GTC大會，一場AI的盛宴

印象中總覺得電商喜歡造節(jié)。雙11、520、6.18，這些本來平淡無奇的日子，在電商們的魔棒下日益成為熱火朝天的節(jié)日，深刻影響著人們的消費(fèi)習(xí)慣。而對程序員和IT工程師們而言，更重要的嘉年華來自那些科技巨頭們，無論蘋果全球開發(fā)者大會WWDC、Google網(wǎng)絡(luò)開發(fā)者年會Google I/O還是微軟的Build大會，都是各自開發(fā)領(lǐng)域的技術(shù)人員豎起耳朵認(rèn)真聽講的重要節(jié)日，再一次敲黑板：這可不是“錯過了就得再等一年”那么簡單，弄不好走錯了方向找不到北，那可比錯過一次“秒殺”的損失大多了。

技術(shù)日新月異的時代，首要任務(wù)是跟對趨勢、押對方向。考慮到程序員們的眼睛自然雪亮，那每年誰主導(dǎo)的節(jié)日更熱鬧，也客觀反映該企業(yè)的影響力最大，而其主導(dǎo)的技術(shù)也會帶來更大的發(fā)展機(jī)遇。在剛剛過去的5月里，最火的科技嘉年華當(dāng)屬英偉達(dá)的GTC 2017，連同期舉辦的著名的微軟Build大會都被其壓住了鋒芒踢下了頭條，其影響力可見一斑。

5月11日，英偉達(dá)GTC 2017（GPU developer conference）在美國硅谷的中心——加州圣何塞開講。今年GTC的聽眾達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的7 000人，比8年前第一屆大會相比增長了10倍，而全球GPU開發(fā)者的數(shù)量更是達(dá)到了50多萬，英偉達(dá)的CUDA驅(qū)動程序和SDK的下載量也超過百萬。老黃還是那個老黃，即便是在加州炎熱的天氣里，英偉達(dá)CEO黃仁勛依然穿著標(biāo)志性的皮衣登上講臺，但不同的是，在今年的主題演講中，他已只字不提游戲這個英偉達(dá)曾經(jīng)賴以生存的支柱產(chǎn)業(yè)，而是將兩個小時的時間毫不吝嗇地集中在了AI領(lǐng)域，因?yàn)檫@才是未來，是正在對人類社會產(chǎn)生無可限量影響力的新技術(shù)領(lǐng)域。在GTC 2017的主題演講中，黃仁勛一口氣發(fā)布了英偉達(dá)5大革命性產(chǎn)品：Project Holodeck、Volta、英偉達(dá)GPU云、Xavier DLA以及 Isaac 機(jī)器人模擬機(jī)，數(shù)千觀眾聽得如癡如醉，全球數(shù)10萬技術(shù)人員更是守在網(wǎng)上認(rèn)真領(lǐng)悟“AI教父”帶來的最新技術(shù)突破。不僅如此，華爾街也在聆聽黃仁勛來自硅谷的聲音，從老黃登臺開講到演講結(jié)束，英偉達(dá)股價盤中暴漲17%，其市值也達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的720億美元。

股價的暴漲和GTC 2017的火爆絕非偶然，最根本的原因當(dāng)然是英偉達(dá)在人工智能領(lǐng)域取得的巨大成就。原本以開發(fā)和出品GPU擅長的英偉達(dá)“意外”地踏準(zhǔn)了AI這個強(qiáng)大的風(fēng)口。如今，AI已經(jīng)成為科技領(lǐng)域最火爆的技術(shù)發(fā)展方向，而其核心技術(shù)則依賴深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），GPU出色的浮點(diǎn)計算性能可以提高深度學(xué)習(xí)兩大關(guān)鍵活動：分類和卷積的性能，同時又能夠達(dá)到所需的精準(zhǔn)度。換句話來說，深度學(xué)習(xí)需要很高的內(nèi)在并行度、大量的浮點(diǎn)計算能力以及矩陣預(yù)算，而GPU恰好可以提供這些能力，并且在相同的精度下，比CPU的處理速度更快、需要更少的服務(wù)器投入，也可以大大降低功耗。所以，目前大部分深度學(xué)習(xí)計算平臺都在采用GPU進(jìn)行加速，于是GPU的領(lǐng)軍企業(yè)英偉達(dá)自然也就成為人工智能的重要技術(shù)供應(yīng)商之一，轉(zhuǎn)瞬間完成了由顯示芯片廠商向人工智能領(lǐng)軍者轉(zhuǎn)變的華麗轉(zhuǎn)身。

