NVIDIA首席执行官在中国会议上宣布了新的AI合作伙伴关系

NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在中国苏州举行的GPU技术会议上的主题演讲中宣布了一系列新软件，硬件以及与中国一些最大的技术公司的合作伙伴关系。 

对于阿里巴巴而言，合作伙伴关系已经卓有成效。11月11 日，在中国被称为“光棍节”，已经成为一个大型购物活动，据报道今年的销售额达到380亿美元，是黑色星期五和网络星期一的总和的两倍。黄仁勋表示，全球最大的电子商务公司阿里巴巴已经在使用NVIDIA的人工智能平台为用户提供建议，而搜索引擎百度也将很快这样做。 

阿里巴巴异构计算总监徐灵洁表示：“我们使用NVIDIA加速计算平台大规模部署了最先进的AI技术。该平台直观的搜索功能和可靠的建议使我们能够六次支持模型与过去相比，它的复杂程度更高，从而使点击率提高了10％。我们最大的模型显示，与CPU相比，T4的吞吐量高出一百倍。”

Huang在演讲中还展示了该公司的TensorRT推理优化软件的第七代产品，该软件将支持实时，端到端的对话式AI。NVIDIA还宣布了与中国乘车共享公司DiDi的另一项合作伙伴关系，从而在提供汽车系统方面也取得了巨大进展。

Huang对观众说：“我们进入了AI的新篇章，其中机器能够实时理解人类的语言。” 

“ TensorRT 7帮助实现这一目标，为各地的开发人员提供了构建和部署更快，更智能的对话式AI服务的工具，这些服务允许更自然的人机交互。”

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NVIDIA加速计算产品管理总监Paresh Kharya和NVIDIA汽车高级总监Danny Shapiro在接受记者采访时进一步解释了该技术。 

为像阿里巴巴这样的大型电子商务网站或像百度这样的搜索引擎提供建议并不容易，而且由于要处理数十亿种可用选项需要大量的计算能力，因此需要多年的工作。 

这些网站上有数十亿种产品可用，数十亿种网页可搜索以向用户提供他们所喜欢的东西。

Kharya说：“为了在合适的时间向合适的用户推荐合适的产品，您需要对用户的偏好进行建模，并采用很多不同的变量来对用户的偏好进行建模。” “类似地，您需要为其中的每个项目建模。无论是餐厅，新闻文章，还是产品都可以在线购物。”

“这两个项目，它们的参数，用户及其偏好的交集，当将这两件事结合在一起时，您基本上是在查看具有数十亿维的表。对于百度来说，它们具有其数据提供1000亿个维度以提供有效建议的集合。”

百度等面临的其他问题是用户偏好的不断变化。Kharya解释说，百度希望他们的推荐器模型每隔几分钟更新一次，以匹配不断变化的用户目录，这意味着该系统需要不断地进行培训和微调。

高管们表示，阿里巴巴最大的两个电子商务平台淘宝和天猫也是如此。业务规模如此之大，以至于他们需要新的，创新的解决方案来应对大量的活动，尤其是在光棍节等大型购物日。 

阿里巴巴面临的最大挑战之一是目录中产品的数量和数量之多，目前产品已超过20亿。该公司还必须迎合5亿用户在光棍节这一假期同时购物的需求。 

“要使这20亿种产品与用户的喜好相匹配，这确实是一项艰巨的任务。20亿种产品意味着，如果单个用户浏览目录中的这些产品，那么只花一秒钟的时间即可查看一种产品。只是浏览所有这些产品，”卡里亚说。

“为了在合适的时间向合适的用户展示合适的产品，推荐至关重要。阿里巴巴使用运行在NVIDIA T4 GPU上的高级推荐系统来推荐产品。当用户登录其淘宝和天猫电子商务应用时，这些产品就会显示出来。当他们将产品添加到购物车中时，将显示相关产品，或者当他们选择产品以查找有关可以与这些产品一起使用的其他产品的更多信息时。”

Shapiro解释说，他称为世界上最大的移动性和运输平台的DiDi选择NVIDIA作为其自动驾驶汽车和云基础设施。 

DiDi正在使用NVIDIA AI进行针对车载AI的测试和验证的培训，从而帮助该公司融合了所有正在运行的传感器，并使其能够做出安全的驾驶决策。他们的系统将帮助车辆检测汽车，行人和自行车等物体，以及车道检测，标志检测和停车等任务。

夏皮罗说，其他创新工具，例如NVIDIA DRIVE，将帮助自动驾驶汽车分类并理解由不同传感器不断摄取的大量数据。

Huang说：“人工智能自动驾驶汽车是一种软件定义的汽车，需要在全球范围内使用各种数据集进行操作。”

 "By providing AV developers access to our DNNs and the advanced learning tools to optimize them for multiple datasets, we're enabling shared learning across companies and countries, while maintaining data ownership and privacy. Ultimately, we are accelerating the reality of global autonomous vehicles," Huang said.

"Creating a safe autonomous vehicle is perhaps society's greatest computing challenge."