智東西（公眾號：zhidxcom）
文 | Lina 曉寒
9月26日的北京，天氣陰涼，略(lve)有霧霾。
智(zhi)東(dong)西9月(yue)26日北京(jing)現場消息，今(jin)天，英偉達(da)2017 GTC China（GPU技術大會(hui)(hui)中國分會(hui)(hui)）的最重磅環節——CEO黃(huang)仁勛(xun)（粉絲愛稱“老黃(huang)”）主(zhu)題演講(jiang)——開始了！智(zhi)東(dong)西作為(wei)特邀媒體(ti)，從大會(hui)(hui)現場第一排發來報道(dao)（文末附全場PPT下載）
GTC大(da)會已經不僅僅是通常意(yi)義理解的(de)“顯卡技術(shu)大(da)會”了，而是一場(chang)展示英偉達AI、VR、深度學習等(deng)眾多新技術(shu)的(de)重(zhong)要窗口，在早上(shang)8點多就引來(lai)上(shang)千人到場(chang)。
本次演講的幾(ji)大亮點(dian)如下：推出(chu)新版TensorRT 3深度學(xue)習應(ying)用(yong)平臺；推出(chu)世(shi)界第一款機器人(ren)(ren)芯片XAVIER；宣布阿里、百度、騰(teng)訊“三朵云”數據中心都開(kai)始(shi)使(shi)用(yong)Tesla V100新款GPU；與(yu)(yu)海康威視(shi)合(he)作(zuo)打造(zao)AI城市；宣布與(yu)(yu)京(jing)東在倉儲機器人(ren)(ren)與(yu)(yu)送貨無人(ren)(ren)機方面的合(he)作(zuo)等。
5月時，英偉達曾在美國主會場舉辦2017 GTC，并推出了新款GPU Tesla V100以及DGX-1超級電腦、HGX-1云服務器、ISSAC機器人訓練平臺等眾多新品，智東西作為特邀媒體，受邀來到硅谷對其進行過詳細的深度報道（多人VR交互、30億刀的顯卡、神秘ISAAC黑科技……干貨滿滿的GTC 2017一文看盡）
和5月的(de)GTC相比，本(ben)次GTC China上推(tui)出的(de)新品與宣布的(de)合作案(an)例大(da)多集(ji)中(zhong)在(zai)深度學(xue)習(xi)推(tui)理應(ying)用（Inference）領域。可以(yi)看得來(lai)，憑借著超高計算性(xing)能的(de)GPU在(zai)深度學(xue)習(xi)訓練(lian)（Training）領域賺得盆滿(man)缽滿(man)的(de)英偉達，現在(zai)也想要朝(chao)應(ying)用端發力(li)了。
一、開場：跟5月的GTC差不多
（老黃今天還(huan)是(shi)一身萬年(nian)不變的經(jing)典黑色皮衣開場(chang)）
9點十(shi)幾分，主(zhu)題演講稍稍延遲開場(chang)。名為“i am ai”的(de)開場(chang)視頻(pin)以(yi)“我(wo)是科學家”、“我(wo)是治愈者(healer)”、“我(wo)是保護(hu)者”、“我(wo)是老師”等第一人(ren)(ren)稱作(zuo)為旁白，介紹(shao)了以(yi)英偉達GPU驅動(dong)(dong)的(de)人(ren)(ren)工智能如何在數據(ju)、醫(yi)療健康(kang)、翻(fan)譯、機器人(ren)(ren)、自動(dong)(dong)駕(jia)駛、教學等等領(ling)域進行應用。
這個開(kai)場(chang)視(shi)頻(pin)(pin)復用了(le)與5月GTC的開(kai)場(chang)視(shi)頻(pin)(pin)架構，但是加入了(le)本土化(hua)的科大訊飛、圖(tu)森駕駛等鏡頭。
與(yu)5月的(de)(de)(de)(de)GTC一(yi)樣，老黃在開(kai)場時講起了最(zui)近的(de)(de)(de)(de)幾年里摩爾定律開(kai)始失靈，人們需要花(hua)越來越多(duo)的(de)(de)(de)(de)成(cheng)本來換(huan)取計算能(neng)力的(de)(de)(de)(de)些微增加。而且(qie)，與(yu)摩爾定律逐漸失靈形(xing)成(cheng)對比(bi)的(de)(de)(de)(de)是(shi)GPU的(de)(de)(de)(de)崛(jue)起。
