從遊戲繪圖到人工智慧 | GPU成為AI新時代要角

計算機繪圖是GPU發展的驅動力, 繪圖應用永不滿足於運算效能, 同時這也產生了一個巨大的產業規模. 娛樂產業每年有十億張影像渲染的市場需求, 每年有400個遊戲新作推出市場, 其應用的全局照明技術有如電影特效場景一般. 此外, 每年500部的電影新作, 每一個畫面也都是經過無數次的渲染所呈現出的結果. 全球目前有1200萬名的設計師, 而世界上所有的產品設計也都仰賴繪圖技術. 至於15萬名的建築師也都使用繪圖技術來進行室內與室外的建築設計. 這些擬真的渲染演算法無法進行加速, 以往這些影像都得透過CPU才能進行渲染作業, 直到現在的GPU技術, 讓這些應用得以成真.

包括高速運算, AI, 映像處理, 運輸, 醫療與城市安全等六大市場, 都將為帶來龐大商機.

創造高擬真的娛樂世界, 是近十年來計算機科學家窮極一生所追求的目標. 渲染意指當光源照射到物體表面的時候, 可根據物體的材質進行光線吸收, 反射與折射的計算. 電影產業如今採用光線追蹤技術, 然而既使是單一畫面也需要由CPU在伺服器上經過數小時的運算才能完成, 而一部長達2小時的電影有超過30萬格畫面, 若透過CPU進行渲染得花上數百萬小時. 但如果是透過GPU的加速, 這些工作可以在更短的時間內就達成.

至於醫療, 是目前全球規模最大的產業之一, 估計約有七兆的產值. 早期發現早期治療, 是對抗疾病的最佳武器. 今日既有的300萬個醫療器材, 都是在AI技術與運算有所突破之前所建置的. 隨著運算技術的成熟, 從偵測, 診斷到藥品發展, 醫療產業也正經曆著革命性的AI技術洗禮.

而智能城市帶來安全的城市產業, 在未來估計將會有兩兆的產值. 數十億的攝影機監控公眾區域, 來確保民眾安全, 控管車流以及優化能源運用. 若沒有AI, 將不可能有足夠的人力持續監控這些細節. 近12年來, 全球人口增加了十億, 城市越來越擁擠. 而「亞馬遜效應」使得 1000 網購商品運送頻繁, 導致卡車司機嚴重短缺. 運輸產業估計將可創造10億美元的商機, 在未來, 所有的運輸工具都將採用自駕系統.

自駕車的發明, 是AI最重要的貢獻之一, 未來自駕車將提供全新的出租車服務, 幫助貨車司機減輕壓力並擴大工作範圍, 更重要的是提升道路安全. 然而在此同時, 自駕車卻也成為運算史上最大的挑戰之一. 自動駕駛的車用計算機必須是高質量且即時的超級計算機, 才可用於訓練, 模擬並測試AI軟體.

AI的商機無限, 預估當來到摩爾定律末端的2028年, 市場所需的運算效能正達到頂峰. 包括高速運算, AI, 映像處理, 運輸, 醫療與城市安全等六大市場, 都將會帶來龐大的商機. 放眼這些應用領域, 單一架構+殺手級應用+全球生態系統+上兆美元產值的市場, 將成為左右高速運算髮展的重要關鍵. 而GPU從遊戲到繪圖晶片, 在往後的AI發展上, 也將成為不可或缺的要角. 值得關注的, 反倒是CPU未來在AI的應用上, 將以怎樣的面貌與GPU競逐, 這場運算大戰令人期待.

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