为什么说 NVIDIA 是一家打造标准化的公司?

摘要: NVIDIA 的业务核心即在于打造标准化。在人工智能已经成为潮流的时代,一个已经把握住行业关键话语权的公司才是最有价值的。

即使在2007年《福布斯》(Forbes)将 NVIDIA 评为当年年度公司的时候,它也不会料到这家当时占据整个显卡市场62%份额的公司会发展到今天的地步。

自1999年上市到2007年间,NVIDIA 股价上涨了将近20倍,而随着人工智能的大行其道和在商业应用越来越广泛深入,在这块领域植根颇深的 NVIDIA 的价值也越来越市场的重视与认可,自2016年至今的将近18个月内,这家公司的股价已经上涨了5倍。

对于绝大多数人来说,NVIDIA 还只是一家游戏显卡公司。
AI 已经成为 Nvidia 不可忽视的业务动力 来源:Nvidia 财报

AI 已经成为 NVIDIA 不可忽视的业务动力 来源:NVIDIA 财报

财报显示,NVIDIA 的业务线集中在 PC、数据中心/云端及移动三方面,PC 业务始终是公司营收的最重要来源,在收入比重基本保持着75%的比例。它在2016年的营收达到50.1亿美元,其中游戏显卡业务营收达到了28亿美元。在最近三年,NVIDIA 的 GPU 业务在营收中的比重分别为70%、80%及85%。

NVIDIA 将业务分为基于统一构架下的 GPU 和 Terga 处理器两部分。

其中,在 GPU 产品线下,GeForce 主要针对 PC 游戏,Quadro 则主打电脑设计、剪辑及特效,Tesla 主攻深度学习及加速计算,GRID 则集中在云端和数据中心。而在 Tega 产品线下则有两大平台,DRIVE 应用于为汽车驾驶提供超算能力,SHIELD 则包括一系列移动云端游戏设备。

Quadro 现在是最大的设计平台,占据了数字设计市场78%的份额,最明显的事实是,每年的奥斯卡视效奖获得者都是利用 NVIDIA 的技术来说实现的。而它的 Tesla 同时又是全球最大的加速计算平台,包括 Facebook 的 Torch、 Google 的 TensorFlow、IBM 的 Watson 和 Microsoft 的 CNTK 等深度学习框架都在使用 NVIDIA 的 GPU 加速计算平台。

事实上,游戏、专业可视化(Professional Visualization)、数据中心及驾驶正是 NVIDIA 最关注的四个领域。
和 CPU 计算相比,GPU 计算有着不小的优越性

和 CPU 计算相比,GPU 计算有着不小的优越性

而所有这些实际上又全部基于 NVIDIA 的游戏显卡。

GPU 设计之初就要求其能够执行并行指令,从收到图形数据到完成所有处理并输出图像可以做到完全独立。所以,CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成,而 GPU 则有一个数以千计更小、更高效的核心组成的大规模并行计算架构。

就在十年前,NVIDIA 最先提出了 GPU 加速,同时利用 GPU 和 CPU 进行运算,加快应用程序的运行速度,为了实现这一目的,它还提出了 CUDA 的概念,使得用户可以利用 NVIDIA 的显卡进行计算并大幅提高运算能力。

尽管在控制能力弱于 CPU,但是 GPU 的浮点计算速度却大大超过了前者,而这一优势随着着机器学习尤其深度学习对强大计算能力的需求语法凸现出来。GPU 计算在人工智能领域也开始扮演着越来越重要的角色,而图像处理上积累的技术优势又使得 VR/AR 潮流和 NVIDIA 紧密结合在了一起。

于是,我们看到 NVIDIA 逐渐从幕后走到了台前,围绕着游戏显卡核心业务开始建立起自己的生态。

电竞的火热使得这家专长游戏显卡的公司有了最直接、最广泛介入产业链的切入点,在过去两年里,这家公司在中国一直力推电竞赛事和电竞吧的推广,试图围绕着电竞打造一个包括选手/观众、产业及文化的生态链。

