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給機(jī)器人“造腦”:英偉達(dá)在AI芯片領(lǐng)域有多牛,?

2018-06-24
關(guān)鍵詞: 英偉達(dá) AI芯片 人工智能

  AI芯片之于人工智能的意義,則可以理解為發(fā)動(dòng)機(jī)之于汽車,。人工智能這一理論已經(jīng)提出了多年,,但是由于實(shí)現(xiàn)它需要的計(jì)算量實(shí)在太大,這輛“跑車”一直沒(méi)有配備上合適的“發(fā)動(dòng)機(jī)”,,只能放在倉(cāng)庫(kù)積灰,。直到AI算法和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)、以及AI芯片的出現(xiàn),。

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  第三波AI浪潮的發(fā)展主要由深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破引領(lǐng),,而英偉達(dá)(Nvidia)憑借其通用的GPU單元,專門的TensorRT加速器,強(qiáng)勁的矩陣運(yùn)算性能加上對(duì)其他算法的兼顧,,英偉達(dá)不僅能用GPU滿足AI構(gòu)建的訓(xùn)練需求,還能用TeslaRT用來(lái)部署,,很好實(shí)現(xiàn)AI構(gòu)建,,所以英偉達(dá)也率先成了這一波AI熱潮的最大受益者。

  近日,,英偉達(dá)正式發(fā)布了一款全新AI芯片—Jetson Xavier,,Jetson Xavier作NVIDIA Isaac平臺(tái)的核心,是全球首款專為機(jī)器人設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī),。該公司CEO黃仁勛在周一的新聞發(fā)布會(huì)上表示:“這臺(tái)小電腦,,將成為未來(lái)機(jī)器人的大腦”。

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  Jetson Xavier包含了六顆處理器,,包括1個(gè)Volta Tensor Core GPU,、1個(gè)8核ARM64 CPU、2個(gè)NVDLA深度學(xué)習(xí)加速器,、1個(gè)圖像處理器,、1個(gè)視覺(jué)處理器和1個(gè)視頻處理器,每秒可執(zhí)行30萬(wàn)億次操作,。為了打造它,,Nvidia足足耗費(fèi)了五年的時(shí)間——三年設(shè)計(jì)、兩年筑造,,共有超過(guò)8000人參與了設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā),,可以說(shuō)這是Nvidia單獨(dú)做過(guò)的最長(zhǎng)的一個(gè)處理器項(xiàng)目。它的處理能力與配備了10萬(wàn)美元GPU的工作站大致相同,,但功率僅為30瓦,。

  簡(jiǎn)而言之,就是Nvidia成功地將1000瓦性能的10萬(wàn)美元級(jí)工作站,,縮小到了30瓦的‘掌中寶’的程度,。

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  NVIDIA為Jetson Xavier的模擬、訓(xùn)練,、驗(yàn)證和部署提供了一個(gè)工具箱,。該機(jī)器人軟件包含Isaac SDK、Isaac IMX,、Isaac Sim三方面內(nèi)容:

  l Isaac SDK:一套API和工具,,可借助全面加速的庫(kù),開(kāi)發(fā)機(jī)器人算法軟件及運(yùn)行時(shí)框架,。

  l Isaac IMX:Isaac智能機(jī)器加速應(yīng)用,,是NVIDIA開(kāi)發(fā)的機(jī)器人算法軟件的集合。

  l 當(dāng)前Nvidia的技術(shù),已經(jīng)被一些企業(yè)用于自主倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人,、機(jī)器采摘和農(nóng)業(yè)機(jī)器人,。不過(guò)黃仁勛表示,JetsonXavier要比之前的AI芯片要強(qiáng)大20倍,。

  l Isaac Sim:高度逼真的虛擬仿真環(huán)境,,可供開(kāi)發(fā)者訓(xùn)練自主機(jī)器,并使用Jetson Xavier進(jìn)行硬件在環(huán)測(cè)試,。

  提早轉(zhuǎn)型,,英偉達(dá)開(kāi)啟人工智能之路

  作為一家圖像處理芯片公司,Nvidia約在7年前就已經(jīng)開(kāi)始轉(zhuǎn)型布局人工智能,。當(dāng)時(shí)人工智能概念還未興起,,AI仍是一片藍(lán)海。經(jīng)過(guò)持續(xù)多年的研發(fā),,公司在近年來(lái)陸續(xù)推出人工智能芯片,、系統(tǒng)、軟件和服務(wù),,打造世界頂級(jí)人工智能公司,。

