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为什么英伟达股价一年翻两倍？押注深度学习，与丰田合作无人驾驶
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（原标题：为什么英伟达股价一年翻两倍？押注深度学习，与丰田合作无人驾驶）
“这是迄今为止，英伟达难度最高最复杂的项目，耗费数千个工程师几年的时间完成，研发支出高达30亿美元。” 语气中带着难以掩饰的激动，英伟达创始人黄仁勋尽可能平静地说完这句话。&随后，他在今年的GTC大会上发布英伟达新产品——Tesla V100，这是一款专门为AI研发的GPU，尤其是针对深度学习训练领域的运算，速度可提高12倍。演讲同时，英伟达的股票正在一路攀升，大涨16%，截至收盘，股票涨了17%。就在发布会前一天，英伟达发布一季度财报，其营收19.4亿美元，同比增长48.4%，股价上涨14%。一年以前的五月，英伟达股价才35美元/股，如今已经涨到了美股126.5美元/股，市值高达886.16亿，股价增长2倍，是今年表现最好的公司。这家起源于游戏显卡的公司，今天推出的新产品正让它成为硅谷的宠儿，并强势杀入汽车行业。然而，在黄仁勋近两个小时的演讲，并未过多提及游戏，全程都在围绕如今大热的AI展开。从今年参会情况略可管中窥豹。GTC是英伟达发起并举办的GPU开发者大会，参会者五年内翻了3倍，今年参会人数高达7000人，GPU开发者涨到51.1万，相比于5年前翻了11倍。此外，会场还有全球最好的50家科技公司，10家汽车公司，全球100强的国家级实验室，以及80家AI的公司。此外，英伟达还推出了Inception 平台，与1300家AI初创公司合作。&基于AI设计的Tesla 100芯片这场被称为“最贵的两个小时”，几乎显示了英伟达All in AI的决心。黄仁勋宣布推出专为AI设计的GPU架构——Volta系统，并推出了这款架构的超级核弹——Tesla V100。Tesla V100芯片采用台积电12nm工艺制成，其大小相当于一块苹果手表，一共拥有210亿个晶体管，采用Volta全新架构，内置5120个CUDA核心。&英伟达基于Tesla V100 推出了两款产品。一款是用于基础工业研究平台的DGX-1，它上面承载了8块Tesla V100芯片，于今年三季度开始交付，售价14.9万美元。这款DGX运算能力惊人，过去需要花费八天训练的神经网络，用DGX只需要8个小时就可以完成。&另一款产品是个人版的DGX，它搭载了4块DGX芯片，同样三季度开始交付，售价6.9万美元。“如果你在做AI方面的创业，只有十个工程师，既没有钱去配备制冷风扇，也没有多余的精力去搭硬件架构，你可以选择个人版的DGX。”黄仁勋说。&一位知乎用户这样评价英伟达：“最近AI领域各个方向基本上都被深度学习方法刷新了，深度学习又十分依赖于GPU硬件加速，英伟达成功搭上了一趟高速奔驰的列车。”这款Tesla V100专为AI和HPC设计，相比于Nvidia上一代的系统Pascal而言，在HPC的普通计算方面，是以前性能的1.5倍，对于深度学习训练是以前速度的12倍，对于深度学习的推理式计算，是以前速度的6倍。除此之外，英伟达还特别推出了基于深度学习的模块。其中包括一些顶级的深度学习平台，Caffe2、MXnet、Microsoft Cognitive。如果使用Caffe2来训练一个神经网络，在K80上需要花费40个小时，在上一代架构Pascals上需要20个小时，新的Voltas架构只需要5小时即可完成。&一位现场参会的CTO Daniel对这款新产品赞不绝口：“除了处理速度快之外，以前创业你去买GPU，你要自己在上面搭架构搭硬件，现在英伟达可以全部帮你做好。”无人驾驶背后的大赢家走进今年的GTC，第一反应恍若来到了一场车展。一辆灰色的奥迪展示在大厅的正中央，汽车尾部印着醒目的几个大字“Audi AI”，而汽车头部则印着“NVIDIA”。在大厅的左侧，是一辆印有Udacity的无人驾驶林肯汽车，车顶上装着白色的GPS，车身嵌入了Velodyne的雷达，并在车内布满摄像头；大厅的另一侧，也展示着一台福特与Autonomous合作的无人驾驶车，背后放着配备了CPU和英伟达GPU的主板，并实时对车前感应进行图像分析。这三辆正在展示的无人驾驶汽车都有一个共同的特点——使用了英伟达的Drive PX系统。在参会的公司中，也汇聚如今无人驾驶最火的公司，比如斯坦福人工智能实验室团队创建的基于深度学习的无人驾驶公司Drive.ai，以及刚刚获得福特10亿美金投资的自动驾驶公司Argo AI。&针对自动驾驶领域，英伟达推出了Drive PX超级计算机，它可以收集来自摄像头、雷达等信息，并利用人工智能技术帮助汽车理解周边的环境。