在加速計算領域25年，英偉達用15億塊GPU的出貨量交上了一份學霸成績單。

這每一塊GPU都兼容CUDA，都采用同一個架構——這是黃仁勛的GPU帝國中最可圈可點的一筆。統(tǒng)一的架構，可以用于各種工作負載去實現(xiàn)加速計算；在芯片起點之上，通過完整的堆棧工程可進一步實現(xiàn)加速。

CUDA平臺具有豐富的庫、工具和應用程序，僅去年就發(fā)布了500多個SDK和庫，其中既有全新內容，也有更新版本。通過不斷優(yōu)化，深度學習訓練在3年內提升了4倍、深度學習推理在1年內提高了2倍。

過去幾年內，AI取得了巨大的進展，開始逐步改變各個行業(yè)。從圖象識別、圖象分類到識別不同的物體等，甚至能夠識別圖象中的每一個像素。這背后，深度學習的驅動力量是巨大的。在今年的GTC上，黃仁勛也重點介紹了英偉達在推薦系統(tǒng)和會話式AI二大方向的重大進展。

在線推薦系統(tǒng)為“雙11”提速

推薦系統(tǒng)已經成為互聯(lián)網的重要引擎。我們在線購物時有數(shù)十億的產品有待選擇，上萬億的網頁可供瀏覽、上百萬的視頻以及應用……如何將合適的內容、產品在合適的時間推送給用戶？這是所有電商平臺、社交媒體等面臨的最大痛點。

這背后需要非常深入地理解每一個用戶的偏好、歷史行為等，以及每一個產品多種多樣的特性，這幾乎形成了一個TB級的數(shù)據集。

而一個最為生動的案例就是阿里巴巴的年度購物節(jié)“雙11”。今年“雙11”，阿里巴巴創(chuàng)造了380億美元的銷售額，相比于去年的310億美元，增長了近四分之一，是“黑色星期五”和“網購星期一”的網購銷售額總和的兩倍多。

對于阿里巴巴來說，推薦系統(tǒng)是一個至關重要的應用程序。該系統(tǒng)可以向用戶展示與其喜好相匹配的商品，從而提高點擊率。而點擊率在電商行業(yè)一直都是提高銷售量的重要驅動力。點擊率的每一次小幅提高都會直接影響用戶的體驗和商家的營收。

阿里巴巴使用NVIDIA GPU支持資源分配、模型量化和圖變換三項優(yōu)化策略，從而提高吞吐量和響應性。通過NVIDIA T4 GPU，能夠為推薦模型提供加速，實現(xiàn)每秒處理780個查詢，遠遠領先于基于CPU每秒3個查詢的推理。

英偉達加速計算產品管理總監(jiān)Paresh Kharya表示，推薦系統(tǒng)所面臨的挑戰(zhàn)是巨大的，主要體現(xiàn)在兩方面：第一，這些模型極其復雜，因為需要處理的數(shù)據量是海量的。為了提升推薦的相關度，必須要對所有參數(shù)來進行建模。比如：用戶的一些購買記錄、瀏覽記錄等，要處理的參數(shù)非常多。第二，這些模型要做出實時的計算，因為用戶在瀏覽時需要立刻看到推薦結果，不可能等待很長時間。

這兩大挑戰(zhàn)都需要以非?？斓乃俣韧瓿捎嬎?，阿里巴巴從CPU轉移到GPU的使用后，點擊通過率提升了10%。而事實上，這樣的“點擊率”每提升一點點都是非常困難的，GPU由于其實時性、大規(guī)模運行的特性能夠用于這一系統(tǒng)中。

而不僅僅是電子商務領域，只要是需要將產品與人之間進行匹配都需要用到這樣的推薦系統(tǒng)。百度、快手、美團、微軟必應，甚至一些傳統(tǒng)企業(yè)如：沃爾瑪、美國郵政等等，都在其推薦系統(tǒng)中采用了英偉達的GPU平臺。

值得一提的是，其他的處理器如FPGA目前也在發(fā)力推薦系統(tǒng)這一領域。Paresh Kharya表示，AI的更新迭代非常快，模型的規(guī)模非常大，每隔幾分鐘就在進行更新，整個推理過程不斷在變化，因此需要不斷對這些模型進行訓練，才可以進行有效的推薦，這需要大量的算力。GPU可以說是AI領域的專用芯片，有指令集優(yōu)勢、全可編程、并且是軟件定義的。此外，架構也是向前兼容的，整個硬件架構可以隨著軟件不斷更新，而且是在軟件庫就可以直接更新。

