一直做處理器的英偉達,為何做了DGX-1超級計算機

　　做處理器的英偉達(NVIDIA)，為什么要做DGX-1超級計算機?英偉達中國區(qū)銷售總監(jiān)何猶卿先生在“3E‘硬紀元’AI+產業(yè)應用創(chuàng)新峰會”上表示，深度學習技術是實現(xiàn)高級人工智能的核心，而超級計算機DGX-1所代表的高效率、高計算水平對于訓練神經網絡來提升深度學習水平是不可或缺的。

　　自DGX-1面世以來，它已經和不少領域的科研機構以及商業(yè)公司進行了合作，目前在醫(yī)療、安全、天氣、無人駕駛等領域都有所建樹。在何猶卿看來，這個人工智能助力人類工作、分析的時代，應該被稱作“算法的時代”。

　　在“算法的時代”中，何猶卿也認識到了人工智能對未來行業(yè)規(guī)則的改變。一個例子就是在“共享經濟”的的大背景下，汽車行業(yè)會有怎樣的改變，無人駕駛又會給汽車行業(yè)帶來怎樣的沖擊?何猶卿提醒大家，在大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)海洋中，類似的趨勢都是必須仔細關注，并加以詳細分析的。

　　何猶卿先生的演講全文如下：

　　我想主要講一下“深度學習”這個技術。它是在實現(xiàn)高級人工智能的一個核心的一個東西，所以我今天會在這兒會做一個分享，前面已經包括圖森，包括奇點汽車，把整個人工智能在很多產業(yè)當中的一些應用都做了一些描述，這塊的話我會快速大概跟大家分享一下這個人工智能在很多方面的一個應用。

　　實際上，我們現(xiàn)在講到這個人工智能有一個非常非常具體的東西，就說機器它如何區(qū)別視覺的能力，這是第一個;第二個是機器如何有聽覺的能力;第三個是機器如何有理解跟推理的能力。從這三個方面來講。

　　在很多的應用場合當中，包括做語音的這個助手，包括根據(jù)這個圖片來做一些搜索，包括做一些精確的推薦，這個方面都已經大量的采用了一些人工智能的一些技術，那么真正來講，目前人工智能已經進入到我們的生活的方方面面。

　　譬如機器可以幫我們來翻譯，比如說是我的英文水平不太好，我要跟一個外國人在對話這個機器可以幫我來做到一個實時的翻譯，中間來講的話還有一個就說真正我們針對某一個具體的病人做一些監(jiān)護的時候，機器也能幫我來做一些監(jiān)護，包括病理的一些分析，包括甚至做一些預測。

　　針對盲人，我們通過一個眼鏡有個攝像頭，這個攝像頭拍攝到外界的一些場景，他把轉為一個語音來提示這個盲人，這樣幫他來做一些輔助，另外給我們生活帶來很多的方便，比如說現(xiàn)在我們在很多公共場所有的做的視頻的監(jiān)控，包括做一些識別，包括所謂先突發(fā)事件的一些分析。然后中間的這個部分我們在很多的場合，包括我們北京的龍泉寺已經有了機器人，可以幫助我們來做一些輔助的一些支持。

　　目前加州也有一家公司在用我們提供的人工智能技術幫助做農業(yè)，這是什么意思?在除草的機器上面，它會裝攝像頭，這個攝像頭它會告訴這個機器什么是莊稼，什么是雜草，那么然后他該除去雜草，而留下莊稼。

　　從1995年開始，我們就進入了互聯(lián)網商業(yè)元年，但是一直到后來2005年以后移動互聯(lián)網又開始，真正到了15年年開始以后，往后再推，那我們在講這個時代應該進入到一個人工智能的時代了，人工智能跟物聯(lián)網的一個時代。

