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NVIDIA的5年黄金时光,这“不是一家芯片公司”

时间:2019-12-27 15:38:42 作者:黄烨锋 阅读:
今年的GTC China大会,NVIDIA公司创始人兼CEO的黄仁勋在主题演讲中用两个小时的时间,去细数一年来NVIDIA的工作。在具体的产品形态上,除了“下一代机器人处理器AGX Orin”在新发布产品中是颗具体的芯片——而且还采用软件定义这种更为通用的方案,在我们看来,NVIDIA今年的努力重点就是软件。GTC China 2019的两个关键词,无非就是软件和通用。
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2. 针对机器人的Isaac SDK发布

Isaac也是个机器人平台。Isaac“用在非结构化环境中的导航和关节活动控制”,所谓的非结构化导航,就是没有车道、标志,有更多的操作自由度;这是此类机器人的主要特点,即人工收集和标注的数据无法用于训练感知和规划类型的AI。Isaac“让机器人自我学习,模拟、训练”。Isaac平台上也有预训练模型可用,也能够使用迁移学习、联邦学习工具。

Isaac SDK包括Training-in-Sim工作流,使用随机域生成6D姿态图像(应该是指6个角度),用于训练目标检测、像素分割、2D姿态、3D姿态。其中的关键在仿真,“仿真对于机器人从无限多的场景中学习十分重要”。

现场对Isaac效果做演示的,是一个名为Leonardo的机器人,这台机器人主要用于物体操纵。其上包含了不少摄像头,可针对外部变化做出各种不同反馈——包括黄仁勋将桌面上的一个方块拿在手上时,Leonardo也能在观察后将其拾起。它能够做6个角度的动作,演示的是将不同颜色的方块叠在一起。Leonardo在执行动作前会进行反复观察。大概是为演示更有灵性,舞台上的这台Leonardo与现实的互动像极了迪士尼的那台Wall-E。

这里值得一提的是,有个名为Isaac Gym的Isaac SDK内部的一个仿真训练空间,就类似于在机器人“脑内”率先进行学习和模拟,通过对现实世界数据的收集,在机械臂实际拿起这些方块之前,就在仿真训练空间中先仿真整个过程,得到工作路径。包括存在障碍物的情况,仿真过程中就会尝试绕开障碍物。

高增长下的一点隐忧

就前文蜻蜓点水式聊到的这些来自NVIDIA的软件栈,的确能够将AI计算领域的其他竞争对手暂时远远甩在身后。Greg Estes说:“CUDA开放给了各行各业,NVIDIA的每个GPU都采用相同的软件栈。无论是小到嵌入式芯片,还是大至超大规模计算机群,都可以在CUDA平台上运行。”这可以成为NVIDIA持续在开发生态上保有优势,并进入良性循环的重要因素。

不过在5年黄金时期之外,FY2019Q4 NVIDIA首次出现了收益、净利润、毛利率的集体下滑。而且下滑趋势延续到了2020财年Q1-Q3的三个季度。季报分别将下滑因素归结到个别原因,比如终端市场环境不佳、超大规模计算机用户需求量暂时停滞,以及游戏GPU产品渠道库存积压等。

从我们能够看到的趋势来说,1月份即将发布的FY2020财报大约无法再见到延续5年黄金期高速的增长了。NVIDIA自己也在FY2019 Q4季报中预期2020财年收益将持平或略有下滑;FY2019年报则提到,“2020财年预计游戏收益会略微下滑”;数据中心市场许多垂直行业和不同地域的客户由于经济环境不确定性,开始持越来越谨慎的态度,“我们相信这个情况只是暂时的,不过预计到2020财年更晚的时间,数据中心市场预计才会真正恢复。”

实际上,NVIDIA的同比收益、利润降幅这几个季度正在逐渐收窄。而且虽然季报中并没有呈现不同业务或应用方向的具体收益情况,但每一次季报,黄仁勋都提到AI仍是重要驱动力,这也毕竟是当前的一波行业趋势。

我们认为,即便越来越多的AI芯片制造商正对预备瓜分NVIDIA的市场虎视眈眈,这也并非真正影响NVIDIA当前市场表现的原因,因为这些企业都仍然不成气候。NVIDIA在2020财年的业绩更多是受到了大环境本身的影响。在整个行业环境回暖时,NVIDIA的整体趋势应当仍是向上的,所以FY2020的财报对NVIDIA而言会显得尤为关键。

在CUDA上进行NAMD分子动力学模拟后,使用VMD(可视化分子动力学)可对结果进行可视化处理;这个演示基于Marvel ThunderX2和NVIDIA V100系统,在V100之上运行NVIDIA Optix光线追踪器,并远程串流传输

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AI企业基础设施NVIDIA DGX-2

NVIDIA DRIVE

AI增强的视频编辑也颜色分级演示

Isaac SDK与仿真应用的导航演示,Carter机器人在现实与仿真世界里自主导航和取物

参考来源:

[1] NVIDIA Corporation – Financial Report

(https://investor.nvidia.com/financial-info/financial-reports/default.aspx)

[2]我们体验了一辆汽车,它应用了国内首款车规级AI芯片 – EE Times China

(https://www.eet-china.com/news/201908310955.html)

责编:Yvonne Geng

本文为EET电子工程专辑 原创文章,禁止转载。请尊重知识产权,违者本司保留追究责任的权利。
黄烨锋
欧阳洋葱,编辑、上海记者,专注成像、移动与半导体,热爱理论技术研究。
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