對話黃仁勳:GPU+CPU共主未來,自主機器與人工智能將無處不在

 2017-09-28 02:58:02.0

我們都深處於計算機的產業,目前我們遇到了千載難逢的機會。因為整個計算機產業的基礎正在被顛覆。首先計算機的製造的方式被改變了,而軟件,也不再完全依靠於人類的寫碼的能力,我們現在看到的是大數據、深度學習、人工智能,軟件、硬件。這兩個方面都迎來了令我們興奮的機會。——黃仁勳


今天(9月26日)GTC CHINA 2017在北京國際飯店舉行,在今天上午主論壇外,黃仁勳面對記者提問,回答了以下問題:


記者:自主機器這個時代什麼時候能夠像現在的AI這麼火的來臨?GPU的架構把以CPU為架構的核心顛覆了,今年有一個國內比較著名的廠商,他也在說,他說AI的成功給大家所有的公司都帶來信心,我們相信在CPU之外有很多芯片被創造出來,您認為GPU將來可以覆蓋所有的場景,還是說在GPU之外還有更多的場景,更多的CPU也會製造出來,形成我們最終未來計算的一個模式?


黃仁勳:首先,我們其實也可以做一個這樣的比喻,想像一下,當我們這個產業剛剛看到了人工智能,看到了雲計算的技術到來。

其實對於自主機器而言它需要解決的是三大根本的問題,大家不要去管什麼傳感器,還有電動機,還有電氣化的問題。那麼首先第一個要解決的問題,就是為這些自動自主機器打造一個類似於人工智能的平台,比如說上午談到的這種增強學習等等。

要解決的第二個問題,讓這些機器人或者說自主機器能夠有一個虛擬的,來學會做機器人的這種環境。

第三個要解決的問題,就是一旦我們完成了第二步,讓這些機器人自主機器學會了作為機器人的行為方式的時候,我們就要把AI這樣的一個人工智能的大腦放到自主機器的這樣一個框架裡面去。

目前的這三個問題,我們還沒有完全解決。但是,我們三項工作正在並行中,比如說我們上午談到的Xavier,它就是我們談到的叫做自主機器,我們讓它去培訓它,如何去學,還有Issac機器人的項目,打造的一個虛擬的讓機器人去學習的環境。

我們相信很快,NVIDIA會把這三方面的基礎都打好,整個的產業會在產業基礎架構好後推動自主機器正式的生產。然後,再隨後的10到15年,在座的諸位我們都會看到令人難以置信的進步。首先GPU不會替代CPU,它是攜手和CPU共同工作的,這也是我們為什麼把它稱之為加速器,CPU是通用型的,什麼場景都可以適用。但是GPU在一些專門的問題上是能量非常大的。它的性能要比CPU超過10倍,50倍甚至百倍。

因此,我們就認為事實上最完美的架構是什麼呢?首先我們要把萬事皆能的CPU,在加上在某些重大計算挑戰方面非常有能量的GPU。比如說GPU它非常善於圖形的計算處理工作和人工智能類型的應用。因此,我們NVIDIA的決定是什麼呢?我們不會做那些每一次好一點點的通用性的處理器,而是要做在一些專門的領域,性能極好的處理器。這就是我們今天上午介紹的CUDA的架構。

什麼是CUDA呢?其實就是CPU+GPU。簡稱CGPU,這就叫做CUDA-GPU。


記者:我有兩個關於車的問題,第一個是如果特斯拉跟其他的廠商做了自動駕駛芯片,你還買不買特斯拉?你們也投資了圖森、景馳這樣的自動駕駛公司,跟他們合作有什麼樣的不一樣?


黃仁勳:我當然還會買他們的車,首先你想這車裡面沒準還有Intel的CPU呢,比如我的電腦裡也有Intel的CPU,我的手機用的是高通的系統,其實我覺得這些公司都是非常優秀的公司,我之所以買,還有開特斯拉的車,是因為我覺得駕駛感覺不錯。

首先,我們要談一下,其實NVIDIA投資的公司數量非常之多,我們選擇投資的時候通常有三個標準,第一個標準應該與我們公司擁有一樣的願景目標,第二點這家公司一定是需要我們NVIDIA的幫助的,這點是我們非常看重的,如果這個公司根本不需要我們的話,我們也不會考慮投資他們,第三點公司本身必須是一家優秀的公司。


記者:今天早上的演講中,您分享的NVIDIA在VR、AI城市,還有自動駕駛、自主機器這些佈局,我想問一下,各項業務之間有沒有側重,下一個階段的重點是什麼?