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  2009年 英偉達(dá)Tegra進(jìn)入奧迪汽車

  德國(guó)大眾為旗下的奧迪汽車引入新式導(dǎo)航系統(tǒng),并首次采用NVIDIATegra片上系統(tǒng)處理器,。相比于2009年初的多媒體交互系統(tǒng)(MMI),,新的Tegra核心導(dǎo)航系統(tǒng)自然要更加高級(jí),不但功能上更強(qiáng)大,,效果也應(yīng)該更酷一些,。

  在后來(lái)的GTC 2014大會(huì)上,奧迪自動(dòng)駕駛汽車再次展示了基于Tegra K1開(kāi)發(fā)套件的車載智能系統(tǒng),,可提供自動(dòng)駕駛,、導(dǎo)航、碰撞感應(yīng),、智能鏈接等功能,。

  2013年11月 IBM和英偉達(dá)聯(lián)合開(kāi)發(fā)超級(jí)計(jì)算機(jī)

  IBM與芯片廠商英偉達(dá)Nvidia達(dá)成戰(zhàn)略合作,共同設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)新型超級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和服務(wù)器,。英偉達(dá)開(kāi)發(fā)的圖形處理單元芯片(GPU),,很好適用于浮點(diǎn)計(jì)算,表現(xiàn)勝于英特爾的傳統(tǒng)CPU Xeon和AMD的Opteron,。排名第二位的“泰坦”也搭載了GPU,。

  根據(jù)IBM和英偉達(dá)合作內(nèi)容,雙方在芯片方面就行合作,,通過(guò)技術(shù)共享,,讓英偉達(dá)的Tesla GPU更好與前者的Power 8芯片協(xié)同工作,。

  早期的Tesla車型曾使用過(guò)Tegra 2,但處理能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,,所以后來(lái)升級(jí)到了Tegra 3,。特斯拉Model S電動(dòng)車的車載娛樂(lè)系統(tǒng)也是基于Tegra 3設(shè)計(jì)。Nvidia基于在圖形處理方面長(zhǎng)期積累與CUDA架構(gòu),,和特斯拉建立密切的合作,。而特斯拉為Nvidia在高度智能化的汽車上的布局上起到助推作用。

  2014年早期特斯拉ModelS搭載英偉達(dá)Tegra 3

  Nvidia不僅在硬件上有布局,,同時(shí)已經(jīng)滲透到了軟件層面。Nvidia將一輛Jeep進(jìn)行深度改裝,,但改的不是發(fā)動(dòng)機(jī),、輪轂或包圍,而是中控系統(tǒng),。改裝后的Jeep采用3D打印制造出的中控臺(tái),,搭配一個(gè)17英寸的電容屏。屏幕劃分為3個(gè)區(qū)域,,上中下分貝顯示地圖,、娛樂(lè)信息以及HVAC(比如空調(diào)控制)。配合Tegra K1,,Nvidia直接切入到了車輛的CAN總線中,,實(shí)現(xiàn)了對(duì)整個(gè)車輛的控制。

  2014年初,,世界上采用NVIDIA處理器的汽車已經(jīng)超過(guò)450萬(wàn)輛,,涉及20多個(gè)品牌、100多款車型,,其中包括奧迪,、寶馬、大眾等車企巨頭,,也包括特斯拉這種車界新貴,。2015年,Tegra芯片在汽車領(lǐng)域發(fā)展加快,,在道路上跑的汽車有超過(guò)800萬(wàn)輛搭載Tegra芯片,。2015年第三季度Nvidia在汽車領(lǐng)域的業(yè)務(wù)銷量增長(zhǎng)了51%。

  2015年12月 Facebook開(kāi)源BigSur

  Facebook研發(fā)代號(hào)為“BigSur”的新一代硬件的設(shè)計(jì)目標(biāo)是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。除人工智能外,,這一技術(shù)還經(jīng)常被稱作機(jī)器或深度學(xué)習(xí)。Facebook與Nvidia進(jìn)行合作,,是第一家采用英偉達(dá)TeslaM40GPU加速器的廠商,。M40GPU面向深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),,是BigSur平臺(tái)和OpenRack兼容硬件的關(guān)鍵。

