在今年4月初開幕的圖形處理器技術(shù)大會(huì)上，NVIDIA展示了針對VR虛擬現(xiàn)實(shí)和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的最新技術(shù)和產(chǎn)品。

在今年4月初開幕的圖形處理器技術(shù)大會(huì)（The Nvidia GPU technology Conference, 簡稱GTC）上，NVIDIA展示了針對VR虛擬現(xiàn)實(shí)和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的最新技術(shù)和產(chǎn)品。

在開場的主題演講中，NVIDIA聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在反復(fù)重申“一個(gè)全新的計(jì)算模型”這樣的字眼。他指出，“消費(fèi)市場需要的計(jì)算機(jī)可再也不是那種馬馬虎虎就能打發(fā)的一般產(chǎn)品。大家都愿意享受超級計(jì)算速率帶來的快感，特別是基于GPU加速帶來的計(jì)算體驗(yàn)”。

當(dāng)然，超級計(jì)算時(shí)代的到來并非只是想想就能實(shí)現(xiàn)的，基于這樣的目標(biāo)，NVIDIA在今年的GTC大會(huì)上推出了包括GPU芯片Tesla P100（基于全新Pascal平臺(tái)架構(gòu)上打造）、DRIVE PX2（用于自動(dòng)駕駛汽車的開發(fā)平臺(tái)）和用于深度學(xué)習(xí)研究的超級計(jì)算機(jī)DGX-1（使用Tesla P100芯片建造，運(yùn)算速度可達(dá)170萬億次）在內(nèi)的一系列新技術(shù)和新產(chǎn)品。

NVIDIA Tesla P100圖形處理器芯片

為深度學(xué)習(xí)應(yīng)用搭建的全新解決方案

基于NVIDIA全新計(jì)算平臺(tái)Pascal打造的Tesla P100 GPU芯片集成了NV Link總線，16GB HBM2顯存，內(nèi)建3584個(gè)CUDA，224個(gè)紋理單元，16GB HBM2顯存，帶寬可達(dá)到720GB/s，擁有基于16nm FinFET工藝打造的最大GPU核心。

NVIDIA Tesla P100圖形處理器芯片

此外，Tesla P100芯片也是繼2014年發(fā)布，基于Kepler架構(gòu)平臺(tái)打造的Tesla K80之后，Tesla系列GPU產(chǎn)品的首次重大升級。

不過既然這是一款針對深度學(xué)習(xí)打造的GPU芯片，那么這里還必須要提一下Tesla P100芯片使用的NVIDIA旗艦GP100核心。GP100的性能一公布，給車云菌的感覺就是NVIDIA這次回歸了GK110大核心時(shí)代注重雙精度運(yùn)算的設(shè)計(jì)，而且比之前更加變態(tài)。它每組SM單元中有64個(gè)FP32單元，但有32個(gè)FP64單元，F(xiàn)P64與FP32比例是1：2。這樣的設(shè)計(jì)意味著GP100的FP32 CUDA核心可以同時(shí)執(zhí)行2個(gè)FP16半精度運(yùn)算，因此FP16浮點(diǎn)性能高達(dá)21.6TFLOPS。

NVIDIA GP100核心架構(gòu)示意圖

GPU并行運(yùn)算的特性很適合深度學(xué)習(xí)。據(jù)車云菌了解，NVIDIA在Tesla P100之外還推出了基于GP100核心的DGX-1深度學(xué)習(xí)超級計(jì)算機(jī)，由8顆GP100核心及2顆16核Xeon E5處理器組成，深度計(jì)算性能達(dá)到了170TFLOPS，號稱比250臺(tái)X86服務(wù)器還要強(qiáng)大。

NVIDIA 超級計(jì)算機(jī)DGX-1 售價(jià)高達(dá)$129000，真心不便宜

在過去的兩年里，每次GTC大會(huì)的主題演講環(huán)節(jié)，黃仁勛都會(huì)將話題的重點(diǎn)放在深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究上，并適時(shí)推出相關(guān)的新技術(shù)和新產(chǎn)品，而這些為NVIDIA之后進(jìn)行人工智能的研究奠定了基礎(chǔ)。今年也不例外。除了基于Pascal全新架構(gòu)平臺(tái)打造的Tesla P100芯片外，NVIDIA還發(fā)布了兩款Maxwell計(jì)算平臺(tái)下的全新GPU芯片—Tesla M40/M4，是為深度學(xué)習(xí)應(yīng)用而特別打造的。

顯而易見的是，使用通用的架構(gòu)平臺(tái)，相同的算法，這樣便于進(jìn)行高效的深度學(xué)習(xí)研究。而如果按照傳統(tǒng)的解決辦法，程序是不同的專家寫的，不同的算法導(dǎo)致的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可能也會(huì)千差萬別。因此，要長期進(jìn)行深度學(xué)習(xí)研究，NVIDIA的這兩款芯片封裝了固定的算法，并且提供了海量數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算能力供你使用。

NVIDIA的Tesla M40芯片擁有8倍更快的caffe性能

因此，如果只考慮深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，NVIDIA的Tesla M40/M4還是相對比較合適的(百度的深度學(xué)習(xí)研究院就用的這一款)，相對于K40單精度浮點(diǎn)運(yùn)算性能是4.29Tflops，M40可以達(dá)到7Tflops。

驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展的深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)有成千上萬種潛在的應(yīng)用領(lǐng)域，在自動(dòng)駕駛技術(shù)上的研究算得上是現(xiàn)下最熱門的一個(gè)。盡管基于深度學(xué)習(xí)打造的自動(dòng)駕駛汽車平臺(tái)仍處于概念階段，但NVIDIA一直都在同主機(jī)廠和軟件開發(fā)商合作，設(shè)計(jì)開發(fā)不僅能夠模仿人類駕駛員同時(shí)還可以在復(fù)雜情況下做決定的自動(dòng)駕駛平臺(tái)。

