NVIDIA의 CEO 젠슨 황 (Jen-Hsun Huang)
동네 짱자가 운전 사고가 영향을 구성 생각하지 않는다
가까운 장래에 차량 사고로 사망 한 Uber는 올해 CES 2018에서 NVIDIA와 협력하기 시작했으며, NVIDIA와 협력하기 시작 했으므로 많은 사람들이 경찰이 완전 조사를하기 전에 NVIDIA가 supercar 컴퓨터에 이상을 제공했는지 여부를 묻기 시작했습니다. .
그러나 Huang Renxun은 후속 조치에서 Uber의 사고의 구체적인 원인은 여전히 알려지지 않았지만 Uber 사건에서 사용 된 차량은 Volvo XC90이며 Uber의 사고에서의 자체 기술 사용에 대한 Volvo의 대응에 응답했습니다. Uber는 원래 차량의 표준 보안 기술 기능을 보지 않고 NVIDIA가 제공 한 기술을 직접 사용하지 않았습니다.
외부 테스트자가 운전 기술의 현재 유예를 들어, 황 사고에서 학습 경험, 향후 유사한 사고를 방지하기 위해 희망을 표현하지만 NVIDIA도 현실 세계에서 계속할 수 없게되고, 자기 운전 기술 개발을 포기 의미하지 않는다 시험 자동차는하지만, 여전히 모든 창고 관련 산업은 여전히 매우 심각 기술 개발을 자동 조종 장치임을 강조하면서, 등 AutoSim에, 드라이브 별자리 컴퓨팅 플랫폼에 의해 교육의 길을 에뮬레이트 계속 이러한 기술의 같은 NVIDIA 완전한 발전을 유지할 수 있습니다 그러한 기술이 한 번의 사고로 완전히 중단되어서는 안된다고 생각하십시오.
GPU 가속이 멈추지 않았습니다.
GPU의 가속 섹션에서 현재 시장 수요의 전망은 젠슨 황 (Jen-Hsun Huang) 때문에 하이 엔드 게임, 게임 및 컨텐츠 제작 수요가 계속 증가하고, 그래서에 대한 시장 수요 중지 거의 절대 GPU가 가속하고, 제안 된 NVIDIA NVIDIA RTX 기술이 될 것으로 예상하고 있다고 말했다 과거에는 새로운 이미지 비전 응용 프로그램을 구현하기 위해 볼타 디스플레이 아키텍처에서 가상 이미지를 오랜 기간 동안 가상으로 렌더링해야했습니다. 영화 수준의 조명 및 그림자 상호 작용을 실시간으로 렌더링해도 콘텐츠 제작자는 더 많은 작업을 완료하는 데보다 효율적이고 직관적 인 방법.
인공 지능 기술의 응용 프로그램이 반응 속도를 만들기 위해 GPU 가속 컴퓨팅, 성장하고, 주류 소프트웨어 응용 프로그램의 향후 방향이 될 계속하는 동안, 클라우드 컴퓨팅 장비의 인공 지능은 계속 축소있게 훈련 시간을 단축 할 수 아래로 터미널을 허용하면서, 또한 인공 지능 기능이 계속 증가 할 수 있습니다.뿐만 아니라, 최근의 블록 체인 기술 같은 GPU 가속 수요를 중지 거의 절대,이 GPU에 대한 시장 수요를 기대할 수있다 동등 폭발적인 성장을 자극하는 학교에서 중요한 경향되고 있습니다.
젠슨 황 (Jen-Hsun Huang)은 GPU 시장 수요의 확장을 계속 NVIDIA는 세계 최대 규모의 데이터베이스를 사용하는 것으로 간주 될 사실이있다,뿐만 아니라 전체 큰 블록 체인 기술 공급 업체, 그래서 거의 세계의 모든 지역, 생산 애플리케이션에 엔비디아 GPU가 있다고 말했다.
때문에 공정 기술의 발전 속도의 제한하지 않음
기존 공정 기술에 의문을 제기 어떤 사람들은 상황을 계속 축소를 들어, NVIDIA 현재 채택 공정 기술은 아직는 10nm 이하 공정에 떨어지고, 심지어 다른 경쟁자가 7nm 공정 개발을 입력 할 준비가 출시되지 않은, 황 공정 기술이 있기 때문에, 참으로 매우 중요하다고 강조했다 동일한 영역에 더 많은 트랜지스터를 배치 할 수있을뿐만 아니라 동시에 동일한 전력으로 더 높은 컴퓨팅 성능을 낼 수도 있지만 칩 설계에 더 많은 개발 모델이 있습니다. 예를 들어 Maxwell 아키텍처에서 Pascal 아키텍처에 이르기까지 프로세스 개선이 아닙니다. 더 높은 컴퓨팅 능력. 아키텍처 자체의 변화의 영향도 포함됩니다.
이번에 발표 된 NVSwitch 디자인은 NVLink 기술을 통해 2 개의 GPU로 직렬 연결된 응용 프로그램이 GPU 동시 직렬 연결로 확장되어 16 개의 새로운 Tesla V100 및 12 개의 NVSwitch 세트를 사용할 수있게합니다. GPU "DGX-2"는 시장에서 더 큰 GPU 가속 컴퓨팅에 대한 요구를 활용하고 과거의 프로세스 기술로 인해 GPU 개발이 제한 될 것이라는 문제를 해결하기 위해 탄생했습니다.
또한 Project Trillium 플랫폼 디자인에서 ARM과 협력하면 Qualcomm, Samsung, Huawei, Marvell 및 다른 공급 업체가 ARM을 사용하는 ARM 칩 설계에 Issac 교육 플랫폼 NVDLA를 추가 할 수있는 NVIDIA의 독창적 인 개방형 아키텍처 교육 프레임 워크가 활성화됩니다. 새로운 프로세서 아키텍처를 설계 할 때, NVIDIA 단자는 더 할 수 있도록 학습, 인공 지능 기술을 가속화하기 위해 직렬 또는 장치가 NVIDIA 기술로 더 많은 작업을 할 수있게된다 GPU 가속 효과의 NVDLA 클라우드 기반 협동 학습 애플리케이션에 의해 연결될 수있다 가지 응용 프로그램 장비를 속도를 높일 수 있습니다.
위험에서 기회를 찾아
같은 불안 및 기타 요인에 대한 인공 지능 기술의 시장 영향으로 높은 위험 때문에 걱정 경력 개발의 현재 투자를 들면, 젠슨 황 (Jen-Hsun Huang)은 시장이 있습니다 NVIDIA 꽤 디스플레이 어댑터를 만든 등 모든 비즈니스 위험을 수반하지만, 될 것이라고 믿는다 직면 사용자는 게임을, 또는 좀 더 자율적 인 차량을 홍보 할 수 있지만, 사용자는 극복하지 않지만, 때문에 시장 수요의 경험, 피드백을 앞으로 더 많은 새로운 기술, 지속적인 학습을 넣어 사람들에게 제조를 장려하지 않는다 기술보다 성장을하지만, NVIDIA는 도전을 투자를 계속하고있다.