NVIDIAのCEOジェン・スン・フアン
ユーバー自己駆動事故が影響力を構成するとは思いません
CES 2018の間に車の事故のユーバー最近の死亡事故、今年以来とフォルクスワーゲンやプジョーは、NVIDIAとのコラボレーションを発表し、警察はまだ完全な調査をリリースしていないので、前に、多くの人々がNVIDIAスーパーカーが提供する例外は、コンピュータで登場するかどうかを疑問視し始めました。
ユーバーは、車両事故で独自の技術を使用してからただし、ジェン・スン・フアンは、前記後続の応答で、まだできない事故ユーバー、ユーバーの特定の原因を決定するが、この事件は、依然として車両ボルボXC90、ボルボ使用応答を表していますUberは、元の車両の標準的なセキュリティ技術の機能を見ることなく、NVIDIAが提供する技術を直接使用していませんでした。
外部テスト自己駆動技術に関する現在のモラトリアムのために、黄は事故からの学習経験は、将来的に同様の事件を防止することへの期待を表明、それはNVIDIAも現実の世界で続けることができなかった、自己駆動技術開発を放棄するという意味ではありませんテスト車は、まだ、すべてのデポ関連産業は依然として非常に真剣に技術開発をオートパイロットであることを強調しながら、などAutosim、ドライブコンステレーション・コンピューティング・プラットフォームによる訓練のための方法をエミュレートし続け、そして、そのような技術の同じNVIDIA完全な発展を維持することができますそのような技術は一事故で完全に停止すべきではないと考えてください。
GPUアクセラレーションは一度も停止していない
GPUアクセラレーションのための市場の需要がほとんど停止していない、と提案されているNVIDIA NVIDIA RTXの技術があることが予想されないように、GPUアクセラレーションセクションで、現在の市場の需要のビューでは、ジェン・スン・フアンは、原因ハイエンドのゲームに、ゲームやコンテンツ制作の需要が増加し続けると述べました新しいビジュアルイメージアプリケーションをもたらし、過去の完成画像をレンダリングするのに長い時間を通じて、ディスプレイが仮想部屋ほんの数秒の枠組みの下でボルタで完了することができ、そして光と影効果の膜評価システムの相互作用のも、リアルタイムレンダリングしなければならない、コンテンツ作成者のことができるようになります作業を完了するために、より効率的で、より直感的な方法。
人工知能技術の応用は、反応速度を作るためにGPUアクセラレーション・コンピューティングで、成長し、主流のソフトウェアアプリケーションの将来の方向性になることを続けているが、クラウドコンピューティング機器は、人工知能が縮小し続ける可能になるトレーニング時間をスピードアップすることができます下に端末を可能にしながら、だけでなく、人工知能能力が増加し続けることができます。加えて、近年のブロック鎖技術の学校で有意な傾向が続いて、同じGPUアクセラレーション需要も同様に爆発的な成長を促す、GPUのための市場の需要が停止ことはほとんどないと予想することができます。
Huang Renxun氏は、GPUの市場需要が絶えず拡大していることから、世界のほとんどすべての地域にNVIDIA GPUの生産アプリケーションがあるため、NVIDIAは実際に世界最大のデータベースを使用すると見なされます。
プロセスの速度制限によるものではありません
既存のプロセス技術に疑問一部の人々が状況を縮小し続けるために、NVIDIA現在の採用プロセス技術はまだ10nmの以下のプロセスに落とし、さらには他の競合他社を販売していない7nmでプロセス開発を入力する準備ができている、黄は、プロセス技術は確かに非常に重要であることを強調したため、より多くのトランジスタは、同じエリアに置くが、また同じ比較的高い発電性能コンピューティングを行い、実際にはチップ設計で、洗練されたプロセスを得ることだけでなく、パスカルアーキテクチャから進行するより多くの開発モデル、例えばマクスウェル・アーキテクチャは、まだありますすることができますさらに、アーキテクチャ自体を含む、より高いコンピューティングパワーは、衝撃によってもたらさ変化します。
NVSwitchに発表された動きはNVLink 2つのシリーズのGPUによる過去の技術の適用を可能にするように設計され、同時に、GPUは、このように新しいテスラV100 16」の合計使用を引き起こし、より多くの直列に拡張及び12は、最大のグループNVSwitchを構成することができますGPU「DGX-2が生まれた、これにより、対応する市場よりGPUアクセラレーションコンピューティング・ニーズ、プロセス技術は、GPU開発のための制限の問題があるため、過去に対処しながら。
また、一緒にARMワークプロジェクトエンレイソウプラットフォームは、NVIDIAが最初に提起オープンアーキテクチャフレームワークNVDLAアイザックトレーニングプラットフォームのために訓練できるようになります、さらに他のメーカーがクアルコム、サムスン、Huawei社、マーベルARMとして、ARMチップ設計に追加することができます新しいプロセッサアーキテクチャを設計する際、NVIDIA端子は直列またはデバイスは、より多くのを許可するように学習、人工知能技術を加速するNVIDIAの技術によってより多くのものを作ることができるGPUアクセラレーション効果のNVDLAクラウドベースの協調学習アプリケーションによって接続することができますIoTデバイスのアプリケーションを高速化できます。
リスクからチャンスを探す
心配キャリア開発における現在の投資のために、このような不安やその他の要因のための人工知能技術の市場への影響などのリスクが高い、で、ジェン・スン・フアンは、市場がどのようなビジネス上のリスクを伴うことになると信じているので、そのようなNVIDIAは非常ディスプレイアダプタを作ったが、得るような直面ユーザーがゲームをプレイ、またはそれ以上の自律車を促進するが、ユーザーが出て乗りたいしませんが、理由は市場の需要の経験から、それらの前方に置くより多くの新技術、および継続的な学習のメーカーを奨励し、フィードバックしていない、と技術以上の成長をするが、NVIDIAは、このような課題を投資し続けています。