对话黄仁勋：我们看重三个AI应用行业，发布了五个新项目，每一个都有GPU

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人工智能对计算需求的快速增长给了24岁的公司英伟达一个巨大的机会。基于gpu计算，将图像处理能力推向无人机、先进自动驾驶、自主机器人、人工智能城市等领域。

在过去的两年里，英伟达的市值飙升，这让许多企业格外嫉妒。在今天的gtc中国大会上，NVIDIA发布了五个新项目，即特斯拉v100 gpu、可编程推理平台tensorrt 3、自动驾驶平台、自主机器处理器xavier和虚拟机器人训练环境，可以说这些项目已经全面推广到了人工智能的各个领域。

英伟达首席执行官黄仁勋在会上表示:人工智能计算的新时代是为企业省钱。老黄对英伟达就像乔布斯对苹果一样。在他的领导下，英伟达仍然像一个刚起步的公司，不断创新，做出果断的决策，快速执行，这与他敏锐的战略直觉和个性有关。在外人看来，他善良随和，但对工作却非常严格。

经过两个小时的演讲，黄仁勋接受了媒体的采访。他没有追求形式感，而是伴随着一句“嘿，你们好！”没有看到的人，先听到了它的声音。然后随便坐在椅子上，轻松地打开了话匣子。

英伟达首席执行官黄仁勋表示，传统的计算机行业正在被颠覆。随着大数据、深度学习和人工智能等新技术的出现，硬件的制造方法发生了变化，软件操作不再完全依赖于代码。目前，我们面临着百年一遇的激动人心的机遇。

以下内容是根据对话内容编辑整理的:记者:下一步英伟达将在人工智能领域全面铺开，各业务之间有没有重点，下一步的重点是什么？

黄仁勋:在英伟达今天发布的五个关键项目中，有一个共同点就是没有图形处理器是不可能实现的。这五个领域的研究极具挑战性，英伟达也赋予了它们独特的价值。虽然目前我们不能保证所有这些项目都会100%成功，但我们可以肯定的是，如果它们成功了，将会给社会带来巨大的价值，这也会给英伟达带来极大的满足感。

记者:英伟达发布的自主机器何时才能商业化和普及？

黄仁勋:目前，自主机器有三个关键问题需要解决。首先，它是为自主机器创造一个人工智能平台，类似于强化学习等等；此外，它提供了一个虚拟环境，使自主机器能够独立学习；在此基础上，第三步是把人工智能的大脑纳入自主机器的框架。

坦率地说，目前这三个问题还没有完全解决，但这三个任务在英伟达是并行的。例如，xavier(今天推出的自主机器处理器)、虚拟学习环境和NVIDIA的人工智能平台都在为自主机器的商业化和普及做准备。

明年，英伟达将在这三个方面打下良好的基础，然后它就可以生产自己的机器。另外，我也相信在未来的十到十五年里，我们将会看到更多不可思议的创新和进步。

记者:你认为人工智能的未来发展是终端主导还是云主导？

黄仁勋:毫无疑问，智能将无处不在。它会出现在麦克风、手表、鞋子、保温杯甚至耳环上。然而，智力分为一般型和特殊型。如果是一个小型的终端设备，比如保温杯和咖啡机，那就是专业化的智能，只需要满足一定的要求，更加注重物联网和边缘计算。云中的智能是通用的，通常使用各种软件，并且必须是灵活的和可编程的，这需要满足跨域的需求。因此，在未来，终端智能和云智能将非常重要。

记者:gpu的出现颠覆了cpu的架构核心。你认为图形处理器能在未来覆盖所有的场景吗，或者更多新的图形处理器会在未来出现以支持更多的计算需求？

黄仁勋:首先，gpu不会取代cpu，而是更好地与cpu集成实现计算，这就是为什么我们称之为gpu加速器。两者都有各自的优势和分工。中央处理器是通用的，可以应用于任何场景。Gup将在处理一些特殊问题中发挥非常重要的作用。它非常擅长图形处理和人工智能。例如，在图像识别中，gup的性能是cpu的10倍、50倍甚至100倍。因此，我们认为，事实上最完美的架构是结合中央处理器和图形处理器。在这方面，NVIDIA的研究重点不是升级通用处理器，而是推出一款能够在特殊领域提供卓越性能的处理器，即我们的cuda架构，即cpu+gpu。

