CEO da NVIDIA Jen-Hsun Huang
Uber não acho acidentes auto-condução constituem influência
Desde a recente acidente fatal Uber de um acidente de carro, durante a CES 2018 este ano e Volkswagen e Peugeot anunciou uma colaboração com a NVIDIA, e, portanto, antes que a polícia ainda não divulgou a pesquisa completa, muitas pessoas começaram a questionar se a excepção prevista pela NVIDIA carro super apareceu com um computador .
No entanto, Huang Renxun disse em uma resposta de acompanhamento que a causa específica do acidente de Uber ainda era desconhecida, mas o veículo usado no incidente Uber foi o Volvo XC90, e respondeu à resposta da Volvo ao uso da tecnologia Uber no acidente. Sem olhar para os recursos de tecnologia de segurança padrão do veículo original, a Uber não usou diretamente a tecnologia fornecida pela NVIDIA.
Para a moratória atual em tecnologias de auto-teste de condução externo, Huang expressou a esperança de que a experiência de aprendizagem do acidente, para evitar incidentes semelhantes no futuro, mas isso não significa que NVIDIA vai desistir do desenvolvimento de tecnologia de auto-condução, mesmo no mundo real não poderia continuar carro de teste, mas ainda pode continuar a emular o caminho para a formação de AUTOSIM, plataforma de computação rígido Constellation, etc., salientando que toda a indústria relacionada com o depósito ainda é piloto automático muito a sério o desenvolvimento da tecnologia, e manter o mesmo NVIDIA pleno desenvolvimento desse tipo de tecnologia, Pense que tal tecnologia não deve ser completamente desligada em um único acidente.
Aceleração de GPU nunca parou
Em resposta à demanda atual do mercado por aceleração de GPU, Huang Renxun disse que devido à crescente demanda por jogos de alto nível, e-sports e criação de conteúdo, a demanda por aceleração de GPUs parou, e a tecnologia NVIDIA RTX da NVIDIA está disponível. Trazendo novos aplicativos de visão de imagem no passado, as imagens devem ser renderizadas por um longo tempo e ser concluídas em um segundo imaginário sob a arquitetura de exibição Volta. Mesmo a renderização em tempo real de interações de luz e sombra em nível de filme permitirão que os criadores de conteúdo Uma maneira mais eficiente e intuitiva de completar mais trabalhos.
Ao mesmo tempo, a aplicação da tecnologia de inteligência artificial continua a crescer e tornar-se o mainstream de futuras aplicações de software acelerando a velocidade de resposta computacional das GPUs e acelerando o cálculo das operações de equipamento de terminal para nuvem, o tempo de treinamento de inteligência artificial continuará a encolher. Ao mesmo tempo, as capacidades de inteligência artificial também podem continuar a aumentar.Além disso, na tendência recente da tecnologia blockchain continua a tornar-se aparente, mas também para promover a demanda de aceleração GPU também tem um crescimento explosivo, pode-se esperar que a demanda do mercado por GPU quase nunca parou.
Jen-Hsun Huang disse que, como a demanda do mercado GPU continua a se expandir em quase todas as regiões do mundo têm GPU NVIDIA para aplicações de produção, de modo NVIDIA tem, de facto, ser também considerado para usar maior banco de dados do mundo, mas também toda a fornecedores grandes tecnologia cadeia bloco.
Não por causa da tecnologia de processo velocidade progresso é limitado
Para algumas pessoas interrogadas nas tecnologias de processo existentes continuam a encolher situação, tecnologia de processo de adoção atual NVIDIA ainda não caindo para 10 nm ou menos processo, e até mesmo comercializar outros concorrentes estão prontos para entrar desenvolvimento do processo 7nm, Huang destacou que a tecnologia de processo é realmente muito importante, porque mais transistores podem ser colocados na mesma área, mas também fazer o mesmo relativamente maior de computação de desempenho de geração de energia, mas na verdade, existem ainda mais o modelo de desenvolvimento, por exemplo arquitetura Maxwell para o progresso da arquitetura Pascal, não só para obter processos sofisticados em design de chips maior poder de computação, que inclui ainda em si arquitectura mudança causada pelo impacto.
O design do NVSwitch anunciado desta vez permite que os aplicativos que foram colocados em cascata com duas GPUs através da tecnologia NVLink sejam dimensionados para mais conexões seriais simultâneas GPU, contribuindo para o uso total de 16 novos conjuntos Tesla V100 e 12 NVSwitch. A GPU "DGX-2" nasceu para aproveitar a maior demanda por computação acelerada por GPU no mercado e também para resolver o problema de que o desenvolvimento da GPU no passado era limitado devido à tecnologia de processo.
Além disso, trabalhar com o ARM no projeto da plataforma Project Trillium permitirá que a estrutura de treinamento de arquitetura aberta original da NVIDIA para a plataforma de treinamento Issac seja adicionada ao design do chip ARM, quando a Qualcomm, Samsung, Huawei, Marvell e outros fornecedores usam o ARM. Ao projetar novos processadores, você pode usar o NVDLA para aprender aplicações em cascata com terminais NVIDIA ou aceleração por GPU baseada em colaboração baseada em nuvem, o que permitirá que mais dispositivos de IoT acelerem o aprendizado através da tecnologia NVIDIA, permitindo mais tecnologias de inteligência artificial. Pode acelerar a aplicação de dispositivos IoT.
Procurando oportunidades dos riscos
Para o atual investimento em desenvolvimento de carreira preocupado porque em maior risco, como o impacto no mercado de tecnologia de inteligência artificial para a insegurança e outros fatores, Jen-Hsun Huang acredita que o mercado vai ser acompanhado de eventuais riscos do negócio, tais como NVIDIA fez um adaptador bastante exposição, mas pode usuários enfrentam não jogar jogos, ou ajudar a promover veículos mais autônomas, mas o usuário não quer montar para fora, mas por causa da demanda do mercado e incentivar os fabricantes aos apresentados mais nova tecnologia e aprendizado contínuo da experiência, feedback e tornar a tecnologia mais crescimento, mas NVIDIA tem continuado a investir tal desafio.