智東西(公眾號:zhidxcom)
文 | Lina

不久前,英偉達2017 GTC China(GPU技術大會中國分會場)在北京舉行,在當天上午的主題演講中,英偉達CEO黃仁勛再次介紹了ISSAC機器人訓練平臺,并且正式宣布推出了世界第一款用于自動機器人的處理器(芯片)Xavier,為機器人提供從軟件到硬件的全方位支持。

與此同時,就在GTC China當天,英偉達也正式開源了完整版DLA(Deep Learning Accelerator,深度學習加速器),讓廠商可以免費下載使用,打造屬于自己的低功耗AI芯片(比如IoT芯片)。

對話英偉達智能機器副總裁:用VR訓練機器人,開源IoT AI芯片,英偉達的端智能之路

(英偉達全球副總裁、智能機器事業部總經理Deepu Talla)

整場GTC China里,深度學習的訓練階段已經很少被提到,反而是端智能、智能機器等話題正當紅。為了進一步了解英偉達的端智能/智能機器布局,智東西與少數媒體對英偉達全球副總裁、智能機器事業部總經理Deepu Talla進行了專訪。

一、四大原因決定端智能興起

深度學習分為訓練(Training)和推理應用(Inference)兩個部分,數據科學家們在將一個神經網絡通過大量數據訓練好之后,再將這個訓練好的神經網絡應用到硬件上,進行人臉識別、語音識別等的AI軟件應用。

對話英偉達智能機器副總裁:用VR訓練機器人,開源IoT AI芯片,英偉達的端智能之路

推理應用過程既可以在終端上進行,也可以在云端上進行。云端應用價格親民、且能提供的計算量更大,所以為什么我們不在云上做一切應用,再將決策發至終端執行呢?Deepu Talla認為,原因有四個:

1)帶寬小。目前,世界上的攝像頭設備保有量已接近海量,而且在不斷增加著。如果這些視頻數據同時發送到云端,現有帶寬并不能承受。

2)延時長。拿自動駕駛汽車為例,如果在行駛過程中發生緊急情況,必須要車子在5ms里就做出響應,而云端的響應速度達不到這么快。

3)隱私不安全。對于政府、醫療、金融等機構來說,它們對隱私與數據安全性有著極其苛刻的要求,并不希望將數據發到公共云上。

4)網絡狀況并不總是可靠。雖然我們正在推廣4G、邁向5G的道路上大步前進著,然而還是會有偏遠地區、隧道、電磁干擾等情況,造成網絡狀況的不穩定,數據無法正常發送的情況。

基于這四個原因,AI正在從云端慢慢挪到邊緣設備上,也就是我們說的端智能。這次GTC China上,英偉達正式宣布推出了Xavier智能機器芯片。這是一個開展了兩年的項目,于去年宣布,今年正式定位為世界第一款用于自動機器人的專用處理器(芯片)。

對話英偉達智能機器副總裁:用VR訓練機器人,開源IoT AI芯片,英偉達的端智能之路

這款處理將于2018年第一季度提供給早期合作伙伴,2018年第四季度全面推出。與此同時英偉達還宣布,英偉達的的第一批Xavier芯片將會用在京東的倉儲機器人jROVER+京東送貨無人機jDRONE等一系列自主機器人當中。

二、四大核心技術打造ISSAC機器人訓練平臺

今年5月時,英偉達推出了一個用于訓練機器人的增強學習世界模擬器——ISAAC機器人訓練模擬世界(ISAAC Robot Simulator),創造出一個完全虛擬的、專為訓練機器人而打造的世界。

對話英偉達智能機器副總裁:用VR訓練機器人,開源IoT AI芯片,英偉達的端智能之路

這是一個遵循物理法則但不遵循時間法則的世界,在現實生活中,你想要訓練一臺機器學會打冰球,你要將這個冰球放在機器前面,一遍一遍地教會它;而在虛擬世界里,機器可以在一秒內重復眾多次這樣的動作,而且你還可以同時訓練一堆機器學習打球,然后找到里面最聰明的一個,將它的“大腦”程序復制出來,創建一堆同樣的機器再繼續訓練篩選。

對于這個虛擬機器人訓練平臺來說,有四個重點要求:

1)圖片需要有照片級別的真實性,讓機器人盡可能地“看”見真實世界。

2)碰撞、壓力、重力等物理規則必須要完全遵循真實世界。

3)需要有著超高的計算性能與AI性能。

對話英偉達智能機器副總裁:用VR訓練機器人,開源IoT AI芯片,英偉達的端智能之路

4)可以讓人類進入到虛擬世界中進行測試,也就是VR,即使失敗了也不會對人類生命造成影響。(詳情可以參閱智東西此前的報道《馬斯克又來搞事情 OpenAI要用VR訓練機器人》,根據Deepu Talla透露,英偉達與OpenAI在ISSAC項目上存在合作)

而圖片、物理定律、AI、VR,這四點恰恰都是英偉達十分擅長的領域。Deepu Talla說,今年年末的時候,ISSAC平臺將會被提供給包括OpenAI在內的世界各地領先科研機構。而在5-10年里,這個ISSAC平臺將成為全世界最頂尖的AI領域貢獻者之一。

三、開源DLA框架

此外,Deepu Talla還向智東西提到了在GTC China當天正式開源的英偉達DLA(Deep Learning Accelerator,深度學習加速器)架構。

正如前文提到的,由于云智能的種種限制,目前我們來到了端智能興起的時代(但這并不意味著云智能的衰落,未來絕對是云AI+端AI的)。

不過,目前英偉達主打終端的GPU板卡是Jetson TX2,這塊搭載4核CPU的Pascal架構GPU標準功耗為7.5W,遠小于英偉達其他動輒幾十上百W的GPU,但對于功耗極為敏感的超小型設備,這個功率還是太大。

為了解決這一問題,英偉達于今年5月的GTC上推出了開源框架DLA,廠商可以下載這個專為IoT設備設計的AI架構,自己打造低功耗的AI芯片。

目前這套框架是免費提供的,至于未來是否會靠DLA框架來收取專利費,成為新型商業變現模式,那就是另一個故事了。

對話英偉達智能機器副總裁:用VR訓練機器人,開源IoT AI芯片,英偉達的端智能之路