NVIDIA 曾经以 The Way It's Meant to be Played 作为它的口号。在游戏、直播及赛事、周边等电竞相关产业链条上,我们无时无刻不看到了 NVIDIA 的身影,从产业和生态的角度来看的话,就像 GeForce 1080已经成了专业电竞的标准配置一样,NVIDIA 实际上已经成了电竞产业的基础。

显卡业务从游戏自然而然地从游戏拓展到图像处理等领域,而其运算优势和 CUDA 又恰逢其时地遇到了人工智能和深度学习发展如火如荼的节点。于是,在电竞产业的发展思路再度显现出来,Nvidia 的业务核心即在于打造标准化。

它有自己的显卡硬件产品线,有 GeForce Experience 这样有着7000万用户的软件,但是,最重要的是,它有一个统一计算构架,无论是游戏还是 AI、VR、自动驾驶等业务,用户都可以在 NVIDIA 的显卡上完成自己的工作任务,而更关键的是,这套构架实际上已经渐渐成为人工智能领域的基础设施和生态底层——现在,NVIDIA 已经将“引领人工智能计算”作为自己的新口号。

显然,在今天这个人工智能已经成为潮流的时代,一个已经把握住行业关键话语权的公司才是最有价值的。
张建中

NVIDIA 全球副总裁、中国区总经理 张建中

钛媒体对话 NVIDIA 全球副总裁、中国区总经理张建中

Q = 钛媒体及其他媒体

A = 张建中

Q:请问 NVIDIA 未来在电竞这块有什么发展和规划?

A:电竞应该是最近这两年大家开始关注的,我们大概在一年多以前举办了第一次文化部指导下的赛事 CEST,从那个时候开始,我们基本上在中国做三件事情推动电竞这个行业。

第一是把这个赛事作为切入点,这个赛事的举办基本上我们在全球范围内做,涉及到几千个网吧举办这样不同的赛事,我们希望通过赛事形成两个文化,一个是业余选手电竞比赛文化,第二个是业余选手去电竞馆等场所打电竞比赛。

第二件事情我们要把电竞跟电竞生态系统搭建起来,不光有电竞比赛的场所和设备,同时还得有观看电竞比赛的方式,我们知道观看电竞比赛不能只靠电竞本身,应该有相应的直播网站和直播视频。

怎样让打比赛的人把它直播出去,让看比赛的人能够在 PC 上很方便观看,这是观看系统的搭。当然还有网吧专业的系统,我们这两年把最顶级的 GeForce GTX 1080变成电竞的标配配置,同时推出了电竞的专业显示器 G-SYNC,是我们在硬件平台上的搭建。

第三件事是和全国所有的网吧系统,让他们转成电竞馆,这件事情我们跟国家的领导机构和协会机构一起推动这个行业的发展。

当然这个不是那么简单让大家把网吧改成电竞馆就完了,第一是要给这些普通的网吧转向电竞馆的时候提供相应的培训,你得让他们知道怎么去建立电竞馆,第二培训他们怎么举办当地的赛事,第三怎样让赛事能够有更多的观众,第四要让电竞馆如何长期吸引和培养更多的选手,让他们从业余选手变成专业选手。所以这个是一系列的方方面面的基础工作,从赛事到平台然后再到培训,那这样一系列的工作做完之后,才可以把整个的行业系统慢慢搭建起来。

Q:您怎么看待全球以及国内市场现在的 VR 发展情况?除 了 VRWorks,Nvidia 还如何帮助打造生态呢?

A:VR 是非常有前景的行业,我非常看好 VR 的发展,在今后很多年的发展当中,VR 将会一直引导整个计算行业跟图形行业的发展。在过去几年当中,我们发现整个行业生态系统已经慢慢建立起来了,我们有很多的内容开发商,我们有很多的 VR 设备供应商,还有很多 VR 服务商,还有很多的 VR 商店。

接下来生态系统中每一个产品和服务都在升级,而且升级速度会非常快,大家也总结出很多的经验,过去成功和不成功的经验都已经总结到今天新开发的内容当中去。

所以你会看到在往后的几年当中 VR 会有很大的突破,第一个就是设备,VR 的设备在不停地提升,分辨率会越来越高,然后清晰度会越来越好,这几个改进会让我们的玩家和用户在 VR 里得到更好的体验。第二是内容,VR 前期可能开发的内容很多靠新奇特吸引顾客,以前体验式的内容比较多,现在欣赏性和沉浸式比较多。

