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- 正如蒸汽機和電力爲人類社會帶來了翻天覆地的改變，如今，人工智能技術也深刻地影響着社會。但與以往的技術革命不同，人工智能爲人們提供了一個史無前例的機會，可以在不對外開放、不加劇全球範圍內的不平等發展的情況下改善民生。
Moustapha Cisse 是 Google AI 位於加納阿克拉的研究實驗室的負責人和聯合創始人，也是非洲數學科學研究所的 機器學習 教授。他將在本文中結合自身經歷講述 AI 界的發展不平等現狀，以及爲改變現狀而做出的努力。
非裔谷歌AI科學家親歷分享：如何應對AI發展不平等 - GPU Taiwan Facebook 資訊交流社團 ← 點選進入 台灣最大人工智慧與深度學習資訊交流社團，以GPU為主軸，分享相關AI進展以及各類資訊與論文。目前人數在台灣有2萬多人。普遍均為博碩學歷以上成員。
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2019.03.24
我們(鴻鵠國際)大概在十年左右開始做這個有關GPU的業務,早期都是從推廣CUDA以及相關友支援GPU的軟體開始,後面種類非常的多,甚至高達五六百種以上在這個領域.
現在有些文章都描述NVIDIA似乎是一個幸運兒,搭到這個AI的浪潮,然而,GPU本身也是促成這整個AI革命的推手.
台灣早期能寫CUDA的人真的不多,大多是一些學術單位或者大型公司的rd單位.
隨著nvidia持續的更新CUDA與GPU,支援的軟體是越來越多,但是GPU並非絕對的主角,有一些熱門軟體如ANSYS等支援TESLA GPU的版本都可能得另外收費.
我們是從TESLA C1060開始的,那個年代這是單顆計算能力開始超越一個 TFLOPS的開始.到現在我們看到有DGX-2跳到了2PFLOPS.
這十年前的八年,我們覺得有關GPU的業務還是很低迷的,雖然以台灣計算的總量還是有一定的金額.但沒有AI崛起後的那種力道.
不在僅是Quadro,geforce進入到各種的企業單位,現在是中大小企業,都可能跟深度學習扯上關係,或者都有投入嘗試研發與應用
隨著各種框架的普及,其實已經不用自己寫CUDA相關的程序,使用框架來使用GPU就方便很多.
在這些過程中,我們那時候推廣gpu得搭配課程,讓整個生態系統比較完善,也參與成立了研碩資訊.
那時候教CUDA C,CUDA Fortran ,R,OpenMP,MPI等等.後面一直到2012年,國際上深度學習開始嶄露頭角,但在台灣這個突破,CV上的突破,也沒有預見這是個跨時代的開始.
台灣那年我們主辦了2012年的GPU Workshop,在台大集思.這些議題跟講者內容還可以在網上看的見
那時候美國的GTC也才剛辦完,所以分享裡面內容也是一個題材.CUDA 5發布一段時間,所以也講CUDA,但可以發覺GPU的應用真的很廣,其實真不僅是推動的AI而已,其他很多領域都促成了很重要的進展
動輒都是10~100倍的這種加速,但加速歸加速,原本都還是可以達到效益或者就是等一下就好.
但真沒想到跟這個古老的科學,人工智慧也跟著再帶動了起來,一直到今天的2019.
GPU Taiwan @Facebook社團,早期也是這個研討會下一個臉書小社團,大概就100人不到吧.甚至那時候還花了兩萬元臉書廣告預算,連一個報名用戶也沒有找到.
那時候跟GPU的內容除了GTC的更新外,大概就是相關軟體的一點點資訊,或者CUDA的更新.
能刺激GPU使用的生態跟內容是非常少的,真能發表與討論的也極少,因為使用CUDA開發跟實際開發到應用,是極困難的事情.
從但2012年後的機器學習,就開始蓬勃的發展,2013-2018原廠就開始在台灣舉辦了GPU研討論.
直到黃仁勳第一次在台演講.一直到國網中心花了十億經費建置了新的計算叢集.
現在GPU Taiwan是一個開放參與的臉書社團,只要發文者是具備清楚背景的,基本上大家都可以討論.且AI的應用種類繁多
從學術研討論每一場場都有AI的議題,大家就業了,還得讀論文,這幾乎跟過去的年代是前所未見的
這可能真的是一場新的電力革命 是一場工業革命 的開始,我們從過去的IOT,VRAR,3D列印,種種過去的熱門題材,真覺得沒有這波AI來的深且廣
我們比較幸運,這兩年還在這個車上,也持續從很廣的產品線推廣有很高階的HGX-2.DGX-2,DGX-1,DGX Station系列 也有一些中段的伺服器工作站等介於50-200萬上下的機器,也有很EDGE端的產品
如Jetson Nano, TX2,XAIVER.甚至台灣也有一些是車用的 也有模組的生意等等
NVIDIA Jetson TX1 台灣區上市發表會
(主辦：NVIDIA、鴻鵠國際 贊助協辦：麗臺科技)
