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记者观察|从第十届GTC看NVIDIA企业级战略布局

2019年3月20日             作者:e-works王阳       
关键字:NVIDIA  
NVIDIA的三条战略主轴:不断创新和持续领先的图形技术,已经布局并初见成效的人工智能和数据中心业务,正在发力的自动驾驶和机器人领域。

 位于硅谷腹地的圣何塞,每年都会举办GPU业界最瞩目的盛会——NVIDIA GTC。只是今年的圣何塞会议中心,已经容纳不下第十届GTC超过9000人的参会规模,NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋的主旨演讲不得不首次移步圣何塞州立大学。在近万名观众的瞩目下,黄仁勋分享了从专业图形处理、数据中心、人工智能、机器人、自动驾驶等多个业务领域的创新成果。 

黄仁勋

 有趣的是,黄仁勋在主旨演讲中将核心内容浓缩成“PRADA”(其实是PRogrammable Acceleration for multiple Domain with one Architecture大写字母的组合),由此引出支持多域加速的可编程体系架构——CUDA-X,此后的众多内容都围绕这一端到端的数据科学加速库展开;在接受媒体采访时,黄仁勋则主要聚焦RTX和Data Science。

NVIDIA

首先说RTX。自NVIDIA在2018 SIGGRAPH专业图形大会上推出RTX,黄仁勋在各种公开场合都不吝溢美之辞,称其是NVIDIA 2006年发明CUDA GPU以来的最大飞跃,将光线追踪图形的逼真效果与基于GPU的交互式图形提供的速度和响应能力完美结合。今年的GTC上,RTX依然占据了大量的篇幅。

 其次说一说Data Science。在黄仁勋看来,Data Science已经成为整个计算领域的驱动因素,其原因有三:首先是各种传感器和终端设备诞生了海量数据;第二是基于高精度模型的机器学习算法取得了突破;第三是大量计算硬件的性能和可用性不断提高。在这一背景下,NVIDIA针对Data Science不断更新相关产品和技术。
   从黄仁勋演讲和接受媒体采访的思路中,可以洞悉NVIDIA目前的三条战略主轴:不断创新和持续领先的图形技术,已经布局并初见成效的人工智能和数据中心业务,正在发力的自动驾驶和机器人领域。
   另一个趋势是,NVIDIA越来越注重软件和系统性能的提升,而不仅仅是硬件本身 ,其产品和解决方案战略正朝着企业级(To B)市场转移。当然,这并不意味着NVIDIA在游戏领域的影响力下降,从NVIDIA 2019第四财季的数据来看,来自游戏业的营收约为48%,仍然占据NVIDIA收入最大的比重。

 与中国互联网巨头BAT正逐渐从消费互联网向产业互联网转型的逻辑类似,NVIDIA的战略也逐渐向企业级市场侧重。从GTC 2019上不难窥见这一趋势:不管是面向大规模图形渲染需求最新发布的“RTX SERVER(RTX服务器)”,还是黄仁勋演讲中频频提及的Data Science 工作站和服务器,以及推出自动驾驶的全新虚拟运算平台“DRIVE CONSTELLATION”,闪亮登场的人工智能计算机Jetson Nano,刚刚被并入NVIDIA大家庭 的Mellanox……这些面向企业级应用的产品和技术占据了黄仁勋演讲的大部分时段。
深化企业级产品与技术
  纵观NVIDIA企业解决方案,其涉猎的领域和范围非常广,黄仁勋在本届GTC 上一一展示了其创新成果。 
  首先亮相的开放式协作平台Omniverse,可以让专业设计人员利用不同的应用程序在不同团队和不同地点中创建和共享场景。以创建一架飞机为例,设计师可以在Autodesk maya中建模,在NUREAL Engine中虚幻引擎中创建地形,在SUBSTANCE中添加材质,就象是为3D设计师提供的类似于Google Docs的协作工具。
  RTX SERVER的推出则主要为了应对大规模图形渲染需求,以加快图形专业人员的工作效率,RTX SERVER还可以作为云游戏的终端。
  其次是Data Science工作站。基于NVIDIA Quadro RTX GPU和CUDA-X AI加速数据科学软件构成的架构,NVIDIA与惠普、戴尔、联想等合作推出全新工作站,以帮助数据科学家、分析师和工程师更快速准确地提高生产力。

NVIDIA

Data Science SERVER则为了填补supercomputer和hyperscale之间的空白。传统supercomputer处理的计算量大但任务数目有限,而hyperscale计算量不大并发数却很多,在黄仁勋看来,NVIDIA基于GPU架构的Data Science SERVER非常适合这类数据科学计算。
   自动驾驶车辆仿真平台“DRIVE CONSTELLATION”,汽车可以在虚拟环境中自动驾驶数百英里,并模拟从常规行驶到罕见危险情境的各类场景。
   另外面相机器人领域,NVIDIA推出了一台外形小巧但功能强大的CUDA-X AI计算机——Jetson Nano,它支持与美国最快的超级计算机相同的架构和软件,售价为99美金。

