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【AI 時代】 2019 科技公司們所掌握的最新人工智慧技術有哪些:「GPU 晶片龍頭:NVIDIA (英偉達/輝達)」

Revised Photo from Ilya Pavlov on Unsplash
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前言:淺談資料科學 / AI 所需的技術
GPU 晶片龍頭 NVIDIA :GPU 技術大會 (GTC19)
(1) AI PLAYGROUND (AI 遊戲場)
(2) CUDA-X 生態系
(3) Jetson Nano:世界上最小的 AI 電腦 (99美元)
(4) 其他商品技術
投資 NVIDIA : 股價分析 / 財報分析 / 未來趨勢分析
結語
前言:淺談資料科學 / AI 所需的技術
「AI / 人工智慧」無疑是這個時代最炙手可熱的名詞!
我從 2012 年開始踏入「資料科學 / AI」的領域,至今仍在進行相關工作。此七年期間,我已經見證到各種朗朗上口、火熱到不行的名詞,攻佔各大媒體版面:
大數據、GPU、Hadoop、資料科學、AlphaGo、機器學習、深度學習、聊天機器人、機器翻譯、精準醫療、AIoT、工業4.0、無人商店……etc
以上你所看見的每一個名詞,都象徵著一種專業 / 多種專業的融合。
因此所謂的「資料科學 / AI 」,並非指某種單一技術,而是由許多複雜的分支專業所構成的領域。
舉例來說,若要進行資料科學的相關工作,得具備以下三種基本專業技能:
Coding(寫程式技巧):如 SQLPythonRJuliaMatlab,需具有取得資料、善用電腦硬體、建構數學模型的能力。
Mathematics(數學底子):如微積分、線性代數、統計學是基本;進階的是每一種演算法的細節,得理解演算法中的每一行數學式的精髓。
Domain Knowledge(特定領域知識):不同產業會有其 know-how及注重的方向,得根據你所處的領域來決定要使用什麼演算法,以及思考如何從該領域資料中萃取出所謂的 insights。
https://towardsdatascience.com/introduction-to-statistics-e9d72d818745
除此之外,不同的演算法還會牽扯到不同的學術細節(例如:損失函數,梯度下降,Regularization,Ensemble, Word-embedding…);要會使用某些軟體(例如:DockerGit,Hadoop,Pytorch,Keras…);隨著領域方向不同,還可以分支出更專業的項目…但在此就不細談了。
如果對此領域感興趣的人,在看過網路上這麼多文章後,我會推薦以下這兩個資源
是我目前為止所看見整理得最好、闡述的觀念清晰、具有一定深度的部落格:【寫點科普,請多指教】:人工智慧系列文章 李孟(MengLee)】:資料科學系列文章 
之所以提筆撰寫這篇文章,主要是因為在 2019 上半年,看見不少科技公司在自家的技術大會上推出與 AI 相關的商品服務,其中有的令人相當驚豔,並在大會結束後該公司股價上漲。
這將會寫成一系列的文章,整理這些科技公司目前掌握了哪些最新的 AI 技術,以及這些技術是如何影響它們的股價跟營收?
這個系列的文章,將會談到比較多的「AI 專有名詞」,因此在撰寫上會盡量以「AI 專業 — 簡單闡述 」之間的平衡作拿捏,期許能對不同背景的讀者都帶來一些收穫:
對受過AI / DS/ML 訓練的讀者:對於你所擁有的知識,要能「全部理解這篇文章」並不是太難的事情。故此系列文章,你可以視為一份資料整理,羅列了現在各家科技公司掌握了哪些技術;如果你有在進行美股投資,也可以進一步思考這些技術背後牽扯到的商業價值與應用。
對一般大眾 / 其他領域的讀者:你可能在閱讀上會感到有些吃力,這是正常的,並且千萬別執著在那些看不懂的「AI 專有名詞」上。因為這本來就是一篇「AI — 金融投資」的跨領域文章,而非專門在講述 AI 的技術文件。只要能「理解這些 AI 技術的商業價值」、「對你在投資這間公司上有所幫助」,那就已經發揮這篇文章的價值。(當然,若你對這些AI 技術有更進一步的興趣,我也有附上超連結資源,能讓你更深入去接觸)
這是第一篇文章,要談的是在 AI 硬體晶片上的重要推手:NVIDIA
GPU 晶片龍頭 NVIDIA :GPU 技術大會 (GTC19)
2019/03/18 ,NVIDIA 的 GPU 技術大會 (GTC19)在美國加州聖荷西舉行
在此技術大會上,NVIDIA 的執行長黃仁勛(教主老黃)在為期兩個小時的keynote 演講上,向世人公開自家開發的技術產品,成為本次大會的焦點。
以下將逐一介紹,本次 NVIDIA 在大會上推出與 AI 相關的商品服務:
(1) NVIDIA AI PLAYGROUND (AI 遊戲場)
這是首次推出的 AI 平台,收錄 NVIDIA 在圖像處理研究上的各項技術
其中,包括首次在大會上展現的最新的圖象處理研究成果--GauGAN。
此 GauGAN 技術,號稱能將簡易的草稿描圖,轉換成真實風景圖。
事實上,在 CVPR 2019 所收錄的口頭報告中,此論文就已經在圈子內先火熱一波,因為其技術所能達成的效果真的太強大了!
不負眾望的,NVIDIA 終於在這次大會上亮相此技術的 Demo 成果,並且將此服務公開在此遊樂場中,所有人都可以前往操作體驗看看。
GauGAN:草圖一鍵轉換成精美風景圖
此外,遊樂場內還收錄了 NVIDIA 在 2018 年所推出的「照片修復技術
使用者只要用滑鼠在圖片上描白,便可以無痛把「不必要的人影去除」、或將「將照片上的皺紋去除」:
IMAGE INPAINTING:自動修圖技術
(印象中此遊樂場剛推出時,還有收錄之前很火紅的「照片風格轉換」技術,但不知道為什麼現在網站上看不到此服務)

