4 月 8 日硅谷报道
人工智能正在成为传统图形显示芯片制造商的下一个风口。
在 5 日的 GPU（图形处理器）技术大会上，英伟达首席执行官黄仁勋公布了最新款的专门用于人工智能研究领域的 Tesla P100 图形处理芯片，他号称这款 GPU 的开发，英伟达花费了 20 亿美元的研发费用。
20 亿美元是什么概念？英伟达去年全年的营业收入也才 50 亿美元出头，所以英伟达用了几乎一半的全年收入投入到这一款芯片的研发中，这背后的原因是，英伟达看中了人工智能领域未来的发展。
与这款芯片同期推出的还有同样运用于 学习的型号为 DGX-1 的超级计算机，英伟达称这款售价 12.9 万美元的计算机，相当于集成了 250 个服务器，拥有 7 TB 的 SSD 存储，8 块同一天发布的 Tesla P100 GPU 和两个 Xeon 处理器，整台设备是去年发布的超级计算机运算能力的 12 倍。
微软全球执行副总裁沈向洋近日在接受腾讯科技等媒体采访时表示，人工智能的高速发展，让例如英伟达这样从事硬件研发生产的公司十分兴奋。
“你看去年 GDC（全球游戏开发者大会）的时候，英伟达的 CEO 黄仁勋做的主题演讲完全在讲机器学习，这是不可想象的事情，一个做 GPU 的公司讲的完全是机器学习。”沈向洋说。
沈向洋认为，近年来人工智能研究领域之所以大爆发的原因在于三个方面，即大数据、大计算，再加上精准的算法。其中，大计算和硬件的运算处理能力密不可分。
人工智能领域的研究者近年来发现，在处理大量数据进行图像识别、语音识别等 学习相关的工作时，GPU 和传统的 CPU 相比具有着独特的优势。过去在 学习方面，GPU 的运算能力通常是 CPU 的 10 至 20 倍。即便是和英特尔目前运算能力最强的 Xeon 处理器相比，英伟达方面宣称，其专注于人工智能领域的 Tesla GPU 运算能力也要高出 3 至 5 倍。
随着人工智能领域的快速发展，英伟达方面也意识到这一块特殊市场的重要性，在演讲中，黄仁勋表示，未来 10 年，人工智能市场总值约有 5000 亿美元。
在这样的判断下，英伟达认为需要专门为这一市场开发针对性的 GPU 产品，在昨天的演讲阶段，黄仁勋表示，英伟达“首次设计研发了专为人工智能领域提供计算能力和加速 学习的图形处理芯片架构”,20 亿美元的研发费用正包含在内。
目前，包括谷歌、Facebook、微软等科技巨头公司在内的人工智能领域研究的领先者，已经在使用英伟达所提供的专门应用于该领域研究的芯片产品。
Facebook 人工智能实验室负责人 Yann LeCun 表示：“英伟达的 GPU 正在加速人工智能的发展进程。随着神经网络越变越大，我们不仅需要内存更大、速度更快的 GPU,也需要大幅提升 GPU 间的通信速度以及能够利用降低精度进行运算的硬件。”
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