另外,VR 是在专业领域,除了 Holodeck 和 VRWorks 之外,我们还可以跟踪你的眼球,通过 GPU 的计算得到眼球的变化,让眼睛操纵 VR ,这样的体验会让用户使用VR的时候更加方便。VR 的研发是跟相应的内容开发商合作的,我们自己提供了开发源代码的程序,相当于我们给他们提供小的游戏引擎。

再一个是VR最大的突破,我们跟两个重要的应用行业,一个是教育,一个是旅游,教育行业我们希望透过VR,把整个教育的内容更加生动地展示给学生,让他们学习的方式跟以前完全不一样,另外一块是旅游产品,让用户购买旅游服务的时候,可以更加直观。

Q:NVIDIA 的 AI 布局是怎样的?距离消费端还有多远?

A:我们在 AI 行业花了很多的时间,要把 AI 的计算平台做好,它怎么做的呢?

我们首先要有 GPU ,然后我们还要把它们做成系统,所以我们会有 Tesla 作为 GPU,有 DGX 作为系统。在硬件平台的基础上,我们提供所有的 SDK,这些 SDK 是基于 CUDA 不同的计算去加速全球几乎所有的 Traning framework ,像我们加速一款游戏一样优化它的性能,这就是为什么现在几乎所有的深度学习都在用 NVIDIA 的 GPU。

所以你看到这个产品从端到端,包括硬件平台和 SDK,我们都把它搭成整套的生态系统,除此之外,我们还会做几件很重要的事情。

我们知道,人工智能的研发主要的推动力是在顶尖的科研机构、大专院校和全球最顶级的人工智能公司领域,我们要跟他们去合作,把他们的研发能够在 GPU 的环境之上去开发出效率更加高的各种不同的先进算法,让他们的人工智能取得最顶级的效果,促进 GPU 的应用推广,反过来促进 GPU 下一代的研发。

所以,产学研的结合可以不停提升我们在下一代产品的性能和不停增加新的功能,同时可以让用户在培训的时候省更多的时间。

Q:对于消费者而言,什么时候可以用到呢?

A:其实你们每天都会用到,你们可能不注意,你们打开百度,你每次语音的输入已经在人工智能上为你服务了,每个地图路线的选择和规划人工智能已经免费给你服务,包括每一次你叫的外卖,它的计算选择哪个人给你服务已经是最好的计算方法,给你提供最快最便捷的服务。

你在618、双11购买东西的时候,那个东西是定制化的,每个用户有自己的用户画像,系统认识你,知道你感兴趣的是什么,然后推送相应的产品和服务给你,让每一次的购物体验和消费体验达到完美,所以你看到人工智能的应用跟我们消费者息息相关。

大家最感兴趣的是自动驾驶,无人驾驶跟自动驾驶的汽车在我们的日程表上,不久的将来几年之内,所有自动驾驶的汽车都会走到大街上去,每个人都可以成为人工智能的用户。今天你享受人工智能的服务,只不过你在默默地享受,你还不知道你享受的服务是人工智能给我们带来的好处。

Q:电竞的发展对于 NVIDIA 生态建设有哪些方面的影响和推动?移动游戏的火热会造成什么影响或者冲击?

A:我们的目标想成为电竞的计算平台,你会看到 NVIDIA 都是搭建平台和生态系统,生态系统的完善和进步就是我们的模式,我们的成功都依赖于生态系统的搭建。

电竞生态系统当中我们可能要做的工作会更多,除了产品平台之外,我们希望提供的是能够加快电竞生态系统当中玩、看跟做的一个生态链的打造,而这些打造当中,我们必须靠那些系统去帮助用户串起来。