今天黄仁勋在会场宣布，Nvidia PX已经与丰田汽车达成合作，未来几年内，丰田将会使用英伟达的Drive PX人工智能平台研发无人驾驶汽车，并推向市场。&“Toyota是一家非常保守的公司，它就像一只大象，不会轻易转变方向，英伟达攻了十年都没有成功，这是一个巨大的进展。” 现场一位跟英伟达合作多年的参会者评论，“我猜测这次无人驾驶的合作也只会运用到丰田的高端车型中。但是一旦无人驾驶成本降了，未来这个合作还会有更大的想象空间。”&英伟达曾在自动驾驶领域成为Tesla的合作伙伴，随着Tesla销量的增长，也让英伟达显卡销量大涨。受益于Tesla的光环，成为投资人偏爱的新宠儿。黄仁勋今天还在会场宣布，英伟达7月将试开源Xavier DLA，这是一款为无人驾驶汽车设计的超级AI超级计算机，它具备CPU的单线程性能，GPU的并行加速能力，以及DLA（深度学习加速器）的计算机视觉处理功能。今年9月将全面开源。&&假如无人驾驶真的能够普及，极有可能推动英伟达新一轮上涨。
本文来源：华尔街见闻
责任编辑：王晓易_NE0011
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分享至好友和朋友圈英伟达发布Tesla V100 计算卡
[url]/54059.html[/url]“昨晚NVIDIA CEO黄仁勋在GTC 2017大会上发布了基于Volta架构的旗舰计算卡 Tesla V100，为了应付日益庞大的AI以及高性能计算需求，Tesla V100拥有超越上一代的5120个CUDA单元，并且增加能提高深度计算性能的Tensor单元，因此晶体管数目足足有210亿之多，核心频率为1455MHz，16GB HBM2显存，浮点性能更是达到单精度浮点15 TFLOPS，双精度浮点7.5 TFLOPS。”恐怖的参数[s:ac:怕]
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前排占楼，这玩意能玩游戏吗[s:ac:花痴]
黄总是真的爱穿皮夹克…
[b]Reply to [pid=]Reply[/pid] Post by [uid=]zzy阴阳[/uid] ( 07:58)[/b]应该可以，SE发布会上展示了一段GV100实时渲染的CG
这个不能玩游戏...只能窥探新一代消费级显卡的情况
明年的伏特又要翻倍了?[s:ac:惊]
这是用来支持机器学习的…
这是氢弹？
然卵，消费级肯定砍砍砍，最后放个信仰泰坦
那么，狗蛋，价格呢…？这种专业计算卡大多不带视频输出，没法玩游戏。
别这样，再下去按摩店不做显卡了[s:ac:愁]
这种高端卡根本不愁卖，科学机构会买买买的
明年的今天，应该就会出1180了吧，如果还按照这个命名规则来的话。我倒是好奇下一代泰坦怎么命名，难道真像段子里说的泰坦xp、泰坦win7这样。。。
[b]Reply to [pid=]Reply[/pid] Post by [uid=]某些人啊[/uid] ( 09:47)[/b]你漏了泰坦vista
AMD的显卡业务2019年之前是完全没希望了。。。
[b]Reply to [pid=]Reply[/pid] Post by [uid=491360]又是火星人[/uid] ( 09:01)[/b]好像是13万刀~~
[b]Reply to [pid=]Reply[/pid] Post by [uid=]某些人啊[/uid] ( 09:47)[/b]说不定明年是2080呢[s:ac:blink]
[quote][pid=]Reply[/pid] [b]Post by [uid=]仡二仡[/uid] ( 09:17):[/b]别这样，再下去按摩店不做显卡了[s:ac:愁][/quote]怎么可能，妥妥的又多了一个说破产就能拿到钱的地方
[quote][pid=]Reply[/pid] [b]Post by [uid=]吃胖的小凰[/uid] ( 10:55):[/b]怎么可能，妥妥的又多了一个说破产就能拿到钱的地方[/quote]你想多了。amd真不做显卡，是它自己的经营不善，与老黄一点关系都没有。凭什么能向老黄要钱？[s:ac:擦汗]
第一张图片里老黄的舞步蛮潇洒的[s:ac:喘]NVIDIA最强计算卡Tesla V100发布，提升超过1倍 - 集成电路，IC，芯片设计，数字电路行业信息
- E课网 - 专业集成电路在线职业教育 - Powered By EduSoho英伟达30 亿美元能让老司机下岗？Tesla V100 究竟魅力多大-控制器/处理器-与非网
&手掌大小，全球仅此一个，研发投入超 30 亿美元，集成了 210 亿颗晶体管&&&
电动汽车虽然结构简单，但是要实现，再简单的电动汽车也需要一个精密的「大脑」。
上面展示的这块芯片，是创始人、CEO 黄仁勋在今天凌晨的 GTC 大会主题演讲中发布的加速处理器。在可以预见的未来里，这块强大的处理器将被用了训练自动驾驶汽车。
