发布于：2018/4/2 14:45:54 | 642 次阅读
在此次GTC 2018期间，执行长除了再次响应将从Uber事故中学习经验，同时也强调目前市场对于GPU加速的使用需求持续增长，其中包含游戏及内容创作的需求依然显著，同时人工智能技术也逐渐成为未来软件应用主流，同时区块链运算技术也逐渐成为显学，而这些技术都需要GPU加快运算效率。
NVIDIA执行长黄仁勋
不认为Uber自驾车事故构成影响
由于近期发生车祸致死事故的Uber，在今年CES 2018期间与福斯等车厂共同宣布与NVIDIA进行合作，因此在警方尚未公布完整调查前，不少人开始质疑是否NVIDIA所提供超级车用计算机出现异常。
不过，黄仁勋在后续回复中表示，目前仍无法确定Uber所发生事故的具体原因，但从Uber这起事件所使用车辆仍为Volvo XC90，以及从Volvo响应表示Uber在发生事故的车辆使用自有技术， 并未开启原本车辆上的标准安全技术功能来看，认为Uber并未直接使用NVIDIA所提供技术。
对于目前暂停外部自驾车相关技术测试，黄仁勋表示希望能从此次事故中学习相关经验，日后即可避免类似情况发生，但并不意味NVIDIA将会放弃自驾车技术发展，纵使未能在真实世界继续测试自驾车，但依然可藉由Autosim、 Drive Constellation运算平台等方式持续以仿真方式进行训练，同时强调所有车厂相关业者依然相当重视自动驾驶技术发展，并且与NVIDIA一样维持全速发展此类技术，因此认为这样的技术不应单次意外而全面停摆。
GPU加速需求从未停下
而针对目前市场在GPU加速需求部分，黄仁勋表示由于高阶游戏、电竞与内容创作需求持续增加，因此市场对于GPU加速的需求几乎没有停过，而NVIDIA此次提出的NVIDIA RTX技术预期将可带来全新影像视觉应用， 过去必须透过长时间渲染完成的图像，在Volta显示架构下仅虚数秒间即可完成，甚至可实现实时渲染电影等级的光影互动效果，将使内容创作者能以更具效率、直觉方式完成更多作品。
同时在人工智能技术应用持续增长，同时成为未来软件应用主流方向，藉由GPU加速让运算反应速度，同时让终端至云端设备的运算均能加快之下，将能使人工智能训练时间持续缩减，同时也能让人工智能能力持续增加。 此外，在近期区块链技术持续成为显学的趋势下，同样促使GPU加速需求同样有爆发式成长，因此可以预期市场对于GPU的需求几乎从来没有停过。
黄仁勋表示，由于GPU的市场需求持续扩大，几乎在各个地区都有NVIDIA生产的GPU投入应用，因此NVIDIA其实也能被视为用有数据库，同时也是全大区块链技术供应厂商。
不因制程技术进展速度受限
对于有人质疑在现行制程技术持续缩减情况下，NVIDIA现行采用制程技术仍未下探至10nm或更小制程，甚至市场其他竞争对手已经准备进入7nm制程发展，黄仁勋则强调制程技术确实相当重要，因为能在相同面积放进更多晶体管， 同时相对也能让相同电力产生更高运算效能，但在芯片设计其实仍有更多发展模式，例如从Maxwell架构进展至Pascal架构，并非仅以制程精进得到更高运算能力，其中更包含架构本身改变所带来影响。
举此次揭晓的NVSwitch设计，让过去藉由NVLink技术串接两组GPU的应用，可以扩展至更多GPU同时串接，因此促使总计使用16张新版Tesla V100与12组NVSwitch构成的「 GPU」DGX-2诞生，藉此对应市场更大GPU加速运算需求，同时也解决过去对于GPU发展将因为制程技术有所局限的问题。
此外，与ARM携手合作Project Trillium平台设计，将可让NVIDIA原本针对Issac训练平台所提出的开放架构训练框架NVDLA，可进一步加入ARM芯片设计内，当Qualcomm、三星、华为、 Marvell等厂商藉由ARM架构设计新款处理器时，即可藉由NVDLA学习应用串接NVIDIA终端或是基于云端协作的GPU加速效果，藉此让更多物联网装置可藉由NVIDIA技术加速学习， 让更多人工智能技术能加快应用在物联网设备。
从风险中寻找发展机会
对于目前投入发展事业是否担心因为面临更大风险，例如市场对于人工智能技术的不安全感等因素造成影响，黄仁勋则认为市场任何生意都会伴随着风险，例如NVIDIA制作相当多的显示适配器，但可能面临用户根本不玩游戏， 或是协助推动更多自动驾驶车辆，但用户并不想搭车出门，但正因为市场有这些需求而促使厂商提出更多全新技术，并且从经验、反馈中持续学习，并且让技术更加成长，而NVIDIA也持续投入这样的挑战。
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