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从芯片核弹到未来平台:从CES看Nvidia的转型野心“亚傅体育app”

时间:2021-07-03
本文摘要:语音互动智能机顶盒是智能家居中心。为了让Shield接管用户从家里的任何地方收到的语音指令,黄先生在发表新的Shield的同时,展示了与新的Shield相结合的NvidiaSpot。NvidiaSpot是特别设计的麦克风,可以放在家里的任何地方,通过局域网连接Shield,将用户的语音指令传输到Shield。 同时,在Nvidia的计划中,Shield能够控制的就像电视机一样,能够控制各种各样的智能家电。

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语音互动智能机顶盒是智能家居中心。为了让Shield接管用户从家里的任何地方收到的语音指令,黄先生在发表新的Shield的同时,展示了与新的Shield相结合的NvidiaSpot。NvidiaSpot是特别设计的麦克风,可以放在家里的任何地方,通过局域网连接Shield,将用户的语音指令传输到Shield。

同时,在Nvidia的计划中,Shield能够控制的就像电视机一样,能够控制各种各样的智能家电。这样,Nvidia获得的智能家庭方案中,Nvidia的Spot作为用户命令的接收者遍布家庭的各个角落,用户在哪里的语音命令通过Spot传达到物联网中心节点Shield,Shield根据命令控制家庭的智能家电GeForceNow和新的Shield表明Nvidia试图升级旧游戏硬件业务。

我对GeForceNow的评价,如果不能解决问题的网络延迟的问题,显然是不可能的。目前最受欢迎的游戏是动作游戏(枪)、模拟驾驶员游戏(车)和各种体育游戏(球),枪球对输出延迟的拒绝非常低,玩家的输出(驾驶员游戏中旋转方向盘等)离游戏呼吁(游戏中的车确实改变方向)有几百毫秒的延迟问题是,现在网络延迟的某种程度是玩家的终端网络带宽,从玩家的访问点到GeForce服务器中心之间的任何地方网络延迟都会变成短板减少延迟,对玩家的体验产生很大影响。

此外,是否有这么多人因为缺乏硬件而不玩游戏也是一个问题——大多数人可能对游戏不感兴趣,即使他们有足够的硬件来操作游戏,他们也更喜欢做其他事情而不是玩游戏。因此,GeForceNow看起来很漂亮,但实质上有很多方法。关于ShieldSpot的家庭物联网中心战略,Nvidia以前只是想把游戏机升级为家庭客厅娱乐中心的尝试,结束了。

典型的是Sony的PSX,当时Sony在游戏主机(PS2)、视频播放器(DVD)和电视领域的领导地位,打算玩PSX游戏,可以播放/录音DVD播放/录音视频的客厅娱乐中心像微软公司一样,打算打XBOXOne,看网络视频和玩游戏的客厅娱乐中心,但是没有成功,反而在PS4的激战中逐渐下降。PhilSpencer上台接受Xbox后,将XboxOne定义为游戏机,退出为Xbox制作电视内容的娱乐部门,将焦点放回游戏后,逐渐寻找方向。因此,Nvidia和谷歌合作的Shield、Spot家庭物联网中心战略是否顺利需要时间进行检查,特别是在物联网智能家电还没有普及的今天,Nvidia已经发表了家庭物联网中心,不能说是为了将来的布局,短期内Shield的销售额将来,如果Shield真的成为新的家庭物联网中心的话,GooDiaGoogle。Nvidia将成为WinTl(微软公司Windows。

Intel)之后,又成为了硬件和软件巨头的联盟。Xavier:如果1TOPS/W成为深度自学硬件平台的新基准,GeForceNow和Shield中的Spot只是黄先生这次CES主题演说的油腻前菜,之后发表的Xavier是重要的方法。Xavier是Nvidia预计2017年月发售的车载超级计算机模块。Xavier包括享受512,CUDA核的VoltaGPU,8核的Nvidia定制ARM64CPU。

最令业界愤慨的是,峰值性能超过30TOPS的话,意味着消耗30W也就是说,它的能效超过1TOPS/W。相形之下,2017年在半导体领域发布顶级会议ISSCCDeepLearningProcessorsession的第一篇paper,ST顶级深度自学专用ASIC也意味着构建了2.9TOPS/W。必须忘记的是,ST的深度自学加速器是专业的深度自学开发,一般不能进行深度自学计算的Xavier是标准化的计算平台,1TOPS/W的性能不仅可以进行深度自学,还可以进行其他的计算,因此通用性远远优于ASIC。

