Nvidia聚焦数据科学和人工智能巩固其GPU芯片地位

尽管自己的下一代GPU芯片要到明年才会推出，但在本周开幕的GPU Technology Conference（GTC）大会上，Nvidia把重点放在了一系列新设备和新服务上，旨在巩固自身芯片在计算机图形、数据科学和人工智能等领域的领先地位。

本周在美国圣克拉拉举行的年度GTC大会上，Nvidia推出了旨在加速数据科学的工作站新产品，以及基于RTX实时光线追踪技术的服务器新产品。RTX是Nvidia去年底推出的一项技术，用于提供电影级质量的图像，以制作视频游戏、虚拟现实和增强现实。

这次新推出的数据科学工作站系列产品将由Nvidia主要的计算机合作伙伴厂商供货，例如Dell Technologies以及联想集团。Nvidia联合创始人、首席执行官黄仁勋在周一下午的GTC大会主题演讲中吹嘘说，“我们正在整个企业数据科学团队浓缩到一个小盒子里”。

Nvidia还表示，Nvidia很快就将通过Nvidia云向客户提供最顶级的、面向人工智能的数据中心服务器芯片T4，而且还将通过AWS G4新计算实例提供。此外，思科、Dell EMC、富士通、HPE、浪潮、联想和曙光等厂商的服务器系统也将支持T4芯片。该芯片专为机器学习和深度学习打造，近年来，这两个人工智能的分支已经在语音识别、图像识别、自动驾驶汽车方面取得了巨大的进步。

特别是T4芯片还瞄准了AI推理工作负载，这种工作负载是运行神经网络模型的计算密集型负载，需要用大量数据进行训练。Nvidia副总裁、加速计算部门总经理Ian Buck表示，在云中使用T4，已经被用于帮助PayPal实时处理付款过程，同时将欺诈行为减少10％，也帮助Snap进行实时处理照片捕捉，以及提高广告效率。

Nvidia首席科学家、研究主管Bill Dally在接受采访时表示，T4在人工智能推理方面仍然远远领先于竞争对手，甚至超过了数十家芯片制造商所生产的专用AI芯片。“很多初创公司可能要让他们的风险投资方们失望了。”他说。

无论如何，随着这些AI模型被用于各种服务中，未来几年，人工智能推理的增速要远远快于人工智能训练。

Moor Insights＆Strategy分析师Karl Freund认为：“推理加速仍然是一个小众市场，但会实现大幅的增长，在未来五年超过人工智能训练市场。在T4问世之前，Nvidia从来没有一款专门为推理任务设计的芯片，所以这是Nvidia在推动采用、用于本地环境以及云中迈出的重要一步。”

Nvidia还推出了一款名为CUDA－X的统一加速计算服务库。目前，AWS正在自己的SageMaker机器学习云服务中使用CUDA－X，此外微软、Databricks等公司也在使用中。这款免费产品还将通过软件容器提供给客户，使其可以在多个计算硬件和平台之上使用。

黄仁勋表示：“加速计算不仅仅关乎于芯片，一个计算机的成功是与围绕它的生态系统有关的。”

Nvidia还面向人工智能提供了一些专用的工具包，例如今天Nvidia推出了可以辅助放射学的Clara AI。

在边缘

Nvidia还重点推出了为世界各地从自动驾驶汽车、机器人到网络边缘的其他设备所打造的新产品和服务。

在自动驾驶汽车方面，Nvidia宣布了一款基于云的DRIVE Constellation自动驾驶汽车仿真平台。Nvidia表示，该平台在从常规驾驶、到非常罕见和非常危险的各种虚拟场景中驾驶数百万英里，比在现实世界中的驾驶效率更高。这款平台是在去年GTC大会上公布的，采用了两台服务器，一台是作为模拟器，另一台配置了Nvidia的DRIVE AGX Pegasus AI驱动型汽车计算机，用于处理模拟的传感器数据。

此外，Nvidia还公布了DRIVE AV自动驾驶汽车软件套件的Safety Force Field驾驶政策，该套件可以预测驾驶环境中的各种变化，并采取保护汽车和路上行人的最佳措施，旨在确保各项操作不会造成不安全的情况。

Nvidia自动驾驶软件副总裁David Nister表示，Safety Force Field是“以数学方式进行设计的，这样配备了SFF的自动驾驶车辆就会像磁铁一样相互排斥，确保自身不受伤害，不会造成危险的情况。此外，它还可以与任何驾驶软件结合使用”。

Nvidia表示，已经与Toyota Research Institute－Advanced Development签署协议，合作开发、训练和验证自动驾驶型汽车，它也是将是首个采用Constellation的第一家公司。

Nvidia还在今年的GTC大会上宣布推出了Jetson Nano，加强对边缘设备的服务。Jetson Nano是一台小型计算机，只需5瓦功率就能运行人工智能工作负载。

Jetson Nano有两个版本，一个是面向开发者的版本，价格为99美元，另一个是面向企业的生产就绪型版本，价格为129美元，旨在让普通人更容易构建机器人、数字助理和自动化设备等人工智能项目。Dally说，从本质上说，Jeston Nano是要成为AI版的Raspberry Pi。

最近几个季度Nvidia一直深陷困境，因为随着比特币和其他替代货币的价格不断下滑，市场对于用于加密货币挖矿使用的Nvidia芯片需求量也在不断缩减。不过大多数分析师认为，这个问题只是暂时性的，Nvidia不仅可以利用在游戏这一核心业务方面的增长，而且还有数据科学和人工智能等高速增长的新兴市场——因此，今年的GTC大会就把重点放在了后两者上。