英偉達30億美元打造的這款史上最難研發的晶元會讓全世界的司機下崗嗎？

北京時間 5 月 10 日24:00，黃仁勛在2017年GPU技術大會（GPU Technology Conference, GTC）上發表主題演講。隨著過去一年AI技術的快速發展，英偉達在今年的GTC大會帶來了Volta架構與Tensor核心、TensorRT、搭載 Tesla V100的DGX與HGX、Nvidia GPU Cloud雲平台、Xavier系統晶元及加深度學習速器開源、豐田汽車搭載的Nvidia Drive PX，以及ISAAC機器人模擬系統。

英偉達的GPU技術大會的規模與關注度正變得越業越大。

不變的是講台上漸成標誌性的黑色皮衣和連續兩個多小時的演講時長。

今年參加GTC大會的現場匯聚的人數高達7000人，這其中包括50間世界最大的公司、10間世界最大汽車廠商、80間AI創企，25間VR創業公司等等。

不過觀眾增長的人數趕不上GPU開發人員高達11倍的增長，今天已經達到了50多萬人，而CUDA(Compute Unified Device Architecture，英偉達推出的統一計算設備架構)驅動程序和SDK的下載量也達到了百萬級。

在黃仁勛持續激情演講的兩個多小時里，提到最多的就是：AI，同時還發布了一系統最新產品以及宣布與豐田汽車在自動駕駛鄰域達成合作。

公司史上難度最大、造價最高貴的項目

與英偉達歷史上發布的所有產品相比，今天老黃手裡面拿著只有巴掌的大小的新一代GPU顯卡Tesla V100晶元總投入高達30億美元，堪稱英偉達公司創立以來難度最大、造價最高貴的項目。

要知道，英偉達剛剛發布的2017財年第一季度財務報告第一季度收入僅有19.4億美元，雖然較去年同期13億美元的收入增長了48%，但即便如此也需要將公司半年的銷售收入全部投入其中。

這一晶元可以說就像是一場堵注。不過從資本市場的反饋來看，黃仁勛似乎拿下了這場賭局，因為就在發布會進行中，黃仁勛還在講演台上之時，英偉達的股票已經暴漲了17%。

Tesla V100採用台積電12nm工藝製程，815平方毫米面積，與一塊手錶大小相似，這上面共布滿了210億個晶體管，15Tflops的單精度浮點性能，7.5Tflops的雙精度浮點性能，擁有5120個CUDA，16MB緩存，採用16GB HBM2顯存，顯存帶寬為900GB/S。

這塊晶元可以說達到了光刻技術的極限。一身皮衣在台上高舉著Tesla V100晶元的黃仁勛說：「不可能做出比這再大的 GPU 晶元，這是製造技術的一項不可思議的驚人績業。」

「Tesla V100的研發是一項幾乎不可能完成的任務，令人難以置信，這是迄今為止英偉達難度最高、最複雜的項目；耗費數千工程師數年光陰來完成也是全世界有史以來最昂貴的計算機項目。」

在現場，老黃通過短視頻及遊戲的方式展示了Tesla V100出色的性能。

通過對比，以前在Titan X上需要數分鐘才能處理完成的任務，在Tesla V100上只需要數秒即可完成。Titan X上需要8個月才能完成的任務，Tesla V100隻需要八天就可以完成。

而這塊造價高額的晶元同樣有著不菲的售價，黃仁勛在現場推出了三款搭載Tesla V100晶元的電腦。

基於8塊Tesla V100搭建的新型超級電腦DGX-1售價格為149000美元（合100萬人民幣），這款電腦預計會在今年第三季度交付。

黃仁勛宣稱，「8塊Tesla V100組成 DGX-1它可以代替400台伺服器。」

而搭載了4塊Tesla V100低配版本的小型超級電腦DGX Station售價為69000美元（合48萬人民幣）。

HGX-1是一款專門用於GPU雲計算的超級電腦，適用於公有雲、深度學習、圖形渲染、CUDA計算等。與DGX-1一樣，配備了8塊Tesla V100，售價14.9萬美元。

Tesla V100基於Volta，也就是繼 Pascal （帕斯卡）之後的新一代 GPU 架構打造，單個計算單元比原本的速度快了12倍。

英偉達今後二至三年的 GPU 產品線，全都基於 Volta打造。

這款晶元的問世毫無疑問將加速人工智慧的發展。

此外新發布的產品還包括Nvidia GPU Cloud， 這款產品為用戶提供雲端硬體的同時，也提供軟體入口，只需要花幾分鐘進行簡單設置，就可以開始運行深度學習相關任務。其優點是全棧優化、實時更新、Nvidia官方負責測試及維護。其測試版將在今年7月推出。