一般来说,专用ASIC的能源效率应该比标准化计算平台的数量水平好,但现在这个差距接近3倍,Xavier的性能强。在性能差异不大的情况下,很多人不是ASIC,而是自由选择标准化计算的平台,所以相信专门从事深度自学加速器ASIC开发的工程师们看到Xavier这个指标压力相当大。另一个有趣的细节是,Xavier的性能不是通常GPU的FLOPS(每秒浮点计算量),而是OPS(每秒定点计算量)。

在一整天的GPU中,深度自学计算一般用浮点数计算完成,这种做法在确保计算精度的同时失去了计算速度,因此深度自学硬件的受欢迎方向之一是如何用浮点数计算代替浮点数计算,在确保计算精度损失效率的情况下Nvidia在PascalGPU中对计算定点数的反对,CES的主题演说中泄露了一些线索,下一代VoltaGPU中对定点数运算的反对不会加强。Nvidia作为深度自学硬件领域的意义统治者,对定点数运算的强烈支持不会强化深度自学算法开发者对定点数深度自学框架的开发。在可预期的将来,用于定点数的深度自学网络不会更受欢迎。

在不同的平台上计算浮点数和定点数的效率的比较ADAS系统成为Nvidia人工智能战略重点人工智能是Nvidia未来发展的重点。人工智能的未来市场有多少,在这次CES主题演说中,黄先生自由选择ADAS(高级司机辅助系统)作为Nvidia人工智能平台的切入点。

在自动驾驶方面,Nvidia发布了配备Xavier的BB2无人驾驶汽车,BB2现在可以根据道路状况自动改变道路,滑行弯道,弯曲行人等。Nvidia与奥迪合作,预计2020年将构建第四级无人驾驶(也就是说,在少数情况下需要人工干预的自动驾驶系统)。

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Nvidia无人驾驶系统显示,Nvidia外,Nvidia还发表了合作驾驶员(co-pilot)系统,该系统在无人驾驶技术还不成熟之前可以辅助驾驶员,使驾驶更加精彩安全。合作司机的技术共有四个要点,包括脸部识别、头部跟踪、视线跟踪和嘴唇阅读技术。

人脸识别首先可以通过深度自学识别驾驶员的表情,进一步识别驾驶员的感情状况,在发现感情动荡时警告驾驶员即使睡觉调整感情,也不会再发生冲动驾驶员。头部追踪和视线追踪有助于协助驾驶员系统识别驾驶员的注意力是否集中,驾驶员分神时立即警告。读唇技术在环境复杂的情况下,可以根据驾驶员的嘴唇动作判断收到的声音命令不会继续。

根据黄先生的说明,Nvidia正在与英国牛津大学LipNet团队合作开发深度自学网络模型,目前该模型已超过93.4%的正确率,有望迅速用于确实的汽车。最后,协同驾驶员系统还可以对驾驶员进行不道德的评分,在催促驾驶员安全性驾驶员的同时,也需要成为保险公司制定保险费的依据。在人工智能领域,Nvidia的人工智能平台已经占据了统治者的地位。

除了硬件,Nvidia现在的CUDA是人工智能硬件加速的主流编程语言,融合CUDA的CUDNN也因其高性能成为受欢迎的深度自学框架。那么,人工智能有这么多方向,为什么Nvidia不会自由选择ADAS作为战略重点呢?首先,从市场上说,汽车运输市场显然是一个巨大的市场。黄仁勋说,现在的运输市场规模约为1兆美元,世界上共有10亿美元的汽车结束,汽车运输市场是相当大的损失市场,主要原因是人类司机容易受到惩罚。司机受到惩罚,交通事故造成的损失非常大。

如果使用人工智能帮助司机,这些损失可以大大降低。此外,另一个最重要的事实是Nvidia的人工智能平台(特别是硬件)最适合的场景是ADAS。

Nvidia的人工智能平台最没有优势的应用是数据量中等,计算能力低,电力消耗有一定的拒绝,但不严格。在数据量极大的数据中心,Nvidia的GPU是服务器不可或缺的一部分,但Nvidia自己还不想成为服务器,所以在大数据人工智能市场Nvidia获得的是硬件而不是平台。另一个极端,即数据量不大,对计算能力的拒绝不低,但对功耗有很大允许的嵌入式深度自学领域,Nvidia基于GPU的人工智能平台在功耗过大的同时,过低的计算能力反而成本过低,无法与ASIC对抗。

在ADAS市场,Nvidia的人工智能平台无论是计算能力(10-100TOPS)还是消耗电力(10-100W)都能完全满足要求,Nvidia的主力自动驾驶市场并不奇怪。结语Nvidia在CES的主题演说中,从芯片公司全面变革为云服务、物联网、人工智能平台提供商的野心。

2016年人工智能风口市场价格成功逃脱3倍后,关注Nvidia在2017年的表现。特约原稿允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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