Murali Gopalakrishna--NVIDIA自主機器產(chǎn)品管理負責(zé)人，總經(jīng)理

Murali Gopalakrishna負責(zé)NVIDIA（英偉達）自主機器人的產(chǎn)品管理。他還領(lǐng)導(dǎo)著專注于機器人、無人機、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和企業(yè)協(xié)作產(chǎn)品的業(yè)務(wù)開發(fā)團隊。

在2016年加入英偉達之前，Gopalakrishna是平臺和技術(shù)戰(zhàn)略的全球負責(zé)人，領(lǐng)導(dǎo)索尼移動通信公司的CTO辦公室。他負責(zé)的產(chǎn)品包括手機、平板電腦、可穿戴設(shè)備以及物聯(lián)網(wǎng)平臺。

Gopalakrishna擁有印度國家工程學(xué)院的工程學(xué)士學(xué)位。

隨著經(jīng)濟學(xué)家預(yù)測機器人和自動化的更大用途，這可能意味著大量的新客戶--你會告訴企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人如何開始使用自動化？

今天，加強自動化的組織必須接受人工智能（AI）的創(chuàng)新。在制造、運輸、醫(yī)藥、科學(xué)、金融和能源領(lǐng)域，我們不再爭論人工智能是否有效或它是否會發(fā)生。它現(xiàn)在就在這里，由NVIDIA GPU和AI技術(shù)驅(qū)動的產(chǎn)品--在充滿活力的開發(fā)者社區(qū)和合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)的支持下--正在推動各行業(yè)的生產(chǎn)力、可靠性和安全性。

企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人也意識到，沒有足夠的研究人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師具備滿足需求所需的技術(shù)專長水平。對于希望利用自動化的組織來說，提高人工智能和機器人技術(shù)的技能是成功的關(guān)鍵。

COVID-19大流行如何改變了供應(yīng)鏈、商業(yè)運營、制造流程等領(lǐng)域的業(yè)務(wù)？

隨著家庭和工作場所之間的界限變得模糊，機器人已經(jīng)將無數(shù)的大流行病后的任務(wù)自動化，以解決社會距離、工人安全問題和遠程工人的智能遠程操作需求。此外，人工智能和深度學(xué)習(xí)（DL）使這些機器人能夠在復(fù)雜的環(huán)境中作為 "協(xié)同機器人 "與人類緊密協(xié)作，包括倉庫、零售店、醫(yī)院和工業(yè)自動化。

無論是自主移動零件和產(chǎn)品，還是目視檢查貨物的缺陷，制造業(yè)的外包也加速了機器人技術(shù)部署和自動化的緊迫性。這種轉(zhuǎn)變在以下應(yīng)用中表現(xiàn)得尤為突出。

在物流，從 "就地取材 "到 "最后一公里配送"，隨著對整個供應(yīng)鏈和電子商務(wù)效率需求的增加，自動化已成為不可或缺的因素。

在醫(yī)療保健，為了最大限度地減少接觸和支持人員和資源的短缺，機器人在公共和私人空間的藥品/用品交付、病人監(jiān)測、醫(yī)療程序、溫度檢測和紫外線消毒劑的應(yīng)用中已成為關(guān)鍵。

在零售業(yè)，從清潔、庫存和安全（溫度檢測、面具檢測、社交距離）到貨架掃描和自助結(jié)賬，自動化已經(jīng)改變了購物體驗。

在制造業(yè)，公司正在使用人工智能/DL來創(chuàng)建未來的工廠，利用機器人和cobot進行無接觸的制造和檢查，以及實現(xiàn)零停機時間，以提高生產(chǎn)力和效率。

您從不斷變化的客戶群中了解到了什么，特別是在醫(yī)療保健、消費品、食品等領(lǐng)域向更多樣化應(yīng)用的轉(zhuǎn)變？

強大的基于GPU的AI-at-edge計算，以及全方位的傳感器，今天已經(jīng)在現(xiàn)場廣泛實施。在人工智能和DL的推動下，為實時決策提供感知能力的傳感器技術(shù)已經(jīng)徹底改變了自動化和機器人技術(shù)的若干領(lǐng)域的進展，包括導(dǎo)航、視覺識別和物體操縱。

在這些多樣化的應(yīng)用中，機器人正在被訓(xùn)練做什么--以及如何改進復(fù)雜的任務(wù)--最快可在幾小時或一夜之間完成（而過去需要幾周甚至幾個月）。一次性學(xué)習(xí)、轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)不再局限于研究論文；今天，客戶在現(xiàn)實世界的部署中使用了許多這些方法的自動化。

