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从芯片核弹到未来平台:从CES看Nvidia的转型野心-九州彩票官网

官网平台|不是“用于语音交互的智能机顶盒”,而是智能家庭中心。为了使Shield能够接收用户在家里任何地方收到的语音指示,老黄发布了新的Shield,推出了可以与新的Shield一起使用的NvidiaSpot。NvidiaSpot可以放在专门设计的微书家里的任何地方,通过局域网连接到Shield,将用户的语音命令发送到Shield。

另一方面,在Nvidia计划中,Shield可以控制比电视更多的智能家电(例如Nest产品)。这样,在Nvidia获得智能家庭方案中,Nvidia Spot作为用户指令的接收人,穿过房子的各个角落,用户通过某个地方的语音指令,通过Spot传送到物联网中心节点Shield,Shield根据指令控制家人的智能家电。例如,关掉空调,启动吸尘器等。

GeForceNow和新的Shield展示了Nvidia升级现有游戏硬件业务的尝试。我对GeForceNow的评价是,如果不能解决问题网络延期的问题,肯定没戏。目前最受欢迎的游戏是动作游戏(枪)、模拟飞行员游戏(车)和各种体育游戏(球),枪车球对延迟输出的拒绝非常低。

首先,玩家的输出(例如,在驾驶员游戏中转向方向盘)在游戏调用(游戏内的车实际上改变方向)中有数百毫秒的延迟,玩家的体验就会发生。问题是,目前网络延迟的一定程度上是玩家的终端网络带宽,但在从玩家接入点到GeForce服务器中心的任何地方,网络减速都会减少到短板,对玩家体验有很大的影响。另外,由于硬件不足,不玩游戏的人那么多也是个问题。

——很有可能大部分人对游戏不感兴趣。即使给游戏足够运营的硬件,也不如做别的事情,而不是游戏。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、游戏名言)()所以,虽然GeForceNow看起来很美,但本质上有很多方法可以逆转。Shield Spot的家庭物联网中心战略,Nvidia之前也有不少类似的尝试将游戏机升级为家庭客厅娱乐中心,但都结束了。

最具代表性的是索尼的PSX。那一年,索尼试图通过游戏主机(PS2)、视频播放器(DVD)、电视领域的领先地位,将PSX打造成游戏PS2游戏,播放/录制DVD,播放/录制视频的客厅娱乐中心,但结束了。

与微软一样,XBOXOne也试图将其打造为可以同时观看网络视频和游戏的客厅娱乐中心,但没有成功,在与PS4的激战中逐渐处于劣势。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视剧),成功)PhilSpencer登上舞台,掌握Xbox后,才把新的XboxOne定义为游戏机,退出为Xbox制作电视内容的娱乐部门,将焦点重新转移到游戏上,然后才逐渐找到方向。

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(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),游戏名言)因此,与Nvidia,Google合作的Shield Spot家庭互联网中心战略能否顺利进行还需要时间检查。尤其是在互联网智能家电尚未普及的今天,Nvidia(世卫组织)已经宣布了家庭网络中心,不能说为了未来的部署,短期内没有可能创造Shield销售。今后,如果Shield真的能成为新的家庭互联网中心,GooDia(Google Nvidia)将成为继WinTel(微软Windows Intel)之后的又一对硬件和软件巨头联盟。Xavier: 1TOPS/W正在沦为深度自学硬件平台的新标杆。

“GeForce Now”和“Shield Spot”是此次CES主题演讲的油腻开胃菜,此后发布的XAVIER就是亮点。Xavier是计划于2017年销售Nvidia的车辆超级计算机模块。Xavier包括具有512 CUDA核心的Volta GPU、8核心Nvidia客制化的ARM64 CPU。

可以说,最让业界生气的是性能。这意味着最高性能超过30TOPS时消耗30瓦!也就是说,能源效率超过1TOPS/W。

与此相比,2017年半导体领域最高会议ISSC Deep Learning Processor Session的第一个paper,ST最高深度自学专用ASIC也构建了2.9TOPS/W。 要记住,ST的深度自学加速器是专业的深度自学研发,一般不能进行深度自学计算。

(威廉莎士比亚,深度自学,自学,自学,自学,自学)Xavier是标准化的计算平台,1TOPS/W的性能除了深度自学之外还可以进行其他计算,通用性远远优于ASIC。一般来说,专用ASIC的能效要比标准化计算平台好一个档次,现在这个差距扩大了近3倍,可见Xavier性能强。在性能差异不大的情况下,大部分人可以自由选择标准化计算平台代替ASIC,因此,专门开发深度自学加速器ASIC的工程师坚信,Xavier这个指标压力很大。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视剧),性能名言)另一个有趣的细节是,Xavier的性能不是普通GPU的每秒浮点运算(FLOPS),而是每秒固定点运算(OPS)。