隨著人工(gong)智(zhi)能與深(shen)度(du)學習(xi)在近年(nian)來的(de)興起，以GPU驅動的(de)計算(suan)已經隨處可見(jian)，英偉達的(de)AI平臺也支持目(mu)前(qian)所有(you)(you)深(shen)度(du)學習(xi)框架、所有(you)(you)云與數據中心，并設立(li)了Inception深(shen)度(du)學習(xi)創企計劃，目(mu)前(qian)已經有(you)(you)1900家企業參與。
而(er)且，CUDA開(kai)發人(ren)(ren)員(yuan)的(de)數量也(ye)(ye)在5年里增(zeng)長(chang)了14倍，超過(guo)(guo)60萬人(ren)(ren)，CUDA SDK的(de)下載(zai)量也(ye)(ye)達到180萬。世界各地的(de)AI初創公司不斷(duan)涌現，今年為止已(yi)經獲得了66億美元的(de)融資，而(er)且今年發表的(de)深度學習論文也(ye)(ye)已(yi)經超過(guo)(guo)了3千篇。
現在有不(bu)少AI應用都是此前人類難(nan)以想象的，比(bi)如利用深度學(xue)習自編碼器(qi)完成只(zhi)有部分被渲染的逼真圖像、自動(dong)(dong)(dong)生成語音(yin)＋3D人臉動(dong)(dong)(dong)畫、人體(ti)動(dong)(dong)(dong)作動(dong)(dong)(dong)作實時追(zhui)蹤、人體(ti)動(dong)(dong)(dong)作模(mo)擬等(deng)等(deng)。
接著，老黃又講起了5月曾經發布的VR多人交互平臺Holodeck，不過這一部分跟（多人VR交互、30億刀的顯卡、神秘ISAAC黑科技……干貨滿滿的GTC 2017一文看盡）展示(shi)的相同，沒有(you)增加新(xin)內容。
二、將阿里、百度、騰訊“三朵云”納入囊中
在5月(yue)的GTC上，老黃請來(lai)了(le)亞馬遜(xun)AWS和微軟Azure云，而(er)這次(ci)的GTC China上，又怎么少得了(le)國(guo)內云服務(wu)合(he)作伙(huo)伴呢？
這次(ci)老黃宣布，阿里云(yun)、百度云(yun)、騰訊(xun)云(yun)，國內三(san)個(ge)代(dai)表云(yun)服務(wu)商都開始用上咱們新推出的Tesla V100 GPU啦(la)！
其實在此之前，BAT三(san)朵云(yun)的(de)數據中(zhong)心里面已(yi)(yi)經(jing)在使(shi)用英偉達的(de)GPU了，這次老黃只是強調下(xia)他們都已(yi)(yi)經(jing)用上Tesla V100啦，同時(shi)BAT作為深度學習思想(xiang)領袖贊助商(shang)來(lai)露個(ge)臉~
（Tesla V100參數圖）
Tesla V100是英偉(wei)達在今年(nian)5月推出的新(xin)款(kuan)GPU，號稱“世界上最昂(ang)貴的計算能力項目”——投入(ru)30億美元(yuan)研(yan)發。這款(kuan)GPU采用(yong)(yong)的是臺(tai)積電的12nm Finfet工(gong)藝，有210億個(ge)晶體管，采用(yong)(yong)Volta Tensor Cores架構，單個(ge)計算單元(yuan)比原本的速度快了(le)12倍。
此外，老黃還(huan)宣布，國內(nei)的HGX云計(ji)算服(fu)務器將會(hui)由華為、浪潮(chao)、聯想作為OEM商(shang)進行代理。
HGX-1是英(ying)偉達在今(jin)年(nian)5月GTC上推出的(de)一款專門用于GPU云(yun)計算的(de)超級電(dian)腦，適用于公有(you)云(yun)、深度學習、圖(tu)形渲染、CUDA計算等。配備了8塊Tesla V100 GPU，售(shou)價14.9萬美元。
