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英偉達(dá)AI戰(zhàn)略:開發(fā)更好的AI硬件,做全球供應(yīng)商

發(fā)布時(shí)間:2019-03-02 15:14:06來源:網(wǎng)易科技

  前言:英偉達(dá)的人工智能之旅始于一場(chǎng)用相關(guān)技術(shù)識(shí)別貓的挑戰(zhàn)。而現(xiàn)在,英偉達(dá)通過成立人工智能機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室、在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行各種古怪實(shí)驗(yàn),最終希望在每一部手機(jī)、每一臺(tái)電腦、每一個(gè)機(jī)器人和每一輛自動(dòng)駕駛汽車中都植入自家的人工智能。

  2 月 27 日消息,據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道,英偉達(dá)位于西雅圖的 1200 平米人工智能機(jī)器人研究實(shí)驗(yàn)室里,一小群研究人員正在努力開發(fā)人工智能,驅(qū)動(dòng)公司的未來。廚房工作臺(tái)旁的一只機(jī)械手臂舉起一罐食品并把它放進(jìn)抽屜里。它還學(xué)會(huì)了如何清潔餐桌,如果你請(qǐng)求恰當(dāng),它可以幫助你做飯。而這些都是英偉達(dá)雄心勃勃人工智能總體規(guī)劃的第一步。

  英偉達(dá)的人工智能機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室于今年年初成立,目前擁有 28 名員工,共可容納 50 名研究科學(xué)家、教師顧問和實(shí)習(xí)生。著名機(jī)器人專家、英偉達(dá)機(jī)器人研究高級(jí)主管、華盛頓大學(xué)教授迪特爾·??怂?Dieter Fox)領(lǐng)導(dǎo)的實(shí)驗(yàn)室旨在開發(fā)能夠與人類安全合作的下一代機(jī)器人,并有望改變制造、物流和醫(yī)療保健等行業(yè)。機(jī)器人領(lǐng)域也是人工智能面臨的眾多重大挑戰(zhàn)之一。在那些暢想未來的科幻小說中,機(jī)器人不僅擅長(zhǎng)完成非常具體的任務(wù),而且能夠表現(xiàn)得像人類一樣。

  但實(shí)驗(yàn)室的這種機(jī)器人所展現(xiàn)的也是一種復(fù)雜的屈伸運(yùn)動(dòng)。這是一個(gè)引人注目的演示,有效展示出英偉達(dá)的硬件和軟件當(dāng)前能夠完成哪些功能以及未來能做什么。從另一方面說,這也是該公司期望在人工智能技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈情況下領(lǐng)先一步的最新決策。

  自 2005 年起,英偉達(dá)開始優(yōu)化用于人工智能的 GPU,這是科技硬件歷史上最明智的商業(yè)決策之一。但現(xiàn)在面對(duì)日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),鞏固這一領(lǐng)先地位將是英偉達(dá) 25 年來面對(duì)的最艱難考驗(yàn)之一。

  英偉達(dá)的最新實(shí)驗(yàn)室配備了機(jī)器人有可能在現(xiàn)實(shí)世界中遇到的各種設(shè)備和現(xiàn)實(shí)環(huán)境。第一個(gè)場(chǎng)景是一個(gè)簡(jiǎn)單的廚房,機(jī)器人廚房助手結(jié)合人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)檢測(cè)和跟蹤物體,了解門和抽屜的相對(duì)位置,還能夠打開和關(guān)閉它們從而取放物體。福克斯說:“過去機(jī)器人技術(shù)研究的重點(diǎn)是小型獨(dú)立項(xiàng)目,而不是完全集成化的系統(tǒng)。”“我們現(xiàn)在正組建一個(gè)由機(jī)器人控制和感知、計(jì)算機(jī)視覺、人機(jī)交互和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域?qū)<医M成的跨學(xué)科合作團(tuán)隊(duì)。”

  西雅圖的研究小組得到了來自英偉達(dá)在圣克拉拉、馬薩諸塞州西部、多倫多和特拉維夫所設(shè)其他研究中心的大約 60 名研究人員的協(xié)助。這種多學(xué)科的研究方式有一個(gè)極其困難的目標(biāo):英偉達(dá)試圖展示其人工智能硬件和軟件可以將機(jī)器人從現(xiàn)在這種可以按照嚴(yán)格指令操作的精確定位機(jī)器轉(zhuǎn)變?yōu)閯?dòng)態(tài)和靈活的機(jī)器,能夠安全地與人類一起工作。