整天在GPU中,深度自学计算通常用浮点运算进行,这种方法在保证计算精度的同时会失去计算速度,因此深度自学硬件最受欢迎的方向之一是用定点运算代替浮点运算。如果有效地保证计算精度的损失,可以大大提高速度。Nvidia (PascalGPU)已经反对顶点计算,CES的基调演讲透露了一些线索,新一代VoltaGPU没有加强对顶点计算的反对。

作为深度自学硬件领域意义统治者的Nvidia,对顶点运算的强大支持,不会加强深度自学算法开发者用于顶点的深度自学框架的研发。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(九州彩票美国电视剧))在可预测的未来,用于确定点数的深度自学网络将不再流行。在不同平台上比较浮点数字和顶点计算效率的ADAS系统沦为Nvidia人工智能战略的人工智能是Nvidia未来发展的首要任务。

人工智能未来市场有多大已经不用说了,在此次CES主题演讲中,老黄自由选择了ADAS(高级飞行员辅助系统)作为Nvidia人工智能平台的切入点。在自动驾驶方面,Nvidia (WB2)宣布了配备Xavier的BB2无人驾驶汽车,BB2可以根据目前的道路情况建设自动变道、滑行曲线、弯道行人等。奥迪与Nvidia合作,将于2020年建立4级无人驾驶(即很少需要手动介入的自动驾驶系统)。

Nvidia无人驾驶系统除了无人驾驶外,还发布了Nvidia (co-pilot)系统。该系统在无人驾驶技术尚未成熟前辅助驾驶员,使驾驶看起来更加有趣和安全。

合作驾驶员技术都包括面部识别、头部跟踪、视线跟踪、嘴唇阅读技术等四个主要事项。面部识别首先可以通过深度自学来判断驾驶员的表情,从而进一步判断驾驶员的情绪状态,在寻找情绪动荡时,即使驾驶员睡觉,也会调节情绪,警告冲动驾驶员不要再次发生。

头部跟踪和视线跟踪有助于驾驶员系统判断驾驶员的注意力是否集中,并在驾驶员注意力分散时立即发出警告。嘴唇读取技术在环境嘈杂的情况下,可以根据驾驶员的嘴唇动作区分收到的语音命令,并且不会继续执行。

据黄某解释,Nvidia(世卫组织)正在与英国牛津大学Lipnet(Lipnet)团队合作开发用作唇彩的深度自学网模型,目前该模型已达到93.4%的准确度,预计不久将用于实际汽车。最后,合作驾驶员系统可以对驾驶员进行不道德的评价,在敦促驾驶员安全驾驶员的同时,保险公司应该成为制定保险费的依据。在人工智能领域,Nvidia人工智能平台已经占据统治者的地位。

因为除了硬件之外,Nvidia现在的CUDA是人工智能硬件加速的主流编程语言,融合CUDA的CuDNN也沦落为高性能、受欢迎的深度自学框架。 那么人工智能有这么多方向,为什么Nvidia不自由选择ADAS作为战略重点呢?首先,从市场上来说,汽车运输市场显然是一个非常大的市场。黄仁勋提到,目前运输市场规模可以达到约1万亿美元,全球10亿韩元跑在路上的汽车跑完,汽车运输市场是损失相当严重的市场。

这是因为人类驾驶员更容易受到惩罚。司机受罚后,交通事故造成的损失很大。

如果用人工智能帮助飞行员,这些损失可能会大幅减少。另外,另一个最重要的事实是Nvidia人工智能平台,特别是硬件最适合场景的ADAS。

Nvidia人工智能平台最没有优势的应用是数据量中等,计算能力低,对功耗有一定的拒绝,但并不苛刻。在数据量大的数据中心,Nvidia GPU是服务器不可缺少的一部分,但Nvidia自己还不打算自己做服务器,所以在大数据人工智能市场上,Nvidia获得了非平台硬件。另一个极端,即数据量不大,对计算能力的拒绝不低,但对功耗有很大允许的嵌入式深度自学领域,基于Nvidia GPU的人工智能平台,一方面功耗太大,另一方面太低的计算能力,反而成本太低,无法与ASIC抗衡。

在ADAS市场,Nvidia人工智能平台的计算能力(10-100TOPS)和功耗(10-100W)都完全符合要求,因此Nvidia主力自动驾驶市场并不奇怪。结论在Nvidia CES的主题演讲中,他表明了从芯片公司沦为云服务、物联网和人工智能平台供应商的野心。2016年顺利逃离的人工智能风口市值飙升3倍后,可以观察2017年Nvidia的样子。特约原告被刊登在许可禁令上。

下面,我们来听一下关于刊登的注意事项。-官网平台。

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