三、重磅：新版深度學習應用平臺TensorRT 3
深度學(xue)習分為訓練(lian)(lian)（Training）和(he)推理應(ying)用（Inference）兩個(ge)部分，數據科學(xue)家們在將一(yi)個(ge)神經(jing)網絡通過大量數據訓練(lian)(lian)好(hao)之后(hou)，再將這個(ge)訓練(lian)(lian)好(hao)的神經(jing)網絡應(ying)用到硬(ying)件上，進(jin)行(xing)人臉(lian)識別、語音識別等的AI軟件應(ying)用。
然而(er)，從CNN到(dao)LSTM再到(dao)GANs，現(xian)在的(de)(de)深度(du)學習(xi)神經網絡框架正變(bian)得越(yue)來越(yue)復雜(za)(za)、越(yue)來越(yue)多(duo)樣、而(er)且在日新月(yue)異地(di)變(bian)化(hua)著，訓(xun)練環節(jie)的(de)(de)復雜(za)(za)性自然也帶來了(le)應(ying)用(yong)環節(jie)的(de)(de)復雜(za)(za)性——TensorRT就是為了(le)解(jie)決這一問(wen)題(ti)的(de)(de)。
這次GTC China上，老黃(huang)帶來了(le)新一代深度學習(xi)應用平臺TensorRT 3。
TensorRT是一款(kuan)可(ke)編程(cheng)應用(yong)平(ping)臺（Programmable Inference Platform），什么(me)意(yi)思呢？就是你(ni)將一個(ge)神(shen)經網(wang)絡(luo)訓練好(hao)了之后，可(ke)以通過TensorRT可(ke)編程(cheng)平(ping)臺，簡便(bian)快捷地將這個(ge)訓練好(hao)了的神(shen)經網(wang)絡(luo)部署（Deploy）到(dao)Tesla V100、Jetson TX2、Drive PX 2等(deng)英(ying)偉達的GPU硬件上。
跟上一代相比TensorRT，本次(ci)的(de)TensorRT 3有三方面的(de)進化：
1）增加支持的深度(du)(du)學習框架(jia)：新一代TensorRT支持TensorFlow、mxnet、Caffe2、PYTORCH、theano、Microsoft Cognitive Toolkit、Chainer、還有百度(du)(du)的PaddlePaddle——幾乎覆(fu)蓋了市面上所有的深度(du)(du)學習開源框架(jia)。
2）增(zeng)加(jia)支(zhi)持(chi)(chi)的(de)GPU：現在TensorRT可以(yi)應用(yong)到(dao)英(ying)偉達的(de)全線(xian)GPU中，從幾瓦(wa)到(dao)幾百瓦(wa)的(de)Tesla V100、Tesla P4、Drive PX2、Jetson TX2，以(yi)及NVIDIA DLA框(kuang)架都可以(yi)支(zhi)持(chi)(chi)。
3）增加應用(yong)：原先(xian)TensorRT相對而言更(geng)擅長圖像處(chu)理等方面的深度學習(xi)應用(yong)，現(xian)在無論(lun)是云(yun)、數據(ju)中心(xin)、機(ji)器(qi)、機(ji)器(qi)人等等，都可以輕(qing)易處(chu)理。
此外(wai)，TensorRT還(huan)被老(lao)黃(huang)稱之為“世界上最快的(de)(de)TensorFlow應用平臺”，在(zai)Tesla V100上應用的(de)(de)性(xing)能能達到(dao)CPU的(de)(de)幾十到(dao)數百(bai)倍，并且處(chu)理圖像(xiang)時只有7ms的(de)(de)延(yan)遲，處(chu)理語音的(de)(de)延(yan)時不到(dao)200ms（前不久谷歌用于(yu)數據中心的(de)(de)TPU也是7ms的(de)(de)延(yan)遲）