当然今天我们很多人喜欢手游比赛,这些产品的普及和成长并不会阻碍 PC 电竞的发展,反而加快了整个电竞文化的营造。

电竞是一个文化,和打比赛一样,电竞就是体育文化,一旦这个文化成立,那这个市场上就会相辅相成,只不过你在不同的终端欣赏不同的内容,它是一个比赛项目而已。但是,手游和 PC 之间的差异非常明显,我们知道打 PC 的比赛,精彩程度和观赏效果和手机远远不一样,所以你会看到手游的用户可能是好几个亿,PC 可能是一个亿,但是这几个亿的用户群体会培养出更多的选手去打这个 PC 的游戏,反而给我们提供更多的空间。

咱们有13亿人口,以前的游戏玩家也许可能只有2个亿,但是因为有了《王者荣耀》,因为有了《阴阳师》,可能让更多的年轻人甚至于女孩子都可以变成游戏者,我们可以乐观地估计出可能几年之后,在中国几乎每个人都是游戏者。你发现人人都是游戏者的时候是一个很好的文化,十几亿人口都是游戏者,至少在中国可能有3~4亿的 PC 游戏者出现,对于我们整体的市场发展也是巨大的。

手机和 PC 完全不一样,这也是为什么说在不同的应用场景下面市场都会存在,包括今天你会发现手柄打游戏的人一直在用,因为有的游戏就是要靠手柄操作,有的就是要靠键盘和鼠标操作。每个游戏不一样,VR 的游戏又是另外一种体验,所以说造就市场的范围和规模都不一样。

Q:NVIDIA 未来在中国市场无人汽车研发的策略是怎样的?

A:我们的策略在中国非常简单,第一个是生态系统的搭建,早在去年的时候,我们就和百度一起合作推广自动无人驾驶汽车的研发,这些工作已经持续了很长时间,我们跟中国所有的地图公司都是合作伙伴,我们跟国内无人驾驶汽车的科研公司都在合作。我们希望从技术公司、初创公司、地图公司到 OEM 公司都能够串在一起,大家可以用同样的平台去做汽车的无人驾驶。

在云端做训练的时候还是要用我们的 DGX,客户的终端可以通过端到端的解决方案提供完整的解决方案,所以,任何一个 OEM 只要想做汽车无人驾驶,开发的过程中我们会提供相应的技术支持。

Q:NVIDIA 在游戏、VR、人工智能、自动驾驶等各项业务之间是否有侧重呢?

A:我们做的工作看起来好像挺多领域,其实我们只是做一件事情,就是做一个 GPU。

做好一个 GPU 是很难的事情,所以说我们要想把 GPU 的架构做成全球最先进的架构,所以这是我们核心的工作,我们希望做效率最高、计算能力最强同时最方便开发者使用的平台,在此基础上开发其他的应用,这些所有的应用当中都会发现每个行业都需要强大的 GPU。我们选择的这几个行业看起来好像完全不相关,但实际他们是相关的,因为他们要计算速度。

正是因为如此,我们能够把 GPU 核心架构做成统一架构 CUDA,无论在台式机服务器还是笔记本以及工作站还是手机平板上以及游戏、汽车上或者在云端,只有统一架构之后,我们才可以把各个业务联系起来。

所以研发人员研发各种不同的 SDK,保障每一个行业的应用都可以不用重复劳动。对于我们来讲,经济回报就会非常有价值,所以我们在投入的研发当中,它的回报会从不同的行业回报进来。

举个例子,汽车自动驾驶你今天投入实际上没生意,那为什么 NVIDIA 可以做下去?因为实际上我们有几亿的芯片在游戏的市场里面销售使用,而这些回报哪怕一颗芯片拿一块钱投入给自动驾驶,它就有几亿钱帮助我们研发汽车自动驾驶。

所以我们必须得靠相应的核心的 GPU 的生意做得越大越好,确保每个行业的投入最终都能够得到产出,也都能够得到保障。这样的话,我们相应的研发的投入会更加有信心,对于研发再下一代产品越来越有价值。

Q:你觉得自动驾驶什么时候真正普及? AI 发展这么快,未来什么职业最先被 AI 取代掉?

A:你发现只要人工智能做的功能比我强的时候,我的功能肯定没有了,什么样的工作第一个没有呢?

