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NVIDIA GTC 2018觀察(一):超越摩爾定律的是?

  • 徐宏民
NVIDIA能持續精進的原因,除了(超)摩爾定律之外,也有可能是Super-Charisma(超魅力)。NVIDIA Corporation

GTC是NVIDIA主辦,已經歷時10年的技術會議,在總部附近的聖荷西會議中心舉辦,展示突破性的軟硬體技術。過去是高速運算、電腦遊戲相當重要的產業會議。近年來更是人工智慧(深度學習)技術相關最火熱的產業會議。過去5年來,報名人數由2,000人增加到8,500人。

這次與會的目的主要是發表50分鐘的技術演說,關於如何採集關鍵性的深度(機器)學習訓練資料以及效率的訓練方式。

大會中令人最期待的,應該是CEO黃仁勳的主題演說。其中重量級的產品發表是算力達到2 petaFLOPS的DGX-2 ─ 16片最新GPU顯卡集群伺服器、記憶體加倍、內部頻寬大量提升。不過這也是回應市場需求的漸進式發展:當深度學習網路越龐大、訓練資料(尤其是影像、語音等)越多時,即使是2016年問世的DGX-1,也需要升級;我們在開發新深度模型時,也有同樣的觀察。

從0到1是最令人佩服的。在2007年公司外部競爭最艱困的時候NVIDIA堅持推出CUDA,期望個人電腦也可以將GPU的性能、動畫品質發揮到極致,即使得增加額外的生產成本;還有與學術界合作,察覺深度學習的機會而提早因應。值得觀察的是2018年那些有機會由0成長為1的新品:重兵部署的Project Clara主攻醫學影像智能技術,還特別強調與既有的醫學設備相容。此外,為了提供無人駕駛、機器人有效率以及安全的訓練平台,結合專長圖學技術,分別推出Drive Sim以及ISAAC虛擬環境,剛好呼應自駕車的測試安全。

朋友聊著,NVIDIA能持續精進的原因是什麼?超摩爾定律(Super Moore's Law)?我說也有可能是「Super-Charisma(超魅力)」。當你看到一個明星級的執行長,在活動結束之後,會一一叫出工作人員的名字、熱情擁抱,然後逐一跟她們道謝、稱讚他們執行得非常成功。你得佩服,除了(超)摩爾定律之外,有其他更重要的致勝因素!

徐宏民(Winston Hsu)現任台大資工系教授及NVIDIA AI Lab計畫主持人。哥倫比亞大學電機博士,專精於機器學習、大規模影像視訊搜尋與辨識、前瞻技術商業模式等領域。為訊連科技研發團隊創始成員,曾任IBM華生研究中心客座研究員、美國微軟研究院客座研究員。習慣從學術及產業界的角度檢驗技術發展的機會;十餘年產學合作及新創經驗,近年與國內外企業合作,將深度學習技術落實到產品,並協助成立深度學習(人工智慧)團隊。曾獲ACM MM 2014 Grand Challenge Multimodal Award、傑出資訊人才獎、吳大猷先生紀念獎等國內外大獎。