自動駕駛技術走進豐田大腦

英偉達怎能放棄自動駕駛這塊大蛋糕。

介紹完英偉達一系列新產品后，在現場，黃仁勛宣布英偉達與豐田公司正式展開合作，英偉達將為豐田汽車高級自動駕駛系統提供技術支持，以助力自動駕駛汽車商業化。

豐田汽車未來將會採用NVIDIA DRIVE™ PX 人工智慧汽車計算平台（我們可以簡稱為車載AI計算平台），DRIVE PX車載AI計算平台融合了來自攝像頭、激光雷達、雷達和其他感測器的數據。

藉助人工智慧技術來感知汽車周圍的360度環境，在高清地圖上對自身進行本地定位，並且在駕駛中預測潛在危險。此外，該系統軟體可通過無線方式進行更新。

黃仁勛表示，「自動駕駛技術，是人類面臨的最大技術挑戰之一。我們正致力於將人工智慧領域取得的突破與高性能計算相結合，以構建NVIDIA DRIVE PX——自動駕駛汽車的大腦。我們今天同豐田達成合作，就是最有力的證明自動駕駛汽車的未來將很快成為現實」

豐田執行總經理Ken Koibuchi表示：「豐田已經在自動駕駛技術方面深耕了20多年，終極目標是將交通事故降至為零，實現通暢的交通環境並全面實現交通的流動性。通過與NVIDIA合作，我們將加速自動駕駛系統的發展，並使其安全性能更高。」

自動駕駛汽車需要搭載一台超級計算平台來處理和解讀來自汽車上所有感測器的數據。

許多原型車中配備了佔據整個行李箱大的計算機來處理這一複雜任務，而搭載下一代Xavier處理器的NVIDIA DRIVE PX平台將可持於手中，並實現每秒30萬億次深度學習計算。

現在已經有200個開發者/企業正在使用這個DRIVE PX車載AI計算平台，這其中有一家在打造無人駕駛飛機。

黃仁勛詳細介紹了這一平台的三大功能：

1）地圖構建（Mapping ro Driving）

車輛可以通過掃描環境、監測路上特徵、進而創建高精地圖、最終實現車輛定位與自動駕駛。

2）副駕輔助（Co-Pilot）

雖然我們現在不能立刻為世界所有地方構建高精地圖，但在我們已經創建了的地方，如從家裡去公司，車輛可以在特定路程為你實現自動駕駛。

3）守護天使（Guardian Angel）

有時即使你沒有開啟自動駕駛模式，AI系統仍舊會一直在線。比如你在一個十字路口看到綠燈，正準備開車前行時，系統忽然禁止你前行，因為剛好有車闖紅燈衝過來。

這將是一次自動駕駛領域一次驚人的進步。

甚至可以說這一平台的出現將縮短完全自動駕駛進入現實的時間。

Isaac助力機器人訓練與測試

在GTC大會的展示區，來自世界各地的50多家公司展示了旗下能力各異的機器人，值得關注的是這些機器人都採用了NVIDIA的Jetson平台，該平台可以實現快速高效地處理終端設備上的複雜數據。

黃仁勛表示： 「基於人工智慧的機器人有望大幅改善人們的生活，但構建和訓練的工作可謂極大的挑戰。NVIDIA正通過自身在模擬現實世界中的深厚專業知識來革新機器人行業，從而更精確、更安全、更快速地對機器人進行訓練。」

Isaac機器人模擬器提供了一個基於人工智慧的軟體平台來進行訓練與測試。該平台讓團隊能夠在極富現實感的虛擬環境中訓練機器人，然後再將獲得的知識應用於真實機組上。

NVIDIA Isaac搭建在增強版的Epic Games Unreal Engine 4上，應用了英偉達的模擬、渲染和深度學習技術。

在其構建的虛擬環境中，開發人員可通過深度學習訓練來搭建各類測試場景，然後在幾分鐘內對其進行模擬，原本這項工作這可能需要數月時間才能完成。

發人員可以進行迭代並調整機器人測試方法，在虛擬和現實環境之間交換智能信息。

由於Isaac中的模擬效果高度逼真且能夠快速執行，因此與傳統的開發相比，它能夠降低對最終產品的調整幅度。

為加快基於Jetson的高級機器人研發進程，英偉達的合作夥伴面向無人飛機、潛水無人機，輪式機器人和其他設備推出開源參考平台。

這些平台為開發人員提供了有助於輕鬆創建原型的構建模塊，相較於從零開始構建機器人，能夠減少所需的時間和成本。

兩個小時的時間裡，英偉達先後發布了新的GPU（Tesla V100）、一項在虛擬世界遵循物理原則的新技術（Holodeck等、DRIVE PX平台）、幾款超級電腦新產品（DGX-1、DGX）、以及一項訓練機器人自我學習的黑科技（ISAAC機器人訓練電腦）。相比於英特爾剛剛過去的那場發布會，英偉達乾貨更多，也更激動人心。

在這場發布會之前一天英偉達發布了2018財年第一季度財報（截至4月30日）。其營收19.37億美元，同比48%；凈利潤為5.07億美元，同比增長144%，在今天黃仁勛演講結束之後，英偉達的總市值已經達到了714億美元。

在AI領域，英偉達已有王者之姿。