第一个没有的就是做数据分析,今天的股票交易员每天想去倒点小道消息,这个工作绝对第一个没有,机器绝对做得比你好,所以第一个大数据能做的事情你就不要做了。第二个,只要是快的,你要比快,那你就算了,你赶紧找别的工作,因为任何一部电脑,最烂的手机都比你快,所以要想比速度和广度这两个都不行。

比创意行不行?人最大的就是创造力,你的机器没什么创造力,但你不要小看它,它创造的东西可能更比你具有创意。

知识面不是你的专项,体力不是你的专项,人有什么强项是目前计算机无法取代的就是情感。只有情感是人的专项,人和物体的感情不一样,所以人的情感部分机器当然可以去模仿,但是一定不能取代人,因为这个是根本上人和机器最大的差别。

大家担心的不是人工智能会把我的工作取代掉,每一个行业都会有人做,它不会取代你,只不过是你用它把你的工作做得更好,所以我们不必担心人工智能把你的工作户取代掉,是把人工智能用在你的工作里,所以 AI 会在各行业的应用中很快兴起。

让机器做可以解放人,让每个人的生活更加美好,我想,所有的科技进步都是帮助人的,没有哪个科技进步是毁坏人类的,从来没有。
Rev Lebaredian

NVIDIA 内容和技术部门副总裁 Rev Lebaredian

钛媒体对话 NVIDIA 内容和技术部门副总裁Rev Lebaredian:

Q = 钛媒体及其他媒体

A = Rev Lebaredian

Q:您之前提到游戏技术会改变世界,能否具体描绘一下,未来,游戏技术如何改变世界?

A:我们很重要的一点就在于如果想把现实世界和虚拟世界融合起来,计算机就要去感知周围的世界,例如我们会拍一些照片。

如果说想把杯子放到现实,首先你得知道这个东西是一个杯子,这是一个桌子才能放上去,这是感知问题;同时你想在VR世界当中,我们有更大的沉浸感,就是现实世界和虚拟世界已经慢慢开始融合了。

如果想把现实世界和虚拟世界融合起来,很重要一点是计算机需要感知周围的世界。如果在 VR 世界中有更大的沉浸感,让现实世界和虚拟世界慢慢开始融合,在此情况下已经有很多应用,比如如果想去买家具,以前大家可能需要走到商店买,现在只要戴上VR头盔可以直接在网上购买。

这些应用,首先需要一个类似于像游戏引擎以及游戏技术来感知世界,它要做的不止是渲染,还要有模拟,像Nvidia 现在做的 PhysX 真实地模拟物理世界,包括真实的渲染和真实的模拟,这些技术都可以上述场景中应用。正式因为这些概念,游戏技术才能改变整个世界。

我刚去了趟北京,我游玩了长城,遇到了很好的导游,他介绍长城的历史和这个地方曾经发生了什么事情。那么,这个地方是不是可以有一个 VR 的眼镜?让我可以直接在这个地方看到一个虚拟的世界——甚至我们分不出虚拟还是现实的世界——能够回到以前的历史的样子,而不是仅仅通过现实的墙。

如果真的想看到弓箭手怎样防卫匈奴,它不光是渲染,还要有模拟,现在我们做的像 PhysX 真实地模拟物理的世界包括真实的渲染和真实的模拟,这样的技术都可以在这里面应用上。

Q:NVIDIA 在硬件和软件上会如何对 AI 进行支持?

A:AI 的确是整个战略中非常重要的,我们现在也有一个口号就是 All in AI。它在很早期我们可以看到全世界整个业界所有提供计算平台的公司里面,我们是最早知道 AI 的,早在2012年左右,在做图像识别的分类的算法里面,就是用 GPU 和我们提供的 CUDA 平台做出很好的效果,从那个时候起,我们就知道 AI 是未来。

所以从硬件上来说,现在我们说我们是一家提供 AI 技术的公司,而且我们所有的硬件都在不停地为 AI 做出一些独特的设计。软件上来说,在自动驾驶和机器人以及医疗影像等垂直行业,我们也有投资。

Q:能不能给我们详细介绍一下 ISAAC 机器人平台?

