英伟达发P100之前 已经悄悄地搞过这些人工智能

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英伟达在手机方面失去了动力，但在过去的两天里终于凭借p100重新赢得了一款游戏，p100的R&D预算超过了20亿美元。来自脸谱网、微软和其他公司的深度学习研究人员以前尝试过这种芯片。他们说，这种芯片可以带来更大的神经网络，从而加快研究进展。

关心英伟达趋势的朋友们可能会发现，两年前，当特斯拉大胆采用英伟达作为汽车芯片时，其人工智能的线索开始出现。如果我们想更早地追踪它，我们可以从奥迪开始。

2009年，英伟达进入奥迪

最近，德国大众汽车公司(Volkswagen of Germany)确实准备为其奥迪(Audi)汽车推出一种新的导航系统，并首次采用英伟达(NVIDIA)tegra片上系统处理器。

与今年年初的多媒体互动系统(mmi)相比，新的tegra核心导航系统自然更先进，不仅功能更强大，而且效果更酷。

2013年11月，ibm和英伟达联合开发了超级计算机

11月19日，ibm和芯片制造商英伟达(nvidia)周一宣布，他们将达成战略合作，共同设计和开发新的超级计算机系统和服务器。NVIDIA开发的图形处理单元芯片(gpu)适用于浮点计算，其性能优于英特尔的传统cpu至强和amd的opteron。排名第二的泰坦配备了图形处理器。

根据ibm和NVIDIA之间的合作内容，双方将在芯片上合作，通过技术共享，NVIDIA的特斯拉gpu将更好地与前者的power 8芯片合作。

2014年4月，特斯拉装备了tegra 4

Tegra 2用于早期的特斯拉车型，但其处理能力远远不够，所以后来升级为tegra 3。新款s型和x型将配备tegra 4，甚至tegra k1。这只是时间问题。Nvidia在图形处理方面积累的知识及其精心管理的cuda架构使特斯拉成为一个强大的合作伙伴。s型车已经成为英伟达高智能汽车的最佳代言人。

2015年10月，苹果挖走了英伟达人工智能实验室的头

最近，苹果公司聘请了芯片制造商英伟达“深度认知”部门的主管乔纳森·科恩。英伟达主要提供芯片。然而，该公司也将注意力转向了汽车领域，推出了汽车计算平台drive cx和为无人驾驶汽车开发的图像处理平台drive px。据报道，科恩本人已经改变了他在工作场所社交网站linkedin的主页。

深度学习是技术公司中人工智能技术的一个分支，它可以用来“训练”计算机处理视觉数据模型。目前，英伟达已经推出了汽车相关技术。这家公司向汽车制造商出售自己的芯片--GPU，它可以用来驱动相机和雷达，从而给汽车带来无人驾驶功能。

2015年11月谷歌开源张量流

最近，谷歌开通了自己的人工智能系统tensorflow，其人工智能引擎也反映了当今计算机硬件行业的发展趋势。在谷歌内部，tensorflow依靠配备有图像处理单元(GPUs)和芯片的机器，用于在处理图像识别、语音识别和语言翻译等任务时渲染游戏图像，但也擅长其他任务。

它比想象中更加依赖这些芯片。负责谷歌人工智能项目的工程师杰夫·迪恩(jeff dean)表示，谷歌不仅用gpu来训练其人工智能服务，还运行这些服务产品——植入用户手中的智能手机。这一变化对专注于图形处理器的芯片巨头英伟达来说是一件好事。

2015年12月脸书开源博客

Facebook上周宣布，它计划“开源”其人工智能硬件。新一代硬件代号为“bigsur”，旨在训练神经网络。除了人工智能，这项技术通常被称为机器或深度学习。

在过去的一年里，芯片制造商英伟达一直在开发深度学习产品。因此，两家公司在这个项目上进行了合作。据说Facebook是第一个采用NVIDIA teslam40gpu加速器的制造商，而m40gpu面向深度神经网络，这被认为是bigsur平台与openrack兼容硬件的关键。

根据facebook工程师的说法，使用m40的bigsur平台的速度是该公司上一代产品的两倍，这使得训练神经网络的速度是原来的两倍。NVIDIA还强调，bigsur是第一个用于机器学习和人工智能研发的开源计算系统，facebook将向该开放计算项目提交设计材料。

它不在人工智能的轨道上可能只是一个意外

从英伟达的这些“实践”历史来看，它转向人工智能可能只是一个偶然。英伟达很小就开始关注汽车领域，甚至在2007年，在正式与奥迪合作之前，它就为奥迪定制了一个整合谷歌地球的系统。到目前为止，汽车已经成为英伟达关注的四大领域之一。

但巧合的是，与它有着各种关系的特斯拉、苹果和谷歌都专注于无人驾驶汽车领域，无人驾驶汽车的算法在某种程度上与人工智能的算法是一致的。

由于汽车上的大屏幕处理器和世界各地主要人工智能研究机构所需的设备开发得相对较早，英伟达希望成为芯片领域人工智能的领导者。

英伟达会因为人工智能而成为芯片领域的下一个巨人吗？