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黄仁勋答量子位:纵使特斯拉负我,依旧会买;投无人车..

2017-09-27 来源:  浏览:    关键词:无人车
摘要:客户爱他,开发者爱他,媒体也热衷于听他说点什么。这位英伟达的创始人及CEO,以个性著称,也以“放纵不羁爱自由”闻名。在GTCChina2017上午主题演讲结束后,他接受了量子位等媒体采访,谈到了计算力、AI革新、投资布局和新技术革命等等。完—返回搜狐,查看更多。

原标题:黄仁勋答量子位:纵使特斯拉负我,依旧会买;投无人车不赌输赢

“AI教主”黄仁勋所到之处,无不欢呼。

客户爱他,开发者爱他,媒体也热衷于听他说点什么。这位英伟达的创始人及CEO,以个性著称,也以“放纵不羁爱自由”闻名。

在GTC China 2017上午主题演讲结束后,他接受了量子位等媒体采访,谈到了计算力、AI革新、投资布局和新技术革命等等。

之所以如此深受欢迎,与黄仁勋的性格不无关系。在媒体采访伊始,现场力场就以他为中心而扭曲,他用不太熟练的中文向大家问好,并求证式地说:

我在中国的外号是“老黄”?

然后欢乐的气氛从此开始,持续到最后。老黄不冠冕堂皇,也有问必答,而且避免官腔一类的调调。

量子位问他,伊隆·马斯克如果跟别人搞了芯片,你还会买特斯拉吗?

全场先笑,继而看他的反应。因为最近一周以来,特斯拉“甩开”英伟达图谋自动驾驶芯片的传闻,从大洋彼岸传过来,又传到另一个大洋彼岸。

老黄听到问题也笑,但回答却没有迟疑:买买买。

“我之所以买特斯拉、开特斯拉,是享受其间驾驶的感觉,并不会因为用不用自己的芯片而改变。”

他还举例说,这车里没准还有英特尔的CPU,或者我电脑里就有CPU、手机里则有高通的芯片。言下之意是这些使用了别人家芯片的产品,我本人都在用,老黄可不是那种小心眼的人。

当然,他也不忘夸赞下上述这些公司,说“其实我觉得这些公司都是非常优秀的公司”。

不过说这话的时候现场还是没忍住笑声,毕竟“核弹狂魔”之类的绰号并非无缘无故,而且就在上午的演讲中,他又是说明、又是举例、还现场Demo等,花样百出地狂怼老对手英特尔,随手秒杀CPU。

不过在回答这个问题的结尾,老黄提升声调显得郑重其事,他说:我们英伟达讲的是爱,而不是恨。

当时老黄的姿势是侧坐在椅子扶手上,这也是他从采访开始时就保持的姿势,一度显得玩世不恭,但说出“讲究的是爱”时,神情严肃,后来他还在采访回答中谈到了“爱”,说“英伟达的事业没有爱就做不起来。”

对于媒体受众,感受老黄和英伟达的爱可能不太容易。

然而就GTC现场来看,开发者和客户却十足爱他。

几个小细节或许就能说明问题,比如一个有些销售展示性质的大会,赞助商纷至沓来,给钱给人到现场参展。

再比如上午9点正式开始的会,8点就已排起长龙进场,排队人群从一楼一直排到三楼主会场,整个进场可能需要20分钟,这也算不上多见了。

最后,如果你有机会现场挺老黄的演讲,如果恰巧坐在前排,当他身着皮衣夹克跑步上台时,那种浪潮汹涌一样的开发者和客户欢呼,一定会让你永志难忘。

甚至还有人问我:为什么明明他要让别人买东西,还能被当做英雄一样欢迎?

