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英伟达|英伟达吃下安谋后，黄仁勋定律正式确立取代新摩尔定律！

英伟达|英伟达吃下安谋后，黄仁勋定律正式确立取代新摩尔定律！

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【英伟达|英伟达吃下安谋后，黄仁勋定律正式确立取代新摩尔定律！】英伟达|英伟达吃下安谋后，黄仁勋定律正式确立取代新摩尔定律！

随着芯片精密到原子大小的电路和电子物理的极限 ， 英特尔（Intel）共同创办人摩尔（Gordon Moore）所提出的摩尔定律（积体电路上可容纳的晶体管数目 ， 大约每两年会增加一倍 ， 也表示效能会增强一倍）已经放慢 ， 也有人说已经结束 。 但是 ， 另一个定律正在崛起 ， 对电子运算下一个半个世纪同样重要 。

这个定律大致是 ， 驱动人工智慧的硅芯片 ， 每两年表现可提高逾一倍 ， 效能的提升可归因于硬件和软件 ， 但稳定发展之下 ， 已成为大至自驾交通工具 ， 小到个人装置的脸部 ， 语音和物体识别等各方面的要素 。
专栏作家Christopher Mims以英伟达（Nvidia）CEO暨联合创始人黄仁勋为名 ， 将这个规律命名为「黄氏定律」 。
英伟达首席科学家兼主管研究的资深副总裁达利（Bill Dally）指出 ， 2012年11月到今年5月 ， 英伟达的芯片效能在一个AI计算的重要领域中提升317倍 ， 换句话说 ， 平均而言 ， 这些芯片的效能每年增加一倍以上 ， 这一进展让摩尔定律相形见绌 。
英伟达的强项是图像处理器（GPU） ， 能很有效率同时执行多项个别任务 。 英特尔专擅的中央处理器（CPU）效率就差了些 ， 但执行单一连续任务时表现更好 。
正如英特尔并非推动摩尔定律的主要推手 ， 英伟达也不是「黄氏定律」的唯一推动者 。 事实上 ， 在某些应用上 ， 英伟达在若干应用上的AI运算正散失吸引力 ， 这可能正是本月以400亿美元收购安谋公司（ARM Holdings）的主要原因 ， 安谋也将是持续提高AI速度的另一大关键 。
黄氏定律影响的一个领域是自动驾驶 。 对于位于圣地亚哥的自动化卡车新创公司图森（TuSimple）来说 ， 最大挑战是制造一种自驾系统 ， 能配合柴油动力的联结车的动力和空间限制 。 也就是说 ， 在一般TuSimple车辆上 ， 整个系统要塞进卧铺的空调驾驶室 ， 耗电不能超过5千瓦 。

在这种功耗限制下 ， 最重要的是每瓦性能 。 该公司的联合创始人兼技术长侯晓迪说 ， 他们所开发由英伟达所驱动系统的表现每年都呈倍数成长 。
AI效能也在手机上大幅提升 。 2017年 ， 苹果推出了配备神经网络引擎的iPhone 8 。 苹果设此芯片是专门为了执行机器学习的任务 ， 这对各种AI都很重要 。 苹果的芯片合作伙伴是台积电 。
从手机到各式各样的智能产品中 ， 行动AI的用途成倍数成长 ， 数百万个感测器进入城市 ， 工厂和工业设施 。 安谋正是这场革命的核心 。

安谋机器学习集团营销副总裁Dennis Laudick指出 ， 在过去的三到五年中 ， 机器学习网络的效率一直加速度提升 ， 「现在愈能在愈来愈小的环境下作业」 。 安谋最小 ， 最耗能的芯片小到足以由手表电池供电 ， 如今可以让摄影镜头即时辨识物体 。
专家一致认为的是 ， 华尔街日报专栏作家所称的「黄氏定律」的现象正以惊人的速度进展 ， 只是确切的步调很难确认 。 非营利组织Open AI表示 ， 以典型的AI影像辨识测试而论 ， 性能每年大约增加一倍 。 不过 ， 「性能」在定义上并无一定共识 。
黄氏定律的另一问题是 ， 在处理能力无法对每一种应用一概而论 。 图森的侯晓迪说 ， 即使像自驾这种已定型以AI为中心的功能 ， 系统运作的大部分核心仍少不了CPU 。 辉达的Dally博士也承认了这个问题 ， 他说 ， 当工程师大幅提升某一部分的运算时 ， 无法加快的部分就会成为瓶颈 。
像摩尔定律一样 ， 黄氏定律也有枯竭的一天 。 Arm机器学习集团产品营销副总裁Steve Roddy 说 ， 这情形十年内就可能出现 ， 但也有可能在更较短时间内发挥更大功用 。


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