ผู้อำนวยการฝ่าย NVIDIA Huang Renxun
อย่าพิจารณาอุบัติเหตุการขับขี่ด้วยตัวเองของ Uber เป็นอิทธิพล
ตั้งแต่ Uber อุบัติเหตุร้ายแรงที่ผ่านมาของการเกิดอุบัติเหตุทางรถยนต์ในช่วงงาน CES 2018 ในปีนี้และโฟล์คสวาเกนและเปอโยต์ประกาศความร่วมมือกับ NVIDIA และดังนั้นก่อนที่ตำรวจจะยังไม่ได้รับการปล่อยตัวจากการสำรวจเต็มหลายคนเริ่มตั้งคำถามว่าข้อยกเว้นที่ให้ไว้โดยรถยนต์ NVIDIA ซุปเปอร์ปรากฏตัวด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์ .
อย่างไรก็ตามในการตอบกลับในภายหลัง Jen-Hsun Huang กล่าวว่ายังไม่สามารถระบุสาเหตุที่เฉพาะเจาะจงของการเกิดอุบัติเหตุ Uber, Uber แต่เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นนี้จะยังคงใช้รถวอลโว่ XC90, วอลโว่และแสดงให้เห็นถึงการตอบสนองจาก Uber ใช้เทคโนโลยีของตัวเองในอุบัติเหตุรถ ไม่ได้เปิดคุณลักษณะด้านความปลอดภัยมาตรฐานในจุดที่รถเทคโนโลยีเดิมของมุมมองที่ Uber ไม่ได้โดยตรงใช้เทคโนโลยีที่ได้รับจาก NVIDIA
สำหรับการเลื่อนการชำระหนี้ในปัจจุบันในการทดสอบภายนอกเทคโนโลยีตนเองขับรถ Huang แสดงความหวังว่าประสบการณ์การเรียนรู้จากอุบัติเหตุที่เกิดขึ้นเพื่อป้องกันไม่ให้เหตุการณ์ที่คล้ายกันในอนาคต แต่ไม่ได้หมายความว่า NVIDIA จะทำให้การพัฒนาเทคโนโลยีการขับเคลื่อนด้วยตัวเองแม้จะอยู่ในโลกแห่งความจริงไม่สามารถดำเนินการต่อ การทดสอบรถ แต่ยังคงสามารถดำเนินการต่อที่จะเลียนแบบวิธีการสำหรับการฝึกอบรมโดย Autosim, แพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ไดรฟ์ Constellation ฯลฯ ในขณะที่ย้ำว่าทุกอุตสาหกรรมคลังที่เกี่ยวข้องยังคงเป็นหม้อแปลงไฟฟ้าเป็นอย่างมากในการพัฒนาเทคโนโลยีและการรักษาเดียวกัน NVIDIA พัฒนาเต็มรูปแบบของเทคโนโลยีดังกล่าว คิดว่าเทคโนโลยีดังกล่าวไม่ควรถูกปิดอย่างสมบูรณ์ในอุบัติเหตุครั้งเดียว
การเร่ง GPU ไม่เคยหยุดลง
มุมมองของความต้องการของตลาดในปัจจุบันในส่วนเร่ง GPU เจน-Hsun Huang กล่าวว่าเนื่องจากระดับ high-end การเล่นเกม, เล่นเกมและความต้องการการสร้างเนื้อหายังคงเพิ่มขึ้นเพื่อความต้องการของตลาดสำหรับ GPU-accelerated แทบไม่เคยหยุดและนำเสนอเทคโนโลยี NVIDIA NVIDIA RTX คาดว่าจะเป็น นำแอปพลิเคภาพใหม่ภาพจะต้องผ่านมาผ่านเวลานานในการแสดงผลภาพที่เสร็จจอแสดงผลจะแล้วเสร็จใน Volta ภายใต้กรอบของห้องเสมือนจริงเพียงไม่กี่วินาทีและแม้กระทั่งการแสดงผลแบบ real-time ของการปฏิสัมพันธ์ของระบบการจัดอันดับภาพยนตร์ของแสงและเงาผลกระทบผู้สร้างเนื้อหาจะสามารถที่จะ มีประสิทธิภาพมากขึ้นวิธีที่ง่ายในการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์มากขึ้น
ในขณะที่การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ยังคงเติบโตและกลายเป็นทิศทางในอนาคตของการใช้งานซอฟแวร์ที่สำคัญกับคอมพิวเตอร์ GPU-accelerated ที่จะทำให้อัตราการเกิดปฏิกิริยาขณะที่ช่วยให้ terminal เพื่อใต้อุปกรณ์คอมพิวเตอร์เมฆสามารถเพิ่มความเร็วเวลาการฝึกอบรมจะช่วยให้ปัญญาประดิษฐ์ยังคงหดตัว แต่ยังช่วยให้ความสามารถปัญญาประดิษฐ์ยังคงเพิ่มขึ้น. นอกจากนี้ในห่วงโซ่บล็อกล่าสุดเทคโนโลยียังคงเป็นแนวโน้มที่สำคัญในโรงเรียนกระตุ้น GPU เดียวกันความต้องการเร่งการเจริญเติบโตระเบิดอย่างเท่าเทียมกันก็สามารถคาดหวังความต้องการของตลาด GPU แทบไม่เคยหยุด