黃仁勳:首先你看一下今天上午在5個領域的發布,這5個領域共同的特點就是說,沒有GPU是不可能實現的。首先我們先來談今天上午發布的5個大的項目,本身的挑戰性是非常之高的。如果你看我們做的每一個發布的項目,或者相關的市場解決方案,我們NVIDIA給予它的都是獨一無二的價值。

事實上,你看一下發布的5大項目,我們肯定不能拍著胸脯說,100%我們一定會成功,但是如果我們一旦成功了的話,一定能夠為社會的進步做出巨大的貢獻。而且我們自身也覺得做這5個項目,滿足感是非常之高的。


記者:我想問一下5月GTC上發布的雲業務進展怎麼樣了?雖然我們今天談了很多端智能的東西,但是你怎麼看來到底未來是雲智能還是端智能,如果說端智能的話,如何看待谷歌GPU之類的?


黃仁勳:首先,NVIDIA 5月份發布的是NVIDIA GPU Cloud,它也是不我們的一個什麼業務或者是雲的服務,更準確的是一個這樣的形容。它是一個雲軟件容器在雲上的註冊表,而這些虛擬的雲的容器,它能夠跑在任何一個雲的基礎設施之上。這就是NVIDIA GPU雲的這樣一個概念。這就意味著我們NVIDIA的GPU的雲可以在百度、阿里巴巴、騰訊任何一個雲上去運行。

因為我們看到了目前人工智能框架的軟件堆棧是非常的繁雜的,所以我們乾脆把它放到一個虛擬化的容器裡頭。那麼如果進展的話,在5月份我做發布的時候說,它的GA版會在10月份面世,目前我認為達到這個時間段是沒有問題的,應該是在10月份的第一周,我們的GA版就會面世。

事實上我們回答智能是無所不在,比如說會在麥克風上,會在手錶上,保溫杯,鞋子、手機,只不過智能分類型,有通用性還有專門性,如果小型終端設備,是屬於專門性的智能,比如如果是智能麥克風只需要雲識別方面的智能,在雲端其實通用性的智能,在雲端通常我們是具備各種各樣所有的軟件,而且它必須是靈活的可編程,再比如說設備端,或者說終端是更類似於邊緣計算或者物聯網類型,自動販賣機。


記者:現在AI開始以後很多除了GPU、CPU,剛才說的GPU,現在有很多廠商也在用這塊兒的東西,也是用來解決AI方面的問題,所以我就想接著上一個問題問一下,能不能談一下在GPU和FPGA這個方面,有沒有一些想法?


黃仁勳:首先兩者差異非常大,FPGA非常靈活,可以是在以太網,音頻、視頻完全可以配置,它在設計的時候可以把它設計成各種各樣的用戶。但是GPU沒有這麼大的靈活性,比如以太網卡,音頻卡GPU做不了,它是一種並行計算的加速器。

我們打一個比方FPGA可以轉變成GPU,但是性能不行,速度上不來。要比GPU慢一千倍,但是你可以用FPGA做以太網卡,但是GPU做不到。所以GPU是術業有專攻。

所以在三年前我們做了一個決定,把我們GPU做成Tensor執行處理器,現在已經成為世界上最優秀的Tensor處理器。但是說到底就是一塊芯片而已,你要做Tensor處理還要有軟件,因為每一項AI計算的圖都是不一樣的。而且每一個計算圖在製定的處理器上為了達到性能的調優都必須進行編譯。

當然也有一個選擇,每個神經網絡都設計一個專門的FPGA,但是特別困難,設計起來很困難,而且工作量很大。但是如果說市場上沒有人給你提供一個這樣的可編程推理的加速器的話,其實FPGA就成了你唯一的選擇了。

這也是為什麼在幾年前中國BAT它們要對自己人工智能的推理做一個加速的話只能定制FPGA的芯片。三年前沒有辦法,我們GPU有TensorRT,現在不需要用,現在比較簡單,什麼都可以,當然是TensorRT。最好的辦法當然是用TensorRT3最好。


記者:NVIDIA投資景馳和創業公司合作追求什麼目標?NVIDIA和大眾進行了合作。上午發言提到了汽車電子產品使用環境的要求跟消費電子不一樣,NVIDIA現在推出了一些自動駕駛汽車的平台,那麼請問符合L5自動駕駛級別的產品,門檻足夠低,可以在中檔車三萬美元量產的產品大概會在什麼時候完成?


