NVIDIA結合Power架構 成就新一代超級電腦

人工智慧（Artificial Intelligence，AI）經過幾乎近六十年發展，從純學術研究日漸成熟，逐漸進入應用階段。除了IBM的Watson，其他人工智慧成果陸續浮現，全球正步向人工智慧普及化（Democratizing AI）的世代，影響各行各業，互聯網服務供應商更積極以AI轉型。

AI之所以水到渠成，簡中原因亦是互聯網累積了大量數據，發展機器學習，AI可不斷臻善數學模式。近年運算模式突破，AI運算模式憑大量數據，改善電腦認知能力作深度學習，甚至分辨圖片和解讀聲響。AI要求極快速運算，超級運算能力之所以加快實現，又歸功於圖型加速卡（GPU）浮點運算，被借用作「一般用途運算」（General purpose computing）。中央處理器（CPU）利用了GPU作平行運算，稱之為GPGPU，爆發出驚人的運算能力，AI也更快變成現實。

NVIDIA是最早投資於GPGPU的圖型加速卡廠商。CPU要借助GPU運算，須通過另一套轉譯工具，一般程式變為GPU能處理的源碼，NVIDIA推出CUDA，正是目前最流行轉譯工具，NVIDIA也成為AI。NVIDIA推出了專供機器學習GPGPU的Tesla平台，GPGPU價格進一步下調。

但是，CPU要充份利用GPGPU性能，數據交換速度必須夠高。否則GPU再快，亦無用武之地。NVIDIA開發了NVLink，供多張GPGPU之間高速交換數據；可是GPGPU與CPU之間仍有瓶頸，GPGPU只有空轉，等待CPU送來的數據。

IBM服務器方案經理張智恆說，去年IBM公佈開發代號Minsky的新Power架構，同一服務器可容納最多四張GPU的叢集，專用於高性能運算或者AI，徹底解決GPGPU與CPU傳輸限制。

公開架構加快創新

2013年，IBM成立了OpenPOWER Foundation，公開了Power處理器的架構設計，以便與合作夥伴協作，加快Power服務器演進。OpenPOWER推出了OpenCAPI，以便連接GPU、ASIC、FPGA等輔助加速芯片，提供協作的平行運算。

NVIDIA向OpenPOWER Foundation貢獻了NVLink，NVLink是NVIDIA用於連接GPU之間，一種極高速的管理。OpenCAPI加入了NVLink，新一代Power架構可讓CPU與GPU數據交換速度，一下子提高數倍。NVLink速度達80GB/s，較英特爾系統採用PCI Express快了四倍。目前英特爾沒有相應的方案，足以挑戰Minsky的速度。

新一代Power系統Minsky，支援兩枚Power處理器和四張NVIDIA的Tesla 100的GPGPU，全部以NVLink互連，足以取代數以十計X86電腦組成的叢集系統，節省大量硬件、電力和周邊配置。

張智恆說，本港不少大專院校的研究部門，已對採用Minsky開發AI應用，表示極大興趣。

NVIDIA亞太區業務行銷副總裁Raymond Teh說，Tesla 100採用NVIDIA新一代的Pascal架構，比上一代快了幾倍，支援CUDA和用於類神經運算CUCNN語言，不少公司都在CUDA上加上本身開發AI架構，最著名可數Google的Tensorflow、IBM的Coffe、Microsoft的CNTK，公開架構如Torch等，用於深度學習的運算架構。上述架構，均可在Minsky於Ubuntu作業系統上執行，透過CUDA轉譯，放到Tesla 100 GPU上加速。

Raymond Teh說，Power處理器加上NVLink、OpenCAPI、Pascal架構組成的Minsky平台，為迄今速皮最高的深度學習平台；不少金融、醫療研究、無人駕駛，甚至互聯網企業Google、Facebook、國內多家互聯網，紛紛轉用上述組合，支援新一代運算。

「互聯網產業要過濾大量訊息；以往靠大量CPU組成的叢集，如今通過GPU的平行運算減少負荷。另一個很大用途是用於人臉或聲音的識別。騰訊、百度、阿里等，均部署大量Power處理器和NVIDIA的GPGPU。」

NVIDIA作為AI方案的最大廠商，亦有不少挑戰對手，包括了可編程低功耗技术的FPGA，以及不同的 ASIC芯片。不久之前，由於Google的Tensorflow架構極受歡迎，宣佈推出TPU的ASIC芯片，專門用於執行Tensorflow。不過，Teh表示，TPU只針對執行Tensorflow負載，並非GPU一般性能指標。

他說,不同領域廠商推出本身方案，有望加快AI發展。較早前，英特爾收購Mobleye，就是為了加快AI的SoC芯片開發，預計會有更多ASIC和FPGA方案陸續出現，挑戰NVIDIA的地位。

