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黃仁勳:台灣正開始進行AI運算革命!
 

【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】   2018年05月31日 星期四

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在AI當道的今日,GPU加速運算已經來到關鍵點,世界正在加入這個快速運算的行列。不止相關開發者在五年內成長了10倍,CUDA下載量也在五年內躍升5倍。而全球前50大超級電腦中的GPU FLOPS(浮點運算)在五年內成長15倍,比摩爾定律更快,這意味著GPU運算時代已經來臨。

NVIDIA執行長黃仁勳指出,台灣是PC及雲端運算的中心,而現在台灣正要進行AI運算革命。
NVIDIA執行長黃仁勳指出,台灣是PC及雲端運算的中心,而現在台灣正要進行AI運算革命。

NVIDIA執行長黃仁勳指出,在未來十年,每年的運算需求將成長100倍。在今年,資料中心消耗約2000萬個CPU,若以每個處理器0.5TF來算,將共會有1000萬TF。隨著摩爾定律減緩,10年內成長百倍的1000萬TF,將會以替代方式運作。而NVIDIA的CUDA GPU運算是延展摩爾定律最主要的方法。到2028年,全球的需求將達到相當於1000萬NVIDIA Volta的GPU數量。

在今年的GTC 2018台北大會上,黃仁勳強調,將持續精進強化GPU運算能力;而龐大的系統、基礎架構,以及軟體生態系統正為繞著NVIDIA的平台而建立。這些龐大的終端市場商機,都將與我們的軟體平台共同合作運作。

黃仁勳說,超級電腦是現代科學的重要工具。在過去10年來,我們開發了一整套用於超級運算的函式庫、系統管理和編程工具。針對分子建模、量子化學和力學、天氣預報、氣候研究、能源探索、物理模擬、資料科學以及人工智慧等,超過550種高效能運算應用了CUDA加速。未來,每台超級電腦也都必須在務實的成本與能耗的考量基礎上,加速實現百萬億次級和百億級性能。

GPU運算是AI發展的加速引擎。根據一家AI研究機構OpenAI最近公佈的一份研究報告顯示,培訓AI模型的運算將在五年內成長30萬倍。這比摩爾定律還要快上3萬倍。透過增加數據和GPU效能,機器可以編寫非常複雜的軟體,不需要人工編寫,並可解決近期無法解決的問題。而未來的運算也將融合模擬和機器學習方法。電腦可以透過學習數據中的重要特徵,模擬物理定律或預測結果。

黃仁勳說,這個世界比起以往,更需要大型的GPU運算效能。研究人員和開發者需要巨大的GPU來開發更強大的模型,目前GPU已經處於製造的極限。NVIDIA已經發明了一種突破性開關,可以將多個GPU連接並編程為單個GPU。

目前,台灣正全面擁抱AI以強化社會、增加生產力及全球競爭力。製造方面,富士康正在使用AI大幅超越人類的檢測效率。醫療方面,中國醫藥大學附設醫院已使用AI協助醫師做出更快、更精準的癌症腫瘤轉移預測。台灣大學則用AI來更快速區別鼻咽癌危急器官。公共安全方面,台灣人工智慧實驗室用AI來協助台南市政府監測橋樑結構,預防颱風損害。交通方面,桃園市政府預計在2020年前,讓30%行駛固定路線的公車,配備L3自動駕駛功能。

黃仁勳認為,台灣是PC及雲端運算的中心,而現在台灣正要進行AI運算革命。全球最重要的伺服器製造商在每個城市都採納了GPU加速伺服器。包括廣達、雲達、富士康、英業達、緯創、緯穎、華碩、技嘉、華擎、泰安、宏碁等,在過去十年,總和他們的伺服器出貨量達1億台,佔全球伺服器90%。這些都是讓NVIDIA持續成長的動力。全球最大的IT公司也採用NVIDIA平台,包括IBM、DELL、HPE及Supermicro等,他們都預見了這波由GPU運算所帶起的AI商機。

關鍵字: IOT  AI  機器學習  GPU  NVIDIA 
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