黃仁勳:首先我們不是打賭也不是輸贏的問題,NVIDIA提供的是平台,也就是說NVIDIA的平台可以讓其他的人去創業,去實現自己公司的夢想。我們希望大家都成功。

所以NVIDIA作為一家平台供應商,我們的任務是不斷的讓這個平台與時俱進,讓它做得更好,讓它不斷的進步。同時我們的這個平台一定是任何一家公司,任何一個人都可以上來的,這是一個開放的平台。

NVIDIA絕對不是一個自閉的公司,也不是一個做垂直集成的公司,NVIDIA是一家開放平台型的公司。因此我們非常願意和世界上最大的兩家汽車企業大眾和豐田合作,我們也和奧迪,特斯拉合作,我們也和小的有非常好的點子的初創企業合作,如果能夠生產出會飛的車不是精彩的點子嗎?NVIDIA做得這個事業沒有愛是無法做成的。

不到十年時間,什麼叫做自動駕駛和無人駕駛?就是軟件定義的車,這種製造生產比現在的黑盒子式的行車電腦的車生產起來便宜得多。我們看現在這個車儀表板獨立,自己的無限電子系統也是獨立的,還有後視鏡,所有都是獨立的系統。事實上我們認為自主駕駛的超級電腦各個功能都是軟件定義的。軟件是輕量級的,而且它也不會排放溫室氣體,軟件是最棒的。


記者:NVIDIA在去年投資十家公司,只有兩家中國公司,但這兩家公司都是自動駕駛公司,意味著NVIDIA更看好自動駕駛在中國的發展前景?另外NVIDIA在中國未來還會投資哪些領域的公司?


黃仁勳:首先NVIDIA核心業務,我們心臟是什麼?還是針對萬物的GPU計算,這是我們的基礎。事實上我們GPU的計算也有各種各樣的應用領域,比如可以做科學的探索發現,計算圖形,人工智能,所以我們NVIDIA所提供的是這樣的一個水平,我們提供的平台是針對所有的事物。

當然我們也有重點,我們關心幾個垂直領域,其中一個就是人工智能,還有一個就是交通運輸行業。但是這個交通運輸絕對不只包括交通工具,我們談到的是人工智能化的交通運輸,所以我們認為滴滴是一家大型的人工智能公司,這就是人工智能交通運輸。

中國最大的物流公司應該是哪家呢?我們認為不管是物流公司還是搞運輸的公司,海陸空所有交通運輸的領域都可以是自主,都可以是人工智能的,這一點對於整個社會來說都是非常重要的。

如果你問我們未來NVIDIA還有哪些重視的行業?當然醫療衛生或者健康產業是我們非常重視的。在這裡我們相信我們可以幫助健康產業實現變革。

首先第一點新藥研發,也就是說分成兩個方面,第一方面是本身新藥的製造研發,第二部分能夠讓醫生快速發現有哪些新藥是對症?

第二點就是疾病的早期檢測。說到檢測這一定是一個人工智能去解決的問題,比如說人工智能檢測談到的所說的醫療影像的問題。

第三其實是新藥這種臨床效果的實驗大規模的取樣問題。我們認為在這三個健康產業的問題之上人工智能都是大有所為,而且這個時間很快就會到。大家可以仔細想一下,交通這個領域,什麼物流,還有駕車的問題以及健康醫療衛生這個領域,這兩個問題很多的挑戰,我們過去都說不可能解決,所以有了人工智能我們可以去完成不可能完成的使命,而且這是為什麼我們說現在這樣一個時代是令人難以置信的時代。


記者:上午演講裡面提到了跟TPU的性能對比,咱們的TensorRT3的話,到底在性能上跟TPU有什麼樣的區別,或者說到底比它快多少倍?這個我們需要預測未來3年到底跟TPU是怎樣的一個格局?您怎麼樣看未來5到10年在人工智能這個時代,華人和華人企業所扮演的角色,會是什麼樣的?


