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【CES 2017】NVIDIA:正在从显卡制造商成长为“新互联网巨头”

2017-01-06 李赓 爱范儿
自古 NV 出核弹,谁知今年特别多。
作为每届 CES 的必备项目,总会有几家科技巨头 CEO 或者高管被邀请到 CES 现场进行主题演讲分享。这份名单都比较“固定”,今年却迎来了一位呼声甚高的新面孔——NVIDIA CEO 黄仁勋。
原因也很简单,2016 年最重点的数个科技趋势,比如人工智能、自动驾驶、AR/VR,全部都跟 NVIDIA 有着不小关系。这一点实际成为了很多人的共识,最好证明就是今年 NVIDIA 股票的强劲表现。今年年初其价位还在 30 美元徘徊,截止发稿其股价已经来到了 104 美元,实现了 300% 的增长。
为什么一个大多数人心目中“显卡芯片厂商”的未来如此被期待?究竟 GPU 未来能够达成什么?这次 CES 公开演讲就是一个了解 NVIDIA 未来规划千载难逢的机会。
不过其实答案也很明显——NVIDIA 是目前最肯定掌握着未来的公司。
三大主题:汽车、游戏、人工智能
发布会伊始,黄仁勋就对 NVIDIA 的目标做了一个概括:“NVIDIA amplifying imagination & intelligence(NVIDIA ;将想象力和智慧放大)”。其中,就包括 4 个目前 NVIDIA 的主攻方向:游戏、VR/AR/MR、数据中心、自动驾驶。
在这些方向上 NVIDIA 几乎都是最佳解决方案:驱动游戏、VR/AR/MR 设备的强力显卡;大型数据中心、挖掘数据价值的专业卡;以及 Drive PX/CX 等自动驾驶、驾驶娱乐系统解决方案。
但就在大家以为这会变成一场“盘点会”时,黄仁勋忽然进入了“暴走”的新品发布模式,几乎覆盖了目前 NVIDIA 所有方向。
无人驾驶
在发布会现场,这个环节实际上是“压轴戏”放在最后,其重要程度可见一般。而这次 NVIDIA 也在这个领域给我们带来了非常多惊喜。
首先是 BB8,NVIDIA 自己的自动驾驶汽车。这辆黑中带绿的小车采用了与 Tesla 相似的全图像自动驾驶技术解决方案。在现场视频演示中,BB8 集中展示了识别道路、标示、信号灯等场景。
从演示效果来看,自动驾驶过程没有发现明显失误,整体过程流畅。展示片段中系统内画面对于标识、信号灯的捕捉也非常及时。但究竟实际乘坐效果如何?对于复杂路况的适应性如何?我们将在后天现场对 BB8 进行试乘体验。
高级别自动驾驶功能自然离不开硬件设施,对于 BB8 来说,最重要的肯定是“大脑”。黄仁勋也在演讲中公布了最新的车载计算平台“XAVIER”,搭载了一颗全新的 Tegra 芯片(具体型号不详)。从外形上面来说,它比较类似于之前发布的 PX 2 AUTOCRUISE,但在硬件规格上,XAVIER 再次有所提升:
  • 核心运算芯片:全新 Tegra 芯片(8 核 AMR64 处理器 + Volta 架构的 512 个 CUDA 核心);

  • 功耗:30W;

  • 备注:专为高级别自动驾驶技术研制。

512 个 Volta CUDA 核心带来了高达 30 TOPS(万亿次运算/秒)的卓越性能,30W 的功耗大小也远优于之前的 NVIDIA DRIVE 系列产品,在成本、布置、散热上有明显优势。
如果说自动驾驶软硬件提升是“预料之中”的提升,那么 NVIDIA 全新的 AI Co-Pilot 一出场就已经惊艳全场。这项技术同样基于图像识别,不过对象变成了驾驶者本身。
车辆会对驾驶者进行脸部识别(确定有无人、是谁?)、然后根据脸部特征确定人脸的方向(你的脸对着哪个方向?有没有低头?)、最终 NVIDIA 还会根据你瞳孔的位置,计算得出你目前看的方向。
经过上面这一整个过程,车辆最终获得了一个关键性信息——驾驶者有没有在驾驶的过程中完全失去快速反应能力?是否有注意到驾驶员视角死角的危险信息?这一功能不仅能够作用于自动驾驶过程中驾驶员状态的检测,同时还能在人类自我驾驶状态下开启,是一种确实能够提升驾驶安全性的功能。
除了安全,AI Co-Pilot 还有另外一项识别技术,就是读懂驾驶者的嘴唇动作。从而抛弃了完全依赖语音的控制手段。用黄仁勋自己的话来说:“假如车里有好几个人在聊天,你用语音发出命令,它都能读懂你。”
在公布完了这几项新产品之后,黄仁勋还用一张图解释了目前 NVIDIA 对于自动驾驶汽车架构布局。最底层是 Drive PX(硬件),紧接着是 DriveWorks 统一开发平台,用简单代码就能够发挥硬件最大威力,在平台之上是自动驾驶、Co-Pilot、自然语言理解等功能。自动驾驶部分还特别强调了高清地图的重要性。百度、TOMTOM(美国)、ZENRIN(日本)、here 地图则是这一功能的主要合作方。
虽然拥有了以上这么“黑”的技术储备,NVIDIA 并没有直接贸然选择单干,在演讲的过程中,黄仁勋也公布了 NVIDIA 接下来在自动驾驶技术方面的几个关键合作者:
  • 产业链合作方:ZF、BOSCH(博世);