NVIDIA

 值得一提的是,一周前NVIDIA刚刚以69亿美元收购高性能计算互联技术领域公司Mellanox,其创始人兼首席执行官Eyal Waldman 与黄仁勋携手亮相,这两个有着高度互补性的公司,整合后将擦出怎样的火花?本届 GTC上留下了悬念,当然也值得期待。

NVIDIA

扩展企业级生态朋友圈
  在NVIDIA的商业版图中,生态合作伙伴的贡献至关重要。随着企业级战略的推进,NVIDIA也在进一步扩展其朋友圈。 
    软件层面。包括Adobe、Autodesk、达索系统、西门子工业软件、Unity、ESI等在内的20多个3D软件技术提供商,已在其最新发布的的产品版本中采用NVIDIA RTX光线追踪技术。如此一来,NVIDIA RTX 可以为超过900万设计师和工程师提升模型和场景交互的能力。

NVIDIA

 云服务商层面。作为针对数据科学的端到端加速库,CUDA-X AI一经推出就被几乎所有云服务厂商采用,其中包括包括AWS, Google Cloud Platform和Microsoft Azure等,同时也已被Charter, PayPal, SAS, 和Walmart所采用。
    服务器层面。基于NVIDIA T4 GPU,包括思科、戴尔EMC、富士通、HPE、浪潮、联想和中科曙光等7家服务器供应商全部进行了部署。这些服务器经微调后可运行NVIDIA CUDA-X AITM加速库,为业务提供标准、高效的平台,以开展数据分析和其他各类企业级工作负载。
   另外,NVIDIA还宣布了一系列定向合作。包括与亚马逊AWS IoT 的合作,通过NVIDIA Jetson在数百万台连接设备上部署人工智能与深度学习。NVIDIA与AWS的联合解决方案可以轻松创建、训练并优化模型,并将模型部署至采用Jetson 的边缘设备;与丰田达成最新的合作,未来NVIDIA将与日本丰田TRI-AD团队、美国TRI丰田研究所展开深度合作,共同开发基于自动驾驶的应用程序。
    此外,包括埃森哲、微软、IBM、思科、甲骨文等200多个朋友圈成员都在GTC展区亮相,展示与NVIDIA合作的成果与实践。
落地更多企业级应用场景
   提供领先技术的同时发展伙伴生态,NVIDIA接下来的目标就是将技术落地到更多企业级应用场景中。
    在GTC展区,记者采访到两个来自中国的企业,一个是提供工业设备预防性维护服务的智擎信息,一个是机器人感知设备——激光雷达研发企业速腾聚创。这两个企业分别致力于的智能制造和自动驾驶领域,是NVIDIA技术在企业级应用场景非常典型的应用。
   作为2018年NVIDIA初创企业大赛冠军,智擎信息是一家通过机器学习、人工智能技术为企业客户提供设备故障预警系统、大数据分析和增值服务的初创公司,其还是微软加速器计划的成员之一。
   智擎信息总经理王曦告诉记者,基于NVIDIA TASLA P100 GPU,智擎信息自研了深度学习集成模型,并利用集成学习的思想通过源源不断的实时数据进行机器学习的自我优化,预测的结果越来越精准,最终通过动态可视化图表实时展示给用户,为企业提升更大的业务价值。
   在利用NVIDIA TASLA P100 GPU之前,智擎信息利用CPU进行模型训练和推理执行,针对每台设备的模型训练时间达到了9个小时,而现在的时间不超过10分钟。
   随着中国制造业的快速发展,各种各样的生产及运维场景对设备管理提出了更高要求。越来越多的制造业企业需要一套完整的工业大数据平台来支撑他们进行设备运行监控管理、预测分析和运营决策,基于GPU技术的机器学习和深度学习将加速这一进程。
    自动驾驶技术发展过程中,廉价、小巧、稳定的激光雷达传感器已成为无人车厂商追求的商用化产品。
    在速腾聚创的固态激光雷达实现方案中,其自动驾驶车顶中央有一台32线激光雷达进行全方位的感知,左右两侧各安装一台有一定倾斜角的16线激光雷达,负责扫除两侧的盲区。基于NVIDIA DrivePX2平台,三台激光雷达组合方案使得激光雷达点云密度更高,感知盲区更少,可适应L3以上的自动驾驶。
   在这一应用场景中,NVIDIA DRIVE 平台将深度学习、传感器融合和环绕视觉技术相结合,可以实时理解车辆周围的环境变化、在高清地图上精确定位自身,还可以规划前方的安全路线。目前,这一应用已经经过速腾聚创长时间的开放道路测试验证,可满足大部分的自动驾驶路况感知需求。

NVIDIA

 除此之外,NVIDIA还在中国发掘并扶持了教育行业人工智能企业清帆科技、云计算平台深脑云、AI对话分析公司睿科伦智能、人工智能模型自动设计平台探智立方等一系列的初创企业,探索更多的应用落地。
   值得关注的是,2019年2月NVIDIA专门组建了人工智能机器人实验室,其宗旨是开发能够与人类安全合作的下一代机器人,改变制造、物流和医疗保健等行业。在实现这一目标的过程中,势必将激发更多应用场景。

责任编辑:王阳
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