英伟达全球副总裁沈威：仍然坚信「 GPU 天生适合深度学习任务」

 9 月 7 日，由中国工程院信息与电子工程学部主办、浪潮集团承办的 AICC 中国人工智能计算大会在北京举行，海内外数十位知名专家分享了 AI 在互联网、云计算、超算等众多行业的创新实例。在现场，机器之能采访到英伟达全球副总裁暨中国区企业事业总经理沈威，与其就当前人工智能芯片市场以及英伟达的底气展开了探讨，沈威表示：「除 GPU 天生适合深度学习这一任务以外，英伟达的 CUDA 计算平台是决胜的关键。」

撰文 | 王艺

不可否认，GPU 为深度学习的大规模应用奠定了硬件基础。然而，随着人工智能时代的到来，深度学习技术专用芯片之争也愈发火热。芯片巨头英特尔大量收购人工智能相关公司，研发人工智能专用芯片，站台 FPGA，并已与很多垂直领域的企业进行合作；谷歌研制了基于硬件定义编程架构的 TPU；曾是英伟达重要客户的微软也开始为自己的数据中心研发基于 FPGA 的可重复编程 AI 芯片。此外，一些专业的人工智能公司，如科大讯飞等，也在研发适合自身业务的专用芯片。

GPU、FPGA、ASIC 是 AI 芯片市场打得火热的三种架构，其中 GPU 是当前的主流。与 CPU 相比，GPU 在硬件架构上拥有更多的计算单元，使其成为 AI 芯片的天然选择；FPGA 即现场可编程门阵列，是一种软件定义的架构，开发者可以通过编程定义片上单元的功能；ASIC 代指为专门目的而设计的集成电路，将功能烧制到芯片上，适合较为稳定的解决方案，且产品升级难度较大，但功耗较低。目前，FPGA 和 ASIC 还处于试验阶段，有能力使用 FPGA 的人工智能厂家并不多，绝大部分的 AI 芯片市场依然被英伟达占领，生态的构建并不容易，FPGA 与 ASIC 的 AI 之路也任重而道远。

在其他厂家积极开拓新战场时，英伟达仍然坚信「 GPU 天生适合深度学习任务」。9 月 7 日，英伟达全球副总裁、中国区企业事业总经理沈威在 AICC 上与机器之能就这一话题进行了讨论。沈威认为，英伟达 CUDA 运算平台是关键，CUDA 让 GPU 的计算能力得以释放，让普通的程序员也能用 JAVA、C++ 等编程语言在 GPU 上工作。

以下为采访实录，机器之能做了不改变原意的整理：

人工智能芯片战场愈发火热，不论芯片厂商还是 AI 领域的垂直公司都在试图抢占市场。这是是否英伟达的 AI 战略造成影响？现在再提 GPU 是深度学习芯片的唯一霸主是否不再合适？

从 2012 年谷歌的李飞飞教授开启 ImageNet 以来，我们很开心看到 GPU 在人工智能市场的接受度很高，同时我们也看到很多跟随者。不过我觉得这是一件好事，首先，这意味着这些公司中的任何一家，对人工智能、深度学习这件事情都非常认同。不过我们在高性能运算、人工智能领域已经投入了很多年，具有先发优势。从历史的发展来看，深度学习为什么要用英伟达的 GPU？因为深度学习与高性能计算关系非常密切，深度学习任务中涉及到大量的运算，这是英伟达非常擅长的事情。

刚才我们说的是硬件方面，硬件很多半导体厂商都在做。但他们都忽略了一点，就是平台。我们的 CUDA 运算平台从 2006 年开始开放，到现在已经是第 9 代，CUDA 将 GPU 的高性能运算能力开放给一般的程序员。虽然半导体工艺是与时俱进的，但如果没有好的编程环境，技术人员们还是很难迎接这次深度学习的浪潮。这就间接回答了你的问题。不论哪家公司，可能他们在市场上也已经有很长时间了，但我个人认为，它的编程语言还不能针对数据中心的海量数据进行更便利地编程。大家可能看到，在深度学习时代，英伟达进行了一次面向人工智能的转型，但其实我们早已铺垫好相关能力。

现在 GPU、FPGA、ASIC 这三种架构都能完成深度学习任务，你对这三种架构的优劣势作何评价？

深度学习主要分为线下训练和线上推理，目前在线下训练用户无一例外地都在使用 GPU 加速他们的训练过程。不仅仅是因为 GPU 的运算速度快，更重要是英伟达建立了一个完善的生态系统，我们提供了许多 SDK 来加速所有深度学习框架，并和这些框架深度集成，如 cuDNN、NCCL、cuBLAS 等。在线上推理方向，英伟达目前的方案是 TensroRT 加低功耗的 NVIDIA Tesla P4 GPU 加速器。现在国内各大云服务提供商都在使用 Tesla P4 做线上推理，包括科大讯飞。

事实上，深度学习远没有成熟，每天都在变化演进、迭代，GPU 目前还是最佳选择。ASIC 是一种专用芯片，它是为了某种特定需求而专门定制的芯片，目前还不能与 GPU 这样拥有很成熟生态的通用芯片同日而语。FPGA 的生态系统才刚刚开始，道路还很漫长。

英伟达在无人驾驶和智能家居方面推出了自己的专用芯片，是否意味着英伟达看重这两个应用领域？更广阔的例如金融、医疗方面为何没有专用芯片的布局？

 GPU 天生解决深度学习问题，人工智能本身和人脑有很多类似的地方，需要眼睛看，脑子想。英伟达希望在 GPU 最擅长、最深耕的视觉运算上发力，因此英伟达在自动驾驶和嵌入式端布局了两种产品。其他领域我们也非常地看好，金融、医疗、制造是国内外爆发增长的几个 GPU 应用点，在这些领域我们有很多的合作伙伴。英伟达处在整个 IT 生态圈中，我们必须要跟不同行业的公司进行合作。

目前英伟达的生态圈中，有哪些比较坚实的合作伙伴？

我们有不同层次的合作伙伴。一种是跟服务器厂商的合作，因为在硬件层面单单为用户提供 GPU，用户是没有办法使用的，浪潮，曙光，华为等都是我们的合作伙伴；还有就是行业解决方案层面，在一个整机做好之后，可能会需要针对不同行业，例如医疗、制造业等等进行优化，以适合客户不同的应用场景，在这个层面科大讯飞、商汤都是我们的合作伙伴，我们叫 Solution Partner。

这些合作伙伴做得都很好，因为深度学习才刚刚开始，很少有人在用过 CUDA 开发环境之后说不喜欢英伟达。因为你不可能自己从零开始写一些函数库、优化库，我倒是很好奇，不用英伟达的人他们要怎么做。深度学习解决方案提供商们在算法和数据方面都有自己的努力，但是如果没有我们 GPU 的加速，他们的更新迭代和开发速度就会大大降低，走向市场的周期也会被拉长，所以我们也是帮助他们更快走向市场的必不可少的要素。

现在有很多中小企业或高校实验室不能负担大规模的 GPU 集群，英伟达是否想要争取这一部分市场？

其实我们也有关注到这一方面。我们和全世界很多大公司一样，会和很多高校合作教育、培训相关的项目，现在非常多高校在他们的计算中心里面有 GPU 集群，并且我们也有合作开设相关课程。另一方面，我相信大家也注意到了云计算的发展，现在国内几家领先的云服务厂商都已经用到了英伟达非常多 GPU，所以他们也提供非常多基于 GPU 的方案。对于不想自己买设备的厂家来说，我觉得云服务是一种选择。云是一种趋势，能够更快捷地惠及新的开发者、新的初创公司。