الحاضر، اشار هوانغ الى ان الصين تمثل ثلث إجمالي الإيرادات NVIDIA، NVIDIA لديها 3000 موظف في الصين.
وقال جين هسون هوانغ الحكمة من الأشياء، أمس، وARM التعاون لخلق تكنولوجيا رقاقة AI المستمدة من نفيديا DLA، هو نفيديا لبناء رقاقة أسيك (ديب التعلم المسرع، عميق مسرع التعلم) طبيعة DLA. الآن العديد من شرائح AI، مثل غوغل TPU ، أساسا جهاز ASIC.
وبالإضافة إلى ذلك، هوانغ أيضا مقابلة أكد أمس أن NVIDIA تعليق اختبار السيارات بدون سائق على الرسائل الطرق العامة، ويشرح لماذا.
وبالمناسبة، يحدث اليوم اليوم أيضا إلى مؤتمر قمة أدوبي، شارك هوانغ في المقابلات زلت على قمة أدوبي في لاس فيغاس، نفيديا تحدث عن راي تتبع التكنولوجيا، وتكنولوجيا معالجة الصور، بعد ظهر اليوم، والعودة إلى سان خوسيه GTC الموقع.
ومن ناحية ARM، شركات صناعة الرقائق الالكترونية تساعد على خلق شريحة AI مخصص
الآن بعد أن بدأت العديد من الشركات الناشئة الصينية رقاقة منظمة العفو الدولية ، فإنها تشكل تهديدا ل Nvidia؟
وقال جين هسون هوانغ، AI هو المستقبل، مستقبل كل صناعة البرمجيات، وجميع البرامج تستفيد من منظمة العفو الدولية، سحابة، والرعاية الصحية، والصناعة التحويلية وهلم جرا، مستقبل منظمة العفو الدولية كبيرة جدا، أكبر بكثير من جسمها من مؤسسة عملت NVIDIA مع العديد من الشركات المبتدئة AI، رقاقة منظمة العفو الدولية وسوف حتى شركات المشاريع، مثل DLA هذا TPU مشابه لإطار التكامل الأجهزة ARM، حتى أن الشركات رقاقة يمكن بناء على رقاقة AI الخاصة.
في خطاب يوم أمس، أعلنت NVIDIA شراكة مع صانع رقاقة ARM لبناء الأشياء رقاقة AI (IOT AI SOC)، وتكنولوجيا NVIDIA AI في فبراير من هذا العام، أطلقت الذراع إطار مشروع تريليوم، مما يسمح للشركات صناعة الرقائق الالكترونية أكثر سهولة بناء خاصة بهم رقائق AI ، بما في ذلك رقائق الهاتف المحمول ، ورقائق الأجهزة الإلكترونية الاستهلاكية ، وشرائح IoT ، وما إلى ذلك. تنبع هذه التكنولوجيا من مشروع DLA Deep Learning Accelerator المفتوح من GTC على GTC العام الماضي.
في المشهد ، قال هوانغ رنكسون لـ Zhizhi إن DLA (معجل التعلم العميق) هو في الأساس رقاقة ASIC التي بناها Nvidia ، والآن العديد من شرائح AI ، مثل TPU من Google ، هي أجهزة ASIC بشكل أساسي.
وقال جين هسون هوانغ أن هذه الشراكة مع ARM التي سيتم دمجها في إطار DLA من ARM IP للذهاب بعد المصنعين يمكن تحميلها من الصغيرة الى AI العمارة تكوينات كبيرة مختلفة لخلق الخاصة رقاقة AI الخاصة، ولكن هذه الشريحة TensorRT فوق تحتاج إلى تشغيل البرنامج.
NVIDIA DLA مقابل هواوي كيرين 970، أبل A11
نائب الرئيس ديبو تالا NVIDIA المسؤول عن الأعمال التجارية العالمية، بما في ذلك الروبوت، والمدن الذكية، وكذلك DLA مشروع معجل التعلم العميق، وهذا المشروع هو أمس نفيديا ARM رقاقة العملاقة والتعاون التقني لبناء أساس مسرع IP-عمق نهاية الدراسة رقاقة ذكية محددة.
في العام الماضي، اختار NVIDIA DLA مشروع مفتوح المصدر، بحيث مصنعي شرائح رئيسية يمكن تحميل هذا المشروع مسرع رقاقة الحرة، AI لخلق الخاصة بها رقاقة الطاقة المنخفضة. ومع ذلك، فإن استخدام مشاريع مفتوحة المصدر لا تزال لديها عتبة فنية معينة. وفي هذا GTC، أعلنت NVIDIA تخفيض عتبة رقائق AI لبناء مرة أخرى، وذلك بالتعاون مع ARM.