A:其实自动驾驶汽车大家可以想象成一个有轮子的机器人,我们在自动驾驶上面其实投入了很多。

相对于机器人来说,可能更多的时候自动驾驶它是在特定的环境里,你可以说它训练起来更困难你也可以说更容易,两者不好说,因为汽车什么样的地方都可以去。

众所周知,机器人常常应用在特定环境中,像流水线或者宾馆里、深水等领域。如果工作人员想让机器人拿流水线上的东西,一定要让它拿起来不能掉下,这需要非常复杂对现实环境模拟的训练,每天训练机器人让它自己拿东西,这种进步会非常慢。

NVIDIA 现在做的是模拟高精度的现实环境,不止是渲染模拟,也有一些物理模拟,在这一领域 NVIDIA 有很多年的投入以及经验积累。未来 NVIDIA 会将机器人训练在各种领域,从生产线上到能飞的四轴飞行器、无人机乃至深水机器人等,上述种种,只需建立在统一的平台模拟器——ISAAC,在这平台上可以训练各种各样的机器人来满足不用行业,不同应用场景的需求。

Q:NVIDIA 最近主要和自动驾驶以及人工智能联系在一起,是否意味着 NVIDIA 已经不再关注游戏业务?

A:可能有些玩家觉得说我们现在投入这么多的精力做 AI 和自动驾驶是不是有点不务正业,不是这样的,这些对 NVIDIA 其实都是游戏技术往外的延伸。

大家可以把自动驾驶想象成一种游戏,我们需要去训练自动驾驶里的 GPU,这其实需要很好的游戏环境。同时想象在AI中,深度学习里有一些神经网络,为什么神经网络会在 GPU 上跑得这么好?

作为业界的标准,我认为这并不是巧合。在游戏里有一个世界,NVIDIA 用 GPU 把世界渲染出去,在自动驾驶中,恰好是反过来的。我们想象这个现实世界,再把它传回来,让 GPU 去理解这个世界,恰好是一个相反的过程,所以总结来说游戏确实是 NVIDIA 的核心,在游戏基础上我们的 GPU 其实可以做很多外延的东西,包括 AI 和自动驾驶等。

Q:现在主机游戏和移动游戏发展如火如荼,对 PC 游戏会造成怎样的冲击?NVIDIA 未来会为 PC 游戏开发厂商提供哪些帮助?

A:首先,其实过去的15年里大家都在说 PC 游戏要死掉了这种话,现在很多人在玩手机游戏,这个话没有断过,但是你看在中国一直有很多人在玩,PC 游戏一直在增长。而且你看我们公司的销售报告,我们 GPU 的销量一直在大幅增长,包括中国和全世界其实都是这个样子。我认为 PC 游戏、移动游戏还有主机游戏它们并不是互斥的关系,你可以玩主机游戏,同时你还可以有手游,这是我的第一个观点。

第二个观点就是说手游现在的确很热,很多人在玩,但是玩手游我认为最大的原因是易携带性,有一个设备可以玩手游,并不是说人们就习惯了。但是手游很大的问题是整个图形的质量上不去,因为手游存在着手机电池的容量和散热等这样的问题。

但人们不会一直站在原地等待,大家对图形非常好的游戏的需求是一直存在的。只不过我们现在希望能够有便携性,比如将来有云游戏,大家可以直接在手机上玩到云游戏,这种在未来都是可以看得到的,这个时候我们还是会运用 GPU 渲染做各种各样的工作。(本文首发钛媒体,采访/胡勇、记者/胡勇)

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胡勇
胡勇

For he spake, and it was done; he commanded, and it stood fast.

评论(5

  • 匿名用户 匿名用户 2017-08-02 14:00 via h5

    专注并把它做到极致

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  • Superbonic Superbonic 回复Alga 2017-08-01 16:11 via android

    我也同意。

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  • Alga Alga 2017-08-01 14:57 via pc

    初创公司很容易保持成功,希望NV不要大公司化

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  • yellowmoon yellowmoon 2017-08-01 14:36 via android

    行业领先者

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  • Superbonic Superbonic 2017-08-01 10:29 via android

    相当看好,非常具有创造力和追求品质的公司。

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Oh! no

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