软件的浸润作用能否助力NVIDIA走得更远?

时间:2020-01-21 14:45:14 分享到:
[摘要]如果你有能力把时钟往回拨二十年,如果你是一名从事软件领域报道的记者,你一定会受困于这样一个问题:多数硬件公司都会无视你的存在,只因...

如果你有能力把时钟往回拨二十年,如果你是一名从事软件领域报道的记者,你一定会受困于这样一个问题:多数硬件公司都会无视你的存在,只因为硬件和软件领域似乎是一个对立的领域。此后的发展让业界很难找出一家只做硬件的公司。但当NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在GTC CHINA 2018上,提及NVIDIA是一家软件公司时,还是因为NVIDIA有太多芯片硬件业务,而让人转不过弯来。然而,细分析之下,我们会发现NVIDIA确实在转成一家软件公司,其业务也因软件而受益颇多。

无人驾驶系统

也许有人认为无人驾驶应用是离NVIDIA软件最远的业务,因为打开自动驾驶的汽车的车厢盖,可以看到里边装满各种各样高性能计算元器件, NVIDIA自主机器全球副总裁Rob Csongor甚至戏称:“在这样的空间里,你肯定无法把你的高尔夫装备放进这样的空间。”但听听Rob Csongor介绍NVIDIA自动驾驶系统,我们就会明白软件在其中的重要作用。

Rob Csongor介绍说:“针对自动驾驶,NVIDIA有自己一整套全面的端到端解决方案。自动驾驶需要用到什么技术,我们就研发什么技术,这样从一体化集成的传感器,到使用人工智能开发的认知系统,再到本地的包括地图、路径规划、加速等部分的工程,我们真正开发了一套端到端系统。但当我们造出这样的车以后,我们就意识到,其中的很多工作并不需要由NVIDIA来完成。比如传感器、物理车身的部分。”

经过思路修正以后,NVIDIA形成了一个三层体系。Rob Csongor这样解释了这个三层体系:“最底层是硬件体系,第二层是软件体系,也就是基于CUDA,第三层我们交给用户去选择。我们的原则,就是让用户去选择,然后使用我们的整套系统。”

从这个三层体系中,我们不难看出,NVIDIA解决了其中最困难的硬件体系和高性能计算的软件体系。对用户而言,涉及计算的底层难题已经被解决,他们只需要在CUDA软件之上设计自己的功能,就可以得到自动驾驶系统。从用户端来看,用户直接接触的,是NVIDIA的软件。

人工智能

对人工智能而言,深度学习和机器学习,是迈不过去的两道坎。在解决了诸多算法难题之后,问题的瓶颈就卡在了计算系统的算力方面。但这并不是一个令人乐观的问题。

NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋

NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋这样描述了这个问题的严重性:“过去在相同价格或功率下,芯片性能每10年可加速100倍,这正是行业赖以生存的基础。而如今,性能每年的增速可能仅为10%。”

面对这个难题,NVIDIA的突破口依然在软件上。黄仁勋介绍说:“英伟达的方案是加速计算,利用专门设计的处理堆栈,对需要进行大量处理的工作负载加速。为加速应用程序,我们必须完全重新设计软件堆栈、整个芯片的架构、系统软件、算法、应用程序,都必须得到优化,只有这样才才能充分利用到加速计算。”

在IT的发展史上,总是代有英雄出。而这一次,站出来的是软件,有了RAPIDS之后,NVIDIA可以把深度学习的能力扩展到其它领域、大数据的领域。相比于传统的CPU计算,RAPIDS加GPU,已使得数据科学家们能得到的计算效率提升了50倍。

在本次GTC CHINA 2018上,黄仁勋强调,AI正在让世界不断自动化。但有了RAPIDS等一系列软件技术底蕴,才是黄仁勋如此强劲地力推AI的原因。

而说起NVIDIA在AI方面的优势,NVIDIA全球市场运营执行副总裁Jay Puri坚定地认为:“NVIDIA布局AI领域已经很长时间了,比别的公司历史要久得多。我们的系统更具有可编程性和通用性,AI现在还处于要发展的非常早的阶段,新的AI框架、模型会不断的涌现。而我们NVIDIA提供的是非常顶层的支撑型的加速计算的平台,它可以支持未来新出现的各种各样人工智能的框架或者模型。所以我们认为,在AI领域,NVIDIA更有优势。”

让我们看一组数字吧:截至目前为止,NVIDIA CUDA SDK 的下载量已接近 1400 万,仅去年一年既已达到 600 万。并且它的每一代软件的功能都在不断扩展,这也使得它的开发能力更加丰富。用户应用它,就可以开发出数量众多的应用。

面对这样的数字,也许我们不得不承认NVIDIA现在就是一家软件公司。我们不知道的是:在ICT领域之中,一味重视硬件的公司最终得到的,往往是衰退甚至消亡。而从芯片公司进化成软件公司的NVIDIA,能在软件的浸润作用之下,走到多远?从人工智能和自主驾驶的例子来看,NVIDIA已在更多新领域中摧城拔寨了。

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