  • 合作汽车厂商:奥迪。

在 CES 现场,我们也看到了 NVIDIA 与奥迪合作的产物,一辆通过单个前视摄像头实现环路自动驾驶的 Q7,即便部分路段是没有边界的石子路,它也能很好地选择路径。而在演讲中,黄仁勋公开表示:
2020 年,通过 NVIDIA 人工智能车载电脑驱动的、最先进的无人驾驶汽车就将上路。
游戏
虽然 NVIDIA 掌握着“未来”,但是游戏依旧是它目前最核心的业务支撑。所以一开始黄仁勋就发布了一个新的游戏服务:玩家可以通过 NVIDIA 配套软件,直接将游戏片段甚至是直播直接推送到 Facebook 之上,主要目的是让游戏内容可以走得更远。
相比之下,另外一个软件服务新品则显得“野心十足”——GEFORCE NOW,一套云端化游戏硬件、软件解决方案。现场 PPT 中更是以 MacBook 和 iMac 作为背景,也意味着这项技术在苹果电脑上同样可行,随之带来可能是真正“游戏跨平台”时代。
根据爱范儿前方最新实际体验来看:无论是 iMac、Macbook Air、只装备了集显的 XPS 13 都能很好的运行 GEFORCE NOW,用户只需打开 Steam,会先提示进入了 GEFORCE NOW 模式,之后选择自己想玩的游戏,短暂自动配置过后游戏就已经开启,不仅有着集成显卡无法做到的高画质,同时流畅度也不错。
爱范儿就此也询问了现场工作人员这项技术所需要的带宽大小,其原话是:“具体带宽要求主要根据分辨率决定,720P 我们推荐使用 20-25Mbps,1080P 推荐使用 50Mbps。”
需要注意的是,这项新服务的收费水平也不低,目前公布定价是 25 美元可以玩 20 小时。这其中不仅仅包括了硬件的价格,同时也包括了游戏本身的版权费。
智能电视(智能家居中心)
当然,目前 NVIDIA 的游戏板块也并不是只有 PC 一块,在这次展会上他们也带来了全新的 SHIELD。但这次 SHIELD 不再定位在一款“移动游戏设备”,而是智能电视组成部分,并且成为整个智能家居的中心。
这一点从形态上已经有所体现,原本一体化的“游戏手柄”被分割成 3 个部分:负责运算和存储的 SHIELD 本体;手柄 SHIELD Controller;遥控器 SHIELD Remote。同时为了增加自己在内容方面的吸引力,NVIDIA 还与 Netflix、Youtube、Amazon、Google Play、Steam 形成了合作关系。
在 SHIELD Remote 上面,我们还能看到一个类似于语音输入的说话按钮,实际上它对应的是 Google Assistant 功能。这一功能去年 Google I/O 上面才刚刚发布,语义理解能力空前强大。
同时 SHIELD 也继承了上一代产品的特殊功能“Steam”,连接了 SHIELD 的电视可以通过网络获得 PC 设备硬件性能支持,最高支持 4K 分辨率 HDR 功能开启的画质设定。
现场演示片段也透露了这台设备的具体硬件配置,核心应该是一颗 Tegra X1 芯片,芯片中除了 4 个 A57 处理器之外,还含有 256 流处理器的桌面级 Maxwell 架构 GPU 处理模块。单从性能来看,这绝对是目前最强劲的智能电视硬件。
但这还不是全部,在 SHEILD 发布中还混入了一个“奇怪”的东西——NVIDIA SPOT。它实际上就是一个高尔夫大小的麦克风/喇叭,他们通过无线连接与 SHEILD 连接,可以分布在你家里的各个位置。同时拾音范围能够达到 6 米(20 英尺)。
通过多个布点,SPOT 还希望通过比对不同位置音量数据知道你的位置,同时通过 Google Assitant 判断你的状态,推测出你接下来打算干吗。现场展示中,简单一个“起床”命令,就可以直接执行“调整温度+煮咖啡”操作。
SHEILD、麦克风、Google Assitant,这三者似乎并没有联系的东西结合到一起之后,就变成了 NVIDIA 一个全新的野心——NVIDIA HOME AI。
最后是价格,低配版(16GB 容量)199 美元、500GB 容量的 PRO 版售价 299 美元,目前在 NVIDIA 官网上已经可以进行预订。
进击的 NVIDIA,进击的并行运算
说了这么多,才终于把 NVIDIA 在 CES 上的新进展介绍完,用“黑科技开会”都不为过。而且很多技术都拥有着改变整个行业的能力。比如 GEFORCE NOW,撼动的是整个硬件、游戏生态,同时还对游戏主机产生了巨大的威胁。
更不要提已经完全具备了全家智能语音识别控制的新 SHEILD、以及更更更加强力的自动驾驶“大脑”。在 CES 之前,黄仁勋交出了一份 120 分的成绩单。
“120 分成绩单”关键还是在于对于并行运算技术的坚持:很多我们看起来革命性的产品实际都是在数年前就已经立项研发;在打造产品的同时不断构建平台,为协作者提供发挥空间。这种不断提升自我技术基础的做法才是 NVIDIA 能够抓住数个新技术浪潮的关键。
只要并行运算的价值继续存在,摆在 NVIDIA 面前的必然是“光明大道”
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