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【PConline 专访】近日，在无锡召开的2015年高性能计算学术年会上，笔者有幸采访到了NVIDIA的几位领导，就目前国内以及国际HPC领域的发展情况以及英伟达在近些年高性能计算、深度学习、GPU加速技术等诸多方面进行了沟通和交流。本次接收采访的领导分别是：NVIDIA全球副总裁、PSG &云计算业务总经理Ashok Pandey、NVIDIA全球副总裁、NVIDIA解决方案工程架构副总裁Marc Hamilton、NVIDIA亚太区首席技术官Simon See、NVIDIA中国区企业传播高级经理Steven Jin、NVIDIA中国区PSG公关经理Eva Sun。 在谈到NVIDIA在OpenPOWER方面的支持情况时，Marc Hamilton表示，针对当前的OpenPOWER运行的应用程序，英伟达现有CUDA的编程环境，它提供了运营这些应用程序的基础，而且不仅仅是说IBM已经宣布了要支持在OpenPOWER关键的应用程序，包括像DB2的数据库，而且还有一些第三方已经把他们相关一些应用程序移植到了OpenPOWER的平台上面。同时在大数据领域，还拥有一些内存环境的数据库，可以在OpenPOWER上得到支持。
我们都知道，深度学习一直以来都是英伟达的最强竞争力，对于近些年英伟达在深度学习领域的一些情况，Marc Hamilton指出，在过去的三年当中，整个行业对于深度学习的兴趣已经大幅度提升，由于大数据的快速积累、机器学习的不断发展以及GPU带来的强大可计算能力都促使了深度学习技术和领域的快速发展。 目前在深度学习领域的训练和应用基本上全部都采用了GPU加速技术来进行开发，现在很多大型的数据中心，或者云计算中心，都面临耗电巨大等功耗问题，所以他们可能会需要一些相关的加速计算技术，来帮助他们解决海量视频等这种数据庞大的计算，再推断需求。从英伟达自身来讲，通过一些低功耗、高功率产品的丰富应用能够为用户提供强有力的技术和产品保障。
当被记者问到产品以及技术本地化问题时，英伟达领导表示，英伟达拥有数量丰富的产品线，其中一条叫做GeForce，主要针对游戏产业，对开发者来说也是非常好用的，相对而言它的价格比较低，计算机厂商很多都会使用这个GPU的产品，所以在市场上的可得性是非常好的，而且对于很多普通的开发者来说，这个是他们可以使用GPU最有成本效益的方式，或者说是成本最低，也是最方便的一种方式，这个也是GeForce战略当中很重要的一部分。 其次通过云的方式来让更多的人使用GPU，这在现在很多云平台的实际应用当中都得到了验证，针对这种企业级企业，可靠性，可容性，可维护性是非常非常重要的，并且他们的应用场景都是集群场景，在集群这种场景里面，Tesla这种数据中心的产品是比较适合的。所以大学、科研机构在单机做一个科研和测试是不一样的，阿里当时的决策和决定是非常正确的，还有类似其他的公司，因为他们是非常的智慧。 对于GPU在金融行业的应用方面Ashok Pandey表示，中国市场的生态环境发展的非常好，尤其是在高性能计算领域，像曙光、联想、华为等很多公司都和英伟达展开了非常密切的合作，对于英伟达来说，与众多合作伙伴进行合作来满足企业级用户市场的丰富需求是一直以来公司所重点关注的。
Marc Hamilton还谈到，深度学习在亚太区以及中国市场发展的一直是非常不错的，在未来，我们觉得深度学习里面涉及到推断和视频处理方面，GPU的应用会有非常好的一个前景，未来会有很大的一个增加。因为现在从视频来说，有大量的视频上传和下载，而它的这样一个增长速度，可能是超过了摩尔定律所能够带来的一个性能提升的速度。 在新加坡这些国家，当然他们对于深度学习是挺感兴趣的，但是市场太小，所以目前主要是以技术沟通和交流为主，很多中国的公司就像百度、腾讯，都有跟新加坡的大学或者研究结构有合作，一些技术从这些不同的国家，把这些技术做了研究之后，就把它移到中国来使用。 编辑的话 其实随着大数据以及云计算技术和服务的不断成熟，已经使得很多企业在产品的硬件性能方面开始更加关注硬件加速、GPU加速等方面，同时，随着智能化概念的广泛提出和应用，我们不难发现，以英伟达为代表的领先深度学习厂商来说，在未来的云端智能化、深度学习、机器学习等很多领域将会带给我们更多的惊喜和改变。[返回频道首页] |