照片風格轉換

以上技術均是基於Ian J. Goodfellow在 2014 年所發明的GAN(生成對抗網路)所衍生的
(2) CUDA-X 生態系
根據 NVIDIA 所述,這是一系列應用軟體加速程式庫,能協助資料科學家在數據分析、機器學習、深度學習的工作。
舉凡: cuDF 加速資料分析、cuDNN 用於深度學習,cuML 調動機器學習算法、DALI 資料處理….以及支援 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 在內的所有深度學習訓練框架,全都整合包裝在 CUDA-X 內。
教主老黃在大會中表示,對此服務充滿信心,並希望在場與會者記住一個詞「PRADA」,這個詞充分描述了 CUDA-X 的優點:
PR: PRogrammable(一種可輕鬆 coding)
A: Acceleration(在建模效率上加速)
D: Domains(適用於各領域)
A: Architecture(的框架)
對一般人來說,可能不太能難理解這項服務的好處;但對從事資料科學的工程師來說,這是一個能更方便將 GPU 晶片應用於資料分析上的懶人包。
(3) Jetson Nano:世界上最小的 AI 電腦 (99美元)
在大會的最後,教主老黃拿出了一個令世人後續討論火烈的硬體產品:
https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/
Jetson Nano 具備 472 GFLOP 的運算能力(相當於每秒四千七百二十億次的浮點運算),而耗電量僅 5 ~ 10瓦,並支援上述提及的 CUDA-X 生態系。

這是目前世界上最小的 AI 電腦,其強大的運算功能讓全世界的人都火了!