不光是GPU能提供的算力，英偉達也在通過工具和軟件來提供支持。比如通過最新的TensorRT來支持模型在各種情景下的部署，并且支持上百萬用戶在每秒內做數(shù)十億的搜索。

會話式AI通往真正的人工智能人機交互

在會話式AI方面，黃仁勛宣布了最新版本的推理軟件NVIDIA Tensor RT7，它能夠實現(xiàn)更智能的AI人機交互，可實現(xiàn)與語音代理、聊天機器人和推薦引擎等應用進行實時互動。

實現(xiàn)會話式AI的難點主要在于什么？Paresh Kharya表示，要實現(xiàn)會話式AI，首先，需要理解用戶到底在說什么，然后將他所說的語音轉化成文字，然后理解文字的意思，再把它轉化成語言，所以涉及很多模型同時發(fā)揮作用，需要多種多樣的神經網絡提供支持。第二，所有這個復雜計算的過程必須要在300毫秒之內完成，假設如果需要幾秒鐘的話，這在實際的對話中是無法容忍的時延，會話式AI也就失去了意義。

TensorRT 7內置新型深度學習編譯器。該編譯器能夠自動優(yōu)化和加速遞歸神經網絡與基于轉換器的神經網絡。與在CPU上運行時相比，會話式AI組件速度提高了10倍以上，從而得以實現(xiàn)所需的300毫秒閾值以下。

對于在會話式AI領域的投入，黃仁勛表示：“我們已進入了一個機器可以實時理解人類語言的AI新時代。TensorRT 7使這成為可能，為世界各地的開發(fā)者提供工具，使他們能夠構建和部署更快、更智能的會話式AI服務，實現(xiàn)更自然的AI人機交互。”

TensorRT是英偉達的推理優(yōu)化軟件。英偉達的GPU不論是用在自動駕駛、數(shù)據中心，還是嵌入式設備等領域，都需要運行在PyTorch、TensorFlow等多個框架中訓練自我優(yōu)化的AI模型，TensorRT能夠提供這種優(yōu)化的模型。

由于AI有多種多樣的使用場景，不同場景由不同的神經網絡提供支持。而為了優(yōu)化AI性能，也需要優(yōu)化各種各樣的神經網絡。TensorRT 7的推出算是跨出了巨大的一步，Transformer和RNN這些模型，都可以用TensorRT 7來進行優(yōu)化。其中，Transformer典型的模型是BERT，有很多非常先進的自然語言理解的功能；RNN的典型例子就是語音識別或者將文本轉化成語音。

英偉達對TensorRT 7也進行了大量的優(yōu)化，例如很多數(shù)學的運算，確保能夠更加高效、并且減少使用的內存。另外，TensorRT 7中引入了內核生成的功能，用任何RNN都可以生成一個優(yōu)化的內核。對比TensorRT 5僅能支持種類很少的幾個神經網絡，TensorRT 7基本上可以支持各大類神經網絡，這些模型對于“會話式AI”是至關重要的。

首次兼容arm架構做加速計算

在GTC上，英偉達還釋放出了一個很值得玩味的信息：宣布推出基于arm的首個參考架構——NVIDIA HPC for arm.雙方這一合作，究竟是英偉達加入arm的生態(tài)，還是arm擁抱英偉達的江湖？

英偉達方面只是淡淡一句：希望不論是數(shù)據中心還是邊緣計算，不論是AI還是高性能計算，都能給客戶更多選擇。之前arm不支持CUDA，客戶已反復要求我們使用CUDA加速arm，并將arm服務器打造成HPC和AI的理想選擇。

全球有1500億臺基于arm架構的設備，為客戶想實現(xiàn)的創(chuàng)新提供多種功能：包括互聯(lián)、內存、CPU內核、計算能力等多元化的支持。

在邊緣計算領域，英偉達已有arm架構許可；超算領域，雙方于今年6月宣布了合作。兩個強大平臺和生態(tài)的握手，也并不意外。