之为"在边缘推理"的理念。第二代Jetson TX的目标是，在没有云服务连接情况下，提供"在野外"时作出复杂算法选择所需要的并行运算能力。

许多同时代的技术--从自动驾驶汽车到以亚马逊Echo为代表的智能音箱，都利用人工智能提供信息，或作出复杂决策。但是，它们需要与云服务相连，这意味着延迟的增加，以及对移动数据连接的依赖。英伟达希望，利用其强大显卡芯片的并行处理能力，在"本地"提供与之相当的处理能力。

帕拉里克说，"用户必须拥有配有足够软件的强大系统，处理系统的学习部分。这是我们发布TX1的原因，它是能在本地完成学习任务的首款设备。"

Jetson TX1及其后续产品TX2，集处理能力强大的图形处理器、多个处理器内核和高达8GB内存于一体，是英伟达在本地化人工智能超级计算市场上推出的一款重磅产品。它们通过一块电路板就能提供强大的计算能力，这意味着无需把数据传输到异地进行处理。

TX2最近才公布，与TX1相比有很大改进。TX2尺寸与TX1相同，但性能和效能是后者2倍，原因是采用了第二个处理器内核、新的显卡芯片，以及内存容量翻番。

更重要的是，每块Jetson电路板尺寸长、宽仅为5英寸(12.7厘米)，可以应用在大多数智能设备中。

帕拉里克说，"例如，你要开发一款智能相机，并运行人脸识别软件，肯定希望马上得到答案。将部分深度学习推理放在相机中是一种解决方案，你可以把数据下载到TX1或TX2，无需等待从数据中心获得答案。把人工智能系统‘放在边缘’有助于即时获得答案。"

英伟达嵌入式生态链、EMEA(欧洲、中东和非洲)地区人力资源经理皮埃尔-安东尼·博杜安(Pierre-Antoine Beaudoin)，进一步阐述了帕拉里克的观点。他表示，"对于像通过语音识别技术在Youtube上搜索视频这样的任务来说，把语音数据发送到云服务进行处理还合乎情理，因为通过搜索发送视频的行为，也是发生在云服务中的。但在无人机或自动驾驶汽车方面，由在本地处理的人工智能系统采取措施更好，因为延迟会大幅降低。"

由显卡芯片提供处理能力的汽车
Digital Trends表示，自动驾驶是英伟达关心的一个主要领域，它新发布的数款硬件产品，在设计时都考虑到了自动驾驶技术。虽然世界上许多汽车厂商和科技公司都在开发它们自己的自动驾驶汽车解决方案，英伟达希望为它们提供硬件，帕拉里克认为英伟达有这样的能力。

虽然是不同于Jetson的平台，英伟达主打自动驾驶汽车的Drive PX 2仍然基于Tegra处理器--Jetson硬件，以及任天堂Switch和英伟达自家Shield平板电脑等诸多消费类设备也配置这一处理器。Tegra处理器应用在所有这些设备中，表明英伟达的消费、企业和研究业务之间高度关联。

帕拉里克说，"发布Drive PX 2，使我们有了一个可以提供给一线OEM(硬件厂商)的平台。我们在今年的国际消费电子展上展示了只需要一个摄像头的自动驾驶解决方案。"

虽然第一代真正的自动驾驶汽车似乎可能采用多个相机和传感器，处理这些传感器收集的信息，对处理能力有很高要求，英伟达希望提供在本地处理这些信息的硬件。

帕拉里克表示，Drive PX2旨在展示英伟达规划中的Xavier平台的能力。Xavier在一个芯片中提供了PX2的所有处理能力。通过预先了解硬件处理能力，英伟达希望汽车厂商能更容易地据此调整它们的设计。英伟达对Jetson TX2采取了相同的策略，因为其尺寸与TX1完全相同。这使得硬件厂商能非常方便地根据已知处理能力和尺寸，规划它们的设计。

正如帕拉里克说的那样，汽车产业开发新车型通常需要4年甚至更长时间。拥有一个不断发展但可预测的平台--例如Drive PX2，甚至Xavier，意味着它们可以提前规划，而非在汽车中使用过时技术。

帕拉里克表示，"这是我们的不同之处。如果观察最现代的汽车就会发现，它们利用许多设备完成一件任务。我们在努力开发一个平台，它将能够处理所有新的深度学习任务，并取代汽车内的所有信息处理硬件和信息娱乐系统硬件。"

帕拉里克说，"我们也提供了大量软件工具，帮助汽车厂商根据我们的硬件平台开发它们自己的软件。"

博杜安再次用简洁的语言概括了英伟达尝试利用其硬件解决的问题，"过去25年，我们一直致力于在计算机中模拟现实世界。现在，我们在尝试让计算机了解现实世界。"