وقال ديبو تالا الشيء الحكمة، DLA هو مشروع مفتوح المصدر، لن تكون مشحونة هذا التعاون ARM. وقد تم تطوير مشروع DLA لمدة ثلاث سنوات، والسبب سيختار الحرة والمفتوحة المصدر، هو التركيز على مثل هذه المشاريع ليس بسبب أشياء NVIDIA قلق .
وخلال الأشهر الستة الماضية، بدأت العديد من نهاية رقاقة ذكية مخصصة AI في الظهور، ومعظمها يأتي القلق واثنين من شريحة الهاتف المحمول: هواوي كيرين 970، أبل A11 ديبو تالا يأتي على الساحة، الآن مؤقتا لا عمق تعلم NVIDIA مسرع IP وكيرين 970 NPU، وعلى النقيض معلمات التفاح A11 محرك الشبكة العصبية. ومع ذلك، وبعد ثلاث سنوات DLA البحث والتطوير، وجدت NVIDIA لإنشاء الأجهزة مسرع التعلم العميق هو في الواقع المشروع بأكمله الجزء السهل، الجزء الصعب هو البرنامج، فكم بالحري دعم برامج جيدة مختلف AI، إطار منظمة العفو الدولية، وكيفية تحسين نشر الشبكة العصبية.
في هذا الصدد ، قام العديد من مهندسي البرمجيات من Nvidia باستثمار العديد من سنوات البحث ، خاصة في تطبيقات الشبكات العصبية (الاستدلال) والنشر ، وفي هذا GTC ، قدم هوانغ رينكسن نسخة جديدة من TensorRT 4.0 ، مما يسمح للشبكات العصبية النشر أسهل وأسرع.
أربعة أسباب رئيسية لعدم وجود وحدات معالجة الرسومات
في المشهد ، صرح هوانغ رنكسون أيضا أن الطلب الحالي على GPU قد تجاوز العرض من Nvidia ، وذلك لأربعة أسباب:
من ناحية ، تتطور صناعة الألعاب بسرعة ، وقد تم إصدار العديد من منتجات الألعاب الثقيلة في العام الماضي ، وقد ازداد الطلب على وحدات معالجة الرسومات ؛
من ناحية أخرى ، يتم الآن إنشاء المحتوى ، كما يتم تطوير سوق مشاركة المحتوى ، وخاصة إنشاء المحتوى القائم على المحتوى.
أما الجانب الثالث ، فلا داعي للقول ، هو الذكاء الاصطناعي ، فمع تطور الذكاء الاصطناعي ، فإن وحدة معالجة الجرافيك في انفينيون تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر مدنية ، بغض النظر عمن تكون أنت.
الجانب الأخير هو واحد من أهم المناطق في الوقت الحاضر: Blockchain ، لأن مليارات من وحدات معالجة الرسوميات في العالم تستخدم نفس البنية ، يمكن اعتبارها أكبر قاعدة بيانات في العالم وأكثرها لامركزية.
تعليق اختبار السيارات بدون سائق على الطرق العامة
منذ وقت ليس ببعيد ، أثرت حالة وفيات المشاة الناجمة عن اختبارات الطرق على سيارات اوبر بدون سائق على صناعة السيارات العالمية ، وخلال نشرة GTC ، أكدت نفيديا رسميا أنها ستعلق اختبار السيارات بدون سائق على الطرق العامة.
أولا، قال جين هسون هوانغ ان نفيديا لم تستخدم تكنولوجيا الطيار الآلي --Uber. جين هسون هوانغ ذكر أيضا في مقابلة سابقة، لم هذا الحادث ترك الجميع يشعرون بالحزن، الذي يؤثر أيضا على الصناعة برمتها. نفيديا أيضا بقلق بالغ إزاء سلامة الجميع ، بما في ذلك الموظفين نفيديا الخاصة ، لأنها تؤدي أيضا مهام الاختبار المختلفة في سيارة اختبار.
لذلك، قررت نفيديا بتعليق اختبار السيارات بدون سائق على الطرق العامة، ومن هذا الحادث لفهم ودراسة ودراسة والتعلم من التجربة، وجعل العمل أكثر أمانا في المستقبل. ومع ذلك، وقال هوانغ أيضا أن هذا التوقف لا ينبغي أن يكون أيضا وقت طويل
في الكلمة الرئيسية يوم أمس، كما قدم هوانغ 3D منصة اختبار المحاكاة الآلي ليقود اسمه دافع SIM وكوكبة، وبيانات الاستشعار الجيل الأول (بما في ذلك الكاميرات وأجهزة الرادار، وغيرها) في السحابة، ومن ثم نقل البيانات إلى محرك بيغاسوس من أجل المساعدة في تدريب نظام الطيار الآلي. يعادل العالم الافتراضي لاختبار السيارات بدون سائق وأكثر أمنا.