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在移动端失势的英伟达，这两天终于借着研发预算超20亿美金的P100扳回了一局——Facebook、微软和其他公司的深度学习研究员此前试用了英伟达这款芯片。他们表示，这款芯片能带来更庞大的神经元网络，从而加速研究进度。
而关注英伟达这块动向的朋友可能会发现，两年前特斯拉大胆采用英伟达做车机芯片的时候，它人工智能的端倪就开始显现，如果要追溯地更早，那我们可以从奥迪开始。
近日，德国大众确实准备为旗下的奥迪汽车引入新式导航系统，并首次采用英伟达Tegra片上系统处理器。
相比于今年初的多媒体交互系统(MMI)，新的Tegra核心导航系统自然要更加高级，不但功能上会更强大，效果也应该会更酷一些。
11月19日，IBM与芯片厂商英伟达（Nvidia）周一宣布，双方将达成战略合作，共同设计开发新型超级计算机系统和服务器。英伟达开发的图形处理单元芯片（GPU），很好适用于浮点计算，表现胜于英特尔的传统CPU Xeon和AMD的Opteron。排名第二位的“泰坦”，就搭载了GPU。
根据IBM和英伟达合作内容，双方将在芯片方面就行合作，通过技术共享，让英伟达的Tesla GPU更好与前者的Power 8芯片协同工作。
早期的Tesla车型曾使用过Tegra 2，但处理能力远远不够，所以后来升级到了Tegra 3。新款的Model S、Model X将会搭载Tegra 4，甚至Tegra K1。这都是早晚的事。Nvidia在图形处理方面积累的功底，与其悉心经营的CUDA架构为其带来了Tesla这样一个强力合作者。而Model S也成为了Nvidia在高度智能化的汽车上的最佳代言者。
近日苹果已经雇佣了芯片制造商英伟达“深度认知”部门主管乔纳森·科恩（Jonathan Cohen）。英伟达主要提供芯片，不过，这家公司目前也将目光投向了汽车领域，推出了汽车计算平台Drive CX和针对无人驾驶汽车开发的图像处理平台Drive PX。据悉，科恩本人也已经改变了其在职场社交网站LinkedIn的主页。
“深度认知”（Deep learning）是科技公司人工智能技术的一个分支，它可以用来“训练”计算机来处理可视化数据模型。目前，英伟达已经推出针对汽车的相关技术。这家公司向汽车生产商销售自己的芯片—GPU，它可以用来驱动摄像头和雷达，从而为汽车带来无人驾驶功能。
近日，谷歌开放自家人工智能系统TensorFlow，谷歌的人工智能引擎也反映了当今计算机硬件行业的发展趋势。在谷歌内部，处理图像识别、语音识别和语言翻译等任务时，TensorFlow依赖于配备图像处理单元（GPU）的机器，和被用于渲染游戏图像的芯片等，但对其它的任务也擅长。
它对这些芯片的依赖比想象中的更多。根据负责谷歌AI项目的工程师Jeff Dean的说法，谷歌不仅用GPU训练其AI服务，而且还运行这些服务产品 —— 将它们植入用户手中的智能电话。这一变革对于专注于GPU的芯片巨头NVIDIA来说是件好事。
Facebook上周宣布计划使其人工智能硬件“开源化”。代号为“BigSur”的新一代硬件的设计目标是训练神经网络。除人工智能外，这一技术还经常被称作机器或深度学习。
过去一年，芯片厂商英伟达一直在开发深度学习产品。因此，两家公司在这一项目上进行了合作。Facebook被称作是第一家采用英伟达TeslaM40GPU加速器的厂商，M40GPU面向深度神经网络，被认为是BigSur平台和OpenRack兼容硬件的关键。
Facebook工程师称，采用M40的BigSur平台的速度是该公司上一代产品的2倍，使得训练规模相当于原来2倍的神经网络的速度提高1倍。英伟达还强调，BigSur是第一款针对机器学习、人工智能研究开发的开放源代码计算系统，Facebook将把设计材料提交给开放计算项目。
从英伟达的这些“实践”历史来看，它并向人工智能的轨道或许只是一个偶然，早年，英伟达就开始关注汽车领域，甚至在和奥迪正式合作前的2007年，就给奥迪定制过整合Google Earth的系统。到现在汽车已经是英伟达专注的四大领域之一。
但巧合的是，跟它有各种牵扯关系的特斯拉、苹果、Google专注的汽车都是无人驾驶这块领域的，而无人驾驶方面的算法跟人工智能的算法某种程度是一脉相承。
因为汽车上的大屏处理器和全球各大人工智能研究所所需要的设备这两块人工智能应用的领域发展相对较早，英伟达就顺势想成为芯片领域中的人工智能领航者了。
那英伟达会不会因为人工智能这个风口成为芯片领域下一波的巨头呢？
一个做图像识别的创业者L告诉雷锋网;
其实怎么样他都是赢家, 哪怕以后CV(计算机视觉)没落了, 它研发的这款显卡达到的高度 放到游戏设备上 绝对的霸主。就像美国那么多高尖端武器研发最终下马，但是过程形成的技术储备 世界无人望其项背，何况AI用于什么场景，并不影响研究领域对这些设备的需求，怎么应用那是市场和终端的事。
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