ICT 2017 | NVIDIA张建中：自主学习芯片，推动人工智能发展
一个新的人工智能时代已经到来，跟以前的互联网时代或者是传统的IT时代相比，我们的计算时代不一样了。NVIDIA全球副总裁、中国区总经理张建中在会上介绍了NVIDIA（英伟达）在过去一段时间内在芯片方面和人工智能领域做出的一些努力以及取得的成果。
NVIDIA全球副总裁、中国区总经理 张建中
张建中表示：“NVIDIA举办了一年的GTC巡展，为什么要做这个呢？因为我们大概在10年前把NVIDIA GPU所有的架构统一到了一起，自从这个计算架构之后，我们发现GPU的并行计算在很多行业的应用非常广泛，其中在高性能计算时代， CPU的计算能力随着每年的进步，遇到了一些瓶颈，整体计算性能瓶颈来自于两个方面，一个是半导体，他受限于物理的性能提升。另外一点就是在计算算法当中有很多的不规则的数据，非结构化的数据越来越多，而这些数据需要大批量的并行计算的能力帮助我们去提高计算能力。NVIDIA的GPU可以弥补很多计算能力的缺乏。”
在过去十年当中GPU的计算性能提升的幅度让很多人惊讶，大概是在1500倍左右。1500倍的计算性能给很多企业和行业应用的用户带来的巨大的商机和新的机遇，其中的第一个爆发的市场就是深度学习的算法加上大数据之后，带来的人工智能行业变化。在这个行业变化当中，所有的计算平台都要得益于“CPU+GPU”的异构计算，在这个新的异构计算平台基础上，最核心的部分就是如何持续不断的把GPU的性能在持续提升，这肯定是不能靠半导*成的，NVIDIA在GPU的研发当中增加了很多新的想法，把GPU跟GPU之间的通讯，以及数据跟数据之间的通讯，用新的思路构建一些新的架构。张建中表示：“NVIDIA每年都会在很多的基础研究当中，把我们下一代的芯片在有关深度学习和人工智能计算行业当中针对他们的计算有一些加强的地方。跟过去的GPU相比，最大的区别就是在里面集成了基于人工智能计算的处理器。”我们可以看到每一代GPU，基于人工智能计算能力一直不断提升，张建中估计，大概在未来的五到七年之间，GPU的性能还有可能再提升大概1000倍。
GPU为VR提供了核心技术
如果说GPU的计算能力在未来五到七年之间还能提升1000倍的话，深度学习的算法结果会比我们想象的更加准确。所以在很多的领域当中，GPU带来的人工智能在各个方面行业当中的作用已经超出了人类的智慧，比如说图形图象、语音识别，人工智能的准确度已经比人做的更好了。而这些都是基于GPU本身强大的计算能力。 GPU之所以能够做大的并行计算，就是因为有很多的图形处理的能力，而这些图形处理的能力在GPU里面叫做核心，它基本的工作就是做大批量的并行处理，其中在计算当中，难度最大的并行处理就是物理模拟。如果我们把它应用于科学应用当中，用它做海洋的气象模拟，可以模拟海洋当中各种不同的物理现象，可以看海上各种不同的龙卷风，或者是其它自然灾害造成的气象。每一个模拟可以通过大量的科学计算，根据实时采集的数据，模拟出今后或者推算出今后的预测，对于气象研究和工业生产都有很大的帮助。如果我们把它去看GPU的另外一个应用，在很多协同工作当中VR技术在过去一年中特别火，但是实际上VR应用最多的、落地最快的应用，就是在企业当中的应用，其中有一个应用，在很多的企业中可能都是刚需，它就是来自于各种不同的协同工作的工作方式，我们都知道研发一个产品，你的队伍可能分散在全球各地，怎么样去协同工作，去共同研发一个产品呢？利用VR的技术，通过全球的互联网帮助我们搭建一个虚拟的团队，在全球各地不同的地方去协同工作。
实际上企业的设计队伍在不同的地方共同设计一部汽车，企业也可以把它应用在销售方面，以后的汽车4S店不再摆放真实的汽车，每一个客户在4S店可以去享受到为自己定制的汽车。这些技术在其他行业当中也可以有更多的延伸。张建中表示：“今天的AI技术，已经发展的非常成熟，可以在很多领域里面，帮助我们去改善工作，比如说在设计方面的应用、人机互动方面的应用、机器人的应用。甚至AI的技术可以帮助我们去研发一些新的产品，可能是以前没有看到过的，可以帮助我们做很多模拟仿真，本身很难在实际生活当中进行模拟的。”
人工智能在自动驾驶中的应用
当然AI大家最关心一个问题，也是今天很多人都在探望的一个产品就是自动驾驶技术。自动驾驶是也许可以解决公共交通的问题。结合人工智能中所有已经研发的技术，自动驾驶中各种不同的技术已经成熟，把这些成熟技术集中在一起，加在一辆汽车上面，是一个很快可以快速落地的行业，这也是为什么所有的车厂和自动驾驶行业当中的企业，都在拼命的加快研发进度，让自动驾驶汽车能够更快的落地。最近有很多汽车合作伙伴发布各种不同的计划，人工智能在自动驾驶中到底起什么作用呢？这里面有几个重要的模块离不开AI:
第一个是感知，感知模块我们开车的时候肯定要知道车周围的状况，人的智慧透过汽车AI模块实现的话，一定要确保汽车本身的感知能力至少要与人类一样强。现在汽车的传感器的感知能力已经超过人类，比人类更准确，可以判断地比人类更快，他可以在不同的光线亮度中比人类更准确地判断物体，同时汽车“看到”的东西更多、反应更快，所以感知方面人工智能比人类司机更加强大。