8 天的计算量浓缩到 8 小时，问你怕未？
持续两个小时的演讲，老黄畅谈了一堆跟人工智能、虚拟现实有关的技术、产品，而我们车迷们最需要关注的硬件，就是刚才提到的加速处理器 TESLA V100，和基于 TESLA V100 打造的超级电脑 。
TESLA V100
虽然老黄和特斯拉 CEO 埃隆 & 马斯克是好朋友，但这块加速处理器跟特斯拉没啥直接关系。
在细说 V100 之前，先得知道 Nvidia 最新的 GPU 架构&&Volta。Volta 性能比英伟达上一代架构 Pascal 高了 5 倍，比两年前推出的 Maxwell 架构高了 15 倍。
TESLA V100 使用的 GPU 就是 Volta 架构的首款产品 GV100。这块手掌大小的芯片凝聚了 Nvidia 7000 多名工程师超过 3 年的研发，投入资金 30 亿美元。TESLA V100 集成了 210 亿个晶体管、5120 个 CUBA 内核，双精度浮点运算性能达到 7.5 TFLOP/s、显存带宽为 900GB/S。
看不懂这些数据没关系，只要知道它足够快，快到能让你的汽车自己动就可以了。
新版 DGX-1
GPU 升级了，用来做 AI 研究的超级电脑当然也得升级。
更新后的 DGX-1 配备八块 TESLA V100，原来在 TITAN X 显卡上需要 8 天完成的计算量，DGX-1 只要 8 小时就能完成。DGX-1 售价 14.9 万美元，今年第三季度开始量产发货。
图片来自：Scoopnest
除了 DGX-1 之外，英伟达还发布了搭载 TESLA V100 的 DGX Station、HGX-1 超级电脑，分别针对小型人工智能创业公司和云计算。
这可能是自动驾驶汽车最好的「教练」
TESLA V100 发布之后，英伟达在自动驾驶领域就形成了以 TESLA 系列 GPU、DGX 超级电脑、DRIVE PX 自动驾驶计算平台为首的产品阵容。这些产品将会怎样影响到老司机的出行方式？
有别于 ADAS 高级驾驶辅助系统，自动驾驶汽车需要具备高度独立的判断能力，通过摄像头、激光雷达、超声波雷达等一切传感器，对自己所处的周边环境形成完整的认知，并根据周围的行人、车辆、交通标志判断应该如何行驶。
图片来自：venngage
自动驾驶汽车要做到这一切，高精度地图是其中的关键，还需要一套人工智能算法帮助汽车更自然地应对行驶过程中出现的一切状况。
就跟人类学开车一样，自动驾驶汽车也需要「教练」传授一套开车的逻辑（算法），DGX-1 的作用就在于此。而 TESLA V100 的意义，是充当 DGX-1 的计算核心。在 V100 强大计算能力的支持下，主机厂或者 Tier 1 一级供应商就可以使用 DGX-1 训练深度神经元网络，利用现有的高精度地图和自动驾驶原型车行驶纪录等大量数据，不断调校更出色的自动驾驶算法。
如果说 DGX-1 是自动驾驶汽车的「教练」，DRIVE PX 计算平台就是拿到了驾照的「驾驶员」。
英伟达自动驾驶汽车 BB8，图片来自：Ars Technica
在 2016 年的 CES 期间，英伟达发布了 DRIVE PX 2，黄仁勋称之为「世界第一台车载的人工智能超级计算机」。这块由 2 颗 CPU 外加 2 颗 GPU 组成的计算平台性能上等于 150 台 MacBook Pro，有能力运行 DGX-1 训练完成的神经网络模型，完成自动驾驶汽车必须的图像分析任务。
不过 DRIVE PX 2 的功能还不仅仅是代替人类开车那么简单。
前面说到高精度地图是自动驾驶汽车得以上路的关键，而没有一家汽车厂商、测绘公司能够独立给全世界那么多道路绘制高精度地图，所以只有利用好所有在路上行驶的汽车，才能让高精度地图更快地形成规模。
DRIVE PX 2 就可以把汽车变成有效的高精度地图采集器。英伟达在 DRIVE PX 2 上提供用于自动驾驶汽车的端到端制图系统，把原本需要独立于汽车之外进行的地图绘制工作转移到汽车内。另外由于 DRIVE PX 2 有联网功能，理论上可以将车辆采集的地图传回厂商，汇集成一个更大规模的高精度地图网络。
「驾校」有了，驾驶员也已经有了自己上路的能力，自动驾驶汽车现在需要的就是更多地在实际道路中继续优化算法，收集足够的地图数据。
德尔福自动驾驶汽车中控上显示的实时地图信息
目前英伟达已经与博世、采埃孚、百度、奥迪、特斯拉、沃尔沃、奔驰达成合作关系，共同开发自动驾驶汽车及关联技术。今天的 GTC 大会上，英伟达又宣布拿下了丰田，将在未来几年推出的无人驾驶汽车中使用 DRIVE PX。
联想我们上个月在上海体验的德尔福自动驾驶汽车，可以认为有了强大的芯片以及深度学习、高精度地图等技术的助攻，只要给自动驾驶足够的发展时间，人类老司机终将会被取代。
自动驾驶汽车的量产，很可能比我们想象得更快。
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