黃仁勳:GPU加速需求從未停止,NVIDIA成為全球最大區塊鏈技術供應者

在此次GTC 2018期間,NVIDIA執行長黃仁勳除了再次回應將從Uber事故中學習經驗,同時也強調目前市場對於GPU加速的使用需求持續增長,其中包含遊戲及內容創作的需求依然顯著,同時人工智慧技術也逐漸成為未來軟體應用主流,同時區塊鏈運算技術也逐漸成為顯學,而這些技術都需要GPU加快運算效率。

NVIDIA執行長黃仁勳

不認為Uber自駕車事故構成影響

由於近期發生車禍致死事故的Uber,在今年CES 2018期間與福斯等車廠共同宣布與NVIDIA進行合作,因此在警方尚未公布完整調查前,不少人開始質疑是否NVIDIA所提供超級車用電腦出現異常。

不過,黃仁勳在後續回覆中表示,目前仍無法確定Uber所發生事故的具體原因,但從Uber這起事件所使用車輛仍為Volvo XC90,以及從Volvo回應表示Uber在發生事故的車輛使用自有技術,並未開啟原本車輛上的標準安全技術功能來看,認為Uber並未直接使用NVIDIA所提供技術。

對於目前暫停外部自駕車相關技術測試,黃仁勳表示希望能從此次事故中學習相關經驗,日後即可避免類似情況發生,但並不意味NVIDIA將會放棄自駕車技術發展,縱使未能在真實世界繼續測試自駕車,但依然可藉由Autosim、Drive Constellation運算平台等方式持續以模擬方式進行訓練,同時強調所有車廠相關業者依然相當重視自動駕駛技術發展,並且與NVIDIA一樣維持全速發展此類技術,因此認為這樣的技術不應單次意外而全面停擺。

GPU加速需求從未停下

而針對目前市場在GPU加速需求部分,黃仁勳表示由於高階遊戲、電競與內容創作需求持續增加,因此市場對於GPU加速的需求幾乎沒有停過,而NVIDIA此次提出的NVIDIA RTX技術預期將可帶來全新影像視覺應用,過去必須透過長時間渲染完成的圖像,在Volta顯示架構下僅虛數秒間即可完成,甚至可實現即時渲染電影等級的光影互動效果,將使內容創作者能以更具效率、直覺方式完成更多作品。

同時在人工智慧技術應用持續增長,同時成為未來軟體應用主流方向,藉由GPU加速讓運算反應速度,同時讓終端至雲端設備的運算均能加快之下,將能使人工智慧訓練時間持續縮減,同時也能讓人工智慧能力持續增加。此外,在近期區塊鏈技術持續成為顯學的趨勢下,同樣促使GPU加速需求同樣有爆發式成長,因此可以預期市場對於GPU的需求幾乎從來沒有停過。

黃仁勳表示,由於GPU的市場需求持續擴大,幾乎在全球各個地區都有NVIDIA生產的GPU投入應用,因此NVIDIA其實也能被視為用有全球最大數據庫,同時也是全大區塊鏈技術供應廠商。

不因製程技術進展速度受限

對於有人質疑在現行製程技術持續縮減情況下,NVIDIA現行採用製程技術仍未下探至10nm或更小製程,甚至市場其他競爭對手已經準備進入7nm製程發展,黃仁勳則強調製程技術確實相當重要,因為能在相同面積放進更多電晶體,同時相對也能讓相同電力產生更高運算效能,但在晶片設計其實仍有更多發展模式,例如從Maxwell架構進展至Pascal架構,並非僅以製程精進得到更高運算能力,其中更包含架構本身改變所帶來影響。

舉此次揭曉的NVSwitch設計,讓過去藉由NVLink技術串接兩組GPU的應用,可以擴展至更多GPU同時串接,因此促使總計使用16張新版Tesla V100與12組NVSwitch構成的「全球最大GPU」DGX-2誕生,藉此對應市場更大GPU加速運算需求,同時也解決過去對於GPU發展將因為製程技術有所侷限的問題。

此外,與ARM攜手合作Project Trillium平台設計,將可讓NVIDIA原本針對Issac訓練平台所提出的開放架構訓練框架NVDLA,可進一步加入ARM晶片設計內,當Qualcomm、三星、華為、Marvell等廠商藉由ARM架構設計新款處理器時,即可藉由NVDLA學習應用串接NVIDIA終端或是基於雲端協作的GPU加速效果,藉此讓更多物聯網裝置可藉由NVIDIA技術加速學習,讓更多人工智慧技術能加快應用在物聯網設備。

從風險中尋找發展機會

對於目前投入發展事業是否擔心因為面臨更大風險,例如市場對於人工智慧技術的不安全感等因素造成影響,黃仁勳則認為市場任何生意都會伴隨著風險,例如NVIDIA製作相當多的顯示卡,但可能面臨使用者根本不玩遊戲,或是協助推動更多自動駕駛車輛,但使用者並不想搭車出門,但正因為市場有這些需求而促使廠商提出更多全新技術,並且從經驗、反饋中持續學習,並且讓技術更加成長,而NVIDIA也持續投入這樣的挑戰。

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