第二个就是推理能力，与AI相比人类很难在短时间之内做出正确的判断，但是AI可以，这时候AI的计算速度就成为你的计算平台比人类司机快还是慢的一个核心，所以一定要有一个强大的计算平台，确保你的推理能力和感知能力比人类更好。如果有高精地图辅助，有更好预测系统和很多系统厂商各种不同的算法可以促进汽车自动驾驶这个行业，车辆自动驾驶的安全性比人类的司机更高。当然以上谈到问题都离不开一个核心——计算平台，这个计算平台一定要又快、又好、又准确。
如果说搭建一个从云端到终端无缝连接的计算平台。云端中可以处理每时每刻涉及的大量的数据，持续增强每个汽车的感知能力，并且把所有的模型，放在DGX上，DGX可以处理大量的实时采集到的数据，把它应用在训练模型当中，获取最新的推理模型，然后把模型下载到每一辆车上。每一个模型实施的过程当中，一定要在出厂之前做很多测试，其中很多不一定要在实际的生活中模拟，因为我们很难在实际的场景当中模拟出复杂的交通状况，但是VR跟3D技术可以在虚拟系统中模拟出来，所以我们可以利用VR技术来进行模拟。在汽车的终端，汽车上拥有一个移动的计算平台，每一辆车上都相当于有了一部移动的超级计算机，随时随地感知汽车周边的状况，反映到汽车自动驾驶的平台，做出更好的决策。当然厂商还需要确保算法在虚拟的环境中跟实际仿真环境当中获得更好的效果，才可以实际上路测试。这些步骤都是必不可少的，而每一步都需要一个强大的计算平台帮我们去实现计算的算法。这个计算平台在实际行驶当中一直在感知周边的障碍物，甚至说是天气是晴朗天气，还是有雨雪天气，无论是白天还是夜晚，不光感知车辆的种类，还要感知它的距离。汽车感知周边不光是车，还有人和其他的障碍物。进入城市后状况会更加复杂，要随时感知到每一个行驶的区域。通过这些激光雷达感知街道每一个物体。还能模拟出每一道车道线，选出一个最快的路线。在那些没有交通标志的地方也能够安全的行驶。
每一个NVIDIA的合作伙伴都已经开始利用这些技术研发他们自己的自动驾驶的产品。“这个自动驾驶平台是NVIDIA的理念，在搭建汽车的自动驾驶平台的时候，要从一个强大的计算平台本身开始。”张建中表示。就像每一部手机，每一台电脑一样，都需要一个操作系统，这个自动驾驶的平台就是汽车的操作系统。在这个操作系统上面NVIDIA提供了已经开发完整的SDK，在计算平台之上开发各种不同的应用模块，并提供标准的应用系统，这些应用系统从各种不同的训练的网络开始。张建中表示；“NVIDIA有各种不同的训练模块，去兼容所有不同的模块，在自动驾驶领域，每一个感知模块检测可行驶的区域，车道线，信号灯行人跟障碍物等都会在不同的模块当中提供给我们不同的开发工具，这些开发工具提供给所有生态系统合作伙伴，每一个合作伙伴都可以开发出自己的自动驾驶汽车。”NVIDIA希望把所有的模块融合在一起，给每一个汽车整车厂商搭建一个自己自主可控的自动驾驶平台。
张建中表示，NVIDIA希望提供不同级别的自动驾驶的产品技术，满足不同用户的需要，每个客户的驾驶平台都不一样。这种产品平台可以帮助用户在不同的应用场景当中去搭建自己的自动驾驶平台。之所以提供这么多计算平台，也希望我们的用户不仅是用在自己的车本身的自动驾驶当中，我们也希望在车内提供现有的一些辅助自动驾驶的功能，这些自动驾驶功能帮助车辆增强辅助自动驾驶的能力，比如说帮助司机去监测行驶状态，监测司机是否是疲劳驾驶，或者司机有一些其他不正当的驾驶行为，车辆可以提出一些警告，帮助司机安全驾驶。同时汽车可以智能化的提醒司机外面发生各种各样的状况，可以告诉司机旁边有一辆摩托车，你开车的时候需要注意，这些功能也是能够帮助人们提升驾驶的安全性。
目前NVIDIA已经和很多车厂合作，在不同时间段推出了不同级别的汽车，满足大众用户的需要，有卡车、轿车、农用车，甚至有清洁用车。张建中表示：“我们希望这些技术能够给各行各业的汽车交通类的用户能够提供更多的驾驶支持。”
人工智能让我们进入新计算时代
人工智能让我们进入新计算时代，很多企业当中需要一个新的职位，他的工作不仅是帮助我们分析数据，还可以建立的数据模型，帮助各行各业的企业应用大数据带来的智能化，提升企业的竞争力。提升企业竞争力的同时改善企业的产品结构，张建中表示：“很多企业的产品会在这两年之内发生一些翻天覆地的变化，物联网不再像以前一样离我们那么遥远，服务于各行各业中。”NVIDIA希望这些新的算法研究能够利用深度学习、自主学习，改善大数据处理算法，从而对人工智能的推进有更大的帮助。
最后，张建中表示：“我们希望我们的技术跟产品在中国能够帮助企业家，实现传统行业的数字化、智能转型，使企业在‘中国智造2025’中取得更好的成绩，也让每一个企业成为新时代的智能化企业。”
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