在你看來，你期望在未來十年內(nèi)看到什么是自動化？

雖然自動化在過去十年中取得了重要的進展，但許多任務(wù)仍然沒有實現(xiàn)自動化。其中許多任務(wù)將依賴于機器人變得更加自主的事實。這種從自動化到自主化的轉(zhuǎn)變將推動未來十年的創(chuàng)新用例。英偉達公司正在提供將使世界變得更加自主的技術(shù)。隨著感知技術(shù)、連接性和高性能邊緣計算的改進，下一個十年將由全新的工作流程和人工智能工作負載提供動力，真正將自動化改變?yōu)榱憬佑|、零停機。

早期的機器人能力有限，而且存在安全風(fēng)險，無法在工廠車間廣泛采用。有了人工智能，這些系統(tǒng)將做出實時決策，以確保未來工廠的安全，同時保持和優(yōu)化生產(chǎn)力。這包括訓(xùn)練機器人感知其環(huán)境并作出相應(yīng)的調(diào)整--允許它降低速度、調(diào)整力/強度、檢測不斷變化的工作條件，或在干擾附近的人之前安全關(guān)閉。在許多行業(yè)中，我們將看到只有固定功能的機器人的日子即將結(jié)束，熟練的勞動力將在他們的家中/辦公室里控制機器人。

什么因素會推動這些自動化的進步？

關(guān)鍵驅(qū)動因素之一是仿真技術(shù)能夠模擬真實世界的速度。展望未來，像NVIDIA Omniverse和NVIDIA Isaac平臺這樣的仿真技術(shù)將被用于各個方面：從機械機器人的設(shè)計和開發(fā)，然后對機器人進行導(dǎo)航和行為訓(xùn)練，再到部署 "數(shù)字孿生"，在部署到現(xiàn)實世界中進行自主操作之前，在精確和逼真的環(huán)境中模擬和測試機器人。

英偉達公司繼續(xù)研究如何利用人工智能/DL以及基于物理的強化學(xué)習(xí)（RL）和逼真的模擬，在虛擬環(huán)境中訓(xùn)練機械手，然后將其部署到現(xiàn)場。以前將RL應(yīng)用于機器人和自動化的大部分工作涉及到成千上萬的CPU集群；現(xiàn)在我們可以在單個GPU上訓(xùn)練其中的一些RL策略，只需一小部分的時間。

同樣，人工智能和DL創(chuàng)新將在明天的機器人和自動化的發(fā)展中變得越來越重要。它將使多功能機器人能夠動態(tài)地配置自己來完成各種任務(wù)。所有這些，同時保持同樣的速度和效率，如果不是更多的話。

雖然我們都知道停機時間可以幫助緩解壓力，但一些有科學(xué)依據(jù)的研究證實，當你花時間享受辦公室以外的生活時，你實際上提高了生產(chǎn)力。你在空閑時間最喜歡做什么事情？

有趣的是，盡管我的孩子們早已長大，但我發(fā)現(xiàn)沒有什么比看經(jīng)典動畫片的重播和聽上一代人的音樂更讓人放松了。

NVIDIA 提供完整的端到端機器人平臺，以支持現(xiàn)代 AI 機器人的開發(fā)。從數(shù)據(jù)生成到模擬到應(yīng)用程序開發(fā)再到部署，NVIDIA 的完整產(chǎn)品將有助于引領(lǐng)下一波自主機器。用于邊緣部署的 NVIDIA Jetson 節(jié)能、緊湊、可擴展，并且與 ROS 原生兼容。Isaac sim 平臺支持在物理精確模擬環(huán)境中訓(xùn)練和測試基于 ROS 的機器人。它還可以提供合成數(shù)據(jù)生成以增強訓(xùn)練。NVIDIA AI 機器人研究實驗室專注于機器人操作、基于物理的模擬和機器人感知等領(lǐng)域，以推進創(chuàng)新和解決現(xiàn)實世界的問題。

VIDIA（Nvidia Corporation，/?n?v?di?/；中國臺灣與香港繁中名為輝達，中國大陸簡中名為英偉達），創(chuàng)立于1993年1月，是一家以設(shè)計和銷售圖形處理器為主的無廠半導(dǎo)體公司。NVIDIA亦會設(shè)計游戲機核心，例如Xbox和PlayStation。NVIDIA最出名的產(chǎn)品線是為個人與游戲玩家所設(shè)計的GeForce系列，為專業(yè)CGI工作站而設(shè)計的Quadro系列，以及為服務(wù)器和高效運算而設(shè)計的Tesla系列，雖然起家于PC電腦的顯卡業(yè)務(wù)，英偉達也曾涉及移動芯片Tegra的設(shè)計，但智能機市場對此響應(yīng)不大，不過近年卻利用這些研發(fā)經(jīng)驗，目前朝向人工智能和機器視覺的市場發(fā)展，也是圖形處理器上重要的開發(fā)工具CUDA的發(fā)明者。不過NVIDIA的發(fā)展過程也是非議不斷，批評多集中于濫用排他性商業(yè)合作、不正當營銷方式、對業(yè)界開放標準和自由軟件運動的拒斥等。

