黃仁勛：摩爾定律已死，而人工智能長(cháng)存

　　英偉達創(chuàng )始人和CEO黃仁勛于日前在慕尼黑召開(kāi)的GPU技術(shù)會(huì )議(GTC)上表達了他對動(dòng)力控制和計算機行業(yè)的看法，他認為摩爾定律已經(jīng)失效，而人工智能從云端走進(jìn)設備端才是移動(dòng)計算發(fā)展的未來(lái)趨勢。

　　摩爾定律的內容是芯片的晶體管數量密度每隔兩年增倍，而價(jià)格不變或有所下降。黃仁勛認為，這種趨勢已經(jīng)持續了超過(guò)半個(gè)世紀，但是，半導體物理學(xué)的限制意味著(zhù)如今CPU性能每年只能提升10%，摩爾定律已走向終結，信息技術(shù)對中央處理器(CPU)的依賴(lài)已轉向于圖形處理器(GPU)。

　　圖源自Nvidia官網(wǎng)

　　加速計算應著(zhù)眼于整個(gè)堆棧、算法、軟件和處理器，才能知道瓶頸在何處，推動(dòng)應用程序運行提速不應該僅依靠芯片，還要有新的軟件系統。加速計算正在解放。比如有一架飛機并需要運輸一個(gè)包裹，飛機可能需要飛行12個(gè)小時(shí)才能完成包裹的運輸，為了提升運輸速度，與其想辦法讓飛機飛得更快，不如集中注意力在如何加速包裹運輸的問(wèn)題。同理，應用程序的加速不應只關(guān)注芯片的加速，還要考慮如何更快地交付目標。

　　他坦白表示，英偉達只是 “一匹變戲法的小馬”，他們正在投資加速計算領(lǐng)域，選擇計算能夠執行和填補空白的市場(chǎng)，并解決零售、電信和汽車(chē)等行業(yè)的問(wèn)題，而解決這些問(wèn)題的唯一途徑是對從處理器芯片、算法到軟件的堆棧進(jìn)行重新設計。

　　黃仁勛在會(huì )議上推出了一套名為Rapids的AI軟件庫，一款專(zhuān)為大規模數據分析和機器學(xué)習而設計的開(kāi)源GPU加速平臺，為眾多大型企業(yè)提供前所未有的速度來(lái)分析龐大的數據與產(chǎn)出精確的商業(yè)預測，被戴爾EMC、聯(lián)想、思科等業(yè)界領(lǐng)導品牌大廠(chǎng)采納。

　　這款AI軟件庫已經(jīng)被沃爾瑪試驗用于庫存和物流跟蹤，同時(shí)由惠普、IBM和Oracle支持運行，擁有Databricks和Anaconda等開(kāi)源伙伴。它為廣受歡迎的開(kāi)源Python數據科學(xué)工具添加了GPU加速，并將被集合到用于分析和數據科學(xué)的開(kāi)放源代碼框架Apache Spark中。