NVIDIA發佈了截至2016年10月30日的2017財年第三季度財報。財報顯示,三季度NVIDIA收入20.04億美元,比去年同期的13億美元增長54%,比上一季度的14.3億美元增長40%。
按照美國通用會計準則(GAAP),三季度淨利潤5.42億美元,同比增長120%,去年同期淨利為2.46億美元。NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勳表示,三季度取得的成績與NVIDIA全線產品的強勁發展態勢有很大關係。Pascal GPU已經全面進入遊戲業、VR、自動駕駛汽車以及資料中心、人工智慧計算等領域並取得了巨大的成功。黃仁勳也將NVIDIA定義為是一家人工智慧計算公司。
據搜狐科技瞭解,目前流行的人工智慧、VR、AR等技術,都離不開GPU的加速計算支援。從NVIDIA的資料來看,在這些領域,GPU的效率遠超CPU。此前NVIDIA推出了一款DGX-1超級電腦,這款專為深度學習設計的系統,輸送量相當於250台CPU伺服器及其相應的網路、線纜和機架,可以將深度學習的培訓速度加快75倍,將CPU性能提升56倍。
2014年之前,在消費級市場,GPU主要應用於遊戲特效的渲染,在商用市場也局限於工業設計、影視製作、超級電腦等領域。黃仁勳此前在2016年GTC開發者大會中國站透露,近三年來,業界對GPU計算的需求出現了爆炸式增長。其中,與人工智慧息息相關的深度學習計算,負載需求增長了16倍,這個數字要比摩爾定律還要高出很多。而僅僅兩年的時間,下載基於GPU的深度神經網路實驗室引擎開發者數量就增長了25倍 ,從2014年的2200次,迅速增長到目前的5.5萬次。
據稱,使用深度神經網路的開發人員,有很多是人工智慧的研究人員。黃仁勳稱,現在所有的實驗室都會使用NVIDIA的GPU平臺來做AI研究,這裡面既有軟體公司,也有互聯網軟體提供商,還有互聯網公司、汽車公司、政府、醫療成像、財務、製造等公司。其中,百度近幾年來一直在使用GPU做AI人工智慧方面的研究。據稱,目前使用語音辨識在手機上進行輸入,速度已經達到了鍵盤輸入的3倍。而這樣的成績,離不開給百度後臺提供強大計算能力的硬體設備。
據瞭解,為了推動深度學習的發展,NVIDIA已經投入了數年的精力和數十億美元的資金。NVIDIA的GPU深度學習平臺可運行每一種人工智慧框架。在亞馬遜、IBM、微軟和阿裡巴巴的雲服務中以及在每一家OEM廠商的伺服器中都可以看到NVIDIA GPU深度學習平臺的身影。黃仁勳認為,GPU深度學習激發了新一輪創新,將讓NVIDIA迎來下一個計算時代。
對於2017財年第四季度的業績展望,NVIDIA認為,四季度收入預計將達到21億美元左右,GAAP和非GAAP毛利率預計分別為59%和59.2%左右。
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