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今日内容看点 通过阅读今天的内容，你将会掌握以下2个主要内容： 1. 为什么英伟达如此引人关注？ 2. 黄仁勋演讲的重头戏是什么？
今天我继续从拉斯维加斯的前线给大家发回CES的报道。今天是我逛CES的第一天，半天逛下来走了1万多步，要知道我这种信奉“生命在于静止”的人，平时走的步数连这个的零头都不到，目的很简单，就是争取能把最新的资讯传递给你，希望你能满意。 至于为什么CES重要，因为从CES上可以明显感觉到科技正在加速渗透到各个行业，这样，各个行业领域也就不得不重视科技了。当然，对CES的总结留到这周结束的时候再说。 今天先给你介绍英伟达公司的CEO黄仁勋的主题演讲。
一、被质疑的英伟达 CES的正式开展是周二，在开展前一晚针对公众的主题演讲是最重要的一个演讲。去年的主讲人就是黄仁勋，因为人工智能特别热，造成GPU也实在太火了，GPU的主要供应商就是英伟达。这把火直接就把英伟达的市值烧到了1309亿，直逼英特尔的2094亿。 不过，今年最重要的主题演讲的位置又给回了英特尔，黄仁勋是在周日的晚上只针对媒体发表了主题演讲，并没针对公众。 同时，2017年底的时候，英伟达发布声明，禁止企业把他们给游戏业开发的Geforce加速卡用到人工智能领域，这不禁让大家怀疑，是不是英伟达的高端产品开发不利，高低端拉不开差距，所以怕企业用他的低端产品来代替高端产品，侵占了他的高端产品的份额，所以才出此下策呢？ 要知道，芯片领域有著名的摩尔定律，每18个月芯片计算能力翻一番，价格降一半，这虽然只是个经验规律，但是迄今仍然未失效。这也就意味着，要想在芯片领域保持领先，不断的自我超越自我革命是必不可少的。
二、聚焦三大业务模块 带着这样的疑问，我去参加了黄仁勋的主题演讲，虽然是专门给媒体的，但是场地依然全都爆满了。而黄仁勋确实也不负众望，发布了一系列的产品，甚至一定意义上讲，扭转了我对英伟达的看法。 但是，不像去年他介绍了GPU在各个领域的应用，估计因为2017年英伟达一直在被批评，在主要领域的收入增长还不够快，所以今天他聚焦多了，就是用三大块业务针对三大市场来发力： · 用游戏解决方案，针对1000亿美金的游戏市场； · 用人工智能解决方案，针对3万亿美金的IT市场； · 用自动驾驶解决方案，针对10万亿美金的交通运输市场。 | 游戏解决方案 发布Max Q 游戏笔记本设计体系 游戏加速是英伟达起家的老市场，虽然现在看有点儿小，但还是不能放弃，黄仁勋发布了叫Max Q的游戏笔记本设计体系，使得整个笔记本的方方面面的细节都得以进步。 那整体的体验就好很多，好到什么程度呢？ 就是玩游戏的速度比最好的苹果笔记本要快4倍，比最好的游戏机也要快两倍，而且他当场演示了游戏效果，自然引起了全场一片尖叫声。 | 人工智能解决方案 1. 发布Tensor Core 但这只是刚刚开始，GPU最大的市场是人工智能计算，尤其是云计算平台的建设，这个领域英伟达必须要捍卫。在演讲当中，黄仁勋发布了运算速度达到125TFlops，也就是每秒125万亿次浮点运算的Tensor Core，翻译过来叫张量核的处理器。 顺便说一句： 张量现在是时髦名词，因为人工智能的芯片都是用张量的方法来设计的，所以谷歌的设计也叫Tensor、谷歌的人工智能的算法语言叫做Tensor Flow、谷歌的处理器叫TPU，也叫Tensor Processing Unit，叫做张量处理单元。 2. 搭建GPU Cloud 所以和英伟达的思路是很一致的，黄仁勋首先发布了在云计算和数据中心上可以用的更强大的处理器，再加上可以使得GPU更好地搭建云端计算能力的解决方案，叫GPU Cloud，就是使处理器能够更好地搭建到云平台上、数据中心上，使得计算能力更好地提升。 3. DGX工作站 是解决人工智能本地计算问题的DGX工作站，相当于把云搬到了本地。所以你看，他这三个一发布，基本上又能够完整地覆盖云计算和数据中心需要的人工智能的计算量了。 黄仁勋作了一个示范，去年利用GPU去识别图片当中的花朵叫什么名字，就是要把图片中的花认出来，最快速度是1秒处理5张，这已经很了不起了，因为一个人也没有那么快的速度，这个其实也是依赖人工智能算法的进步，因为用到了100多层的深度学习算法。 但是今年用上了DGX工作站，本地的图片识别能力就能够达到了惊人的每秒7000张，也就是说，7000人同时传花朵照片过去，本地的服务器1秒钟全都处理完，当然就引发了全场热烈的掌声。 