NVIDIA的總部設(shè)在美國加利福尼亞州的圣克拉拉位于硅谷的中心位置。

歷史

NVIDIA創(chuàng)辦人兼首席執(zhí)行官兼總裁黃仁勛

黃仁勛、克里斯·馬拉科夫斯基和卡蒂斯·普里姆于1993年4月美國加州創(chuàng)辦了NVIDIA（隨后成為特拉華州企業(yè)）。NVIDIA保持低調(diào)到1997－1998年，當時它發(fā)布了RIVA個人電腦繪圖處理器產(chǎn)品線。并于1999年1月在納斯達克掛牌上市；同年5月，售出第一千萬個繪圖處理器。于2000年收購了一代王者3dfx的知識產(chǎn)權(quán)。3dfx是1990年代中期其中一間最大的圖形處理器廠商。NVIDIA與許多OEM廠商，和一些組織創(chuàng)建起密切關(guān)系，最知名的包括臺積電。2002年2月，NVIDIA售出第一億個繪圖處理器。

目前NVIDIA和AMD供應(yīng)了市場上大部分獨立顯卡。NVIDIA最著名的GeForce繪圖處理器產(chǎn)品線于1999年首次亮相。現(xiàn)在GeForce產(chǎn)品線已經(jīng)擴展至桌面型和筆記本電腦。移動設(shè)備方面，NVIDIA擁有Tegra產(chǎn)品線。它能提供高性能，同時保持低電源消耗。此類產(chǎn)品通常用于無線通信設(shè)備。

2020年4月 27日，NVIDIA宣布已完成對Mellanox Technologies, Ltd.（邁絡(luò)思科技有限公司）的收購，成交價70億美元。

2020 年 7 月，有報導(dǎo)稱英偉達正在與軟銀談判以 320 億美元收購英國芯片設(shè)計公司安謀。 2020 年 9 月 13 日，英偉達宣布將以 400 億美元的價格從軟銀集團手中收購 Arm Holdings，但須接受通常的審查，后者保留英偉達 10% 的股份。

2021年6月11日，英偉達宣布收購自動駕駛汽車高清地圖開發(fā)商 DeepMap, Inc.。

產(chǎn)品制造

作為一家無晶圓IC半導(dǎo)體設(shè)計公司，NVIDIA于自己的實驗室研發(fā)芯片，但將芯片制造工序分包給晶圓代工廠。以往，NVIDIA從其他廠商，例如IBM、意法半導(dǎo)體、臺積電（NVIDIA目前最重要的代工合作伙伴）和聯(lián)華電子獲得硅芯片生產(chǎn)能力。芯片的供應(yīng)鏈需涉及數(shù)間第三廠：制造完畢的晶圓由集成電路封裝廠進行初步測試與封裝作業(yè)，之後交由測試廠的測試部門進行深度測試并根據(jù)性能分類。依據(jù)存貨清單，NVIDIA必須提早數(shù)月訂購芯片，并將之存儲起來等待使用。

在最終產(chǎn)品上（指顯卡、主板等），NVIDIA會推出所謂原廠“公版”（Reference）產(chǎn)品（稱為參考樣卡或參考模板）供展示及測試之用，早期產(chǎn)品是由臺灣的微星和斯博科、美國的威竣（VisionTek）和新美亞（Sanmina-SCI）、德國的埃爾莎代工，目前由新加坡的偉創(chuàng)力與臺灣的鴻海（富士康）、華碩和捷波代工或設(shè)計。在零售市場上，NVIDIA會把頂級型號的“原廠”公版產(chǎn)品給各個第三方廠商貼牌，如GeForce 7950 GX2、Quadro FX 5600、nForce 680i SLI等等，這些廠商的產(chǎn)品設(shè)計用料完全相同，均由一家廠商代工。在OEM市場上，亦有部分“原廠”公版產(chǎn)品存在。2008年后NVIDIA允許了旗艦級產(chǎn)品的“非公版”（Non-Reference）設(shè)計，但只有極少數(shù)有實力的廠商（如華碩、技嘉、微星、影馳等）會推出自己設(shè)計的產(chǎn)品。2010年10月初，NVIDIA曾透過BestBuy少量銷售由富士康代工的NVIDIA品牌“原廠”產(chǎn)品。

