如何評價 Nvidia 在 CES 2017 上的表現？

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登上CES主舞台，英偉達等到了GPU計算的爆發 | CES 2017
英偉達將他們當下聚焦的業務劃分成4塊：遊戲、AR/VR、數據中心和自動駕駛。在1月4日，英偉達發布了：
遊戲計算雲平台GeForce Now；
新版娛樂主機Shield；
內置了Google Assistant的Android TV和Nvidia Spot；
新一代車載AI計算機Xavier（據雷鋒網所知的消息，Xavier目前已經小批量試產）；
輔助駕駛AI Co-Pilot（據雷鋒網獲知的消息，Co-Pilot目前仍在開發中，已經實現了識別唇語和面部朝向的功能）；
GeForce宣布與Facebook Live平台合作；
與Bosch、ZF合作將自動駕駛計算方案提供給車廠；
與奧迪宣布在3年內量產自動駕駛汽車。
黃仁勛說：未來每一個PC用戶都會是遊戲玩家，而未來每一輛汽車都會有一個自動駕駛AI和輔助駕駛AI。

以前淘金熱，最賺錢的是做牛仔褲的。因為不管你淘沒淘到金，褲子總是要買的。
現在AI熱，最賺錢的是做GPU的。因為不管你做沒做出AI，GPU總是要買的。

而NV藉助CUDA的優勢，已經自然壟斷了GPGPU工具界。

在 AMD 還在哼哧哼哧做顯卡，想要在新年一年重新佔據 PC 顯卡的一片天的時候。同樣作為老牌的顯卡廠商，AMD 的死對頭， NVIDIA 在 CES 上一舉展露了自己隱藏多年的野心，輕蔑一笑：

「

呵，本爸爸要去新的星辰大海了。

美國拉斯維加斯，著名 GPU 廠商 NVIDIA 在展會上一次性秀出了今年鍛鍊出來的「肌肉」。

我們才猛然發現，2016 年，NVIDIA 除了股票價格翻了整整三倍之外，在人工智慧、AR/VR、汽車自動駕駛等領域，NVIDIA 早就擺好了自己的棋譜。

自古 NVIDIA 出核彈，誰知今年特別多。via.ifanr

#未來藍圖，NVIDIA 爸爸早都畫好了

在 CES 上，NVIDIA CEO 黃仁勛一上來就問大家，「深度學習」很牛吧？「神經翻譯」厲害吧？「人工智慧」要統治地球了對吧？

「呵呵，爸爸乾的。」

VR/AR 的設備和他們的附屬產品，要顛覆世界了吧？

「呵呵，需要爸爸。」

自動駕駛，共享汽車？

「叫爹。快。」

大家都可能沒有注意到，在 2016 年的各種新型技術的繁榮下，一個最關鍵的核心一直掌握在 NVIDIA 手裡 —— 圖形處理分析能力

· VR/AR/MR

VR/AR 其實不用多說，它們從小就是被圖像的實時處理奶大的。如果沒有強大圖形處理能力的硬體支持， VR/AR 的體驗根本無從談起。

英偉達的晶元還能為虛擬現實設備頭設提供強大助力， Facebook 和 HTC 推向市場的產品中都能找到英偉達的身影。

NVIDIA 作為一個老牌顯卡公司，這種圖形處理本身就是看家本領。

· 人工智慧

2016 年，「深度學習」一直被矽谷中的巨頭（谷歌、微軟等）不斷提起。儘管大部分人並不知道這些技術到底是啥，但是大家大概知道今年人工智慧的盛世都是因為深度學習。

那跟 NVIDIA 有什麼關係？

谷歌、微軟、Facebook 和亞馬遜這幾家技術巨頭正在大量購買 NVIDIA 的晶元來擴充自己數據中心的處理能力。這家公司在圖像處理上的技術居然可以神奇地為當前人工智慧領域的研究熱點——深度學習——所利用。