黃仁勳:首先現在世界上只有一款TPU,谷歌的,它只能做TensorFlow,Tensor的處理。而我們的GPU不光能做Tensor的處理,我們還能做很多其他的任務。

所以比如說視頻的編解碼,還有像這樣的一些圖像的處理等等,我們都可以做。我跟你舉一個例子吧,比如說今天上午我演示的在《權利的遊戲》這個電視連續劇裡頭我們的GPU就可以做視頻的解碼,並且進行推理,推理之後做搜索。所以我們GPU能做的事情遠遠多過TPU。

正是因為我們有TensorRT3,我們GPU的架構又是完全靈活的可編程的,所以我們可以支持世界上任何一種人工智能框架,比如說亞馬遜,以及Paddle Paddle這是像百度這樣的一些公司用的,還有Facebook用的touch,以及微軟用的TNTK。如果讓我做一個長遠的預測的話,我們認為,事實上,能夠針對深度學習進行優化的GPU是能夠獲得最大成功的。

為什麼是這樣的呢?這是因為,它是非常靈活的,因為它的靈活,所以它的市場機會就會多,因為市場機會多,所以研發的預算也多,整個生態系統也就有錢了。

所以我舉一個例子,大家還記得意見我們用的傻瓜型的手機和現在的智能手機相比,毫無疑問誰更成功呢?其實從他們的功能角度你就可以看到,這是同樣的TPU和GPU的比較。

智能手機的價值非常高,有了智能手機,事實上它不光有電話的功能,它還有照相機的功能,甚至還可以對某些人來說可以像電腦一樣使用,可以當做錄音筆等等。但是如果是通用型的話,這就很難了。

因為你要看一下它電池的續航的壽命,它的尺寸的問題,不能做的太大,價格又不能定的太高,通話質量要一定好。但是如果以上的問題都能解決的話,通用型的手機肯定是更好的。

中國的計算機科學的這樣一個技術水平,是在全球一流的。我們認為在中國,騰訊它不光是一家優秀的中國的互聯網公司,它也是世界一流的公司。像阿里巴巴也是如此。百度我們也不認為它只是中國的一家搜索的公司,它是世界一流的公司。

如你提到的李非非是我個人的好朋友,在我的眼裡,我絕對不把他局限為一個優秀的華人的AI的科學家,我認為他是世界頂級的人工智能的科學家。還有像陸奇也是。所以,其實中國的計算機整個產業的技術水平,已經深至世界一流了,所以已經不是局限於某一個國別的範圍了。


記者:第一個問題關於Isaac裡面有沒有用到AI相關的技術?實際上NVIDIA之前積極參與到跟Isaac相關的技術發展,在這些技術發展上和目前的人工智能方面有可能會有哪些方面的交叉。第二個方面是AI領域,今天上午,也提到了AI更多可能是一個多項領域技術的結合,其中包括傳感器這方面的,可能在一些其他的領域,NVIDIA會考慮用一個什麼樣的方式佈局他們的發展?


黃仁勳:首先,如果要實現非常好的增強現實的技術,必須其後有人工智能技術。

首先我要描述一下到底這個Isaac它是一個什麼樣的東西,首先它是為機器人學習去做機器人創造的虛擬的世界,所以它本身就是虛擬現實,我們現在在談的是什麼呢,如果人作為教練進入虛擬世界去教,比如如何打冰球等等,這個時候我們要用到這些技術。這用到的就是人工智能的技術。今天上午給大家展示了很多類似的技術,比如說我們智能的攝像頭的技術。兩者是互補的,也是互相不可或缺的,未來的VR需要AI,未來的AI也需要VR。

您說到了協同,其實我剛才談到了NVIDIA是一家做平台的公司,這也就意味著我們必須和整個產業界的各方面的公司去協同,像傳感器,做激光雷達系統和傳統的雷達系統,我們和他們去合作,提供我們最為專長的這個部分。


記者:有一個問題是現在AI領域學界和企業界的差距已經拉的有點大了,NVIDIA在企業界做了很多努力,做了很多投資,請問黃總,在學界打算要怎樣和學界方面的合作?