Nvidia與Bosch合作 推新一代無人駕駛芯片

隨著英特爾收購Mobileye自動駕駛技術；另一家大力投資於人工智慧的顯示卡芯片廠Nvidia，亦推出新一代無人駕駛技術。

Nvidia可說是首家洞悉人工智慧潛力廠商；率先開發出GPGPU方案。2007年，行政總裁黃仁勳已推出CUDA平台，打下深度學習基礎，成為現今最成熟的機器學習技術之一，騰訊雲和微軟均採用其技術。三月初，Nvidia與全球最大汽車零售供應商Bosch合作，推出人工智慧Xavier超級運算系統芯片（SoC, System-on-Chip），每秒可執行二十兆次運算，支援新一代無人駕駛汽車。

新的無人駕駛汽車採用了Nvidia的Drive PX技術，深度學習及人工智慧技術出現突破，預計未來十年，無人駕駛汽車有望普及。Nvidia亦宣佈與美國貨車生產商PACCAR，合作開發自動駕駛貨車。

Nvidia業務收入急促增長，加上全線顯示器均支援CUDA，任何PC皆可開發高密度高性能運算，CUDA成最普及人工智慧技術。業內估計，Nvidia人工智慧比其他產量芯片，技術至少領先兩年。去年，Nvidia股價急升超過三倍，每股三十多美元升至一百二十水平。

英特爾收購Mobileye 無人駕駛殺入直路

英國芯片設計廠ARM公佈，推出針對自動駕駛汽車及人工智慧芯片的DynamIQ架構，為ARM首枚新一代類神經網絡（Neural networks）芯片。近月來，無人駕駛的人工智慧行列芯片，幾乎成為兵家必爭之地。數年後，估計無人駕駛技術將會成熟。

IBM開發出人工智慧的類神經網絡芯片，主要用於開發深度學習（Deep Learning）的Watson雲端服務。Watson亦與亞利桑那州Local Motors，研究開發無人駕駛電動小巴Olli，但只屬於小規模實驗。

另一家大力投資於人工智慧，為顯示卡芯片廠Nvidia，已投放愈二十億美元，開發新一代類神經網絡芯片。Nvidia可說為首家洞悉人工智慧潛力的廠商；率先開發出GPGPU方案。2007年，行政總裁黃仁勳已推出CUDA平台，打下深度學習基礎，成為現今最成熟機器學習技術之一。三月初，Nvidia與全球最大汽車零售供應商Bosch合作，推出人工智慧Xavier超級運算技術，支援新一代無人駕駛汽車。

Nvidia業務收入急促增長，加上全線顯示器均支援CUDA，任何PC皆可開發高密度高性能運算，CUDA成最普及的人工智慧技術。業內估計，Nvidia人工智慧比其他產量芯片，技術至少領先兩年。去年，Nvidia股價急升超過三倍，每股三十多美元升至一百二十水平。

去年，全球最大芯片廠英特爾（Intel）急起直追，收購人工智慧廠商Nervana Systems。月初，英特爾以現金153億美金，收購以色列自動駕駛技術公司Mobileye，亦為歷來以色列科技公司最大宗收購案；以Mobileye全年收入三億五千八百萬美金計，收購價達43倍；全年盈利一億零八百萬美元計，市盈（P/E）倍數141倍。

英特爾急起直追

全球有二十多家車廠，正採用Mobileye技術實現無人駕駛，電動汽車Tesla亦曾採用Mobileye技術開發無人駕駛。去年，美國佛羅里達州一名Tesla駕駛者，以Mobileye駕駛發生車禍喪生，兩家公司終止合作關係。

英特爾購Mobileye，意味類無人駕駛競爭，已至短兵相接；Mobileye以EyeQ技術的SoC，為最先進類神經網絡芯片之一，可執行複雜視覺運算、機器學習、訊號處理，包括類神經網絡運算。德國寶馬車廠宣佈採用Mobileye技術，年底組成四十部無人駕駛汽車，公路上大規模實驗。英特爾將整合Mobileye類神經網絡技術，到本身不同芯片產品上。

英特爾會通過網絡連接汽車，以雲運算實現自動駕駛。英特爾全球自動駕駛集團將設於以色列，交自Mobileye創辦人Amnon Shashua領導。Shashua為全球自動駕駛技術權威，英特爾收購了Mobileye，有助擴大汽車業影響力，遏止Nvidia藉Bosch打入汽車市場。

英特爾亦為以色列國家最大外來投資者；規模之大足以影響經濟增長。以色列剛公佈2016年第四季經濟增長達6.5%，為10年來最高速；其中一項因素即為英特爾耗資60億美元，翻新南部城市Kiryat Gat芯片廠。

英特爾於以色列約僱用一萬人，每年出口總值超過33億5千萬美元，佔全國出口約一成。英特爾的投資亦有社會界外利益，不少舊員工加入了初創，推動高科技初創成長。

以色列擁不少類神經網絡研究人材；尤其人工智慧，英特爾收購Mobileye，以色列有望成人工智慧研究重鎮。