主要產(chǎn)品

NVIDIA的產(chǎn)品組合包括繪圖處理器、個人電腦平臺（主板邏輯核心）芯片組和數(shù)字媒體播放器的軟件。在Mac/PC用戶社區(qū)中，NVIDIA的"GeForce"產(chǎn)品線最為人熟悉。除了獨立型顯卡外，還有微軟的Xbox游戲核心和nForce主板（已停產(chǎn)）的核心技術(shù)，NVIDIA最近進入的領(lǐng)域是用于手機和平板電腦的ARM芯片，品牌為Tegra至今已推出5代。

在2004年12月，NVIDIA宣布會協(xié)助索尼設(shè)計PS3的繪圖處理器（RSX）。NVIDIA只會負責(zé)設(shè)計，Sony會負責(zé)制造該繪圖處理器。根據(jù)合約，NVIDIA會使用索尼的芯片廠（索尼和東芝）來制造RSX，并將制程提升至65納米。這與微軟的協(xié)議是互相違背的，因為NVIDIA會透過第三者制造Xbox的繪圖處理器。（其間微軟選擇了AMD去提供Xbox 360的繪圖硬件的IP設(shè)計。任天堂的GameCube和Wii亦采用ATI的繪圖處理器。）

2008年2月11日，NVIDIA發(fā)布了用于手機平臺的APX 2500應(yīng)用處理器。該處理器集成了一個ARM處理器和一個顯示核心。這款處理器是由NVIDIA和微軟聯(lián)合研制，方面應(yīng)用于使用Windows Mobile的電話中，提高Windows Mobile平臺的多媒體處理能力。芯片的制程是65nm，核心頻率750 MHz，并集成256KB的L2緩存。芯片亦內(nèi)置GeForce核心，支持OpenGL ES 2.0和Direct3D Mobile標準。APX 2500屬于ARM架構(gòu)，其低耗電設(shè)計，使手提電話可以長時間播放音樂或720p高清晰視頻。

NVIDIA于2008年12月發(fā)布了一支持Intel Atom處理器的NVIDIA ION移動平臺，主打輕薄桌面型市場，可以支持DirectX 10的內(nèi)置顯示芯片性能是原本英特爾官方945GSE芯片組的5倍，讓迷你電腦也有部分游戲能力；它解決了Atom沒有GPU、無法支持高清、無法支持數(shù)字顯示、屏幕需小于10英寸、不能支持更高版本的Windows Vista的種種問題。

在2011年1月5日的CES上，NVIDIA宣布將自行設(shè)計與研發(fā)基于ARM架構(gòu)的臺式機CPU，產(chǎn)品代號Project Denver（丹佛項目）。其處理器能夠支持微軟下一代桌面系統(tǒng)Windows 8以及行動平臺上的Android、蘋果iOS等。相比之前的Tegra產(chǎn)品，NVIDIA總裁表示這將是一顆高度定制的“ARM兼容CPU”，即獲得ARM指令集授權(quán)，但處理器微架構(gòu)則完全由NVIDIA自行開發(fā)，以更高性能面向桌面、服務(wù)器甚至高性能計算市場。屆時NVIDIA基于ARM架構(gòu)的處理器將在市場上與英特爾和AMD等基于X86架構(gòu)的處理器直接競爭。

在GTC 2020主題演講中，NVIDIA宣布推出Ampere架構(gòu)，是NVIDIA 8代GPU歷史上最大的一次性能飛躍，包含超過540億個晶體管，是有史以來最大的7納米芯片，性能相較于前代提升了高達20倍，

NVIDIA A100是首款基于NVIDIA Ampere架構(gòu)的GPU，全新多實例GPU技術(shù)可將單個A100分割成最多七個獨立的GPU來處理各種計算任務(wù)；第三代NVIDIA NVLink技術(shù)能將多個GPU組合成一個巨型GPU；全新結(jié)構(gòu)化稀疏功能將GPU的性能提高一倍。具有TF32的第三代Tensor Core核心 ，其功能經(jīng)過擴展后加入了專為AI開發(fā)的全新TF32，它能在無需更改任何代碼的情況下，使FP32精度下的AI性能提高多達20倍。此外，Tensor Core核心現(xiàn)在支持FP64精度，相比于前代，其為HPC應(yīng)用所提供的計算力比之前提高了多達2.5倍。

2020年，NVIDIA發(fā)布軟件開發(fā)包NVIDIA Maxine。