2016年9月13日消息，NVIDIA在北京舉辦了GPU技術(shù)大會(huì)（GPU Tech Conference），這也是GTC第一次在國(guó)內(nèi)舉辦。在這次大會(huì)上，NVIDIA發(fā)布了Tesla P4、P40深度學(xué)習(xí)芯片，此外黃仁勛也在北京與數(shù)以萬(wàn)計(jì)的AI、游戲行業(yè)的開發(fā)者們分享了他對(duì)GPU和未來(lái)計(jì)算的認(rèn)知。以下內(nèi)容是根據(jù)黃仁勛在GTC China 2016上的演講實(shí)錄整理。

　　一、4年以前，AlexNet第一次帶來(lái)了深度學(xué)習(xí)的爆發(fā)

　　2012年一個(gè)年輕的研究員叫Alex Krizhevsky。在多倫多大學(xué)AI實(shí)驗(yàn)室，他設(shè)計(jì)了一個(gè)可以學(xué)習(xí)的軟件，這個(gè)軟件靠自己就能進(jìn)行視覺(jué)識(shí)別。深度學(xué)習(xí)這個(gè)時(shí)候已經(jīng)發(fā)展了一段時(shí)間，可能有20年。

　　Alex所設(shè)計(jì)的這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，它有一層一層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、激發(fā)層、輸入和輸出，可以進(jìn)行區(qū)分。這樣一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)會(huì)識(shí)別影像或者是規(guī)律。深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所帶來(lái)的結(jié)果是它會(huì)非常有效，會(huì)超出你的想象，但是它進(jìn)行訓(xùn)練需要的計(jì)算資源超過(guò)了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的能力，它需要幾個(gè)月的時(shí)間去訓(xùn)練一個(gè)網(wǎng)絡(luò)才能真正地識(shí)別圖像。

　　Alex當(dāng)時(shí)的看法是，有一個(gè)叫做GPU的新型處理器，通過(guò)一種叫CUDA的計(jì)算模式，可以適用于并行計(jì)算，用于非常密集的訓(xùn)練。2012年他當(dāng)時(shí)設(shè)計(jì)了叫Alex的網(wǎng)絡(luò)，提交給了一個(gè)大規(guī)模計(jì)算視覺(jué)識(shí)別大賽，是一個(gè)全球的競(jìng)賽，并且贏得了這個(gè)大賽。

　　AlexNet戰(zhàn)勝了所有由其他計(jì)算視覺(jué)專家所開發(fā)的算法。Alex當(dāng)時(shí)只用兩個(gè)NVIDIA GTX580，在通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練了幾天后，AlexNet的結(jié)果和質(zhì)量引起關(guān)注。所有搞計(jì)算視覺(jué)的科學(xué)家，所有的AI科學(xué)家都非常關(guān)注。在2012年，Alex Krizhevsky啟動(dòng)了計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，這是現(xiàn)代AI的一個(gè)大爆炸。他的工作和成果在全世界引起了很大反響。

　　我相信那個(gè)時(shí)刻會(huì)被記住，因?yàn)樗_實(shí)改變了世界。之后有很多研究開始圍繞深度學(xué)習(xí)進(jìn)行。2012年斯坦福大學(xué)的吳教授（吳恩達(dá)）和我們開發(fā)了一個(gè)非常大規(guī)模的GPU配置用于深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，很快在三年之后每一年都會(huì)有新的網(wǎng)絡(luò)出來(lái)，能夠不斷地戰(zhàn)勝其他方案獲得更好的記錄。

　　二、聲音和視覺(jué)輸入鋪墊了構(gòu)造AI世界的基礎(chǔ)

　　到了2015年，谷歌和微軟都實(shí)現(xiàn)了人類般的視覺(jué)識(shí)別能力。它是由軟件寫就的，在GPU上經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可以實(shí)現(xiàn)比人類更高的視覺(jué)識(shí)別能力。2015年百度也宣布他們的語(yǔ)音識(shí)別達(dá)到了超越人類的水平，這是非常重要的一個(gè)事件。這是第一次計(jì)算機(jī)能自己寫程序，實(shí)現(xiàn)超過(guò)人類的水平。

　　視覺(jué)和語(yǔ)音是兩個(gè)非常重要的感官輸入，是人類智能的基礎(chǔ)。現(xiàn)在我們已經(jīng)有了一些基礎(chǔ)的支柱，讓我們能夠進(jìn)一步推進(jìn)AI的發(fā)展，這在之前是難以想象的。如果聲音和視覺(jué)的輸入值不可靠的話，怎么能夠有機(jī)器可以去學(xué)習(xí)，可以有人類一樣的行為。我們相信這個(gè)基礎(chǔ)已經(jīng)有了，這也是為什么我們認(rèn)為現(xiàn)在是AI時(shí)代的開始。

　　全世界的研究者都看到了這些結(jié)果，現(xiàn)在所有的AI實(shí)驗(yàn)室都開始使用GPU跑深度學(xué)習(xí)，這樣他們也可以開始建立未來(lái)AI的基礎(chǔ)。基本上所有的AI研究者都開始用我們的GPU。

　　GPU的核心是模擬物理世界，我們用GPU創(chuàng)建虛擬世界用于游戲、設(shè)計(jì)，用于講故事，比如制作電影。模擬環(huán)境、模擬物理屬性、模擬周圍所看到的世界，構(gòu)建虛擬世界的過(guò)程如同人類大腦在想象時(shí)進(jìn)行的計(jì)算。因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的發(fā)展，使我們的工作進(jìn)入新的階段，人工智能。對(duì)人類智能的模擬會(huì)是我們所做的最重要的工作之一，而且我們對(duì)此非常激動(dòng)。

　　三、GPU計(jì)算滲透到深度學(xué)習(xí)各個(gè)領(lǐng)域

　　今天也是我們第一次在中國(guó)舉辦GTC大會(huì)，這次很大一部分內(nèi)容會(huì)是關(guān)于人工智能和深度學(xué)習(xí)。我們是一個(gè)計(jì)算公司，SDK對(duì)于我們來(lái)講是最重要的產(chǎn)品，GTC是我們最重要的一場(chǎng)盛會(huì)。大家可以看一下過(guò)去幾年的成長(zhǎng)，這是非常了不起的增速。

　　今年GTC有16000名人員參加。下載我們SDK的開發(fā)人員增長(zhǎng)了3倍，達(dá)到了40萬(wàn)開發(fā)人員。但最了不起的數(shù)字是深度學(xué)習(xí)開發(fā)人員在兩年之內(nèi)有了25倍的增長(zhǎng)，現(xiàn)在下載我們的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室引擎的開發(fā)人員已經(jīng)增長(zhǎng)了25倍，下載了5萬(wàn)5千次。

　　大家到底用它干什么呢？很多都是AI研究人員，他們來(lái)自于全球各地，現(xiàn)在所有的實(shí)驗(yàn)室都會(huì)使用我們的GPU平臺(tái)來(lái)做自己的AI研究，有軟件公司、互聯(lián)網(wǎng)軟件提供商，還有互聯(lián)網(wǎng)公司、汽車公司、政府、醫(yī)療成像、財(cái)務(wù)、制造等公司?，F(xiàn)在用GPU深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域是非常廣的，非常了不起的。