為了(le)達(da)到這(zhe)樣的(de)(de)高效(xiao)、快速、低延(yan)遲、高能效(xiao)比的(de)(de)效(xiao)果(guo)，TensorRT采用了(le)層(ceng)級融合、動態內容、多層(ceng)級并行(xing)計(ji)算等技術，而且采用的(de)(de)是8bit計(ji)算。
工(gong)程師將訓(xun)練好(hao)的深(shen)度學習神經網絡(luo)應用在GPU板卡上時，最快只需(xu)要幾(ji)秒鐘就能成(cheng)功部署，而且需(xu)要人工(gong)操作的地方非常少。
而且(qie)，通(tong)過遷移學習，英偉(wei)達可以提供事先部(bu)分訓練好的(de)神經網絡（Pre-Trained Network），在一個已經經過大量(liang)數據訓練過的(de)網絡的(de)基礎上(shang)，用戶加入自己少量(liang)的(de)需要訓練的(de)部(bu)分數據，就可以得到很(hen)好的(de)效果。
由于Tesla V100相較于CPU加速了40倍，所以(yi)只需要一(yi)臺8GPU服(fu)務器就可替代160臺雙(shuang)CPU服(fu)務器或者4個機架，每臺V100服(fu)務器可以(yi)節省50萬美(mei)元。
（4個機架的CPU和1個機架的GPU）
在這一頁PPT里老(lao)黃(huang)來來回回切換(huan)了4、5次，簡直(zhi)玩得不(bu)亦樂乎。而(er)(er)且老(lao)黃(huang)一而(er)(er)再、再而(er)(er)三地強調了“省(sheng)(sheng)錢(qian)、省(sheng)(sheng)錢(qian)、省(sheng)(sheng)錢(qian)”，“Saving Money”從這一刻開始貫穿了全場演講……
四、TensorRT的合作伙伴與應用案例
阿里云、百度云、騰訊、京東(dong)、科大訊飛也(ye)都宣(xuan)布成為英偉達GPU應用加速平臺的合作伙伴，他(ta)們正(zheng)競相講AI融合到(dao)商業、社交、新(xin)聞、凸(tu)顯(xian)等(deng)應用中。
（用CPU和GPU來識別花朵）
現場的(de)Demo中，老黃(huang)展示了(le)用CPU和(he)V100+TensorRT 3來識別(bie)花朵的(de)速度差(cha)別(bie)，GPU將近快了(le)100倍。
第二個Demo則是通(tong)過(guo)語音識(shi)別，在《權力的游戲》中(zhong)通(tong)過(guo)搜索臺詞，直(zhi)接定(ding)位到劇中(zhong)角色講出(chu)這(zhe)句(ju)臺詞的鏡(jing)頭。
接著，老黃宣布，英偉達將(jiang)和海(hai)康威視一起打造AI城市。海(hai)康威視的(de)安防項目端到端解決方案中將(jiang)會從訓練到應(ying)用都使用英偉達平(ping)臺。據老黃介紹(shao)，這是英偉達和海(hai)康威視兩年以來長期合作的(de)成果。
到(dao)了2020年，城市里(li)將(jiang)會有十億攝(she)像頭，幫助(zhu)尋找失蹤(zong)人口、智能控(kong)制交(jiao)通、協(xie)助(zhu)執法(fa)等等，城市將(jiang)變得(de)更智能、更安全。
此外，英(ying)偉達(da)還和華為、大(da)華、阿里巴(ba)巴(ba)等公司在(zai)智能城(cheng)市、智能交通(tong)、虛擬保(bao)安(an)等方面進行(xing)了(le)合作。
五、L3-L5自動駕駛平臺
這(zhe)次(ci)GTC China并(bing)沒有公(gong)布新的產品，黃教主重(zhong)新介紹了一(yi)下英偉達在(zai)自(zi)動駕(jia)駛方面的動作(zuo)——AV（AutonomousDriving ） Computing Platform自(zi)動駕(jia)駛計算平臺。
從(cong)縱向(xiang)來看，該(gai)平臺共有四層，如(ru)下圖(tu)。