黃仁勳:我覺得您這個問題問的非常之好,其實我們NVIDIA一開始在做人工智能的時候,完全沒有想到做生意的問題,我們完全把它作為一個純粹學術的研究去做。其實你看一下5到7年之前,主要在深度學習方面取得的進展都是由這些大學來做的,像斯坦福、多倫多、紐約大學等等。

事實上,我們NVIDIA就有這方面和全球的這些學術界的研究人員的深度的合作,我們和他一方面共同的去做開發,我們也為他們的研究的項目提供資金,我們甚至還邀請了這些學者們到我們這個公司去做一些研究。我們把它簡稱為NVIDIA的人工智能的實驗室NVAIL。

在中國,我們也是和三所高等學府,他們分別是清華、中科院,香港中文大學做這種合作。事實上一般來說,公司生產出產品來急於把它賣掉賺錢,但是我們談一下我們NVIDIA Volta的GPU,我用了三年的時間,研發經費達到了30億美元,產出的一款的GPU,其實是我們免費捐贈出去讓別人使用的。所以為什麼說您提的這個問題非常之好呢?如果談到人工智能的話學術界的作用是非常巨大的。


記者:眾所周知作為一個創新的互聯網公司,可能不叫做計算機公司,這個數據的信息安全特別的重要,我想問一下關於信息安全這方面,您有什麼建議和想法呢?因為現在處於雲計算、大計算、大數據的時代,這種安全應該是非常底層和核心的。


黃仁勳:針對汽車,首先,我們來談一下網絡安全它也是分層不同的層次,不同的領域的。而且我們知道,安全其實分層兩個概念的,英文的security和safety是兩種不同的安全,safety是和人相關的,security是指物理方面的研究,比如我們談到安全的生產,我們生產出來產品自身的安全,我們可以通過科學技術,通過嚴格的流程控制,標準方法來去做到,當然它還有一些,比如說出故障的這種非常小的概率。

在車的產品之上很特殊,因為不光是車自己的信息的問題,其實車本身它沒有什麼值錢的信息,但是們坐在裡頭,如果這個車被黑了的話,會傷及人身安全。那如果我們談到有關車的安全的話,又分成不同的,比如說一個人對一台車,還有一個人,他的信息到雲端,到雲端又會針對它眾多的其他與車無關的,很多的其他的信息。

其實,如果只是說一個黑客,黑了一台車,本身的這個問題並不大。當然我們可以降低這樣的一個安全的風險,而且手段很多。那事實上,在未來,你再想黑一台車其實也並不是那麼的容易,未來的車有防火牆,而且有加密,而且你也不容易黑到他的通訊的端口上。


記者:這次科學實驗室,針對智能汽車,包括它所有的防火牆,以及他的數字加密系統全被破解了,不單單是一輛車,是所有的車型。


黃仁勳:是這樣,你光黑一輛車問題不大,你說遠程把車門解鎖了,沒問題,我把車門再關上,這個問題不大。最可怕的是黑客通過黑到車,在黑到雲上去,通過雲可以控制所有的車,這個是最可怕的。


記者:我們關注智能駕駛領域的,所以我問的是汽車方面的問題。黃總您上午講到,我們有一個NVIDIA自己開發的自動駕駛應用,請您具體說一下Drive AV和之前我們說到的Drive PX為平台,他的區別是什麼?是不是意味著我們NVIDIA在硬件平台的基礎上面自己開發,比如說傳感器數據融合,還有一些計算機視覺的算法。


黃仁勳:首先DrivePX是硬件,還有一個操作系統,Drive OS,還有一個API,也就是DriveWork。也就是說,自動駕駛裡頭的這個OS,就相當於它的車窗一樣,DrivePX是主板。像X86之類的主板。談到DriveAV就是無人駕駛的應用了。我們把所有的這些放在一起叫做NVIDIA Drive。

為什麼我們給每一層都分別取了自己的名字呢,因為每一層都是開放的。也就是說,你要用我們的硬件,我們的主板、芯片。但是其他部分你想自己開發,操作系統你自己開發沒有問題。如果你除了應用之外其他底層的堆棧之外,你都想用NVIDIA的,沒有問題。我們的Drive每一層都是開放的,適用於不同類型,不同技術型的公司。

為什麼要開發自己的算法呢?是因為5年前我們剛剛開始做這個Drive,必然要讓處理器知道它要處理什麼樣類型的這樣一個東西,也就是算法,所以我們當然要知道算法。有了算法,我們就可以去打造電腦,有了這個電腦,我們可以打造更好的算法。事實上包括中國在世界上有很多做自主駕駛非常有創新性的公司,有的做的駕駛算法非常好,有的做的認知的計算非常好。所以我們是開放的,大家一起做。我們認為未來自主駕駛,它是一個非常大的市場,大家眾人拾柴火焰高吧,一起做。

文章來源:utoR智駕明陽