　　在這個領域當中我們現(xiàn)在很多，不管說是全球的巨型公司還是一些創(chuàng)業(yè)公司，都非常關注人工智能的一些應用，實際上來看的話，這個領域的一個市場的潛力會非常巨大。到2020年，我們在很多可能跟用戶發(fā)生交互的這樣的這個工作當中，有85%的設備都會嵌入人工智能來做一些應用，另外投入到人工智能技術跟研發(fā)方面的一些費用會達到470億美金，另外我們可能會有20%的一些企業(yè)會用神經網絡來輔助到它的一些工作。

　　人工智能是一個很大的一個范疇，實際上這已經不是一個很新鮮的概念，在過去也有很多的方式，比如說像機器學習的一些方式，來幫助我們來實現(xiàn)人工智能的一些應用，但是機器學習是一個很好的方式，但它目前來講，它在整個準確度方面來說提升的不是太理想。關于機器學習，大家可能最熟悉一個例子：

　　我們在做郵件系統(tǒng)當中的防止一些垃圾郵件，我們人做了一些標記等等，這樣來講的話我們也有些體驗，它有時候把我不該攔截的郵件都給攔截了，這是一個方面。

　　后來從2011年以后開始的話，包括很多院校研究機構，他們開始嘗試用這個深度學習就是神經網絡訓練的這種方式，來從事人工智能的一個工作。它的一個出現(xiàn)帶來一個很大的提升，就是把機器交匯到一個非常高的準確度，比如說95%以上?，F(xiàn)在我們在做一些這個圖片的識別、人臉識別這塊已經超過人眼，我們能達到99%點幾的這個準確率。

　　我們再看一下，真正深度學習作為一個很好的幫助，實現(xiàn)高準確用人工智能的一個手段，今天已經滲透到好多的行業(yè)，不管從互聯(lián)網的一些服務，包括一些醫(yī)藥，包括一些傳媒娛樂，包括一些數(shù)字安全跟城市安全的一些問題，包括我們前面兩個專題再介紹到的汽車自動駕駛。深度學習的一個誕生的話，它是我們講一個全新的計算模式，這點的話要跟大家稍微做一點闡述。

　　從過去來講，我們理解到的一個計算都是一個非常精確的一個計算，因為我們有一個數(shù)學的公式，是可以描述1+1等于2，這樣的一個描述。今天來講，我們通過深入學習來講，實際上是可以幫我們來計算一些我們無法用公式來做描述的這樣的一些應用的一些范疇，譬如說下圍棋確實沒有一個準確的一個公式，或者說一個推理可以來描述這么一件事情，但是我們可以通過樣本來訓練來教會這個機器，他學會這個技能，因此來講的話，深度學習是另外的新的一個業(yè)務模式，一個計算模式。

　　我們訓練完這個模型之后，可以把軟模型的拿出來，拿到一個示范到云端，在數(shù)據(jù)中心來云端來給大家來提供服務。這典型的一個案例：比如說我們現(xiàn)在在微信做語音的識別，我們說一段話，他能把這個的話翻譯成文字，類似這樣的一個應用的場景，然后另外就是我可以把的模型訓練好的模型搬到一個嵌入式設備當中。那么這個嵌入式設備可以是個機器人，當然也可以是一個汽車，到了汽車就是我們談到的自動駕駛。

　　為了給整個神經網絡做一個訓練，我們做了一臺設備，叫做DGX-1。大家會問說做處理器，為什么要做一臺系統(tǒng)，當然我們做這臺系統(tǒng)是我們的一個考量，這個配置很常規(guī)，這里邊主要在講這個東西，主要是有八個高性能的一個gpu，再加上gpu之間的一個通信的一個鏈接。

　　我們?yōu)槭裁匆鲞@臺機器?你要知道，一旦我們在做機器的視覺識別的時候，我就會發(fā)現(xiàn)我有太多的東西要是教會這個機器來做識別。今天我們的人可以通過眼睛，我們可以識別邊很多的東西，花草、物件、水果、動物等等非常多的東西，在深度學習的過程當中，需要我們在不同的業(yè)務中，去訓練神經網絡，去教會這個機器來做這個識別。