其中DriveOS為自動(dong)駕駛(shi)(shi)汽車所(suo)搭(da)載(zai)的(de)軟件操作系統，這一部分是各個自動(dong)駕駛(shi)(shi)公司(si)的(de)東(dong)西，英(ying)偉(wei)達(da)提供的(de)主(zhu)要是計算(suan)能力(li)。
這里計算能(neng)力的核心(xin)就(jiu)是(shi)基于(yu)英偉達GPU的計算模塊(kuai)Nvidia Drive PX。
目前Drive PX已經發展到了(le)第二代(dai)，被稱為Drive PX2，通過組合不同數量的(de)Drive PX2可(ke)以(yi)支持不同級(ji)別(bie)的(de)自動駕(jia)駛能力。
如1塊PX2可以支持L2級(ji)的自(zi)動駕(jia)駛，4塊PX2則可以支持L4/L5級(ji)別的自(zi)動駕(jia)駛等。
補(bu)充一點(dian)，PX2上(shang)搭(da)載的是基(ji)于Pascal架(jia)構的顯卡(ka)，而英偉達(da)在5月時也推(tui)出有升級版的產品Drive PX Xavier。搭(da)載了(le)英偉達(da)那(nei)個(ge)花費30億美元研制出來的Volta架(jia)構的顯卡(ka)和8個(ge)CPU，被英偉達(da)稱之為(wei)迄(qi)今為(wei)止最復雜的片上(shang)系統，支持L4/L5級別自動(dong)駕駛能(neng)力。Drive PX Xavier 2018年(nian)第一季度(du)為(wei)早(zao)期合作伙伴推(tui)出，第四(si)季度(du)全面(mian)出貨。
光有硬件不行，為(wei)了讓開(kai)發者更好的使用PX2與PX Xavier系列產(chan)品(pin)，英(ying)偉達也(ye)很(hen)貼心的推出了配套(tao)的開(kai)發者工(gong)具——英(ying)偉達DriveWorks。
有了(le)硬(ying)件(jian)，有了(le)開發(fa)者工(gong)具(ju)，自動駕駛技術開發(fa)者就可以將(jiang)自己的(de)軟件(jian)系統部署(shu)在這些(xie)計算平臺上，并(bing)運行各種深度學習的(de)網絡。
有了深度學習(xi)網絡，自動駕駛汽(qi)車(che)就(jiu)能對車(che)載的(de)激(ji)光雷(lei)達(da)(da)、毫米波(bo)雷(lei)達(da)(da)、超聲(sheng)波(bo)雷(lei)達(da)(da)、攝(she)像頭等(deng)傳感(gan)(gan)器(qi)的(de)數(shu)據進行處理(li)，從而幫助汽(qi)車(che)實現感(gan)(gan)知、定位、規劃三大功能，完(wan)成自動駕駛功能。
同樣是得益于GPU在深(shen)度學習方面的先天優勢，老黃表示全球有145家(jia)從(cong)事自(zi)動駕(jia)駛技(ji)術(shu)研發(fa)的公司在使用英偉達的自(zi)動駕(jia)駛平臺。
其中包括國(guo)內的Momenta、獲得英偉(wei)達投(tou)資(zi)的圖森未來、在前一段剛(gang)剛(gang)展出了自(zi)動駕駛快遞(di)車的京(jing)東(dong)等公司。
有(you)意思(si)的是，黃(huang)教(jiao)主這次并沒有(you)單獨(du)提(ti)及(ji)GTC上提(ti)出的，包(bao)含有(you)Auto-Pilot、Mapping-to-Driving、Guardian Angel、Co-Pilot等功(gong)能的AI Car Platform。
最后老黃也表明(ming)英(ying)偉達的(de)(de)野心其實并不只在自動駕駛(shi)汽車，其未來的(de)(de)野心是為無人(ren)機(ji)、機(ji)器人(ren)等所有(you)智(zhi)能(neng)設備提供類似的(de)(de)計算能(neng)力。
六、從硬到軟，打造機器人大腦