  采用M40的BigSur平臺(tái)的速度是該Facebook上一代產(chǎn)品的2倍,,使得訓(xùn)練規(guī)模相當(dāng)于原來(lái)2倍的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度提高1倍,。BigSur是第一款針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能研究開(kāi)發(fā)的開(kāi)放源代碼計(jì)算系統(tǒng),,F(xiàn)acebook將把設(shè)計(jì)材料提交給開(kāi)放計(jì)算項(xiàng)目,。

  2016年 新款特斯拉model S采用Tegrak1

  2016年新款狀態(tài)顯示器分辨率升級(jí),從過(guò)去的1280x480 升級(jí)到1920x720,,因此副處理器也從Tegra 2升級(jí)為Tegra 3,,主處理器從Tegra 3升級(jí)到了Tegra k1 從而更好地支持自動(dòng)輔助駕駛功能。

  Tesla P40,、Tesla P4高性能計(jì)算卡

  2016年9月,,NVIDIA發(fā)布新一代高性能計(jì)算卡Tesla P40、Tesla P4,,它們倆將取代上代麥克斯韋架構(gòu)的Tesla M40/M4,,進(jìn)化到最新的帕斯卡架構(gòu),擁有16nm工藝,。這兩款計(jì)算卡主要負(fù)責(zé)圖像,、文字和語(yǔ)音識(shí)別,專為人工智能,、深度學(xué)習(xí),、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推演而生。

  Tesla P4及P40特別針對(duì)推論設(shè)計(jì),,使用經(jīng)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別語(yǔ)音,、影像及文字以回應(yīng)使用者和裝置要求。Pascal架構(gòu)GPU具備以8位(INT8)運(yùn)算為主的專門推論指令,,提供比CPU快45倍的反應(yīng)速度,,與不到一年前推出的GPU解決方案相比則提升了4倍。

  深度學(xué)習(xí)超級(jí)計(jì)算機(jī)NVIDIADGX-1

  深度學(xué)習(xí)最苛刻的部分是訓(xùn)練,。NVIDIA專為深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的PASCAL架構(gòu),,助推深度學(xué)習(xí)加速高達(dá)65倍,并且能夠支持每個(gè)主要的深度學(xué)習(xí)框架,。在此架構(gòu)基礎(chǔ)上,,NVIDIA創(chuàng)造了專為GPU深度學(xué)習(xí)所設(shè)計(jì)的超級(jí)計(jì)算機(jī)DGX1。

  NVIDIA的DGX-1基于Tesla P100加速卡(研發(fā)費(fèi)用高達(dá)20億美元)是世界上首款專為深度學(xué)習(xí)而打造的系統(tǒng),,具備全面集成的硬件和軟件,,可以輕松快速地完成部署。NVIDIADGX-1革命性的性能可大幅加快訓(xùn)練速度,,成為世界上首款體積小性能強(qiáng)(單機(jī)箱)的深度學(xué)習(xí)超級(jí)計(jì)算機(jī),。

  協(xié)同駕駛AI Co-Pilot

  XAVIER已經(jīng)被英偉達(dá)安裝在一輛基于林肯MKC所打造的自動(dòng)駕駛測(cè)試車BB8上,,另外,英偉達(dá)還將在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域同奧迪展開(kāi)合作,,其全自動(dòng)駕駛汽車預(yù)計(jì)將在2020年上路,。

  AI Co-Pilot(人工智能協(xié)同駕駛)系統(tǒng)該系統(tǒng)具有人臉識(shí)別、頭部追蹤,、視線追蹤等功能,,能在行車中輔助駕駛者,提高駕駛安全性與便利性,。AI Co-Pilot還能在復(fù)雜的噪聲環(huán)境中通過(guò)讀唇獲知駕駛者的需求,,準(zhǔn)確率已達(dá)93.4%。

  英偉達(dá)的優(yōu)勢(shì)真的是無(wú)人能擋嗎?