深度學習是一個十分依賴 GPU 的領域。

深度學習就是用大量大量大量大量大量大量大量大量的數據去分析和教育 AI，讓 AI 通過不斷地歸納總結，形成 AI 自己的規則和對世界的理解。

人工智慧就是被數據餵養出來的怪獸。via 羅振宇

而 GPU 的長處恰恰在於大量數據的處理和圖像分析處理，去完成遊戲中的實時圖像展示，這恰恰符合了深度學習的需求。 GPU 簡直就是為深度學習所設計的完美計算模型。

最近偽裝成 Master 擊敗了眾多圍棋大師的 Alpha GO 身上就掛著 170 個 GPU。

NVIDIA 心裡一個心花怒放。「卧槽，老子就是做 GPU 的，整個蛋糕砸頭上了？！」

所以在深度學習中， NVIDIA 在硬體方面基本就是壟斷的。絕大多數代碼，使用到的加速方案都是 CUDA 和 CUDNN，恰巧，CUDA 又正是 NVIDIA 深耕了數年的技術。NVIDIA 提供了目前 AI 所需要的深度學習的基礎。

2016 GPU 技術大會 -- NVIDIA 於今天推出了全球首款深度學習超級計算機，可以滿足人工智慧無限的計算需求。

怎麼講，這就像在 10 年前買了深圳幾套房，從此以後，躺著都賺的都比別人快。

NVIDIA 一直在始終專註視覺計算這個領域，誰能想這卻成為未來幾十年的核心技術。

· 自動駕駛

當我們理解「圖形處理能力」將成為未來技術發展的一個核心基礎設施的時候，再看 NVIDIA 接著推出的自動駕駛模塊（XAVIER）就一點都不奇怪了。

自動駕駛難處從來都不在於「如何駕駛」，而在於「如何安全地駕駛」。

NVIDIA 的 XAVIER 能提供什麼？

高效的路面檢測，它可以通過多個感測器「識別」路面、標誌、障礙物等，並且能夠「快速」地處理。

在時速 80 碼的汽車上，些許的延遲的都可能釀成大禍。而快速識別和響應正是 NVIDIA 一直自信的地方。

不過可能 NVIDIA 也知道，現在去談完全自動駕駛還有些早，總會遇到一些複雜的路面和難以自動駕駛的時候，所以 NVIDIA 更強調該模塊的「協助駕駛」。

它可以通過感測器告訴駕駛者路面的情況，提示駕駛者，而且還可以檢測駕駛者的狀態和視線，提醒駕駛者安全駕駛。

面對全球龐大的汽車市場（小汽車近 10 億的保有量），10 萬億的產業價值，誰都無法想像如果未來「共享汽車」和「智能駕駛」等時代真正到來的時候，這個自動駕駛會為 NVIDIA 帶來多大的利潤。

NVIDIA 將與奧迪合作，在2020 年，通過 NVIDIA 人工智慧車載電腦驅動的、最先進的無人駕駛汽車就將上路。

#以後打遊戲，還要好電腦嗎？

可能 AI 的底層設施，自動駕駛模塊等等都離我們太遠了。那就再說一個更貼近我們的：遊戲。

NVIDIA 在 CES 上發布了遠程遊戲工具，GeForce NOW

解釋起來非常簡單：就是你可以在任意一個電腦上，打開他們的客戶端，就可以玩任意遊戲了。

對，沒有硬體限制，它可以實現像看網路視頻一樣的玩遊戲體驗，你可以實時的操作，而它會在他們的中央處理器完成所有的計算。不需要下載遊戲本身，不需要大內存，不需要好顯卡。

NVIDIA 工作人員表示用戶只要提供一個比較好的網路環境（網速好一點），就可以使用這個服務，具體帶寬要求主要根據解析度決定，720P 推薦使用 20-25Mbps，1080P 推薦使用 50Mbps。

當然我是一個字都不信的。

就算 NVIDIA 的雲端的中央處理器能夠實現零延時的實時處理，消費端（我們）的網速不見得能夠足夠的實時傳輸的效果。特別是中國這樣的網路環境。

當然，這項新服務的收費水平也不低，目前公布定價是 25 美元可以玩 20 小時。畢竟這項服務如果興起了，誰還買 NVIDIA 的顯卡呢...

