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          首頁 - 人物訪談 - 中关村在线专访NVIDIA公司高层
      点击:5089        时间:2014-02-20 00:11:09
       “二十個月以前,在數據中心方面,可能只有29%的人會考慮GPU。但二十個月後,也就是不到三年時間,已經有65%到69%的人在考慮GPU。如果我是CRO,在創建數據中心時,除了CPU以外,肯定也會考慮GPU的問題。這種從CPU到GPU的變化非常快,它並不像別的開發體系或開發環境,IT發展真的非常迅猛。”


      专访NV高层 智慧城市离不开高性能计算

      NVIDIA高層領導接受媒體采訪

      ● NVIDIA GPU为智慧城市发展提供强大高性能计算支持

             NVIDIA全球高级副总裁Shanker Trivedi先生在采访中表示,智慧城市发展过程中,安全城市建设可能是NVIDIA技术得以发挥最主要的部分。主要包话整个城市的公共安全维护、突发灾害应对、盗抢治安以及智能交通等重要方面。这自然借助于NVIDIA GPU擅长管理一些比较复杂的数据的优势,比如视频、音频的数据处理等等。

      专访NV高层 智慧城市离不开高性能计算
      NVIDIA全球高级副总裁Shanker Trivedi先生

             在技术方面,NVIDIA拥有业界最为强大的处理器和软件,同时NVIDIA在业界还有最佳的ISP对处理器和软件提供支持。这些ISP可以在NVIDIA处理器和软件技术之上开发出完整的解决方案。总体而言,NVIDIA在视觉加计算方面是最好的,不是只有其中某一个方面,而是两者相结合。

      ● NVIDIA正不断努力让GPU并行编程变得越来越容易

             Shanker Trivedi先生在采访中表示,GPU并行编程是非常复杂的,如果这是个简单的问题,可能早就已经解决了。之前也有人跟我提起过这个问题,我首先要向这些人道歉,因为NVIDIA若想解决这个问题的确比较困难。但相比之前,GPU编程已经容易了许多,而且GPU并行编程正变得越来越容易。虽然还有很大的提升空间,但NVIDIA一直在不断改进,NVIDIA所面临的问题,确实是非常难的,比如我们在视频中要以99%的准确率去实时找到一个想要的目标对象。GPU有点像人类年轻时的大脑,年轻人大脑的学习能力是非常强的,可以很快地学会很多东西,甚至可以很快地适应一些新的传感器、新的数据集等等。NVIDIA在这个方面的发展潜力是非常巨大的,而且NVIDIA也在不断努力让GPU并行编程变得越来越容易。

      专访NV高层 智慧城市离不开高性能计算
      NVIDIA PSG&云计算业务总经理Ashok Pandey先生

      ● 以应用推动GPU的开发和发展已成为业界共识

             NVIDIA PSG&云计算业务总经理Ashok Pandey先生在采访中表示,NVIDIA的最终目的是决绝客户的问题,那么谁能解决客户的问题,当然是技术应用。个人认为一个生态环境的建立,厂商是一个方面,客户在其中也起到了非常重要的作用,其中也包括ISP软件厂商。举一个例子,二十个月以前,在数据中心方面,可能只有29%的人会考虑GPU。但二十个月后,也就是不到三年时间,已经有65%到69%的人在考虑GPU。如果我是CRO,在创建数据中心时,除了CPU以外,肯定也会考虑GPU的问题。这种从CPU到GPU的变化非常快,它并不像别的开发体系或开发环境,IT发展真的非常迅猛。

      ● NVIDIA是智慧城市生态系统里的重要组成部分

             Shanker Trivedi先生在采访中表示,目前NVIDIA在智慧城市、安全城市和智能交通等方面的很多项目正有条不紊的进行。包括服务器端和设备端实际上都已经拥有了许多项目。本届美国CES消費電子展,NVIDIA和奧迪共同宣布了一些新技術,NVIDIA在無人駕駛方面正開展一些非常有意思的研究。而在服務器方面,CES上也展出了一些與智慧城市、安全城市相關的重要應用。

             Ashok Pandey先生在采访中表示,从战略方面讲,NVIDIA跟合作伙伴是互补的。NVIDIA是他们的“加速器”,NVIDIA是智慧城市生态系统里的重要组成部分。NVIDIA没有竞争对手,我们都是合作伙伴关系,都是加速合作伙伴成长的。

      ● 每个国家都不一样,都要看自己的国情

             Ashok Pandey先生在采访中表示,中国有中国的国情,每个国家都有自己的一些政策。NVIDIA需要注意哪些问题,这需要更多的专家、政府来一起制定大的战略。NVIDIA作为技术供应商,将提供必要的工具为了更好地分析数据。但到底能够支持多大的数据,还是需要国家来做,每个国家都不一样,要看自己的国情。