會上，老黃正式宣布推出(chu)了(le)世(shi)界(jie)第一款用于自動機器人的(de)(de)處理（芯片）——Xavier，上文提到(dao)的(de)(de)自動駕駛Drive PX Xavier芯片是它的(de)(de)一個架構分支(zhi)。
Xavier集成了8核CPU、Volta TensorCore & CUDA GPU、傳感器(qi)、8K HDR VP、以及CVA。可(ke)以應用在(zai)30TOPS的計算機(ji)視覺、深(shen)度學習等機(ji)器(qi)人所需要的技能領域，有著(zhu)超高計算力與超高能效比。
這款處理將于2018年第(di)(di)一季度提供(gong)給早期(qi)合作(zuo)伙伴，2018年第(di)(di)四季度全(quan)面推出。
與此同時老(lao)黃還宣布(bu)，英偉達的(de)Xavier將(jiang)會用在京(jing)東(dong)的(de)倉儲機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)jROVER＋京(jing)東(dong)送(song)貨(huo)無人(ren)機(ji)(ji)jDRONE等(deng)一系列自(zi)主機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)當中。據京(jing)東(dong)表(biao)示(shi)，到了2022年，將(jiang)會部(bu)署(shu)10億自(zi)主機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)。
現(xian)在，這些(xie)自主機器(qi)人有了硬件大(da)腦，可是軟件大(da)腦怎么(me)辦呢？
別急，今年5月時，英偉達推出了一個用于訓練(lian)機器人的增(zeng)強學習(xi)世界(jie)模(mo)擬器——ISAAC機器人訓練(lian)模(mo)擬世界(jie)（ISAAC Robot Simulator）模(mo)擬真實世界(jie)的邏輯、原理(li)、物(wu)理(li)定律等，然(ran)后再(zai)將機器放進這個世界(jie)里(li)不(bu)斷訓練(lian)。
你(ni)可以在這個(ge)世界里(li)對(dui)成千上(shang)萬個(ge)機器人(ren)進行(xing)超越物(wu)理(li)時間規(gui)律(lv)的(de)快速訓練，然后(hou)找到(dao)里(li)面(mian)最(zui)聰(cong)明的(de)一個(ge)機器人(ren)，將它的(de)“大腦(nao)”程序復制(zhi)出來，重復這個(ge)過程，直至(zhi)選(xuan)出最(zui)聰(cong)明的(de)一個(ge)神經網絡，將它部署(shu)到(dao)XAVIER上(shang)，再將這塊芯片放(fang)進機器人(ren)的(de)“腦(nao)袋”中。
七、日益興旺的AI應用需求
正如(ru)前(qian)文所(suo)言，和5月的GTC相比，本次GTC China上推(tui)出的都(dou)是集中(zhong)在深度(du)學(xue)習推(tui)理應用(yong)（Inference）領(ling)域的新款(kuan)計(ji)算平臺TensorRT 3、又或是各(ge)種BAT云(yun)服務商、京(jing)東機(ji)器人等的應用(yong)端合(he)作落地案例。
憑借著(zhu)超高計算性能(neng)的GPU，英偉已經在深度學習的兩個(ge)環(huan)節(jie)之一(yi)：訓練（Training）這一(yi)領域幾乎占據統治級地位，此時也想要(yao)朝另一(yi)個(ge)環(huan)節(jie)：推理(li)應用（Inference）端發力了(le)。
如今，LinkedIn上每(mei)天有著2萬(wan)億條信(xin)息需(xu)要(yao)被個(ge)性(xing)化處理(li)、科大訊飛每(mei)天有5億用戶(hu)需(xu)要(yao)使用語(yu)音識別技術、谷歌翻(fan)譯每(mei)天要(yao)處理(li)1400億個(ge)單(dan)詞、YouTube上每(mei)天有600億幀視頻被上傳……在(zai)這個(ge)數據爆炸的年代，我們(men)對(dui)AI應用的需(xu)求(qiu)越(yue)來(lai)越(yue)強大，也越(yue)來(lai)越(yue)迫切。
