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原标题:【财神彩票】Nvidia发布Tesla P100之前,已悄悄搞过

浏览次数:75 时间:2020-04-22

网易科技讯 4月7日消息,据TheVerge网站报道,英伟达发布了一块新型芯片,极大的推动了机器学习的极限。英伟达CEO黄仁勋本周二在公司年度GPU技术大会上发布的这款特斯拉P100 GPU,它可以执行深度学习神经网络任务,速度是英伟达之前高端系统的12倍。据英伟达表示,P100是英伟达倾力之作,研发费用高达20亿美元,在一个芯片上有1500亿个晶体管,使得它成为世界上最大的芯片。除了机器学习,P100还能进行各种高性能的计算任务——英伟达只是想让你们知道这款芯片非常擅长机器学习。

在移动端失势的英伟达,这两天终于借着研发预算超20亿美金的P100扳回了一局——Facebook、微软和其他公司的深度学习研究员此前试用了英伟达这款芯片。他们表示,这款芯片能带来更庞大的神经元网络,从而加速研究进度。

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而关注英伟达这块动向的朋友可能会发现,两年前特斯拉大胆采用英伟达做车机芯片的时候,它人工智能的端倪就开始显现,如果要追溯地更早,那我们可以从奥迪开始。

英伟达将八个P100芯片放入一个超级强大、价值129000美元的名为DGX-1的超级计算机,后者也是周二发布的。这款超级计算机已经预先装上了深度学习软件,它将于今年六月最先被送往美国麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校以及其它大学的人工智能研究人员。

2009年英伟达Tegra走入奥迪汽车

英伟达因为视频游戏行业生产强大的图像处理芯片而闻名,图像处理需要占用大量运算资源,神经网络深度学习也是如此。神经网络深度学习是一种人工智能,数据通过层层模拟的神经元输入,从而训练计算机识别复杂的模式。随着越来越多公司参与研发深度学习技术——谷歌、微软、亚马逊、Facebook、百度等等——英伟达将自身定位为人工智能芯片制造商。

近日,德国大众确实准备为旗下的奥迪汽车引入新式导航系统,并首次采用英伟达Tegra片上系统处理器。

“深度学习驱动的计算机能够执行我们无法想象的任务,”黄说道。“深度学习不仅仅是个领域或者一个应用程序。它远不止此,所以我们公司将全力以赴。”当涉及推动深度学习向前发展,处理能力至关重要。去年,微软研究人员在ImageNet 计算机视觉挑战斩获第一名,这是因为他们使用了一种比之前使用的深五倍的神经网络。根据发表在期刊《自然》上的一篇文章,DeepMind使用了巨大的计算能力训练它的人工智能AlphaGo,精确来说是1202个CPU和176个GPU。

相比于今年初的多媒体交互系统,新的Tegra核心导航系统自然要更加高级,不但功能上会更强大,效果也应该会更酷一些。

一般来说,当数据变得越来越大越来越复杂时,深度学习机器执行任务所需要的神经层越多。这意味着为了建造更大的神经网络从而完成更强大的机器学习——例如,自动驾驶车辆实现更精确的图像识别——研究人员和数据科学家需要更强大的芯片,而英伟达旨在提供这类芯片。

2013年11月IBM和英伟达联合开发超级计算机

11月19日,IBM与芯片厂商英伟达周一宣布,双方将达成战略合作,共同设计开发新型超级计算机系统和服务器。英伟达开发的图形处理单元芯片,很好适用于浮点计算,表现胜于英特尔的传统CPU Xeon和AMD的Opteron。排名第二位的“泰坦”,就搭载了GPU。

根据IBM和英伟达合作内容,双方将在芯片方面就行合作,通过技术共享,让英伟达的Tesla GPU更好与前者的Power 8芯片协同工作。

2014年4月特斯拉搭载Tegra 4

早期的Tesla车型曾使用过Tegra 2,但处理能力远远不够,所以后来升级到了Tegra 3。新款的Model S、Model X将会搭载Tegra 4,甚至Tegra K1。这都是早晚的事。Nvidia在图形处理方面积累的功底,与其悉心经营的CUDA架构为其带来了Tesla这样一个强力合作者。而Model S也成为了Nvidia在高度智能化的汽车上的最佳代言者。

2015年10月苹果挖走英伟达人工智能实验室负责人

近日苹果已经雇佣了芯片制造商英伟达“深度认知”部门主管乔纳森·科恩。英伟达主要提供芯片,不过,这家公司目前也将目光投向了汽车领域,推出了汽车计算平台Drive CX和针对无人驾驶汽车开发的图像处理平台Drive PX。据悉,科恩本人也已经改变了其在职场社交网站LinkedIn的主页。

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