记者:你能谈谈gpu和fpga的区别吗？

黄仁勋:这两者有很大的不同。Fpga非常灵活，可以配置在以太网卡、声卡或显卡上。在设计阶段，它可以被设计用于各种目的。然而，gpu不是那么灵活，它是一种并行计算的加速器，它是专门在工业上。当然，fpga也可以转换成gpu，但是它的性能不能满足要求，而且速度比gpu慢1000倍。

三年前，NVIDIA决定将gpu制成张量执行处理器。现在，它已经成为世界上最好的张量处理器，但它只是一个芯片，需要软件来进行高性能计算。因为人工智能计算的每个图像都是不同的，每个图像都必须被编译和解码，以便在指定的处理器上实现性能优化。

当然，你还有另一个选择，那就是，你可以为每个神经网络设计一个特殊的fpga，但是这很难设计，需要大量的工作。如果市场上没有人能为你提供可编程和推理加速器，fpga将成为唯一的选择。这就是为什么几年前，英美烟草只能通过定制fpga来加速自己的人工智能推理。现在有了tensorrt，它为企业提供了极大的便利。

记者:与tpu相比，滕索特有什么优势？

黄仁勋:只有一个tpu，它只支持张量流，而gpu也可以支持其他任务，比如视频编解码、图像处理等。例如，在早上演示的电影《权力的游戏》(Game of Thrones)中，gpu可以解码视频，并根据解码结果进行搜索。Gpu可以比tpu做得更多。正是因为我们有tensorrt，gpu架构完全灵活且可编程，它支持任何人工智能框架，如tensorflow、微软认知工具包、mxnet、pytorch、caffe2、paddlepaddle、antano等。因此，从长远来看，我们认为能够优化深度学习的图形处理器能够取得最大的成功。

记者:英伟达在选择投资公司时会有哪些考虑？

黄仁勋:英伟达投资了很多公司。我们在选择时有三个基本标准:首先，我们与英伟达有着相同的愿景和目标；其次，这些公司确实需要英伟达的帮助(我们非常重视这一点)；第三，公司本身必须是一个非常优秀的公司。

记者:英伟达正在与许多大企业和初创企业合作。英伟达在此过程中的目的是什么？

黄仁勋:英伟达提供了一个平台，希望给其他公司更多的能力，并希望每个人都能成功。作为平台提供商，我们的主要任务是升级平台并与时俱进。同时，这个平台是开放的，任何人和公司都可以进来。英伟达不是一家封闭的公司，也不是一家垂直整合的公司，而是一家开放平台的公司。我们非常乐意与大众、丰田、奥迪等大型企业合作，也非常希望与许多初创企业合作。我们甚至与空的客户合作，因为我们认为如果我们能发明一种会飞的汽车将会非常酷。在我看来，没有爱，英伟达无法做这些事情。

记者:英伟达在自动驾驶领域是如何布局的？

黄仁勋:对于NVIDIA自主驾驶，驱动px是硬件基础，驱动os是操作系统，驱动软件sdk是api，驱动av是顶级无人驾驶应用。所有这些统称为英伟达的驱动器。上面提到的每个级别都可以独立开放，适合不同类型和不同公司的需求。你可以选择使用drive px硬件基础并自己开发其他部分，或者选择使用drive av应用程序并自己构建其他底层堆栈，这些都没有问题。

