英偉達發佈史上最便宜AI硬件:666元!可運行所有AI模型

ITValue2019-03-20 11:54:31

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李根 乾明 郭一璞 發自 聖何塞

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

 

中國古語有言:否極泰來。

 

AI芯片巨頭英偉達的2018,再糟糕不過,所以2019年GTC大會,也比以往更受關注。

 

而且頗有意思的是,教主黃仁勛把這次的主題演講地點選在了聖何塞州立大學禮堂。

 

這所公立大學在硅谷小有名氣,且在計算機領域,最有名的校友莫過於原Intel董事長高登·摩爾——“摩爾定律”就是以他之名命名。

 

而老黃就是那個全世界最熱衷宣揚“摩爾定律已經失效”的人。

 

但這一次,老黃一句“摩爾定律”都沒提,默默扔出99美元AI開發套件JetsonNano。

 

具體情況怎麼樣,我們完整回顧下今年GTC發佈情況。

 

CUDA-X:50倍提速

 

首先,直接看核心重頭戲:CUDA-X。

 

按照英偉達的説法,這是全球唯一的一個,端到端的數據科學加速庫。幫助從事數據分析、機器學習、深度學習的數據科學家們,更快完成工作。

 

CUDA-X由十幾個專用加速庫組成。整個系統中,包含幾個部分:用cuDF加速數據分析,用cuDNN深度學習原語,用cuML進行機器學習算法,和DALI等數據處理。

 

簡單來説,所有英偉達的庫,都被整合成一個庫:CUDA-X。

 

包括TensorFlow、PyTorch和MXNet在內的所有深度學習訓練框架,隨着CUDA-X的發佈也會自動為英偉達Tensor Core GPU進行優化。

 

英偉達表示,CUDA-X解鎖了Tensor Core GPU的靈活性,能夠將機器學習和數據科學工作負載加速多達50倍。CUDA-X可以加速典型AI工作流程的每一步,無論是用深度學習訓練語音和圖像識別系統,還是數據分析評估抵押貸款組合的風險。

 

而且據説,“只需要點擊幾下”。

 

微軟的Azure Machine Learning(AML)是第一個集成RAPIDS的雲服務,RAPIDS是CUDA-X的關鍵組件。通過訪問RAPIDS開源庫,數據科學家可以讓AML上的英偉達GPU以“前所未有”的速度進行預測分析。

 

英偉達官方披露的數據稱,在AML上使用RAPIDS,可以幫助企業把訓練AI模型所需的時間,減少多達20倍,訓練時間可以從數天減少到數小時,或者從數小時減少到幾分鐘。

 

此外,CUDA-X還會部署在幾大主流的雲平台,包括亞馬遜AWS、谷歌雲等。目前PayPal、沃爾瑪等公司已經在使用相關服務。

 

值得一提的是,在介紹CUDA-X的時候,老黃還皮了一下。他説:每次演講,我都想讓你們記住一個關鍵詞,今天的關鍵詞是:

 

PRADA。

 

還讓現場跟着一起念。看來接下來要發佈的東西,可能還挺貴。

 

PRADA其實是四個單詞的強行縮寫,它也代表對CUDA-X介紹的幾個方面:PRogrammable(可編程)、Acceleration(加速)、Domains(域)、Architecture(架構)。

 

史上最便宜AI硬件

 

老黃兩個多小時講完後,最讓網友們念念不忘的,是一款出場非常晚、時間非常短的硬件產品:

 

JetsonNano。

 

它是體積小巧、性能並不弱的小電腦,老黃稱之為“全新的機器人計算機”,共有兩個版本。

 

一是99美元(約合人民幣666元)的開發者套件,面向個人用户,比如創客、學生、技術愛好者;另一個版本129美元,可以部署到生產環境,面向的是想要構建邊緣系統的企業。

 

歷次發佈會都讓人深感貧窮的英偉達,終於也價格厚道了。在PRADA的襯托下,更是感動人心。

 

不少外媒紛紛打call,因為Jetson Nano的價格讓業餘愛好者、學生之類的大眾羣體,可以打造自己的自動化設備。

 

當場,老黃也拿出了一個基於Jetson Nano的無人車Kaya。

 


價格厚道,性能如何呢?Jetson Nano能提供472 GFLOPS的計算性能,而耗電量只有5瓦

 

不久前Google發佈的千元TPU開發板,單精度和半精度浮點運算性能分別是32和64 GFLOPs;英特爾神經計算棒的性能是100 GFLOPs。

 

JetsonNano搭載了4核的ARM A57 CPU和128核基於英偉達Maxwell架構的GPU,4GB內存,使用MIPI CSI-2 DPHY通道攝像頭。

 

它也支持今天發佈的CUDA-X,也就是説有支持很多常見的人工智能框架,裝有面向Tegra的Linux操作系統,實現了開箱即用。

 

英偉達會後還展示了Jetson Nano運行ResNet、Inception、YOLO等各種神經網絡模型,在目標檢測、姿勢估計等各類任務上進行推斷的實際性能:

 

 

此外,它還支持高分辨率傳感器,而且可以並行處理多個傳感器,並在每個傳感器流上都運行多個神經網絡。

 

英偉達稱,Jetson Nano能夠運行所有AI模型,可以創建數百萬個智能系統。

 

GTC剛結束的時候,就有人在HackerNews上表示,自己想要DIY了。

 

很快就有“同道中人”回覆他,你可以自己做無人駕駛小車、能跟蹤貓的無人機、可以自動識別鳥的攝像機等等。

 

自動駕駛

 

最後,自動駕駛,老黃説這是最重要的自動化機器的落地場景。

 

也是三方面。

 

首先,推出全新DRIVE Constellation自動駕駛汽車仿真平台

 

基於該平台,在雲端就能虛擬仿真各種自動駕駛場景——不用再路測數百萬公里了。

 


老黃説,從常規駕駛,到各種罕見的危機情況,都能在仿真中實現,要風得風,求雨得雨。會比現實世界中實現的效率高出不知多少倍,而且成本低、安全性高。

 

數據中心方案則去年就有過官宣。包括兩個並排服務器:

 

第一台服務器——DRIVE Constellation Simulator,從虛擬汽車生成傳感器輸出。

 

第二台服務器——DRIVE Constellation Vehicle,包含DRIVE AGXPegasus AI車載電腦。

 

DRIVEAGX Pegasus接收傳感器數據,做出決定,然後將車輛控制命令發送回模擬器。

 

老黃還強調,該過程完全閉環,而且定位精準、定時精確,測試環境也能隨心所欲——不用怨天求神。

 

其次,該平台完全開放,提供編程接口,允許DRIVE Sim生態系統合作伙伴集成他們的環境模型、車輛模型、傳感器模型和交通場景。

 

同時也通過整合合作伙伴的場景,讓平台可以生成全面,多樣化和複雜的測試環境。

 

換而言之,玩法有點像虛擬仿真領域的Apollo。

 

英偉達也在這個“開放生態”裏,集合了產業鏈上下游玩家。

 

第三,英偉達還宣佈了基於仿真平台的最新合作。

 

並且合作方來頭不小,是全球第一大車廠——豐田。

 

老黃的意思也再明確不過,像豐田這樣的大廠都當了首個客户,開放平台DRIVE Constellation的品質肯定值得信賴。

 

此外,還是在GTC大會上,老黃還宣佈推出新自動駕駛軟件套件,該軟件的主要組成部分是SafetyForce Field(SFF),通過加強規劃和控制,實現更安全、舒適的駕駛體驗,而且其算法策略主打車輛保護、乘客和其他車輛安全。

 


在高級輔助駕駛領域,這會最先發揮作用。

 

老傳統:視覺渲染新突破

 

當然,英偉達的GTC,不炫下最新渲染成績怎麼行?

 

今年新亮相的圖像渲染引擎,讓圖片的渲染更快、更真實。

 


 NVIDIAOmniverse,3D創作渲染協同工具,即使團隊成員身處不同的時區,也能一起為同一個3D場景的創作出力。

 

同時,英偉達宣佈Adobe、Autodesk、Epic、Unity等16家廠商也將得到RTX技術支持,幫助他們在複雜的場景中完成光線跟蹤照明,用更快的速度進行圖像渲染,這一技術支持在今年內將會服務900萬創作者。

 

另外,對於遊戲玩家,英偉達推出了GeForce NOW雲遊戲服務,遊戲在雲端的電腦上運行,而玩家只要打開任何一台PC或者MAC,就能讓雲端的遊戲顯示在自己的電腦上,無需下載、安裝、升級、更新、裝補丁,也不用擔心自己的電腦配置不夠了。

 

顯然,老黃也最愛這部分的Demo展示。

 

不斷播放視頻,不斷收穫掌聲,他還不斷告訴大家:鼓掌太早了,好戲還在後面。

 

 

甚至到後來,教主直接扔核彈語錄:

 

我常説,買得越多,省得越多,現在我覺得我錯了……RTX Sever根本就是免費的!省下的電費就能買一台服務器了!

 

老黃の誠意

 

不過今年GTC,新品確實便宜得不像英偉達。

 

會後,大家最主要的評價都集中在Jetson Nano上。

 

更直接説是99美元售價上。

 

雖然TheVerge也報道稱,這種低價的AI開發套件,英偉達並非獨一家。

 

比如英特爾的Neural Compute Stick只需要79美元,谷歌在Coral下最近也推出了兩款設備,分別是150美元的開發者套件和79美元USB加速設備。

 

但不可否認的是,英偉達正在進入一個有潛力的市場,AI驅動的創新正在增長。

 

而且,對於今年GTC主題演講關鍵詞是PRADA的英偉達來説。

 

99美元,摺合人民幣666元。老黃的誠意,看得見。

 

你覺得呢?




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