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不只是卖显卡!聊聊Nvidia信用卡大小的AI大脑

不只是卖显卡!聊聊Nvidia信用卡大小的AI大脑

  • 老黄的新玩具


      在传说中的量子计算机真正实用化之前,所有的零件制造商都在竭尽全力摸索现有技术的局限,力图达到性能的最优化,特别是在如今人工智能等概念逐渐有成为下一代核心技术的潜质的情况下,它们对计算性能的特殊需求更是为所有人提出了新要求。不过想要成为人工智能的“大脑”不一定需要什么庞大精密的运算设备,Nvidia 新推出的这个信用卡大小的计算平台 —— Jetson TX2 就是人工智能的虚拟大脑。

      Jetson TX2 真的很小,它的尺寸仅仅只有 50×87 毫米而已,可以说真的是非常迷你的了。然而它别看小,却能够支持人工智能的方方面面,大到工厂里的机器人,小到四轴飞行器上的智能摄像头都可以用它来驱动。Nvidia 的目标是,将一个性能足够强劲的设备做得越小越好。

      事实上 Jetson TX2 并不是第一代产品,在这之前还有 Jetson TX1 和 Jetson TK1。Nvidia 表示,TX2 的性能比 TX1 更强,但能耗却小得多。根据官方数据,TX2 的标准能耗仅仅不到 7.5 瓦。

      TX2 尽管小,但它的能够完成的职能却非常多样,包括语音识别、面部识别、导航、物体识别等等。在发布会上,Nvidia 展示了 TX2 是如何在雨天识别路上的车辆的。毫无疑问,这将在无人驾驶系统中发挥作用。据了解,在这个计划中和 Nvidia 合作的厂商包括思科、丰田、东芝,还有麻省理工的研究机构。
  • 小而见大


      凭借自家的 Pascal 架构,Nvidia 的 GeForce GTX 1080 和 GeForce GTX 1080 Ti 各自都大出风头。Jetson TX2 比起上一代 TX1,架构从 Maxwell 升级到最新的 Pascal 自然是最大的卖点了。

      具体规格方面,TX2 的 GPU 拥有 256 个渲染核心,CPU 部分则由双 64 位 Nvidia Denver 2 芯片和四核 ARM A57 组成。相比起 TX1 的 4GB LPDDR4,TX 的内存换上了 8GB 的 LPDDR4。

      值得一说的是,TX2 拥有 32GB 的 eMMC 内置存储空间,并拥有蓝牙功能,还支持 4K 视频 60 帧的编码和解码。Nvidia 提供的套件有 USB 接口、SD 卡接口、HDMI 接口等,也就是说只要把必要的外设都连接上,它就是一台功能齐全,日常轻度使用没有太大问题的电脑了。

      我们刚才提到 TX2 那不到 7.5 瓦的能耗,其实那是它的所谓 MAX Q 模式,即能效比最高的模式,在该模式下它的能效比是 TX1 的两倍。另外还有一个 MAX P 模式,这个当然就是性能全开了。不过即使是在 MAX P 模式下,TX2 的能耗也不过 15 瓦不到。

      我们说 Jetson TX2 是一个面向人工智能的计算平台,也就是说它需要由开发者来完善。在这点上 Nvidia 已经是轻车熟路,Jetson 是一个开放的平台,任何人都可以使用它的 SDK 来打造人工智能系统。官方称 TX2 的设计理念是注重向上和向下兼容,所以过去的 TX1 用户转移到新平台上完全没有任何困难。

      对于新的开发者,TX2 的套件配备也旨在降低门槛和难度,据说拿到开发套件的第一天就可以进行人工智能系统的开发了。
  • 迷你的人工智能未来


      曾经在德州仪器主管片上系统业务的 Deepu Talla 于 2013 年加盟 Nvidia,现任移动事业部总裁兼 Tegra 业务经理。他表示,Jetson TX2 将在诸如视频智能分析的实用中提供有力的支持,这些视频分析可以带来让城市更加智能和安全。另外新型机器人的制造过程也会得到优化,使得它的长距离工作能更有效率。

      Nvidia 的软件专家李铭博士则说:“预计到 2020 年,全世界将有 10 亿个智能摄像头,这就意味着巨大的计算量需求。将数据通过网络传送的云端处理会面临延迟、带宽和隐私问题。所以,应用智能芯片在终端设备上处理机器学习任务将非常关键,这是人工智能实用化的一个很重要的关口。”

      李铭博士解释说,Nvidia 在人工智能技术的应用上试图建立一套完整的方案,而 Jetson 平台负责的是终端信息处理。和在围棋界引起巨大轰动的 AlphaGo 类似,Jetson 会通过机器学习来减少无用的数据量,避免海量数据在试图传输去进行分析时给网络造成负担。这就是 Jetson 的重要之处。

      还有一点很重要,那就是全世界的网络质量并不统一,在一些欠发达地区甚至连像样的网络服务供应都没有。这个时候 Jetson 就需要能够独立去处理一些数据。

      Nvidia 表示,在延迟和隐私这两个问题上,Jetson 也是不错的解决方案。随着技术进步,人们对人工智能的反应速度的要求也肯定会越来越高。那么,庞大的数据量不可避免会带来延迟的出现,不说网络带宽的问题,这对现有的计算能力来说也是相当的挑战。有了一个终端进行数据在本地的筛选和一部分处理,这将能够减轻整个系统的负担。

      隐私这块需要着重提及的就是医疗领域了。为保护病人隐私,医院网络偏向于本地化,但如要进行远端的治疗,那就必须连接因特网,隐私就有被泄露的风险。如果有类似 Jetson 这样的终端处理机制,就可以在数据传输之前以人工智能技术进行加密,从而保证隐私不被侵害。

      人们已经达成共识,人工智能很可能就是技术的下一次革命。Nvidia 看似并不是很引人注目,但它在这个方向上的发展已经有了初步的成果,产品已经被应用在了电话会议、生产自动化等方面。
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