　　大家要知道這種訓練量非常大，那因此如果說是我們能有一臺設備非常高效的，非?？焖俚陌盐襾韺崿F(xiàn)某一類科目的訓練，這樣對一個整個人工智能走向應用層面，走向一個生產的環(huán)節(jié)會有巨大的一個幫助，這就是大概我們做的這臺設備的一個初衷。

　　這么一個深度學習超級計算機，它可以相當于250臺普通X86服務器的計算能力，也就是一個中等規(guī)模的一個數(shù)據(jù)中心的一個計算能力。同時的話，這里邊我們在整個這個機器當中部署了非常多的工具，這個工具也包括了很多開源的神經網絡，包括一些深度學習的框架訓練框架等等。

　　為什么要做這個工作呢?我們做事有一個宗旨，就是要降低技術的一個門檻，快速把這個技術落地幫助到企業(yè)的一個生產跟運營，大家不用花太多的時間去優(yōu)化去學習這些神經網絡，我們就可以提供很多的工具幫助大家來快速的進入到我實質上的工作。

　　另外，在整個的平臺上，我們也跟非常多的人工智能領域的一些領先者先驅，包括它做的框架，以及包括像紐約大學做的部分課題與項目等等，這樣的一些科研機構跟公司去合作，把他們的開源的一些軟件部署到系統(tǒng)當中，以方便大家來快速地來開展應用的開發(fā)。

　　整個DGX1在全球包括在一些科研機構已經得到很多的一些應用，我這里邊隨便舉幾個例子。

　　譬如紐約大學，他們承接了一個課題，如何用人工智能來分析一個棒球運動員，他在體育賽場的一些行為，并且給出來一些建議，如何幫助運動員來提升他的一個運動的一個技能。

　　還有伯克利大學做的項目，就是如何在設計一個機器人時，讓這個機器人摔倒了再站起來。這個東西我們過去來講是否能通過很多的物理的一些公式來做，那么今天他們嘗試了一個新的方法，就是直接讓機器人不斷的去試錯，是一直在試，直到它最后它找出來一個很有效的方式讓自己站起來。

　　此外，美國能源部及很多科研機構也在用DGX-1的一個設備，他們用這個來分析一些癌癥細胞，觀察其演變過程，包括它的病理發(fā)生機制。還有美國一家高科技公司，他在用這個來幫助我們來創(chuàng)造一些新藥物，大家知道我們要做一個新的藥品，周期會非常長，因為我要弄清藥理機制，一些化學成分怎么去影響到人的一些細胞。

　　實際上，深度學習人工智能應用它有一個比較非常好的一個好處，他可以把過去你在做任何藥理方面的一些經驗，它都可以去做分析做學習，學習完了以后之后，它反過來它可以幫助你來建議這樣的一個西藥的一個分子化學的一個結構，會不會影響到我們除了它去殺死一些細胞，會不會影響我們人的正常的一些細胞，他來做這方面的一些分析跟模擬。

　　這前面講的一些科研機構，真正來講，面對企業(yè)我們怎么來面對人工智能的一些應用，剛才我們在前面在講05年開始到15年，這是一個互聯(lián)網到移動互聯(lián)網的時代，當然移動互聯(lián)網帶給大家非常多的數(shù)據(jù)，也就是我們現(xiàn)在講到得非常多的大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)，因此也產生了“數(shù)據(jù)就是金礦”的說法。

　　我們用數(shù)據(jù)來幫助完成業(yè)務決策，幫助我的業(yè)務來做一些預測跟分析，今天到了15年以后，人們就開始用人工智能的一些技術來幫助我們企業(yè)的一些工作，到了這個時代，我們可不可以這樣在講，就說也進入到了一個“算法的時代”。

