Direttore esecutivo di NVIDIA Huang Renxun
Non considerare l'incidente di auto-guida di Uber come un'influenza
Uber, che era stato ucciso in un incidente d'auto nel prossimo futuro, ha annunciato la collaborazione con NVIDIA durante il CES 2018 di quest'anno e di conseguenza molte persone hanno iniziato a chiedersi se NVIDIA avesse fornito un computer per le supercar prima che la polizia avesse annunciato un'indagine completa. .
Tuttavia, in risposta successiva Jen-Hsun Huang detto, ancora in grado di determinare la causa specifica dell'incidente Uber, Uber ma questo incidente è ancora usato veicolo Volvo XC90, Volvo e rappresenta una risposta dal Uber utilizza la propria tecnologia nel veicolo incidente , non apre caratteristiche standard di sicurezza sul punto tecnologia veicolo originale di vista che Uber non ha utilizzato direttamente la tecnologia fornita da NVIDIA.
Per l'attuale moratoria sulle tecnologie di auto-Esame di guida esterna, Huang ha espresso la speranza che l'esperienza di apprendimento dall'incidente, per evitare che incidenti simili in futuro, ma questo non significa che NVIDIA darà lo sviluppo della tecnologia auto-guida, anche nel mondo reale non poteva continuare macchina di prova, ma ancora in grado di continuare a emulare il modo per la formazione da AUTOSIM, piattaforma di calcolo unità Constellation, ecc, mentre sottolineando che tutta l'industria deposito relativo è ancora molto seriamente autopilota lo sviluppo tecnologico, e mantenere la stessa NVIDIA pieno sviluppo di tale tecnologia, che tale tecnologia non dovrebbe essere un unico e completo incidente chiuso.
GPU accelerata della domanda non ha mai smesso
La vista del fabbisogno del mercato in sezione di accelerazione GPU, Jen-Hsun Huang ha detto che a causa di fascia alta gioco, giochi e contenuti demand creazione continua ad aumentare, per cui la domanda di mercato per GPU-accelerati quasi mai interrotta, e la tecnologia proposta NVIDIA RTX è prevista per essere portando una nuova applicazione immagine visiva, deve passato attraverso un lungo periodo di tempo per rendere l'immagine finale, il display può essere completato in volta nel quadro della stanza virtuale solo per pochi secondi, e persino il rendering in tempo reale di interazione sistema di rating pellicola di luce e ombra effetti, creatori di contenuti saranno in grado di Modo più efficiente e intuitivo per completare più lavori.
Mentre l'applicazione della tecnologia di intelligenza artificiale continua a crescere, e diventare la direzione futura delle applicazioni software mainstream, con l'informatica con accelerazione GPU per rendere la velocità di reazione, pur consentendo il terminale sotto l'apparecchiatura il cloud computing può accelerare i tempi di formazione consentirà l'intelligenza artificiale continuano a ridursi, ma permette anche capacità di intelligenza artificiale continuano ad aumentare. inoltre, nel recente tecnologia di blocco catena continua ad essere una tendenza significativa a scuola, spingendo la stessa GPU domanda accelerato la crescita altrettanto esplosiva, si può prevedere la domanda di mercato per la GPU quasi mai fermato.
Huang Renxun ha dichiarato che a causa della continua espansione della domanda di GPU sul mercato, quasi tutte le regioni del mondo hanno applicazioni di produzione di GPU NVIDIA, quindi NVIDIA può essere considerato come l'utilizzo del database più grande del mondo, ma anche il fornitore dell'intera tecnologia blockchain.
Non a causa dei limiti di velocità del processo
Per alcune persone intervistate nelle tecnologie di processo esistenti continuano a ridursi situazione attuale tecnologia di processo di adozione NVIDIA non ha ancora scendendo a 10nm o meno dei processi, e anche sul mercato altri concorrenti sono pronti ad entrare sviluppo dei processi 7nm, Huang ha sottolineato che la tecnologia di processo è davvero molto importante, perché più transistor possono essere messi nella stessa zona, ma anche fanno lo stesso relativamente maggiore performance computing generazione di energia, ma in realtà ci sono ancora più modello di sviluppo, per esempio architettura Maxwell progredire dall'architettura Pascal, non solo per ottenere processi sofisticati progettazione di chip maggiore potenza di calcolo, che comprende inoltre l'architettura stessa cambiamento portato dall'impatto.
Il design NVSwitch annunciato questa volta consente alle applicazioni che sono state collegate in cascata con due GPU tramite la tecnologia NVLink per scalare a più connessioni seriali simultanee GPU, contribuendo così all'uso totale di 16 nuovi set Tesla V100 e 12 NVSwitch. La GPU "DGX-2" è nata per sfruttare la maggiore richiesta di elaborazione accelerata da GPU sul mercato e per risolvere il problema che lo sviluppo di GPU in passato era limitato a causa della tecnologia di processo.
Inoltre, il lavoro ARM insieme piattaforma progetto Trillium, consentirà NVIDIA originariamente allenato per quadro architettura aperta piattaforma di formazione NVDLA Issac sollevato, può essere ulteriormente aggiunto alla progettazione di chip ARM, come Qualcomm, Samsung, Huawei, Marvell ARM da altri produttori quando si progetta una nuova architettura di processore, terminale NVIDIA possono essere collegati in serie o dalle applicazioni di apprendimento collaborativo NVDLA cloud basati su GPU effetti accelerati, per cui il dispositivo può rendere le cose più dalla tecnologia NVIDIA per accelerare l'apprendimento, la tecnologia di intelligenza artificiale per consentire più le cose possono accelerare l'attrezzature per l'applicazione.
Cercate le occasioni da rischio
Per gli attuali investimenti in sviluppo di carriera preoccupato perché a rischio più elevato, come ad esempio l'impatto sul mercato della tecnologia di intelligenza artificiale per l'insicurezza e di altri fattori, Jen-Hsun Huang ritiene che il mercato sarà accompagnata da eventuali rischi di business, come ad esempio NVIDIA fatto un bel scheda video, ma può gli utenti che affrontano non giocare, o contribuire a promuovere veicoli più autonoma, ma l'utente non vuole cavalcare, ma a causa della domanda di mercato e incoraggiare i produttori a quelli invocati più nuove tecnologie e apprendimento continuo per esperienza, feedback, e rendere la tecnologia più crescita, ma NVIDIA ha continuato ad investire una tale sfida.