NVIDIA 黃仁勳: NVIDIA 所提供的不僅是 GPU ,而是兼具超算與通用 AI 的 TensorCore + GPU 架構

2018.05.30 09:50PM
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NVIDIA 執行長黃仁勳在 GTC 2018 台灣場結束後,也接受媒體的團訪,在正式開始前,黃仁勳仍再度重申,固然摩爾定律在前幾年的運算領域似乎停滯不前,使得許多科學研究也隨之無法突破,但隨著 GPU 加速被廣泛接受,全新的運算架構使得摩爾定律再度開始運轉,且有著飛躍性的性能成長,尤其 GPU 重啟深度學習技術熱潮,使得 AI 技術也因此再度起飛, OpenAI 組織更指出,在 5 年內 AI 的性能成長達 30 萬倍,由 AI 永續撰寫程式的時代也隨之來臨,並因此解決近期人類無法解決之問題。

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當有人問起黃仁勳如何看到 IoT 終端 AI 化市場,他指出,若是多半廠商都能辦到的領域,是 NVIDIA 絕對不會涉獵的領域,挑戰值得挑戰的領域是 NVIDIA 一路走來的企業 DNA ,也是 NVIDIA 屢屢創新的關鍵,獲利固然重要,但企業永續發展更是企業的價值核心,而基於 AI 的自動駕駛以及智慧機器人技術,是他在 AI 領域看到所值得挑戰的領域,其它如工業自動化、智慧城市也是同樣有挑戰的價值,至於一般 IoT 終端裝置的 AI ,黃仁勳則認為已經有許多廠商具備技術,且挑戰性不高同時毛利也不高,不會是 NVIDIA 有興趣的領域。

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至於友商指出 GPU 並非 AI 的最佳解答,黃仁勳強調,友商所認知的是過去的 GPU  ,但現今 NVIDIA 的圖形運算方案已經打破過往 GPU 的框架,新一代的超級運算架構 Volta 實現了 TensorCore + GPU 的人工智慧與通用運算兼具的超級運算架構,並非只著重在單一領域,無論是需要 FP64 、 FP32 高精度的通用運算,或是 FP16 與 Int 8 的 AI , Volta 皆能勝任。

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黃仁勳同時也指出,雖然友商可以拿出許多的數據比較作為挑戰 GPU 在 AI 應用的基準,然而事實則是目前的業界並未看到友商的方案有確實被用在實作面,但此時 NVIDIA 的 GPU 技術卻已經廣泛的為全世界的大型資料中心、研究單位以及各項人工智慧技術挹注動能。

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另外也被問到與如 Google 提供 TPU 一類的 ASIC 架構加速器比較時 GPU 的優勢在哪?黃仁勳則認為,雖然如 TPU 一類的 ASIC 加速器可為特定的框架提供絕佳的性能,但卻缺乏可因應不同框架的編程能力,此時 NVIDIA 的 GPU 技術則有較高的彈性,同時以大型運算伺服器而言, AI 與通用運算皆有需求,能夠提供通用運算與 AI 的 GPU 亦能滿足多種需求。

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最後被問到 NVIDIA 與台積電的長年合作,會否隨著張忠謀即將退休而生變、甚至轉單三星;黃仁勳則感性的表示,張忠謀絕對是半導體業界值得尊敬的前輩,張忠謀精確而長遠的規劃也為台積電打好基礎並持續領先業界,且至今仍保有當年他初識張忠謀的活力,他也很感念台積電多年以來與 NVIDIA 合作,而雙方長期的合作也不僅只是因為他與張忠謀的交情,台積電的技術更是 NVIDIA 與其合作的重點,雙方的合作關係不會因為張忠謀的退休而一夕之間風雲變色。

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