  谷歌駐柏林的人工智能研究員薩米姆·瓦格納(Samim Wagner)認(rèn)為,英偉達(dá)之所以要自行開展研究,主要原因之一是打造更好的人工智能硬件,然后再賣給其他人。他表示:“為了給機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)可行且具有競(jìng)爭(zhēng)力的硬件,英偉達(dá)在戰(zhàn)略上被迫進(jìn)行高質(zhì)量的機(jī)器學(xué)習(xí)研究。該公司與游戲和娛樂行業(yè)的一貫聯(lián)系,為其機(jī)器學(xué)習(xí)研究提供了一個(gè)焦點(diǎn),這也是成功的關(guān)鍵。”這也從一方面解釋了為什么在英偉達(dá)的研究實(shí)驗(yàn)室里會(huì)有這么多奇怪的實(shí)驗(yàn)。

  英偉達(dá)首席科學(xué)家兼高級(jí)研究副總裁比爾·戴利(Bill Dally)在談到廚房機(jī)器人助手時(shí)表示:“現(xiàn)在我們正在進(jìn)行深入研究,讓機(jī)器人與環(huán)境進(jìn)行互動(dòng)成為可能。”“既然我們可以打造感知系統(tǒng),就可以打造定位靈活的機(jī)器人。”

  與英偉達(dá)的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)一樣,深度學(xué)習(xí)讓人工智能系統(tǒng)能夠解決以前不可能解決的問題。通過反復(fù)試錯(cuò),其已經(jīng)在數(shù)字助手、計(jì)算機(jī)視覺、語言翻譯、聊天機(jī)器人、人臉識(shí)別等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。而且,就像人工智能領(lǐng)域的許多突破一樣,這些突破在很大程度上依賴于英偉達(dá)的 GPU。


圖:英偉達(dá)位于加州圣克拉拉的總部

  英偉達(dá)的人工智能研究始于 2010 年加州帕洛阿爾托的 Joanie 's Café餐廳。戴利說:“我們是在和人工智能專家吳恩達(dá)開完早餐會(huì)后進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的。”在那次早餐會(huì)上,吳恩達(dá)解釋了谷歌是如何在 16000 個(gè) CPU 幫助下,訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)去識(shí)別貓的照片。當(dāng)時(shí)吳恩達(dá)正在谷歌合作打造人工智能項(xiàng)目 Google Brain。由于意識(shí)到幾乎沒有人有 16000 個(gè) CPU 可供使用之后,戴利提出了一個(gè)挑戰(zhàn)。“我打賭我們可以用更少的 GPU 做到這一點(diǎn),”他對(duì)吳恩達(dá)說。

  會(huì)面后不久,戴利請(qǐng)英偉達(dá)的研究人員布萊恩·卡坦扎羅(Bryan Catanzaro)與吳恩達(dá)合作研究。戴利說:“我們用 48 個(gè) GPU 實(shí)現(xiàn)的功能和他們用 16000 個(gè) CPU 達(dá)到的效果差不多。”“當(dāng)時(shí)我非常清楚,這將改變一切。”

  英偉達(dá)的人工智能業(yè)務(wù)在一場(chǎng)關(guān)于識(shí)別貓的賭注中出現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。該公司沒有透露其在人工智能領(lǐng)域投入了多少,但相關(guān)文件顯示英偉達(dá)上一財(cái)年在研發(fā)上一共開支了 18 億美元,而其中的關(guān)鍵領(lǐng)域是游戲、人工智能和汽車。其開發(fā)的 GPU 在人工智能項(xiàng)目上的有效性在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手中引發(fā)了一場(chǎng)混戰(zhàn),英特爾、谷歌甚至 Facebook 都投入了巨額資金試圖迎頭趕上。

  2018 年 7 月,谷歌宣布正在開發(fā)用于設(shè)備機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能芯片。谷歌押注一種新型芯片,這是專為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的張量處理單元。在軟件領(lǐng)域,另一場(chǎng)同樣重要的競(jìng)爭(zhēng)也正在展開。英偉達(dá)的代碼庫(kù)還面臨著與谷歌 Tensorflow 或 Facebook 的 PyTorch 等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手框架的競(jìng)爭(zhēng)。盡管困難重重,英偉達(dá)仍保持著自己的領(lǐng)先地位。

  正如識(shí)別貓的挑戰(zhàn)所展現(xiàn)的,GPU 在處理人工智能任務(wù)方面非常出色。主要是因?yàn)樵谶\(yùn)行與人工智能相關(guān)的并行計(jì)算問題時(shí),GPU 比 CPU 更好,因?yàn)槿斯ぶ悄苤械脑S多計(jì)算是同時(shí)進(jìn)行的。并行計(jì)算在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中尤其流行,其工作方式與動(dòng)物大腦類似,可以像動(dòng)物大腦一樣同時(shí)或并行執(zhí)行許多任務(wù)。最終,英偉達(dá)希望自己能夠成為在每一部手機(jī)、每一臺(tái)電腦、每一個(gè)機(jī)器人和每一輛自動(dòng)駕駛汽車中都植入人工大腦的公司。

