英伟达企业高级总监大卫?霍根在今年的人工智能博览会上谈到了该公司如何看待人工智能的应用产生的影响。
原标题：nvidia explns how ‘true adoption’ of ai is making an impact
英伟达企业高级总监大卫?霍根在今年的博览会上谈到了该公司如何看待人工智能的应用产生的影响。
在主题会议上，题为“什么是人工智能的真正采用”，霍根提供了真实的例子，说明了这项技术是如何被英伟达的gpu使用和启用的。但首先，他强调了我们在人工智能领域看到的势头。
“许多政府已经宣布了对人工智能的投资，以及他们将如何定位自己，”霍根评论道。“世界各国正开始投资于非常大的基础设施。”
世界上最强大的超级计算机是由英伟达的gpu驱动的。目前最快的ornl summit使用了令人难以置信的27,648个gpu，提供了超过144,petaflops的性能。人工智能需要大量的计算能力，这使英伟达处于一个很好的资本化位置。
“人工智能的计算需求是巨大的，超出了任何人以前在标准企业环境中看到的，”hogan说。“你不能在标准cpu集群上训练神经网络。”
英伟达最初是为游戏开发显卡。霍根说，虽然这仍然是该公司业务的重要组成部分，但该公司早在2012年就开始转向人工智能。
演讲的大部分内容都是关于自动驾驶汽车的，考虑到需求和英伟达在该领域的专业知识，这并不令人意外。hogan强调，你根本无法使用cpu培训无人驾驶汽车，并提供了成本、大小和功耗方面的比较。
hogan解释说:“一种基于gpu架构的新型计算正在开始发展，这种架构被称为‘密集计算’，能够构建功能强大、计算量巨大、但实际上包含在非常小的配置中的系统。”
自动驾驶汽车制造商需要每天训练pb级的数据，重复他们的模型，并再次部署它们，以便将这些汽车推向市场。
英伟达有一台名为dgx-2的机器，其运算速度可达每秒2千万亿次。“这相当于一个盒子里有800台传统服务器。”
英伟达拥有370辆无人驾驶汽车，霍根说，这些汽车覆盖了世界上大多数汽车品牌。其中许多公司都在大举投资，争相在2020-21年的时间框架内推出至少“二级”无人驾驶汽车。
“我们有一支自动车队，”霍根说。“我们无意与优步(uber)、戴姆勒(daimler)或宝马(bmw)竞争，但我们帮助客户实现这一目标的最佳方式是亲自尝试。”
“我们的客户所做的所有工作都是我们自己做的，所以我们明白其中的挑战，以及如何做到这一点。”
现实世界的影响
霍根指出，人工智能是一种“跨组织的横向能力”，是“许多许多事情的推动者”。提出一些不能通过人工智能在一定程度上得到改善的行业的例子，无疑是一个挑战。
继自动驾驶汽车之后，英伟达预计下一个大规模的人工智能将出现在医疗领域(当然，我们亲爱的读者已经知道这一点)。
霍根提供了英国国民健康服务(nhs)的自然例子，nhs拥有大量的病人数据。将这些数据整合在一起，并利用人工智能对其进行解释，可以解锁有价值的信息，从而改善医疗保健。
人工智能可以使医学成像变得和一些医生一样，甚至更好。然而，对于大多数人来说，它们仍然是二维图像。
霍根展示了人工智能如何将二维图像转换成更容易理解的器官三维模型。在下面的gif图中，我们看到一张心脏的x光照片被转换成3d模型:
我们也听说了人工智能如何帮助基因组学领域，帮助寻找人类疾病的治疗方法。nvidia gpu用于牛津纳米孔公司(oxford nanopore)的微型手持设备，该设备可以在野外对植物等物体进行dna测序。
在去年的一篇博客文章中，英伟达解释了minit如何使用人工智能进行基本运算:
纳米孔测序测量通过纳米孔的微小离子流。当dna通过这些小孔时，它能检测到信号的变化。这个捕获的信号产生原始数据，需要信号处理来确定dna碱基的顺序――称为“序列”。这就是所谓的“垒包”。
这个分析问题非常适合人工智能，特别是递归神经网络。与之前的方法相比，rnns可以在时间序列数据中获得更高的准确性，而牛津纳米孔公司的测序仪正是以这一点而闻名。”
霍根指出，在许多方面，电子商务为人工智能铺平了道路。为诸如广告之类的事情收集的数据有助于训练神经网络。此外，电子商务公司一直致力于改进和优化他们的算法，以吸引顾客，比如推荐。
“所有这些数据，所有我们创建的facebook信息，使我们能够训练网络，”霍根说。
实体零售商也在通过人工智能得到改善。霍根以沃尔玛为例，该公司正利用人工智能来改善其需求预测，并保持供应链平稳运行。
实时情况下，沃尔玛能够看到潜在的供应挑战在哪里，并采取行动避免或将其最小化。该公司甚至能够看到哪里的天气条件可能导致问题。
霍根表示，这为沃尔玛节省了数百亿美元。“这只是人工智能如何在今天产生影响的一个例子，不仅影响企业的利润，还影响企业的整体业绩。”
霍根称，埃森哲目前每天检测到约2亿次网络威胁。他指出，没有人工智能，保护自己不受如此多不断演变的威胁是不可能的。
“这是不可能解决的，看它，优先考虑它，并采取任何其他方式，而不是应用人工智能，”霍根评论说。“人工智能的基础是模式――不同的东西――以及何时采取行动、何时不采取行动。”
虽然我们经常听说人工智能有一天会被用来做什么，但霍根的演讲对英伟达如何看待人工智能在今天或不远的将来产生的影响提供了一个引人入胜的视角。
原文：
https://www.artificialintelligence-news.com/2019/04/26/nvidia-how-adoption-ai-impact/
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