以(yi)上種(zhong)種(zhong)問題(ti)都(dou)可以(yi)用AI進(jin)行處理，但問題(ti)在(zai)于現在(zai)的(de)數據中心很多(duo)都(dou)是(shi)幾年前針對(dui)搜索引擎等互聯網應用打造的(de)，無(wu)論是(shi)框架還是(shi)工作負載都(dou)不(bu)適宜進(jin)行實時AI應用落地。
英偉達的合作伙(huo)伴們——像是擁有十億(yi)(yi)用(yong)戶基礎的微信(xin)(xin)語音轉文字(zi)功能、擁有1千頻道的京東需要智(zhi)能視(shi)頻分(fen)析、以及日(ri)均80億(yi)(yi)條(tiao)信(xin)(xin)息的阿里巴巴需要的翻譯功能——在其數據中(zhong)心(xin)里使用(yong)了英偉達GPU后，都(dou)在速度、準確率(lv)、延遲、能效比方面有了極大的提(ti)升。
當前人工智能板卡主(zhu)要(yao)分為GPU、ASIC、FPGA。代表分別為NVIDIA Tesla系列GPU、Google的(de)TPU、Xilinx的(de)FPGA。GPU的(de)優勢在(zai)于性能強(qiang)大(da)、生態成熟，但從另一個角度來說，跟FPGA、ASIC等板卡比起(qi)來也會遇到功耗較(jiao)(jiao)大(da)、價(jia)格較(jiao)(jiao)貴(gui)、某方(fang)面(mian)性能不夠極致等弱點。
最近華為推出的麒(qi)麟(lin)970手(shou)機芯片和蘋果推出的A11手(shou)機芯片等都屬于ASIC（專用集成電路(lu)，Application Specific Integrated Circuit）根(gen)據特定的需(xu)求而專門設計并制造出的芯片。
結語：大勢所趨的端智能
正常演講(jiang)中(zhong)(zhong)，老黃(huang)已經很少提到(dao)訓練(lian)部分了(le)，大部分都在將深(shen)度學習(xi)的應(ying)用環(huan)節。推(tui)出(chu)新版TensorRT 3深(shen)度學習(xi)應(ying)用平臺；推(tui)出(chu)世界第一款(kuan)機器人(ren)(ren)芯片XAVIER；宣(xuan)(xuan)布(bu)阿里、百度、騰訊“三(san)朵云”數(shu)據中(zhong)(zhong)心都開(kai)始(shi)使(shi)用Tesla V100新款(kuan)GPU；與海(hai)康威視合作打造AI城(cheng)市；宣(xuan)(xuan)布(bu)與京東在倉儲(chu)機器人(ren)(ren)與送貨無人(ren)(ren)機方面(mian)的合作等(deng)……從本次GTC China的種種落地(di)案例(li)中(zhong)(zhong)我們可以看到(dao)，英偉達正一步(bu)步(bu)地(di)努力(li)朝(chao)AI應(ying)用端發力(li)。
而從日(ri)益興旺的(de)AI板(ban)卡市(shi)場可以看出，端智(zhi)能（將(jiang)AI應用(yong)落地(di)到(dao)硬件(jian)(jian)終端上(shang)）已經成(cheng)為(wei)大勢所趨，無論是(shi)英偉達的(de)通用(yong)GPU，還是(shi)谷歌(ge)TPU、華為(wei)970、蘋果A11等一系列定制化(hua)板(ban)卡，都是(shi)讓(rang)AI在硬件(jian)(jian)終端開始由軟(ruan)到(dao)硬地(di)落地(di)的(de)表現(xian)，是(shi)人(ren)工智(zhi)能進(jin)一步(bu)產業化(hua)落地(di)的(de)典型代(dai)表。
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