  2005 年,在首席執(zhí)行官黃仁勛的領(lǐng)導(dǎo)下,該公司搶占了人工智能熱潮的先機(jī)。當(dāng)時(shí)該公司開發(fā)了一款軟件,使其 GPU 能夠處理現(xiàn)代人工智能最終需要的數(shù)百萬個(gè)微計(jì)算。英偉達(dá)的 GPU 現(xiàn)在分布在世界各地的數(shù)據(jù)中心,為數(shù)以千計(jì)的企業(yè)提供人工智能服務(wù)。2014 年至 2018 年間,該公司數(shù)據(jù)中心優(yōu)化芯片的營(yíng)收增長(zhǎng)了 524%,有效提振了該公司的業(yè)績(jī)。

  “我們是全世界的供應(yīng)商,”戴利說。“每個(gè)人都通過英偉達(dá)的 GPU 訓(xùn)練他們的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。”他補(bǔ)充說該公司的 T4 芯片被廣泛用于推理任務(wù)。Facebook 和谷歌使用英偉達(dá)平臺(tái)為其平臺(tái)上的人工智能功能提供支持。幾乎所有的自動(dòng)駕駛汽車公司都在使用英偉達(dá)的技術(shù)。英偉達(dá)還與騰訊、阿里巴巴和百度簽署了合作協(xié)議。

  與廚房中的機(jī)器人一樣,英偉達(dá)的其他人工智能實(shí)驗(yàn)也顯得兼收并蓄。它開發(fā)了一個(gè)創(chuàng)造性的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),非常擅長(zhǎng)創(chuàng)造超逼真的人臉圖像。在 2018 年 12 月發(fā)表的一篇論文中,該公司展示了最新生成的人臉圖像與四年前相比有多么逼真。

  逼真面容并不是英偉達(dá)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)能夠創(chuàng)造的唯一東西。英偉達(dá)還開發(fā)了一個(gè)轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò),可以將冬天拍攝的照片轉(zhuǎn)換成美麗的夏日景色。你有婚禮當(dāng)天遇到下雨的照片嗎?英偉達(dá)的人工智能可以讓它變成晴天。去年年底,英偉達(dá)還展示了全球首款使用人工智能生成圖形的視頻游戲演示。這個(gè)演示是一個(gè)駕駛模擬器,它是通過將人工智能生成的視覺效果與標(biāo)準(zhǔn)視頻游戲引擎相結(jié)合而構(gòu)建的。

  但前進(jìn)道路上也有坎坷。英偉達(dá)暗示未來的道路會(huì)更加艱難。今年年初,Nvidia 被迫將其第四季度營(yíng)收預(yù)期調(diào)減了 5 億美元,此舉導(dǎo)致其股價(jià)暴跌近 18%。2018 年數(shù)字貨幣市場(chǎng)的一路下行也不斷挑戰(zhàn)著英偉達(dá)能夠承受打擊的底線。

  就目前而言,英偉達(dá) GPU 的適應(yīng)性使其相對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手具有更多優(yōu)勢(shì):它們是數(shù)據(jù)中心、自動(dòng)駕駛汽車、研究實(shí)驗(yàn)室、數(shù)字貨幣挖掘平臺(tái)不可或缺的組成部分。只要你能想到的設(shè)備都會(huì)有一個(gè) GPU。但這種情況可能很快就會(huì)改變,這正會(huì)是英偉達(dá)的人工智能機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室發(fā)揮作用的地方。

  “現(xiàn)在有很多新的人工智能硬件初創(chuàng)公司,”人工智能研究顧問斯蒂芬·梅里蒂(Stephen Merity)說。“他們對(duì)于英偉達(dá)來說很可能是一個(gè)威脅,但這是一個(gè)巨大的開放性問題,我無法想象這些初創(chuàng)公司能在早期實(shí)現(xiàn)大規(guī)模發(fā)展。”

  其中之一就是英國(guó)的創(chuàng)業(yè)公司 Graphcore,其在寶馬、紅杉資本以及谷歌 DeepMind 創(chuàng)始人的資助下,現(xiàn)在公司估值超過 10 億美元。Graphcore 稱,其智能處理單元尚未投入大規(guī)模生產(chǎn),處理速度比現(xiàn)有系統(tǒng)快 100 倍。對(duì)于英偉達(dá)來說,這可能會(huì)帶來比數(shù)字貨幣市場(chǎng)崩潰更令人頭疼的財(cái)務(wù)問題。

  “我不知道人工智能硬件生態(tài)系統(tǒng)的最終狀態(tài)是什么樣子,”梅里蒂表示,“如果終極狀態(tài)是雙方擁有相同的硬件,那么英偉達(dá)就有優(yōu)勢(shì)。如果它分成‘用于訓(xùn)練人工智能的硬件’和‘在現(xiàn)實(shí)世界中使用的硬件’,那么 Graphcore 和其他類似初創(chuàng)公司可能會(huì)做得很好。”
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