这就是老黄的魅力,如果你也见过他,想必也能感知一二。

以下为黄仁勋媒体采访实录(量子位摘选整理):

黄仁勋:我们都深处于计算机的产业,目前遇到了千载难逢的机会,整个计算机产业的基础正在被颠覆。首先是计算机的制造方式被改变了,而软件也不再完全依靠于人类写代码的能力。我们现在看到的是大数据、深度学习、人工智能等方向上,软件、硬件都迎来了激动人心的机会。

今天上午,我围绕5个方面进行了演讲,分别是计算力、AI推理加速、AI城市、自动驾驶和自主机器及处理器。我们现在不再多谈。(详情可见昨日报道)

提问:上午(昨日上午,下同)谈到了“自主机器”,万物有“灵”,这个时代何时会迎来当前AI一样的爆发?

黄仁勋:我们可以对比来看,现在我们刚迎来人工智能、云计算的爆发。对于自主机器也一样,根本需要解决的问题有三个,而不是什么传感器、电动机、电气化之类的。

首要问题,为这些自动自主机器打造一个类似于人工智能的平台;其次,虚拟仿真环境,可以让机器人、自主机器快速学习迭代,掌握人类学习的能力;第三,一旦第二步完成,这些机器人、自主机器学会了作为机器人的行为方式之后,我们要把人工智能一样的大脑放到自主机器的框架中。

目前这三个问题,我们还没有完全解决,但三项工作正在并行。比如上午发布的Xavier,就是给自主机器提供一个处理器,而Issac则提供虚拟仿真环境。

我相信很快的时间内,NVIDIA就会把这三方面的基础都打好。然后整个产业会在产业基础架构上推动自主机器量产。这个时间不会太遥远,再过10年、15年,我相信在座的诸位都会看到令人难以置信的进步。

至于计算力,首先GPU不会替代CPU,它是携手和CPU共同工作的,这也是我们为什么把它称之为加速器,CPU是通用型的,什么场景都可以适用。但是GPU在一些专门的问题上有非常大的能量。它的性能要比CPU超过10倍、50倍甚至100倍。

因此,我们就认为最完美的架构是什么呢?首先我们要有万事皆能的CPU,再加上在某些重大计算挑战方面非常有能力的GPU。对于NVIDIA来说,我们不会做那些每次进步一点点的通用型处理器,而是专注在那些专门领域、性能极好的处理器,这就是我们今天谈到的CUDA架构。

什么是CUDA?其实就是CPU+GPU,简称CGPU,更准确该叫做CUDA-GPU。(全场笑)

提问:上午演讲中,分享了VR、AI城市、自动驾驶、自主机器等方面的应用,未来是否会有侧重,或者下一阶段的重点是什么?

黄仁勋:其实上午谈到的领域有个共同点,没有GPU是无法实现的。不过并不是说本身已经没有了挑战,其中问题还很多。我们不敢说未来一定都会成功,但一旦其中有一个取得成功,都能够为社会进步做出巨大贡献,我们NVIDIA自觉做了这5个项目,也非常有成就感。

黄仁勋:谷歌的TPU只能做TensorFlow、Tensor的处理,而GPU不光能做Tensor的处理,我们还能做很多其他的任务。比如编解码、图形图像处理。上午大家都看到了演示,在电视连续剧《权利的游戏》中,我们就可以直接用GPU完成视频解码,然后进行推理,进而实现搜索。所以GPU在很多领域都远胜于TPU,而且TensorRT3的出现,加上GPU架构本身就是完全灵活可编程的,所以我们可以支持全世界任何一种AI框架,亚马逊、百度、Facebook,微软等,都没问题。

如果你让我做长远预测的话,产业格局肯定还是会以能够针对深度学习进修优化的GPU获得最大成功而告终。原因也很简单,因为它非常灵活,市场机会就多,研发预算也就多,整个生态也就会更有钱。

提问:AI领域学术界和工业界的差距似乎在逐渐拉大,NVIDIA在工业界布局很多,学术界方面有什么思考吗?