對業餘開發者/民眾/創客來說:只要花費少少的錢,就能在自家生活中的裝置上部署這一塊 AI 電腦,利用其算力訓練出屬於自己的 AI 模型,更多的創意與夢想在未來能更輕易地被實踐出來。例如:你可以用此電腦做出一個小型的自動駕駛玩具車。(更多應用參考:Jetson Projects)
  • 對企業/政府來說:這項產品降低了進入「邊緣運算(Edge computing)」的門檻,企業可以將這塊電腦部署在各節點裝置上(如機台、輪胎、紅綠燈、樓梯...),當未來這些節點裝置在蒐集資料時,便不必再回傳到處理中心做運算,而是直接丟給部署在各節點上 Jetson Nano,即刻訓練出一個強大的類神經網路(深度學習模型),即時給予預測回饋。除了大大減少傳輸上的成本與延緩以外,在 AIoT 上的策略應用部署也將會更加成熟。
邊緣運算(edge computing)是 Gartner所發布 2019 年十大科技戰略的技術之一 (#5)
(4) 其他商品技術
  • NVIDIA 在大會上,還推出其他令人眼睛為之一亮的產品:
Tesla T4:新的 GPU 晶片
NVIDIA Omniverse: 開放交互式 3D 設計協作平台
在 TechOrange 的《NVIDIA 史上最強繪畫 AI:畫個圓圈和直線,自動幫你做出超逼真「假海灘」照片》中,有各商品清楚的簡介,故就不再詳述。
投資 NVIDIA : 股價 / 財報 / 未來趨勢分析
  • 股價分析
在此開發者大會過後,當天美國股市一開盤,其股價便跳升 2 ~ 3 %。
並且持續將近三週的股價上漲,截至 4/11 為止,漲幅一度高達 15.4 %。
然而,當把時間軸拉長時,會發現 NVIDIA 的股價在這八個月內的波動相當大,其中歷經三次大跌:
2018/10 — 2018/12:這時是美國股市大幅下跌修正,所有美股都跌到谷底,當時也嚴重影響台灣股市。
  • 2019/01:NVIDIA 發表 2018 第四季財報,原本預期營收為 27 億美元,結果卻不如預期,只達到 22 億美元,將近 16% 下修的幅度,使得那天一開盤股價就大跌 13 %
2019/04 — 2019/05:川普突然宣布對中國加徵 25 % 的關稅,中美貿易戰再度開打,因此使得 中股/美股紛紛大跌。
NVIDIA:2019/07/07 圖片截自 eToro :「所有交易均存在風險,請謹慎投資」
  • 財報分析
NVIDIA 營收的主要來源,是在旗下所生產的 GeForce 系列電腦圖像處理晶片(GPU),而近年來相關的訂單需求跟以下三個產業息息相關:
遊戲產業:當遊戲廠商推出一款更精緻的主機遊戲時,為了能達到羧高需求的畫面效能,每年遊戲玩家都會進行硬體上的更新,對 NVIDIA 來說,這是最穩定也最重要的需求訂單。
進行 AI 轉型的企業:當業界在進行AI轉型時,為了能更快訓練出複雜的深度學習模型,GPU 是不可或缺的硬體晶片。
加密貨幣的挖礦熱潮:由於比特幣的炒作熱潮,在2017 — 2018年間對挖礦的需求不斷增加,因此 NVIDIA 也受益於這股挖礦熱潮,GPU的訂單增加不少,甚至還有包飛機來運送 GPU 晶片的新聞傳出。
在 GPU 的市場中,NVIDIA 並非處於壟斷獨佔的地位,因此常常會受到另一間同樣生產 GPU 晶片、在遊戲產業佔一席之地的競爭對手 AMD 所影響。
舉例來說:2019/07/06 的新聞指出,AMD 所推出的最新的 Radeon RX5700 系列顯卡,竟然在還沒開賣前就祭出降價策略,以反制 NVIDIA Super。
這篇文章是 07/07 所寫
想必明天 07/08 晚上美股開盤時,NVIDIA 的股價勢必會受到上述新聞所影響!
不過以華爾街專業分析員的角度來說,對 NVIDIA 的評價還是頗高。
在統整 27 位分析員的報告後,發現他們普遍認為 NVIDIA 的共識價格應為 183 元,並在未來一年內有機會攀升至高點 210。
不過其中也有少數分析員認為 NVIDIA 不值這個價,應跌到 140 才合理。
(註) 華爾街的數據資料,只提供給 eToro 入金用戶查看,若有興趣:可以由此註冊
未來趨勢分析
至於要分析 NVIDIA 未來趨勢的話,我認為可以從以下幾個角度切入:
GeForce 晶片的需求:以目前財報上來看,GPU 在各領域的需求還是具有一定的穩定性。即使最近因為挖礦熱潮的降溫而導致營收下降,但其實也只是將過去炒作而起的股價反吐而已。除了在遊戲業上的穩定需求外,當全世界都在進行AI 轉型時,GPU 在深度學習上的需求仍不可或缺。
Jetson Nano 在邊緣運算上的布局:此次開發者大會結束後,可以看得出來 NVIDIA 在進軍「邊緣運算」上具有強大的企圖心。在低廉價格及強大運算的優勢上,Jetson Nano 具備了卓越的競爭力,將很有可能在短時間內奪取全世界邊緣運算的市場,成為未來財報上另一項主力營收來源。
掌握了圖像處理研究的最尖端技術:NVIDIA 掌握許多由 GAN(生成對抗網路)所衍生的圖像處理技術(圖片風格轉移、草稿成風景圖、自動修圖技術),這些無論在業界或學術界都是數一數二的頂尖技術,未來可以應用範圍的潛力不可限量。舉例來說,將這些技術授權給市面上的修圖軟體、圖片分享 APP、智慧型手機、智慧相機…等等,對消費者來說,將會為了追逐這些功能,而傾向去購買具備這些技術的商品/軟體。

來自 AMD 的競爭:對 NVIDIA 來說,最大的隱憂會來自於AMD的競爭。如今 GPU 的市場上,說是由 NVIDIA 與 AMD 瓜分也不為過。因此 AMD 的一舉一動,都會牽動著 NVIDIA 的訂單需求。除了上述提及的降價策略以外,現階段最有可能造成衝擊的地方就是「Google 所推出的雲端遊戲串流服務 Stadia,其所有的 GPU 供應就是由 AMD 所獨家負責。」如果未來主機遊戲都可以在雲端上運行,並且單單透過瀏覽器就可以享受到高級的畫面呈現,那麼玩家將不再需要為了追逐更好的畫面效能,而去添購升級硬體設備。試想一下:這將會對 NVIDIA 在遊戲產業上的 GPU 供應造成多麼大的衝擊,而和 Google 唯一獨家合作的 AMD 又會獲得多麼大的收益?(相較於 NVIDIA,AMD 在 2019 的股價可謂一路長紅)

AMD:2019/07/07 圖片截自 eToro :「所有交易均存在風險,請謹慎投資」
(註) 華爾街的數據資料,只提供給 eToro 入金用戶查看,若有興趣:可以由此註冊
結語
這是此系列的第一篇文章,接下來將打算介紹修圖軟體的龍頭 Adobe。
至於這個系列會寫多少篇?其實我也不知道答案。
不過這個系列的文章,未來都會統整在下面的目錄內,歡迎分享及討論:
  • 【AI 時代】 2019 科技公司們所掌握的最新人工智慧技術有哪些:「系列目錄」
這將會是一系列的文章,整理這些科技公司目前掌握了哪些最新的 AI 技術,以及這些技術是如何影響它們的股價跟營收?
medium.com
延伸資源
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#AI  #Nvidia  #Amd  #精選主題 
分類:科技

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