精密儀器設(shè)備裝卸搬運(yùn)-半導(dǎo)體設(shè)備搬運(yùn)的亞瑟報(bào)道：半‍導(dǎo)‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍在早前舉辦的GTC大會(huì)上，英偉達(dá)首席科學(xué)家兼研究高級(jí)副總裁 Bill Dally 提供了 Nvidia 研發(fā)組織的概述和當(dāng)前優(yōu)先事項(xiàng)的一些細(xì)節(jié)。今年，Dally 主要專注于 Nvidia 正在開發(fā)和內(nèi)部使用的人工智能工具來改進(jìn)自己的產(chǎn)品——如果你愿意的話，這是一個(gè)巧妙的反向推銷。換而言之，英偉達(dá)已經(jīng)開始使用人工智能來有效地改進(jìn)和加速 GPU 設(shè)計(jì)。半‍導(dǎo)‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍是一個(gè)由大約 300 人組成的團(tuán)隊(duì)，他們的目標(biāo)是讓Nvidia 的產(chǎn)品在定義上半‍導(dǎo)‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍。” Dally在今年的演講中描述道。“我們有點(diǎn)像遠(yuǎn)光燈，試圖照亮遠(yuǎn)處的東西。我們被松散地組織成兩隊(duì)：供應(yīng)部分提供了為 GPU 供電的技術(shù)。它使 GPU 本身變得半‍導(dǎo)‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍，從電路到進(jìn)入 GPU 和 GPU 系統(tǒng)的 VLSI 設(shè)計(jì)方法、架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)、編程系統(tǒng)和存儲(chǔ)系統(tǒng)。”英偉達(dá)研究的需求方試圖通過開發(fā)需要 GPU 運(yùn)行良好的軟件系統(tǒng)和技術(shù)來推動(dòng)對(duì)英偉達(dá)產(chǎn)品的需求。我們擁有三個(gè)不同的圖形研究小組，因?yàn)槲覀儾粩嗤苿?dòng)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的新發(fā)展。我們有五個(gè)不同的 AI 組，因?yàn)槭褂?GPU 運(yùn)行 AI 目前是一件大事，而且規(guī)模越來越大。我們還有從事機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車的小組。我們有許多按地理順序排列的實(shí)驗(yàn)室，比如我們的多倫多和特拉維夫人工智能實(shí)驗(yàn)室，”他說。有時(shí)，Nvidia 會(huì)從幾個(gè)團(tuán)隊(duì)中發(fā)起 Moonshot 項(xiàng)目——例如，其中一個(gè)團(tuán)隊(duì)生產(chǎn)了 Nvidia 的實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)。與往常一樣，Dally 的談話與上一年有重疊——但也有新的信息。該小組的規(guī)?？隙◤?2019 年的 175 人左右增長(zhǎng)。毫不奇怪，支持自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和機(jī)器人技術(shù)的努力已經(jīng)加強(qiáng)。Dally 說，大約一年前，英偉達(dá)從斯坦福大學(xué)招募了 Marco Pavone來領(lǐng)導(dǎo)其新的自動(dòng)駕駛汽車研究小組。他沒有過多談?wù)?CPU 設(shè)計(jì)工作，這無疑也在加強(qiáng)。