  英偉達(dá)上周發(fā)布的第一季財(cái)報(bào)再次超出業(yè)界預(yù)期,,財(cái)報(bào)顯示這一季度總收入增長(zhǎng)了66%,,其中數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營(yíng)收增長(zhǎng)71%達(dá)到7.01億美元。英偉達(dá)的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)包含HPC(高性能計(jì)算),、數(shù)據(jù)中心GPU以及AI加速器即使相比過(guò)去幾年2-3倍的增長(zhǎng)率要少很多,,但極具潛力的AI芯片市場(chǎng)空間依舊吸引了眾多巨頭和創(chuàng)業(yè)者的參與,。

  不過(guò)英偉達(dá)現(xiàn)在具有優(yōu)勢(shì)并不意味著AI市場(chǎng)的蛋糕會(huì)被英偉達(dá)獨(dú)吞,,無(wú)論是科技巨頭英特爾、谷歌,、IBM,、AMD還是OURS、地平線,、寒武紀(jì)等初創(chuàng)企業(yè)都紛紛加入了AI芯片領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng),。

  英特爾這幾年也是卯足了勁入軍AI市場(chǎng),英特爾的All in AI實(shí)力也是不容小覷,。除了鞏固資深的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)品以外,,還進(jìn)行了一系列的收購(gòu)以增強(qiáng)自己的能力。英特爾針對(duì)已有的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)品XeonPhi加速計(jì)算卡,、收購(gòu)的Altera FPGA,、 Nervana System幾大產(chǎn)品線進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化,從AI構(gòu)建的訓(xùn)練和部署都能夠看出這均與英偉達(dá)形成競(jìng)爭(zhēng),,在自動(dòng)駕駛應(yīng)用場(chǎng)景中也通過(guò)收購(gòu)Mobileye與英偉達(dá)形成強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,。同時(shí)還基于FPGA打造自己在AI領(lǐng)域的特色,對(duì)人工智能初創(chuàng)芯片企業(yè)的持續(xù)投資也有助于英特爾在AI芯片領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)后來(lái)居上,。

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  除了英特爾All In AI全面叫板英偉達(dá),,眾多初創(chuàng)公司也會(huì)成為挑戰(zhàn)英偉達(dá)不可忽視的對(duì)手。

  以2017年由兩位華人在美國(guó)硅谷創(chuàng)立的OURS為代表,,OURS以低功耗端計(jì)算AI芯片為核心技術(shù),,目標(biāo)是解決工業(yè)/商業(yè),、機(jī)器人、汽車自動(dòng)駕駛,、安防等領(lǐng)域的3D機(jī)器視覺(jué)和多傳感器融合的問(wèn)題,。OURS的核心技術(shù)之一就是硅光技術(shù),這一技術(shù)很適合于計(jì)算機(jī)內(nèi)部和多核之間的大規(guī)模通信,,其最大的優(yōu)勢(shì)在于擁有相當(dāng)高的傳輸速率,,可使處理器內(nèi)核之間的數(shù)據(jù)傳輸速度比目前快 100 倍甚至更高。OURS 采用的是以數(shù)據(jù)為中心的RISC-V 計(jì)算機(jī)指令集架構(gòu),,這也是OURS的另一大核心優(yōu)勢(shì),。

  寒武紀(jì)近日也發(fā)布了一款云端智能芯片Cambricon MLU100,詞云端芯片也延續(xù)了寒武紀(jì)產(chǎn)品通用性的特點(diǎn),,支持各類深度學(xué)習(xí)和經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法,,滿足視覺(jué)、語(yǔ)音,、自然語(yǔ)言處理,、經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域復(fù)雜場(chǎng)景下(如大數(shù)據(jù)量、多任務(wù),、多模態(tài),、低延時(shí)、高通量)的云端智能處理需求,。

  不只是硬件,,寒武紀(jì)還努力實(shí)現(xiàn)軟硬件的協(xié)同工作,寒武紀(jì)從 2016 年起逐步推出了寒武紀(jì) NeuWare 軟件工具鏈,,該平臺(tái)終端和云端產(chǎn)品均支持,,可以實(shí)現(xiàn)對(duì) tensorflow、caffe 和 mxnet 的 API 兼容,,同時(shí)提供寒武紀(jì)專門的高性庫(kù),,可以方便地進(jìn)行智能應(yīng)用的開(kāi)發(fā),遷移和調(diào)優(yōu),。

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  小結(jié):

  AI芯片全球起步時(shí)間幾乎同步,,此時(shí),人工智能領(lǐng)域尚未出現(xiàn)“獨(dú)步天下”的國(guó)際巨頭,。但是也要警惕“全民造芯”虛火,,目前還沒(méi)有出現(xiàn)像CPU(中央處理器)一樣的AI通用算法芯片,AI的殺手級(jí)應(yīng)用還沒(méi)出現(xiàn),,未來(lái)這個(gè)產(chǎn)業(yè)還有很長(zhǎng)一段路要走,。


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