黃仁勛:摩爾定律已死,人工智能長(zhǎng)存
英偉達(dá)創(chuàng)始人和CEO黃仁勛于日前在慕尼黑召開的GPU技術(shù)會(huì)議(GTC)上表達(dá)了他對(duì)動(dòng)力控制和計(jì)算機(jī)行業(yè)的看法,他認(rèn)為摩爾定律已經(jīng)失效,而人工智能從云端走進(jìn)設(shè)備端才是移動(dòng)計(jì)算發(fā)展的未來趨勢(shì)。
摩爾定律的內(nèi)容是芯片的晶體管數(shù)量密度每隔兩年增倍,而價(jià)格不變或有所下降。黃仁勛認(rèn)為,這種趨勢(shì)已經(jīng)持續(xù)了超過半個(gè)世紀(jì),但是,半導(dǎo)體物理學(xué)的限制意味著如今CPU性能每年只能提升10%,摩爾定律已走向終結(jié),信息技術(shù)對(duì)中央處理器(CPU)的依賴已轉(zhuǎn)向于圖形處理器(GPU)。
圖源自Nvidia官網(wǎng)
加速計(jì)算應(yīng)著眼于整個(gè)堆棧、算法、軟件和處理器,才能知道瓶頸在何處,推動(dòng)應(yīng)用程序運(yùn)行提速不應(yīng)該僅依靠芯片,還要有新的軟件系統(tǒng)。加速計(jì)算正在解放。比如有一架飛機(jī)并需要運(yùn)輸一個(gè)包裹,飛機(jī)可能需要飛行12個(gè)小時(shí)才能完成包裹的運(yùn)輸,為了提升運(yùn)輸速度,與其想辦法讓飛機(jī)飛得更快,不如集中注意力在如何加速包裹運(yùn)輸?shù)膯栴}。同理,應(yīng)用程序的加速不應(yīng)只關(guān)注芯片的加速,還要考慮如何更快地交付目標(biāo)。
他坦白表示,英偉達(dá)只是 “一匹變戲法的小馬”,他們正在投資加速計(jì)算領(lǐng)域,選擇計(jì)算能夠執(zhí)行和填補(bǔ)空白的市場(chǎng),并解決零售、電信和汽車等行業(yè)的問題,而解決這些問題的唯一途徑是對(duì)從處理器芯片、算法到軟件的堆棧進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。
黃仁勛在會(huì)議上推出了一套名為Rapids的AI軟件庫(kù),一款專為大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)的開源GPU加速平臺(tái),為眾多大型企業(yè)提供前所未有的速度來分析龐大的數(shù)據(jù)與產(chǎn)出精確的商業(yè)預(yù)測(cè),被戴爾EMC、聯(lián)想、思科等業(yè)界領(lǐng)導(dǎo)品牌大廠采納。
這款A(yù)I軟件庫(kù)已經(jīng)被沃爾瑪試驗(yàn)用于庫(kù)存和物流跟蹤,同時(shí)由惠普、IBM和Oracle支持運(yùn)行,擁有Databricks和Anaconda等開源伙伴。它為廣受歡迎的開源Python數(shù)據(jù)科學(xué)工具添加了GPU加速,并將被集合到用于分析和數(shù)據(jù)科學(xué)的開放源代碼框架Apache Spark中。

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