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    但由于CUDA并非完全开放

    发布时间: 2019-12-25 06:44 发布单位: 本站 浏览量: 【公开】

    还有一家公司走的是定制化和本地服务的路线,通过与有强AI需求的公司合作,提供性价比更高的定制化解决方案,同时提供更加本地化的服务,以期获得一些市场份额。

    这才有了大家都熟悉的2012年Alex Krizhevsky用英伟达GPU运行AlexNet卷积神经网络算法在2012年ImageNet竞赛中获得第一,图像识别的错误率大大降低。

    英伟达承诺第8代图灵架构GPU模拟物理世界的能力将比Pascal架构提升6倍,实时光线追踪能力比Pascal架构提升25倍。

    他同时指出,进入到新的领域,营销可能需要更多的支出。但英伟达使用的是统一的平台,进入新领域的时候并不需要像其它公司一样开发新的架构和软件,不会大幅增加研发成本。比如开发自动驾驶的软件和开发机器人的软件差别没那么大,它们都有感知环境、设定路径、模拟周围物体移动的相同之处。

    160万开发者生态

    与之相伴的是CUDA的不断更新,今年初,全新的AI加速库CUDA X AI SDK正式发布,可以用于数据分析、机器学习、深度学习等多个领域的加速,更好地释放 Tensor Core GPU 的灵活性。如今,CUDA已经发布了500多个库。

    AI的光环下,英伟达的股价比GPU性能的提升更加迅速,2016年每股30美元左右, 到2018年最高涨至每股280美元,创下历史新高。

    至于未来是否会进一步开放甚至开源CUDA,Greg Estes告诉雷锋网,现在整个开发者社区做出了各种贡献,CUDA周边也有很多开源软件和代码,对于CUDA的进一步开放英伟达并不反对。

    这是否会改变市场格局?

    如何超越英伟达?

    更多的开发者让CUDA软件堆栈不断完善,也让英伟达可开发不同的全套解决方案应用到各个垂直行业,这也是英伟达成功的关键。要探索更多的领域,英伟达需要进一步开放CUDA,在支持x86的基础上,英伟达今年6月宣布将在年底前向Arm生态系统提供全堆栈的AI和HPC软件。

    本周三的GTC China 2019上,黄仁勋又宣布推出TensorRT 7,它支持各种类型的RNN、Transformer和CNN,能支持1000多种不同的计算变换和优化。之所以选择在TensorRT6推出后的三个月就推出TensorRT7,英伟达负责TensorRT产品市场Siddarth Sharma接受采访时称主要是为了会话式AI。

    不久后,英伟达对其芯片作出改动,开发出软件辅助工具,包括支持标准的编程语言,而非用于向图形芯片发出指令的神秘工具。在Ian Buck的率领下,2006年CUDA正式推出,这是全球首款GPU的通用计算解决方案。

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