當(dāng)然，這條路也不那么平坦，因?yàn)橛袡C(jī)遇自然就有競爭，如日中天的英偉達(dá)并非沒有對手。面對人工智能的洶涌浪潮，全球科技巨頭們肯定不愿意坐失發(fā)展的機(jī)會。比如英特爾，這個PC時代的霸主面對人工智能的大潮稍顯得有點(diǎn)措手不及，因?yàn)橛⑻貭柕腃PU更擅長高速處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)，卻不擅長高效處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，一時間強(qiáng)項變成了短板，情何以堪？但英特爾不會坐以待斃，既然技術(shù)方向不對就加緊收購。去年英特爾耗資4億美元收購深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)Nervana，這是一個幾年間一直在幫英偉達(dá)優(yōu)化GPU平臺的企業(yè)，收購Nervana可謂一箭雙雕，一方面阻止其繼續(xù)為英偉達(dá)提供服務(wù)，另一方面借用Nervana Systems技術(shù)去嘗試在“硅層”實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)，從而大大加速自己在AI領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)布局。不僅如此，今年3月英特爾又以153億美元的代價收購了以色列芯片公司Mobileye，謀求以自家的高性能計算和網(wǎng)絡(luò)連接能力，結(jié)合Mobileye的計算機(jī)視覺專業(yè)技術(shù)，打造從云端直達(dá)每輛汽車的無人駕駛解決方案，以完成其在自動駕駛領(lǐng)域的布局。在傳統(tǒng)芯片領(lǐng)域，英特爾幾大產(chǎn)品線都開始向AI技術(shù)靠攏，有的已經(jīng)開始為深度學(xué)習(xí)進(jìn)行專門定制，比如之前作為HPC平臺的Xeon Phi加速計算卡，一旦完成了面向深度學(xué)習(xí)的技術(shù)優(yōu)化，爭奪下一個技術(shù)制高點(diǎn)對英特爾不是沒有機(jī)會。

黃仁勛：“當(dāng)今世界上幾乎每臺超級計算機(jī)都配置有某種形式的加速技術(shù)，其中很大一部分來自英偉達(dá)?！?/p>

推出了AI當(dāng)紅明星AlphaGo的Google公司更不會心甘情愿去走英偉達(dá)的技術(shù)路線。整整一年前的2016年5月，Google在I/O大會上首次公布了TPU（張量處理單元）技術(shù)，號稱“把人工智能技術(shù)推進(jìn)7年”。TPU采用了8位運(yùn)算器，可以使單位面積的芯片能擺放更多的運(yùn)算器，對內(nèi)存帶寬的需求也大大降低，這使得TPU獲得了很好的絕對性能。實(shí)際上這款芯片已經(jīng)在Google數(shù)據(jù)中心投入了實(shí)際產(chǎn)品之中，去年戰(zhàn)勝李世石的AlphaGo就裝備了TPU，而它也成為擊敗李世石的關(guān)鍵“秘密武器”。

無論GPU和CPU這樣的通用芯片還是TPU這樣的“專用芯片”，各家技術(shù)公司都在努力推出適用于深度學(xué)習(xí)的處理器架構(gòu)和芯片，以擴(kuò)大自己的市場份額和在AI領(lǐng)域的話語權(quán)。技術(shù)流派不同，但人工智能的大潮已至，AI的盛宴已經(jīng)拉開帷幕，加速計算正在成為最緊迫的技術(shù)需求。誰能夠做到高效率、高精度處理數(shù)據(jù)而低能耗，誰就會成為未來的贏家。