英伟达黄仁勋：谷歌TPU等AI芯片都有其局限性

NVIDIA执行长黄仁勋出席技术大会(GTC)之后的记者会强调，「人工智能的世界很大，我们的焦点不是手机等物联网产品，而是大规模的云端资料中心。」

黄仁勋还指出包括Google TPU在内的各种AI专用芯片都有其局限性，「NVIDIA致力于一般用途的通用GPU，可以用在任何的神经网络上，而非仅有CNN网络上。」

记者参与了大会演说和记者会后，仅有一个感想：就是不要再拿Google TPU类比NVIDIA GPU了。

不要再拿Google TPU比较NVIDIA GPU

因为两者不仅从专用与通用AI芯片本质不同，发展取向也不同，Google TPU就算已经发展到第三代，重心还是围绕自家产品与服务，和NVIDIA成为每个地方（everywhere）与多功能的发展取向不同。

NVIDIA要以其开放合作的精神，进攻10亿美元的超级运算产业，巩固包括Google在内的大规模与高速运算资料中心客户，或成为医疗、自驾车领域伙伴的处理器平台，对于虚拟货币挖矿与自驾车感测器等领域芯片不感兴趣。

看好高端资料中心产品，售价达1200万台币的DGX-2

NVIDIA并未走向FPGA与ASIC等专用芯片研发，而是持续投入更高运算效能的GPU产品，被黄仁勋称为「世界上最强的，有史以来最大的GPU」的NVIDIA DGX-2系统。

这个史上最强的GPU主要在于GPU「双向传输」技术NVLink Switch的突破。NVIDIA利用此技术将把16个GPU连结为单一且都可1对1点双向传输的GPU。「若相比五年前的AlexNet采用GTX 580s系统需要六天的训练时间，使用此产品仅需要18分钟，在五年内，速度提升500倍。」黄仁勋说。「训练时间大幅度缩短，在推论部分将推论延迟缩短到1.1毫秒，推论速度为每秒6250个影像。」

NVIDIA DGX-2重达350磅，单手难以举起，每个GPU都可以用每秒300GB的速度运算，也是世界上第一个2PFLOPS (petaFLOPS，等于每秒1千万亿次的浮点运算）系统。那售价呢？黄仁勋指出，NVIDIA DGX-2效能略等于300万台双CPU伺服器，前者售价为39.9万美元，后者成本高达300万美元。

看淡挖矿市场：虚拟货币市场仅是额外的红利

相较于资料中心产品的热烈推销，黄仁勋对于近来窜红的挖矿需求看得很淡。受到挖矿热潮影响，NVIDIA GPU市场价格水涨船高，Susquehanna分析师Christopher Rolland 曾指出GPU市价较官方售价高出40%~70%，NVIDIA公布的2018年第一季财报时也指出挖矿GPU营收为2.89亿美元。

不过NVIDIA并未看重这种「来得快，去得也快」的挖矿财，不仅会中对于加密货币只字未提，黄仁勋还强调，「虚拟货币市场对我们来说本来就是额外的红利（ Bonus），因此如果没有也没有关系，我们在其他市场成长性很高。」

「GPU价格走跌对我们来说是好事，过于昂贵的GPU会导致电竞玩家无法负担，我们的GPU是专为电竞玩家打造的。」黄仁勋说。

由于加密货币价格波动大，让挖矿GPU需求起伏不定，矿工在乎的是GPU C/P值品牌忠诚度低，加上比特大陆等厂商纷纷ASIC等挖矿专用芯片市场，这些都是NVIDIA看淡挖矿需求的背后主因。

NVIDIA不会研发车用激光雷达芯片

而在自驾车领域，NVIDIA也一贯维持其「通用」的精神，强攻NVIDIA DRIVE Xavier平台，但不会进军激光雷达芯片等专用垂直领域。

激光雷达（Lidar）成本是自驾车感测硬件最高的部分，现今的机械式64线激光雷达价格达8万美元以上，业界认为若机械式激光雷达芯片化后，价格将有机会低至500美元，意法半导体与Intel纷纷加入研发行列。

黄仁勋很明确地指出，「我们不会投入资源研发激光雷达芯片」。

黄仁勋指出，人类利用耳朵、眼睛与皮肤等多重感官，精准感受这个世界，自驾车也雷同，需要多种感测器相辅相成，举例来说，雷达对于移动（Motion）的感测很好，但解析度不够高，激光雷达可以看很远，但解析度低，而照相机解析度高，但易受光影与气候影响。因此NVIDIA会截长补短和厂商共同合作，把多种感测器融合在NVIDIA产品里。