　　這是它的發(fā)展演變歷程，從最開始業(yè)務的流程管理，上升到互聯(lián)網，基于外部的一些服務，到了之后我們積累了很多一些數(shù)據(jù)，形成了一個數(shù)字經濟，再往外圍，我們未來會用人工智能的一些技術來改變傳統(tǒng)行業(yè)，改變我們的工作。

　　譬如艾森哲，他用了人工智能的方法來分析IT網絡的入侵病毒等等類似這樣數(shù)字安全性的問題。另外美國一些在線零售商，也用AI做客服幫助來回答客戶的一些咨詢問題。

　　當然，AI也可以確保機器貨物的分點跟包裝，不要出現(xiàn)一些錯誤，根據(jù)一個訂單的準確描述，比如一部手機，在加了一個什么殼等等。機器來幫我們來確保員工在做分揀的時候或者是說機器在做分揀的時候確保準確性，不要出現(xiàn)任何的偏差。

　　國內當然也有我們有一個合作伙伴叫深藍科技，最近也比較熱門，因為他們在做智能無人商店。在做無人商店時需要人工智能技術做很多這樣的分析，譬如如何來分析用戶的一個消費的行為，他到底是把東西拿走了還是又退回去了等等。那么它也跟我們在有些合作，用視覺分析的一些辦法來確保整個銷售的完成。實際上目前在國內包括阿里，包括娃哈哈還有很多，包括海底撈等等，很多的公司已經進入到這個領域來，開始來做這個無人值守商店。

　　大家可能會問為什么要做這種東西，實際上有幾個方面的因素。一方面是說，他們認為一個最好的消費體驗就是用戶不用去在意怎么結算，這是人的一個心態(tài)，我拿著東西我就能走了，這是我們最自然的一個心態(tài)。

　　當然另外一個方面就是，人工是做不到7*24的，我們三班倒也好，還是雇很多人看店也好，人總有一個休息時間，這些都意味著成本。類似這種機器無人售貨商店，對這個時間是無所謂的，7*24那怎么加倍都可以。

　　我們在講到這樣一些應用，下邊我再花一點點時間講，就說如何讓人工智能技術能夠盡快進入應用層面。

　　當然我們會面臨很多的問題，包括我們有沒有這方面的人才，我們有沒有這方面的一些算法?我怎么來快速來實施一個訓練，怎么來部署一個平臺，在很多個方面都需要提供這樣的一些幫助。

　　常規(guī)來講，作為一個機器，視覺從圖片的分類目標識別包括圖片的一個分割，類似這樣的一個技術我們都非常需要。而DGX1這樣的設備當中提供了非常多的工具，比如如果利用可視化界面來實現(xiàn)整個神經網絡訓練的這樣一個過程。

　　前面我已經講了很多的框架，很多的SDK幫我來優(yōu)化我所做的訓練的時間，今天就說我們除了提供了一些設備，我們當然也提供了一些平臺，包括用這個臺式機或者用服務器數(shù)據(jù)中心來搭建訓練環(huán)境。

　　另外，我們也會有一個供大家學習的地方，它叫深度學習學院。我們會面向公眾也包括針對一些特定的企業(yè)，開設一些深度學習技術方面的課程培訓，有的培訓是免費的，有的培訓是收費的，到時候大家可以關注一下。

　　當然了，從整體來說，AI還處于一個初始階段，但我們在整個研究當中處于一個高度進化的過程。今天我們再看，在互聯(lián)網領域有非常多的應用都開始運用了人工智能的這樣的一個技術，甚至我們在很多的云端的一些服務中，AI人工智能也被作為一種服務，提供給大家。

　　人工智能已經滲透到了各個行業(yè)，這是我想說的一個方面。另外的話，深度學習是幫我們實現(xiàn)人工智能最有效的一個技術手段。第三個方面，如果說在開發(fā)我們人工智能應用方面，大家可以使用非常多的計算資源、工具SDK等等，我們可以幫助開發(fā)者推進整個AI產業(yè)的一個發(fā)展，我要說的就這么多，謝謝各位。