Huang Renxun กล่าวว่าเนื่องจากความต้องการ GPU ของตลาดที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องแทบทุกภูมิภาคทั่วโลกมีแอพพลิเคชันการผลิต NVIDIA GPU ดังนั้น NVIDIA สามารถถือเป็นฐานข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดในโลก แต่ยังเป็นผู้จัดจำหน่ายเทคโนโลยี blockchain ทั้งหมด
ไม่ได้เกิดจากข้อ จำกัด ด้านความเร็วของกระบวนการ
บางคนตั้งคำถามว่าการนำ NVIDIA มาใช้ในปัจจุบันหรือไม่ถึง 10nm หรือน้อยกว่าแม้ว่าคู่แข่งรายอื่น ๆ ในตลาดกำลังเตรียมพร้อมที่จะเข้าสู่กระบวนการพัฒนา 7nm อย่างไรก็ตาม Huang Renxun เน้นว่าเทคโนโลยีกระบวนการนี้เป็นสิ่งที่สำคัญมาก สามารถเพิ่มทรานซิสเตอร์ในพื้นที่เดียวกันและในเวลาเดียวกันยังสามารถทำให้พลังงานที่เท่ากันมีประสิทธิภาพในการประมวลผลสูงขึ้นอย่างไรก็ตามยังมีรูปแบบการพัฒนาเพิ่มเติมในการออกแบบชิปตัวอย่างเช่นจากสถาปัตยกรรม Maxwell ไปจนถึงสถาปัตยกรรม Pascal ไม่ใช่แค่การปรับปรุงกระบวนการเท่านั้น พลังการประมวลผลสูงขึ้นซึ่งรวมถึงผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงในสถาปัตยกรรมด้วย
ย้ายประกาศใน NVSwitch ออกแบบมาเพื่อให้การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีในอดีตโดย NVLink สองชุด GPU, GPU ในเวลาเดียวกันสามารถขยายไปยังชุดมากขึ้นจึงก่อให้เกิดการใช้งานทั้งหมดของ" ใหม่ Tesla V100 16 และ 12 ถือเป็นกลุ่มที่ใหญ่ที่สุด NVSwitch GPU "DGX-2" เกิดขึ้นเพื่อใช้ประโยชน์จากความต้องการ GPU ที่เร่งตัวขึ้นในตลาดและเพื่อแก้ปัญหาที่ GPU พัฒนาในอดีตถูก จำกัด เนื่องจากเทคโนโลยีกระบวนการ
นอกจากนี้การทำงานร่วมกัน ARM แพลตฟอร์มโครงการ Trillium จะช่วยให้ NVIDIA ได้รับการฝึกฝนมาสำหรับกรอบสถาปัตยกรรมแบบเปิดแพลตฟอร์มการฝึกอบรม NVDLA Issac ยกขึ้นสามารถเพิ่มต่อไปยังการออกแบบชิป ARM เป็นวอลคอมม์, Samsung, Huawei, Marvell ARM โดยผู้ผลิตอื่น ๆ เมื่อออกแบบสถาปัตยกรรมโปรเซสเซอร์ใหม่ NVIDIA สถานีสามารถเชื่อมต่อในซีรีส์หรือ NVDLA เมฆตามโปรแกรมการเรียนรู้ร่วมกันของ GPU เร่งผลกระทบโดยอุปกรณ์ที่สามารถทำให้สิ่งที่มากขึ้นโดยเทคโนโลยี NVIDIA เพื่อเร่งการเรียนรู้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่จะอนุญาตให้มากขึ้น สามารถเร่งการใช้อุปกรณ์ IoT ได้
มองหาโอกาสจากความเสี่ยง
สำหรับการลงทุนในปัจจุบันในการพัฒนาอาชีพกังวลเพราะมีความเสี่ยงสูงเช่นผลกระทบต่อตลาดของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์สำหรับความไม่มั่นคงและปัจจัยอื่น ๆ Jen-Hsun Huang เชื่อว่าตลาดจะมาพร้อมกับความเสี่ยงทางธุรกิจใด ๆ เช่น NVIDIA ทำค่อนข้างการ์ดแสดงผล แต่อาจ หันหน้าไปทางผู้ใช้ไม่เล่นเกมหรือช่วยส่งเสริมยานพาหนะของตนเองมากขึ้น แต่ผู้ใช้ไม่ต้องการที่จะนั่งออก แต่เป็นเพราะความต้องการของตลาดและส่งเสริมให้ผู้ผลิตไปยังผู้ที่จะนำเทคโนโลยีใหม่ ๆ ไปข้างหน้ามากขึ้นและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากประสบการณ์ความคิดเห็นและ ทำให้เทคโนโลยีการเจริญเติบโตมากขึ้น แต่ NVIDIA มีต่อการลงทุนดังกล่าวเป็นสิ่งที่ท้าทาย