黄仁勋:其实NVIDIA刚开始进入AI研究的时候,完全没有当做生意在做,而是看做一个纯粹的学术研究。实际上,过去5到7年,深度学习方面的主要进展,都是由斯坦福、多伦多、纽约大学等学校在进行研究。

我们NVIDIA在产学研方面,其实和全球学术界研究人员也在深度合作,一方面共同研发,我们为他们提供项目资金,甚至邀请学者到我们公司去做一些研究,我们把NVIDIA的人工智能的实验室取名NVAIL。在中国,也有三所高校在于我们进行合作,分别是清华、中科院和香港中文大学。

我还想说一下,很多公司生产出来的产品都急于卖钱,但按照NVIDIA Volta的经验,我们一度用了三年时间,研发经费高达30亿美元,才研发出一款GPU,最后还免费捐赠出去让别人用,一开始看不到回报,但进入学术界后发挥出的作用和影响都是巨大的,最后我们也因之受益。

提问:我有两个关于车的问题。第一,如果特斯拉与其他的厂商合作做了自动驾驶芯片,你还买不买特斯拉?第二,NVIDIA投资了图森、景驰这样的自动驾驶公司,这与跟他们合作有什么不同?

黄仁勋:我当然还会买他们的车。(笑)

原因有这么几点,首先这车里没准还有Intel的CPU呢,我的电脑里就有,我的手机里则用的是高通芯片,其实这些都是非常优秀的公司。

其次,我之所以买特斯拉、开特斯拉,是因为我喜欢驾驶特斯拉的感觉。

最后,我们NVIDIA讲究的是爱,而不是恨。(严肃脸)

至于投资。首先需要说明下,其实NVIDIA投资的公司数量非常之多,不过我们选择投资的时候通常有三个标准:第一,应该与我们愿景目标一致;第二,这家被投资公司需要NVIDIA的帮助,这一点我们非常看重,如果这个公司根本不需要我们的话,我们也不会考虑投资他们;第三,这个公司本身必须很优秀。

提问:NVIDIA既投资自动驾驶初创公司,也跟大众、奥迪、特斯拉等车厂合作,是否有冲突,目标是什么?

黄仁勋:我们不赌谁赢谁输,NVIDIA提供的是平台,我们希望让别人能够在我们的基础上实现梦想,希望大家都成功,NVIDIA会始终作为平台供应商存在,我们的任务是不断与时俱进、不断进步。

同时,这个平台一定也是开放的,绝不是一个自闭的生态,或者垂直集成的公司。我们愿意跟全球最大的两家车企大众、丰田合作,也和奥迪、特斯拉合作,我们也会与优秀初创公司合作,甚至有一天在进行会飞的汽车的合作,不是也很精彩吗?NVIDIA这个事业,一定要有爱,没有爱做不成。

谈到自动驾驶,为什么我们热爱它?因为这是软件定义的车,未来十年一定会成本大幅降低,每一个部件都可以是独立的系统,各个功能都会是软件定义的,软件很棒,没有污染,也没有排放,我爱软件。(真诚微笑脸)

提问:为什么在自动驾驶领域投资不少?未来还会投资那些领域?

黄仁勋:首先给大家介绍下NVIDIA的核心业务:针对万物的GPU计算,这是NVIDIA的基础。事实上,我们的GPU被应用在各种各样的领域,可以做科学探索发现、图形计算、人工智能……所以我们提供的平台是针对所有事物的。

当然也有重点,交通运输就是其中比较受关注的垂直领域。交通运输必然不止于交通工具本身,核心还是人工智能,所以在我看来,滴滴就是一家大型人工智能公司,在未来,海陆空各种各样的交通运输都将是人工智能化的,我不知道中国最大的物流公司是哪一家,但未来一定也是一家人工智能公司。

如果你问我们NVIDIA未来还重视哪些行业,可能会比较看好医疗卫生或健康产业。

我们相信NVIDIA可以帮助健康产业实现变革。首先是新药研发,无论是新药本身的制造研发,还是让医生快速发现新药效用;其次是疾病早期检测,比如医疗影像方面的问题;第三是新药临床效果和实验取样问题。

我相信这三个问题人工智能都能大有所为,而且时间很快就会到来。过去如交通运输和医疗健康这两个领域挑战很多,多到难以解决,但现在AI到来之后,我们可以去完成不可能完成的使命,这就是为什么这样一个时代令人难以置信的原因。

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