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              英偉達(dá)未來發(fā)展的基礎(chǔ):通用計算全棧矩陣

              2022-09-05 來源:Ai芯天下
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              關(guān)鍵詞: 英偉達(dá) 人工智能 ARM

              英偉達(dá)通用計算關(guān)鍵發(fā)展方向

              回顧英偉達(dá)的發(fā)展史,英偉達(dá)CEO黃仁勛向來頗具“遠(yuǎn)見”,在30年前創(chuàng)立之初就能預(yù)見計算機(jī)發(fā)展帶來的巨大圖形計算需求。

              為了讓“通用計算”這一構(gòu)想成為現(xiàn)實,英偉達(dá)“堅持”了十多年,各種創(chuàng)新協(xié)作壓根沒有停過。

              在圖形市場發(fā)展如日中天的情況下,在2004年前后再次預(yù)見了通用計算的廣闊應(yīng)用前景。

              在這之前GPU僅僅只處理圖形需求,英偉達(dá)官方為此專門開發(fā)了底層的調(diào)用機(jī)制和各種軟件庫,讓開發(fā)者可以把GPU中大量的計算能力利用起來。

              “專用”轉(zhuǎn)向“通用”的關(guān)鍵決策,不僅改變了英偉達(dá)之后的發(fā)展軌跡,還讓整個行業(yè)協(xié)作孵化出了人工智能這一關(guān)鍵發(fā)展方向。

              英偉達(dá)架構(gòu)的時間歷程

              2006年,從過往專用的GPU(圖形處理器)全面轉(zhuǎn)向GPGPU(通用計算圖形處理器);

              2007年,GPGPU被正式命名為CUDA(統(tǒng)一計算架構(gòu)),開發(fā)者只需要用簡單編程語言就可以調(diào)用GPU計算;

              l2008-2013年,推動與全球范圍科研機(jī)構(gòu)院校合作,在眾多場景中應(yīng)用GPU算力;

              2014年,機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺首次出現(xiàn)在英偉達(dá)GTC上;

              2015年,重點發(fā)布了自己在自動駕駛方向的產(chǎn)品NVIDIA DRIVE和技術(shù)布局;

              2016年,再度更新GPU架構(gòu),升級人工智能方向上的加速計算和自動駕駛產(chǎn)品,開始以官方身份大規(guī)模開發(fā)軟件生態(tài);

              2017年,再度更新GPU架構(gòu),祭出英偉達(dá)自己為AI打造的系統(tǒng)解決方案DGX和GPU云計算方案;

              2018年,升級各個業(yè)務(wù)線的所有產(chǎn)品,深化AI領(lǐng)域的軟件生態(tài)建設(shè);

              2019年,收購全球高性能網(wǎng)絡(luò)技術(shù)公司Mellanox,發(fā)布光線追蹤技術(shù),全面搭建以英偉達(dá)CUDA技術(shù)為核心的云端生態(tài)系統(tǒng),全面提升數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的產(chǎn)品表現(xiàn)和靈活性;

              2020年,更新GPU架構(gòu),發(fā)布首款數(shù)據(jù)中心專用的DPU處理器,更新升級了包括顯卡、自動駕駛、數(shù)據(jù)中心在內(nèi)的所有業(yè)務(wù)芯片,同時第一次發(fā)布AI數(shù)據(jù)中心整體解決方案;

              2021年,發(fā)布首款基于ARM架構(gòu)的CPU產(chǎn)品Grace,首次組成“CPU+GPU+DPU”的超級組合。

              2022年,更新GPU架構(gòu),再次全面更新所有產(chǎn)品線中的芯片。

              通用計算全棧矩陣

              這個矩陣?yán)斫鉃橛ミ_(dá)多年以來創(chuàng)新的積累,在這個巨大的多層平臺上,是氣象、醫(yī)療、語音、工業(yè)設(shè)計、專業(yè)圖形處理、機(jī)器人、視頻分析處理等典型人工智能賽道中的多種軟件產(chǎn)品和解決方案,背后還有著上千萬的開發(fā)者和全球近萬家使用英偉達(dá)技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司。

              截止目前,英偉達(dá)已經(jīng)擁有一個產(chǎn)品眾多,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,橫跨不同行業(yè)、應(yīng)用場景和解決方案的通用計算全棧矩陣。大致可以分為四層:

              1. 底層硬件:芯片、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)硬件;

              2. 底層軟件:驅(qū)動軟件、計算基礎(chǔ)組件;

              3. 框架軟件:計算通用工具、算法庫;

              4. 實際應(yīng)用:模型算法、領(lǐng)域應(yīng)用、場景應(yīng)用。

              硬件從邊緣領(lǐng)域的SoC,到傳統(tǒng)的游戲顯卡和加速卡,再到無限拓展的云端解決方案,甚至是目前地球單機(jī)并行運(yùn)算能力最強(qiáng)的超級計算機(jī)中,都有英偉達(dá)統(tǒng)一微架構(gòu)的GPU處理器。

              不同物理尺寸、不同芯片數(shù)量、不同算力等級的硬件可以相互組合協(xié)作,組成各式各樣的解決方案對應(yīng)不同行業(yè)和應(yīng)用場景。

              結(jié)尾:持續(xù)創(chuàng)新是最好的策略

              強(qiáng)大的全棧硬件能力,讓英偉達(dá)輸出的產(chǎn)品從過去的GPU、顯卡一下子躍進(jìn)為全球頂級的超級計算機(jī)制造商。

              基于“通用計算全棧矩陣”這個發(fā)展核心,英偉達(dá)仍在持續(xù)推動新“創(chuàng)新”,以換取更多發(fā)展中的遠(yuǎn)見。

              例如對于人工智能機(jī)器人,英偉達(dá)就專門打造了ISAAC(自動化移動機(jī)器人)平臺,不同行業(yè)、不同機(jī)器人外形、不同需求的用戶都能通過這個平臺讓自己的機(jī)器人變得更加智能和高效。

              英偉達(dá)自己牽頭,在英偉達(dá)自己的數(shù)字孿生世界Omniverse中構(gòu)建了一個地球的數(shù)字孿生兄弟。

              英偉達(dá)還專門預(yù)留了收集更多“百萬倍計算挑戰(zhàn)”的入口,包括用人工智能將藥物研發(fā)加速720倍,監(jiān)控預(yù)測南極洲陸地環(huán)境變化,推演新冠病毒變異機(jī)理和趨勢,萬億原子量子精確分子動力學(xué)模擬在內(nèi)的項目已經(jīng)加入。

              這些頗具未來屬性、影響注定深遠(yuǎn)的新項目,很多或許不會成功,也不能給帶來更多潛在的收入。



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