             Shanker Trivedi先生在采访中表示,从个人角度讲,中国还处在一个快速发展的城镇化进程中,还处在农村迁移城市的阶段,这个情况跟发达国家相比是完全不一样的。很多人认为城市化需要一种再造的复兴,通过城市再造,让其变成一个智慧的城市。但是大家所面临的挑战是不一样的,中国可能是由于大量人口从乡镇涌入城市而导致了城市拥挤,怎样能够为人们提供智慧的服务,怎样能够为人们提供智慧的技术,是中国现在所面临的主要问题。

      ● GPU虚拟化技术可以实现云端可视化

             Shanker Trivedi先生在采访中表示,目前在工作站上跑的应用都可以自动地在云端运行。包括像计算机辅助设计、计算机辅助工程,还有地理信息的一些软件应用,例如Esri、电器设计、视频编辑、音频编辑等等。这些视觉应用都可以在云端进行处理。至于效率提升,主要还是要看应用本身,如果使用AutoCAD这样的2D制图软件,可能一个GPU就够了,而Petro这种石油数据解读软件,可能需要多个GPU协同工作才能正常运行。前者和后者所实现的效率提升显然是不一样的,所以具体要以应用决定效率的提升状况。

             而在GPU虚拟化方面,目前市场上需求比较大的一个是建筑工程和建造。其中有一个叫Revit的应用,它是一个建筑信息管理软件。还有一个是生产线管理,比如西门子的Team Center,这是一种生产线管理的应用软件。前面提到的这两个领域,是目前NVIDIA看到GPU虚拟化需求最强烈的两个方面。其实现在大概有五十个服务器模型里面已经开始使用GPU了,所以现在去买也是非常容易的。

      ● 超算中心可以成为“云”中心

             Ashok Pandey先生在采访中表示,NVIDIA目前在高性能计算方面花费了很大的投入,现在应该研究怎样能把过去已经投入的那些资源加以合理利用。其实超算中心可以变成一个云中心,相当于把工作放到云里面,利用超算平台为中小制造企业服务。中小企业自己配备一个超算中心会有严重的成本问题,不过可以用云的商业模式来购买这些资源。如果NVIDIA能够把超算和云结合,加上智慧城市平台,用GRID实现相应的功能,那样的话超算中心将既是云中心,又是指挥中心,既可以节省资源,又能提升效率。

      ● NVIDIA将会更多地发展本地合作伙伴

             Ashok Pandey先生在采访中表示,NVIDIA在高性能计算、云计算方面的合作伙伴包括几个方面,一个是服务器供应商,包括曙光、浪潮、华为、联想。NVIDIA在国外跟惠普、IBM合作,在国内跟这些伙伴合作,他们既是服务器制造商,也是NVIDIA的战略合作伙伴。此次Shanker先生来中国,特意拜访了浪潮集团,后期还要拜访曙光,NVIDIA非常重视中国大陆的合作伙伴。

             另一个是应用方面的合作伙伴,当然也有超算方面的合作伙伴。除了高性能计算,NVIDIA正逐步进入智慧城市、平安城市,NVIDIA正在与这方面的相关负责人进行交流,包括监控方面的伙伴NVIDIA也在接触,还有大数据领域的伙伴,包括神州数码、方正集团等公司。虽然现在时机还不成熟,但NVIDIA已经与它们进行了一些交流,NVIDIA拥有的是与这些公司互补的技术,很多事情是需要合作才能完成的。

             还有一个方面是渠道,毕竟服务器和应用都需要有人带动,这个渠道大概有十二个分销,因为中国实在是太大了。NVIDIA下一步的计划是如何覆盖,并且更多地发现这方面的合作伙伴,包括分销。

      ● 改变企业级产品公司印象需要长时间的投入

             Shanker Trivedi先生在采访中表示,大家都知道NVIDIA有一个消费级产品的背景,这并不是一件坏事,一般消费类电子产品公司都会被认为是比较酷的、比较灵敏的,并不是那么沉闷或者老旧。比如我刚加入NVIDIA公司的时候,我们孩子就非常高兴,他们说我要去NVIDIA工作,真是太好了,因为NVIDIA实在是太酷了。但如果是一些上了年纪的朋友,他们对NVIDIA就并不十分了解了。因此,大家对NVIDIA有这样的认知并不完全是一件坏事。

             NVIDIA若想成为一家真正的企业级产品公司,需要长时间的投入,需要真正的去获得企业市场的信任,而想要获得企业市场的信任,这是一个系统的工程。NVIDIA不想以广告投入的方式将自己标榜成一家企业级产品公司,NVIDIA需要真正去做,然后了解企业客户的需求,通过我们的行动,通过我们的产品来取得他们的信任。我现在要求员工要有所谓的企业导向,要深入了解企业级产品所需要的一些东西,到底数据中心是怎样工作的,需要什么样的支持水平,包括可靠性、可预测性、安全性等等,要知道企业级市场的产品要求是非常严格的。

       

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