NVIDIA执行长黄仁勋
不认为Uber自驾车事故构成影响
由于近期发生车祸致死事故的Uber, 在今年CES 2018期间与福斯等车厂共同宣布与NVIDIA进行合作, 因此在警方尚未公布完整调查前, 不少人开始质疑是否NVIDIA所提供超级车用计算机出现异常.
不过, 黄仁勋在后续回复中表示, 目前仍无法确定Uber所发生事故的具体原因, 但从Uber这起事件所使用车辆仍为Volvo XC90, 以及从Volvo响应表示Uber在发生事故的车辆使用自有技术, 并未开启原本车辆上的标准安全技术功能来看, 认为Uber并未直接使用NVIDIA所提供技术.
对于目前暂停外部自驾车相关技术测试, 黄仁勋表示希望能从此次事故中学习相关经验, 日后即可避免类似情况发生, 但并不意味NVIDIA将会放弃自驾车技术发展, 纵使未能在真实世界继续测试自驾车, 但依然可藉由Autosim, Drive Constellation运算平台等方式持续以仿真方式进行训练, 同时强调所有车厂相关业者依然相当重视自动驾驶技术发展, 并且与NVIDIA一样维持全速发展此类技术, 因此认为这样的技术不应单次意外而全面停摆.
GPU加速需求从未停下
而针对目前市场在GPU加速需求部分, 黄仁勋表示由于高阶游戏, 电竞与内容创作需求持续增加, 因此市场对于GPU加速的需求几乎没有停过, 而NVIDIA此次提出的NVIDIA RTX技术预期将可带来全新影像视觉应用, 过去必须透过长时间渲染完成的图像, 在Volta显示架构下仅虚数秒间即可完成, 甚至可实现实时渲染电影等级的光影互动效果, 将使内容创作者能以更具效率, 直觉方式完成更多作品.
同时在人工智能技术应用持续增长, 同时成为未来软件应用主流方向, 藉由GPU加速让运算反应速度, 同时让终端至云端设备的运算均能加快之下, 将能使人工智能训练时间持续缩减, 同时也能让人工智能能力持续增加. 此外, 在近期区块链技术持续成为显学的趋势下, 同样促使GPU加速需求同样有爆发式成长, 因此可以预期市场对于GPU的需求几乎从来没有停过.
黄仁勋表示, 由于GPU的市场需求持续扩大, 几乎在全球各个地区都有NVIDIA生产的GPU投入应用, 因此NVIDIA其实也能被视为用有全球最大数据库, 同时也是全大区块链技术供应厂商.
不因制程技术进展速度受限
对于有人质疑在现行制程技术持续缩减情况下, NVIDIA现行采用制程技术仍未下探至10nm或更小制程, 甚至市场其他竞争对手已经准备进入7nm制程发展, 黄仁勋则强调制程技术确实相当重要, 因为能在相同面积放进更多晶体管, 同时相对也能让相同电力产生更高运算效能, 但在芯片设计其实仍有更多发展模式, 例如从Maxwell架构进展至Pascal架构, 并非仅以制程精进得到更高运算能力, 其中更包含架构本身改变所带来影响.
举此次揭晓的NVSwitch设计, 让过去藉由NVLink技术串接两组GPU的应用, 可以扩展至更多GPU同时串接, 因此促使总计使用16张新版Tesla V100与12组NVSwitch构成的「 全球最大GPU」DGX-2诞生, 藉此对应市场更大GPU加速运算需求, 同时也解决过去对于GPU发展将因为制程技术有所局限的问题.
此外, 与ARM携手合作Project Trillium平台设计, 将可让NVIDIA原本针对Issac训练平台所提出的开放架构训练框架NVDLA, 可进一步加入ARM芯片设计内, 当Qualcomm, 三星, 华为, Marvell等厂商藉由ARM架构设计新款处理器时, 即可藉由NVDLA学习应用串接NVIDIA终端或是基于云端协作的GPU加速效果, 藉此让更多物联网装置可藉由NVIDIA技术加速学习, 让更多人工智能技术能加快应用在物联网设备.
从风险中寻找发展机会
对于目前投入发展事业是否担心因为面临更大风险, 例如市场对于人工智能技术的不安全感等因素造成影响, 黄仁勋则认为市场任何生意都会伴随着风险, 例如NVIDIA制作相当多的显示适配器, 但可能面临用户根本不玩游戏, 或是协助推动更多自动驾驶车辆, 但用户并不想搭车出门, 但正因为市场有这些需求而促使厂商提出更多全新技术, 并且从经验, 反馈中持续学习, 并且让技术更加成长, 而NVIDIA也持续投入这样的挑战.