有了强大的计算能力，人工智能的研究自然就惊喜不断了。 黄仁勋讲到人工智能可以模仿画家画画，模仿音乐家作曲，甚至当场给大家听了一段人工智能模仿约翰·博拉姆斯作曲的音乐，我不是音乐的内行，所以完全听不出差异来。 最令人印象深刻的是，他们利用两套人工智能程序，一套希望制造出可以以假乱真的人脸，另一套专门负责识别哪个人脸为真、哪个人脸为假。在这两套人工智能程序的竞争当中、左右手互搏当中，人工智能制造人脸的能力迅速提升。所以未来估计演员也快要失业了，或者至少那些表演危险动作的替身可以被替代了。 这样使我想起来我们中国有个成语叫“自相矛盾”，现在看，在人工智能时代，让自己的矛攻自己的盾，是一个非常好的策略，矛会更加尖锐，盾会更加坚固。 | 自动驾驶解决方案 黄仁勋演讲的重头戏其实在第三部分，就是自动驾驶解决方案。 他也确实拿出了整晚最为重量级的产品，就是专门为自动驾驶设计的SOC。所谓SOC，就是System on a Chip，就是系统级芯片。小米做的手机芯片就是SOC，我们在前哨第一季专门花一天时间讲解过，有空你可以复习复习。 当然，英伟达的SOC可不是手机芯片那么简单，它是迄今为止人类历史上最复杂的SOC，上面集成了90亿个晶体管。可以说，这一个芯片就是一个超级服务器。 这个芯片的名字叫Drive Xavier，装到车上可以提供自动驾驶需要的包括图形处理、图像识别、障碍判断、路径规划等等的全部计算能力。这个芯片两周前才刚刚做出来，黄仁勋也只能说希望今年能开始测试，但他很自信地说，这个芯片，5级自动驾驶需要的计算能力全都够用了。 我们之前介绍过，4到5级自动驾驶的汽车有望2020年上路，现在计算能力有了，当然，要批量装到车上估计也得2020年，再加上2018年CES我们预期有一个大热点，就是5G传输的时代马上要到来了，看来我们对2020年自动驾驶的预言还算是基本正确的。 英伟达是人工智能的先行者，自动驾驶虽然要到2020年才能铺开，那我们也介绍过，2018年中高端车普遍都会带GPU，也就是都会有一定的自动驾驶能力，比如说避障、识别一些危险、做提醒等等。可以说， 汽车市场是人工智能硬件继数据中心和云计算之后的下一个大市场，马上要进入爆发期了。 虽然特斯拉宣布自己研发芯片，不用英伟达的芯片了，但是英伟达无疑已经在这个市场里面占了先机，在自动驾驶的市场起飞的时候，英伟达应该会是最大的赢家。 黄仁勋展示的合作也说明了这一点，他们和百度、Uber，和各大车厂，包括轿车厂、卡车厂，各大车的供应商，以及研究机构在内的全球合作伙伴多达320家，他们甚至为合作伙伴需要设计自动驾驶汽车的需求开发出了功能强大的模拟软件体系。 在演讲结尾的时候，黄仁勋更是干脆把大众汽车公司的CEO HerbertDiess博士请上台为自己背书，因为大众也是他们的合作伙伴，所以看起来，英伟达在下一个人工智能的爆发点，在汽车上面的布局应该说是相当的完整。 今日内容小结 总结一下，今天介绍了英伟达的人工智能布局： 第一，他们明显在收缩阵线，收到游戏、云计算和数据中心、自动驾驶这三项，我觉得背后的潜台词是希望能有更好的财务表现。 第二，他们加强了研发，有一批新产品推出，虽然在产品上并没有革命和跨越式的产品，但是性能的提升十分明显，尤其是这个人类迄今为止最复杂的SOC Drive Xavier尤为惊艳。 第三，英伟达在市场上的优势明显，云计算平台是他们GPU的主要市场，现在又借着他们传统的营造生态的优势，形成了和自动驾驶领域的大量合作，成为自动驾驶的计算市场的领军者，可以说胜利在望。 我们开始的时候说了，英特尔仍然比英伟达大1/3，而且他们也收购了从自动驾驶系统转到自动驾驶芯片的Mobileye，2018年CES他们又抢到了最重要的主题发言的位置，看来肯定是不会坐以待毙的了。 那么未来到底是英伟达利用人工智能的优势，尤其是自动驾驶的优势，借自动驾驶市场起飞的东风超越英特尔呢？还是英特尔利用自己的传统优势在人工智能领域实现反超，从而捍卫自己的霸主地位呢？ 我明天给你解读英特尔主题发言的时候再来详细分析。 ps：BLE 4.0/4.1/4.2抓包工具，可以在此论坛找到，可以租用，可以购买。(主要优点是：全通道侦听。普通DONGLE SNIFFER都是单通道（固定为37,38,或者39，只有三分之一概率抓取到连接后的数据，同时抓取到的广播包也会丢失三分之二）). 敬请关注 硅谷一分钟：
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发表于 2018-1-16 10:00:40