DRIVE PX 2是NVIDIA最新開發(fā)的用于自動(dòng)駕駛汽車的硬件計(jì)算平臺(tái)。相比之前把后備箱塞得滿滿當(dāng)當(dāng)?shù)墓た貦C(jī)，DRIVE PX 2在體積上已經(jīng)大大縮小。

NVIDIA DRIVE PX 2自動(dòng)駕駛開發(fā)平臺(tái)

我們不妨先看看DRIVE PX 2的一些基本性能參數(shù)：

1.基于16nm FinFET工藝，功耗高達(dá)250W ，采用水冷散熱設(shè)計(jì)。支持12路攝像頭輸入、激光定位、雷達(dá)和超聲波傳感器；

2. CPU部分：兩顆新一代NVIDIA Tegra處理器，當(dāng)中包括了8個(gè)A57核心和4個(gè)Denver核心；

3. 首發(fā)NVIDIA的新一代GPU架構(gòu)Pascal（即帕斯卡，宣稱性能是上一代的麥克斯韋構(gòu)架的10倍），單精度計(jì)算能力達(dá)到8TFlops，超越TITAN X，有后者10倍以上的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力。

那么既然有了如此強(qiáng)大的性能，NVIDIA的DRIVE PX 2平臺(tái)到底如何在自動(dòng)駕駛汽車上發(fā)揮作用呢？這里要重點(diǎn)講一下它在高精度地圖繪制上發(fā)揮的優(yōu)勢。DRIVE PX 2能夠?qū)⑼獠總鞲衅鳙@取的圖像數(shù)據(jù)加工處理后制成單個(gè)的高精度點(diǎn)云。系統(tǒng)將所有DRIVE PX 2平臺(tái)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)上傳至云端服務(wù)器，經(jīng)過DGX-1處理后，可融合為一副完整的高精度地圖。所以，車內(nèi)的DRIVE PX 2，云端的DGX-1配合發(fā)揮作用，形成了NVIDIA完整的自動(dòng)駕駛技術(shù)平臺(tái)解決方案。

前面車云菌已經(jīng)為大家簡單介紹了DGX-1的架構(gòu)和參數(shù)，那么它的性能到底有多強(qiáng)，我們通過下面這個(gè)例子就能直觀地了解到。

將DGX-1和一枚因特爾的雙核Xeon處理器作比較。這枚雙核Xeon的運(yùn)算速度為3 teraflop，但DGX-1的運(yùn)算速度為170 teraflop。那么這意味著如果用這枚雙核Xeon芯片來訓(xùn)練Alexnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的話，它需要150個(gè)小時(shí)，但DGX-1卻只要兩個(gè)小時(shí)就夠了。

此外，車云菌還了解到，NVIDIA將為自動(dòng)駕駛汽車，打造名為“NVIDIA DIGITS”的端到端深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)。該平臺(tái)依靠DRIVE PX 2進(jìn)行部署，通過網(wǎng)絡(luò)讓每一輛車都構(gòu)建自己的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。在此基礎(chǔ)之上要建立“NVIDIA DRIVENet”的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它包括3個(gè)卷積碼層，3700萬個(gè)神經(jīng)元，而信息在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)流經(jīng)一次，會(huì)產(chǎn)生400億次操作。

參加今年首屆Roborace大獎(jiǎng)賽的無人駕駛賽車渲染圖

而涉及到具體應(yīng)用層面，黃仁勛在GTC大會(huì)的主題演講環(huán)節(jié)還透露稱，參加今年首屆Roborace 的無人駕駛賽車，將使用英偉達(dá)的 DRIVE PX 2 作為計(jì)算平臺(tái)。明年，Drive PX 2還將被沃爾沃用于在瑞典哥德堡的實(shí)地自主駕車實(shí)驗(yàn)中。

車云小結(jié)

我們不妨看看最近恩智浦、高通和NVIDIA這三大芯片供應(yīng)商在汽車領(lǐng)域都有哪些動(dòng)作：

這個(gè)月16號，恩智浦NXP推出了一款用于模塊化量產(chǎn)自動(dòng)駕駛汽車的計(jì)算平臺(tái)BlueBox，它的主要功能是將之前彼此隔離的單個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)和處理器進(jìn)行功能上的結(jié)合。而隨著Android Auto重大更新的發(fā)布，芯片供應(yīng)商高通也宣布未來將聯(lián)手谷歌開發(fā)搭載有安卓操作系統(tǒng)的內(nèi)嵌式車載娛樂信息系統(tǒng)平臺(tái)，使用高通專為車機(jī)系統(tǒng)打造的驍龍820A和602A高性能處理器。當(dāng)然NVIDIA今年也推出了DRIVE PX 2, Tesla P100以及超級計(jì)算機(jī)DGX-1，則是在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域火力全開。

這么看來，盡管自動(dòng)駕駛技術(shù)還沒有發(fā)展到Level 3這個(gè)階段，各大芯片廠商已經(jīng)陸續(xù)亮劍，祭出了各自的殺手锏。但產(chǎn)品的出發(fā)點(diǎn)還有所不同，優(yōu)勢領(lǐng)域亦各有差異，但芯片之爭，已經(jīng)開始。最后要吐個(gè)槽，雖然主打GPU的NVIDIA確實(shí)在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用上有優(yōu)勢，但業(yè)界一直吐槽他家的產(chǎn)品真是太貴了，價(jià)格一點(diǎn)都不親民。你怎么看呢？

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