儘管這個技術可能在目前實現理想的體驗還比較遠，但卻深刻地教育了我們，什麼才是真正的「雲端」

將「數據」交給雲端，類似網盤這樣的形式，只是一個雲端時代的初級的階段，我們只是將「存儲」功能解放了。

只有哪天將「運算」功能也交給雲端，消費者所有的設備僅僅是一個顯示設備，才算是進入了「雲端」的高級階段。屆時，我們就再也不用購買高檔的 CPU GPU 顯卡主板，不需要手機每年升級配置，被移動性和性能拖累。

我們需要的只一個足夠好的屏幕，和足夠大的電池。

#NVIDIA 可能掌握著未來

如果你細看這次 CES 上 NVIDIA 所發布的東西，你會發現他們竟然已經在 AI 的底層建設（GPU），到雲端建設（GeForce NOW），再到現實中物聯網建設（自動駕駛），這些未來世界的基礎設施上，埋下了自己深深的伏筆，默默地包圍了我們。

在人工智慧到來之前，NVIDIA 從來都沒有處於一個如此巨大的市場的中心。

三年後頭條:中國大媽欲碰瓷自動駕駛汽車，向黃仁勛索賠98億賠償金

當年O2O大戰的時候，大家都想著怎麼燒錢，結果後來聽說電瓶車的銷量上了新台階？

人工智慧大戰的時候，大家都想著怎麼搞演算法，後來聽說GPU的銷量上了新台階？

做晶元是一個出力不討好的事，賺錢能力沒法和軟體公司比，市值更不在一個級別，但是晶元公司有一個好處就是不會那麼容易死。軟體公司一旦失去一個風口，沒抓住可能就是致命的。做晶元的是任何時候都需要的，只要有軟體的地方就有硬體，晶元不能暴富但能一直活下去。

英偉達就是這樣，那麼多年一直默默做晶元，也就是最近這段時間由於GPU大肆應用，股價暴走。

GPU在之後的很長時間都會是主流，需求量很大，而英偉達的GPU又是做的最好的一個，A家的卡還有很大差距。。

無論是深度學習，AR/VR，雲計算，由於GPU的並行特性，計算速度快，GPU都是必須的，而且是高性能的GPU。想要構建一個可用平台，GPU的數量更是龐大。

很多人可能會說，GPU除了N還有A，只能說要不是政府反壟斷干預，A家早就亡了。

隨著深度學習的研究深入，各種框架都出現了，每家都主推自己的框架，但是所有的框架都是基於cuda，沒有一個支持opencl(有些支持可能需要附加安裝包)。opencl一開始是Apple提出來的，後來經過推廣，逐漸成為一種開源的工具。
AMD和Intel都有相應的SDK支持，也主要是這兩家助推，n家雖然也支持，但還是主推自家的cuda。

cuda無論是學術界還是工業界都是主流，opencl即使很多公司支持，還是沒人用。一堆人還是打不過n家一人，n家有強大的用戶支持，用戶才是王道。

為什麼amd的顯卡被用上超算的時候沒有代表未來？為什麼是nvidia等來了gpu計算的時代？amd為什麼沒有發力諸如ar/vr自動駕駛等方面？是財政原因還是技術障礙？
希望看到有質量的回答而不是被新聞稿和宣傳洗腦的學舌。
另外這裡面有個shield主機，跟前面根本不是一個檔次的產品怎麼混進來的？今年發布的這盒子價格比ps4 x1還貴(配齊部件)，性能卻沒有提升，所謂ai就是刷了個沒閹割谷歌服務的新rom，實在是失望。

GPU核武器，AI時代的頭號軍火商，除非AI不用GPU跑了(還是有可能的)，現在這個勢頭可以持續十年。

農企還在為自己的新構架新U美滋滋的時候

幻想明年在華爾街左踢nvidia 右踩intel得時候

才發現人家已經在一些怪領域走遠了

只好繼續為我這種窮b做顯卡做u了。

Nvidia是全球最大的ASIC設計公司- -

嗯……其實大多數非專業人應該不知道asic是什麼233