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英伟达企业部高级总监大卫·霍根(David Hogan)在今年的AI Expo上发表了关于公司如何看待人工智能应用产生影响的演讲。
在主题为“什么是AI的真正采纳”的主题演讲中，Hogan提供了有关Nvidia GPU如何使用和启用该技术的真实示例。但首先，他强调了我们在AI中看到的势头。
霍根评论说：“许多政府已经宣布对人工智能以及它们将如何定位自己的投资。” “世界各地的国家都开始投资于大型基础设施。”
Nvidia GPU支持世界上功能最强大的超级计算机。目前最快的ORNL Summit使用了令人难以置信的27,648个GPU，可提供超过144 petaflops的性能。人工智能需要大量的计算能力，这使Nvidia处于资本化的有利位置。
霍根说：“人工智能对计算的需求是巨大的，超出了以前在标准企业环境中任何人所能看到的。” “您不能在标准CPU群集上训练神经网络。”
Nvidia首先创建用于游戏的图形卡。虽然这仍然是公司所做工作的很大一部分，但霍根说，该公司早在2012年就转向了AI。
演讲的大部分时间都花在自动驾驶汽车上，鉴于需求和Nvidia在该领域的专业知识，这不足为奇。Hogan强调说，您根本无法使用CPU来训练无人驾驶汽车，并在成本，尺寸和功耗方面进行了比较。
Hogan解释说：“一种新型的计算正在基于称为“密集计算”的GPU架构开始进展，这种能力具有构建功能强大，计算量巨大但实际上包含在很小配置中的系统的能力。
自主汽车创造商需要每天训练PB级数据，重申其模型，然后再次部署它们，以将这些车辆推向市场。
英伟达有一台名为DGX-2的机器，可提供两个千万亿次性能。“那是一台服务器，相当于一箱中有800台传统服务器。”
英伟达共有370辆自动驾驶汽车，霍根说，它涵盖了世界上大多数汽车品牌。其中许多正在大力投资，并急于在2020-21年期间交付至少“二级”无人驾驶汽车。
霍根说：“我们拥有自动驾驶汽车队。” “与优步，戴姆勒或宝马竞争不是我们的意图，而是我们帮助客户实现这一目标的最佳方法是亲自尝试。”
“我们的客户所做的所有工作，我们也都完成了自己的工作，因此我们了解了挑战以及做到这一点所需要采取的措施。”
现实世界的影响
霍根指出，人工智能是一种“跨组织的水平能力”，并且是“许多事物的推动者”。提出无法通过人工智能在某种程度上改善的行业实例无疑是一个挑战。
继自动驾驶汽车之后，Nvidia看到医疗保健领域正在发生AI的下一次大规模扩展(固然，我们亲爱的读者已经知道)。
霍根(Hogan)提供了具有大量患者数据的英国国家卫生服务(NHS)的自然范例。将这些数据放在一起并使用AI可以充分利用有价值的信息来改善医疗保健。
与医学上相比甚至比某些医生更好的医学成像意义上的人工智能开始面世。但是，它们仍然是大多数人都不熟悉的2D图像。
们还听说过AI如何在基因组学领域提供帮助，帮助追寻人类疾病的治疗方法。Nvidia GPU用于牛津纳米孔(Oxford Nanopore)的MinIT手持设备，该手持设备可对诸如植物之类的东西进行DNA测序，以便在现场进行。
去年在Nvidia 的博客中，MinIT解释了MinIT如何使用AI进行基础呼叫：
“纳米孔测序可测量通过纳米级孔(称为纳米孔)的微小离子流。当DNA穿过这些孔时，它会检测信号变化。捕获的信号产生原始数据，需要进行信号处理以确定DNA碱基的顺序-称为“序列”。这称为基础调用。
这个分析问题非常适合AI，特殊是递归神经网络。与以前的方法相比，RNN可以提高时间序列数据的准确性，这是牛津纳米孔测序仪的知名度。”
Hogan指出电子商务在很多方面为AI铺平了道路。从广告等方面收集的数据有助于训练神经网络。另外，电子商务公司向来致力于针对诸如吸引顾客的建议之类的事物改进和优化其算法。
霍根指出：“所有这些数据，以及我们创建的所有Facebook信息，都使我们能够训练网络。”
人工智能也正在改善实体零售商。霍根(Hogan)举了沃尔玛(Walmart)的例子，沃尔玛正在使用AI来改善其需求预测并保持供应链平稳运行。
沃尔玛可以实时查看潜在的供应挑战，并采取措施幸免或减少这种情况。该公司甚至能够查看天气情况可能在哪里引起问题。
霍根说，这为沃尔玛节省了数百亿美元。“这只是一个例子，说明了AI如何在当今不仅对企业利润产生影响，而且对企业的整体绩效产生影响。”
霍根指出，埃森哲目前每天检测到约2亿网络威胁。他指出，如果没有人工智能，如何抵御如此众多的不断进展的威胁是不可能的。
霍根说：“要解决这个问题，要对其进行研究，对其进行优先排序并采取任何其他行动，而不是应用人工智能。” “人工智能基于模式-不同的事物-何时采取行动以及何时不采取行动。”
虽然我们经常听到有一天AI 可以用于什么用途，但Hogan的演讲对Nvidia如何看到它在当今或不久的将来产生影响具有令人着迷的见解。
