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英伟达很忙!一边投入20亿美金和AI玩对赌,一边指控高通垄断索赔偿

2016-4-7 10:55| 来自: 钛媒体 |评论: 0

摘要: PC市场整体疲软之际,英伟达谋变!推出了一款致力于加速人工智能和深度学习的芯片Tesla P100,研发费用超过20亿美元,还推出了全球首款面向深度学习的超级计算机NVIDIA DGX-1,开始一段与人工智能玩对赌的历 ...

摘要: PC市场整体疲软之际,英伟达谋变!推出了一款致力于加速人工智能和深度学习的芯片Tesla P100,研发费用超过20亿美元,还推出了全球首款面向深度学习的超级计算机NVIDIA DGX-1,开始一段与人工智能玩对赌的历程,势必要把人工智能推向大众市场。

【宋长乐/钛媒体编辑】作为上游芯片巨头的英伟达,在面临PC市场整体疲软之际,将开始一段与人工智能玩对赌的历程,势必要把人工智能推向大众市场了。

4月6日凌晨,在GPU技术大会(GTC)上,英伟达推出了一款致力于加速人工智能和深度学习的芯片Tesla P100,英伟达联合创始人兼CEO黄仁勋表示这款芯片的研发费用超过20亿美元,与此同时,还推出了全球首款面向深度学习的超级计算机NVIDIA DGX-1。

英伟达把Tesla P100定位于专为当下数据处理需求研发的芯片。据黄仁勋介绍,Tesla P100芯片有153亿个16纳米FinFET晶体管,核心面积610m㎡,它也是迄今最大的芯片”,体积约为NVIDIA以往产品的3倍之多。

NVIDIA DGX-1,则是基于全新的Tesla P100 GPU 打造,并集成了硬件、深度学习软件以及开发工具,但价格却死贵死贵的,每台售价12.9万美元(约84万人民币)。价格为何如此昂贵,也是有据可依,黄仁勋总结了NVIDIA DGX-1的三点优势:

1、吞吐量相当于 250 台 CPU 服务器;

2、同样计算能力的CPU服务器需要250台,以每台1万美元计算就要250万美元,服务器之间连接的网络设备还需要追加50万美元。

3、相比一年前问世的NVIDIA Maxwell架构四路解决方案快了12倍,这意味着深度学习中同样的学习任务以前需要25小时,现在仅仅需要2个小时。

黄仁勋在大会上表示,传统计算是“专家+时间”,新型计算是“算法+数据+HPC”,NVIDIA研发和部署DGX-1目的只有一个,就是要解放超越人类的能力,并将其用于解决一度无法解决的智能问题。

黄仁勋声称从今以后,英伟达不只是一家专攻GPU的企业了,我们还是一家软件公司。

事实上,英伟达很早之前就已经在布局人工智能领域,英伟达芯片被应用在许多先锋性人工智能项目中,其中包括谷歌TensorFlow、亚马逊Alexa和 Facebook的Big Sur。英伟达已经开发了两代Drive PX无人驾驶汽车平台,除此之外英伟达还在与包括汽车厂商、汽车零部件厂商和创业公司等80家客户联合开发其无人驾驶汽车平台。

黄仁勋表示,新款芯片目前已经投产,他预计云计算公司将从今年开始使用这一芯片,DGX-1将于今年6月正式推向市场,而同样搭载了Tesla P100 GPU的IBM、惠普、戴尔的深度学习服务器预计在2017年第一季度问世。

一边要把人工智能推向主流市场,20亿美金押注深度学习的芯片,另一边英伟达又和高通较上劲了。昨日晚间,据伦敦一法庭周二公布的一份文件显示,Nvidia指控高通滥用其市场主导地位,导致Nvidia被迫退出手机芯片市场,要求一定的赔偿。

文件资料显示,Nvidia声称正是因为高通非法滥用其市场主导地位,导致其被迫放弃了自家的手机芯片业务以及4年前收购的Icera基带业务(2011年被英伟达斥资3.67亿美元收购,2015年关闭这一部门)。

事实上,此前欧盟曾就高通的销售策略进行过反垄断调查,调查显示在2009年至2011年之间高通曾使用“掠夺性定价”来遏制Icera的增长,最终将Icera踢出市场。

这并不是高通第一次被指控涉嫌垄断行为,尤其是去年中国对高通开出的9.75亿美元“天价”罚单更是令人咋舌,随后日本、韩国、欧盟等国家和地区又重新对高通展开反垄断调查。

想一想,高通也挺悲催的,一直深陷反垄断泥潭之中不能自拔。但是从高通反垄断之路,在某种意义上也映衬出英伟达移动芯片市场的不得意:

  • 2008年,Nvidia推出全新的Tegra系列来替代诞生于2003年的移动平台图形芯片GoForce系列,但由于只能专注于一个系统平台,于是选择和微软合作,搭配在Windows Mobile手机上;
  • 2010年推出Tegra 2,支持Android手机系统了,比较有名的便是设备是摩托罗拉的Atrix4G手机,其配合专用的扩展坞可以变身为桌面设备,使用内置的Ubuntu系统;
  • 2011年推出Tegra 3,由于市场对于iPad的追捧,Tegra 与老伙伴微软开始了平板电脑的尝试,推出SurfaceRT。

但是,问题也随之而来,早在Tegra 2之时,英伟达的移动芯片由于没有集成基带处理器,合作的手机厂商还需要额外搭配一颗基带芯片来解决信号问题,这既增加研发难度,也提到了成本。为了解决这个问题,Nvidia在2011年斥资3.67亿美金收购了当时拥有500多项专利的基带芯片公司Icera。

如今,错过了移动芯片市场这轮大潮之后,英伟达斥巨资抢先进入人工智能领域的布局,压根是不想错过深度学习这趟未来快车了,这无疑也是是英伟达自身的一种“破釜沉舟”式的冒险尝试,黄仁勋这次是否选对了路呢?(本文首发钛媒体

本文系作者 宋长乐 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处和本文链接

原作者: 宋长乐
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