我们相信，自主驾驶在未来将是一个非常大的市场，中国有很多公司在算法或认知方面都非常擅长。每个人都渴望收集木柴，我们也希望在这一领域与更多的公司合作。

记者:汽车电子产品对使用环境有很高的要求。你认为推出一款符合l5自动驾驶水平，价格适合大众需求，并且可以批量生产的汽车需要多长时间？

黄仁勋:我认为这将在不到10年内实现。自动驾驶汽车是由软件定义的，这比黑匣子驱动计算机的汽车更便于生产。我们可以看到仪表板、无线电系统、后视镜等。汽车的所有功能都是独立的，而未来自动驾驶汽车的超级计算机的功能都是由软件定义的，软件重量轻，绿色环保，使设计和使用更容易。

记者:英伟达对自主驾驶在中国的发展前景乐观吗？你将来会在中国的哪些领域投资？

黄仁勋:事实上，英伟达的核心业务是gpu计算，这是英伟达的基础。它正被用于各种应用领域，如科学探索和发现、计算地图、人工智能等。因此，NVIDIA提供了基于gpu计算的服务。

目前我们关注的垂直领域是人工智能和交通行业。我们认为交通行业不仅包括车辆，还包括人工智能交通，所以滴滴是一家大型人工智能公司。在未来，不管是物流还是运输，空的所有陆地和海洋领域都可以是自治的和人工智能的。这非常重要。

英伟达已经拥有三个非常大的潜在商业市场，即游戏、人工智能和运输。这三个市场的交易量非常大。未来，我们将专注于医疗卫生行业。我们希望帮助卫生行业实现三个方面的变革:第一，新药研发，包括新药制造本身的研发，通过人工智能技术，医生可以以更少的成本和时间找到答案。哪些新药可以对症；第二是疾病的早期发现，这涉及医学成像问题；第三，新药临床效果实验中的大规模抽样问题。我们相信，人工智能在健康产业的这三个重要问题上有着巨大的潜力，这一时刻很快就会到来。

仔细想想，无论是在运输、物流还是医疗领域，许多我们以前认为无法解决的问题正在被人工智能慢慢解决。这就是为什么我们说未来会变得不可思议。

记者:在发展自主驾驶时，如何考虑安全问题？

黄仁勋:安全分为两个概念，一个是个人安全，另一个是系统安全。对于汽车来说，如果汽车被黑客攻击，人们的安全将受到威胁，这是最关键的。事实上，如果黑客入侵了一辆汽车，这本身并不是一个大问题，但是将威胁扩展到云并通过云控制所有的汽车将会更加危险。当然，我们可以通过各种方法降低这种风险。未来黑客入侵汽车并不容易，因为每辆车都有防火墙，我们会对传输的信息进行加密，所以黑客可以很容易地入侵通讯端口。

记者:ar相关技术发展和人工智能之间有什么交集？

黄仁勋:我们今天早上介绍的虚拟机器人训练环境是为虚拟世界中的机器人学习而创建的，这就是虚拟现实本身。然而，如果人们想进入虚拟环境训练机器人，还需要许多其他技术。一般来说，人工智能和人工智能相辅相成，缺一不可。未来的人工智能需要人工智能，未来的人工智能也需要人工智能。

记者:既然人工智能是多领域技术的结合，英伟达会考虑用什么方式来促进其在这一领域的发展？

黄仁勋:英伟达是一家平台公司，这意味着它必须与生态系统中的许多公司合作，并在此过程中提供自己的专业知识。

记者:英伟达将如何与学术界合作，共同推动人工智能领域的发展？

黄仁勋:事实上，当英伟达第一次制造人工智能时，它被认为是学术研究而不是商业。5-7年前，深度学习的进步主要是由大学主导的，如斯坦福大学、多伦多大学、纽约大学等。因此，我们认为在人工智能领域，学术领域起着非常重要的作用。目前，英伟达还与全球学术界的研究人员深入合作，与他们共同开发，为他们的研究项目提供资金，甚至邀请这些学者到英伟达进行研究，我们称之为英伟达人工智能实验室。在中国，我们还与中国科学院、清华大学和香港中文大学合作。