剖析NVIDIA是如何开启人工智能之路的

　　高性能计算系统为人工智能提供高效的计算能力

　　高性能计算卡

　　2016年9月，NVIDIA发布新一代高性能计算卡Tesla P40、Tesla P4，它们俩将取代上代麦克斯韦架构的Tesla M40/M4，进化到最新的帕斯卡架构，拥有16nm工艺。这两款计算卡主要负责图像、文字和语音识别，专为人工智能、深度学习、神经网络推演而生。

　　Tesla P4及P40特别针对推论设计，使用经训练的深度神经网络识别语音、影像及文字以回应使用者和装置要求。Pascal架构GPU具备以8位(INT8)运算为主的专门推论指令，提供比CPU快45倍的反应速度，与不到一年前推出的GPU解决方案相比则提升了4倍。

　　Tesla P4可为超大规模数据中心提供极高的能效，一台配备单个Tesla P4的服务器可以取代13台CPU服务器，总体拥有成本可节省超过800%。Tesla P40可提供非常高的深度学习工作负载处理能力，一台配备八块Tesla P40加速器的服务器在性能上可媲美140多台CPU服务器，同时成本节省超过65万美元。Tesla P40/P4将分别在2016年10月、11月开始给相关OEM、ODM厂商供货。

　　深度学习超级计算机NVIDIADGX-1

　　深度学习最苛刻的部分是训练。NVIDIA专为深度学习设计的PASCAL架构，助推深度学习加速高达65倍，并且能够支持每个主要的深度学习框架。在此架构基础上，NVIDIA创造了专为GPU深度学习所设计的超级计算机DGX1。

　　NVIDIA的DGX-1基于Tesla P100加速卡(研发费用高达20亿美元)是世界上首款专为深度学习而打造的系统，具备全面集成的硬件和软件，可以轻松快速地完成部署。NVIDIADGX-1革命性的性能可大幅加快训练速度，成为世界上首款体积小性能强(单机箱)的深度学习超级计算机。

　　2013年-2015年，NVIDIA合作开发深度学习项目的公司已增加了近35倍，数量超过3400家。医疗、生命科学、能源、金融服务、汽车、制造和娱乐业等产业均将从中收益，借助海量数据洞悉未来趋势。

　　着力自动驾驶领域，提供软硬件一体化开发平台

　　DRIVE CX和DRIVE PX系列自动驾驶开发平台

　　2016年年初，NVIDIA 就推出了DRIVE CX、DRIVE PX和DRIVE PX2智能驾驶平台。DRIVE CX座舱电脑是一款完整的软硬件解决方案，可成就先进的图形与计算机视觉功能，满足导航、信息娱乐、数字仪表组以及驾驶员监控等需要。DRIVE PX 2只有手掌大小，功率仅为10瓦，可以利用深度神经网络处理来自多个摄像头和传感器的数据，通过实时了解周边环境、在高清地图上精确定位，以及规划安全行车路线，实现安全的自动巡航。

　　其中DRIVE PX 2能够将外部传感器获取的图像数据加工处理后制成单个的高精度点云。系统将所有DRIVE PX 2平台的点云数据上传至云端服务器，经过超级计算机处理后，可融合为一副完整的高精度地图。车内的DRIVE PX 2，云端的深度学习计算机配合发挥作用，形成了NVIDIA完整的自动驾驶技术平台解决方案。