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【立尔讯】GTC 2018 |NVIDIA发布基于Volta 架构GPU,可省成千上万亿美元

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浏览:- 发布日期:2018-03-28 15:39:36【

北京时间凌晨0:00-2:00,Nvidia创始人兼首席执行官黄仁勋在美国圣何塞的GTC 2018年度AI盛会上,发表主题演讲。

NVIDIA发布基于Volta 架构GPU

作为英伟达每年最重要的大会,一年一度在美国旧金山举办的GTC一直都是英伟达技术实力最集中的展示。黄仁勋宣布了该公司在芯片、AI平台、自动驾驶上的一系列新动作。


这一次的GTC大会可能让不少矿工略微失望,英伟达并没有如传言所说发布一款“挖矿”专用芯片,但这并不影响这场持续三小时的英伟达2018GTC大会的精彩。


重点内容:

  • 全球首个基于Volta 架构GPU:搭载英伟达 RTX 技术的 GPU Quadro GV100,以及「世界最大的 GPU」;

  • NVIDIA AI 平台:TensorRT 4 等技术,为超大规模数据中心提速100倍;

  • 推出 DRIVE Constellation 自动驾驶仿真系统。


NVIDIA发布基于Volta 架构GPU

发布基于Volta架构的GPU-Quadro


本次会议发布的第一款产品是Quadro GV100——世界上首款基于Volta架构的GPU工作站。全球最大GPU,2个GV100,使用NVLink相连,形成一个完整的工作站,软件感觉不到切换。

NVIDIA发布基于Volta 架构GPU

VIDIA TESLA V100 32GB,SXM3

  • 双板总计16块GPU,总计512GB HBM2 存储

  • 每块GPU板由8块NVIDIA Tesla V100组成


  • 总计12 NVSwitch 连接

  • 高速互连,2.4 TB/秒对分带宽。


  • 8 EDR 无线带宽 / 100 GbE 以太网

  • 1600 Gb/秒双向带宽和低延迟。


  • PCIE Switch Complex

  • 2个英特尔Xeon Platinum CPUs

  • 1.5 TB系统内存

  • 双10/25 GbE 以太网

  • 30 TB NVME SSDS内部存储

NVIDIA发布基于Volta 架构GPU

相比庞大繁重的CPU机架,使用英伟达RTX Quadro GV100,14-Quad-GPU服务器,“省下成千上亿美元”。


DGX-2—世界最大GPU诞生!


这款GPU重达350磅(超过300斤),有汽车后备箱那么大,“没有人能把它举起来”,黄教主调侃道。

NVIDIA发布基于Volta 架构GPU

DGX-2具有12个NVSwitch,每个NVSwitch的特点是在台积电12nm FinFET工艺上制造了120亿个晶体管。每个交换机都具有18个8位NVLink连接。


IBM已经宣布将于2019年推出采用NVLink 3.0的Power9系统,因此我们预计NVSwitch将利用这种互补互连。 


这款全球最强大的电脑售价为39.9万美元(约250万人民币)。


TensorRT 4发布,超大规模数据中心提速100倍


黄仁勋用一张幻灯片展示了超大规模数据中心需要考虑的7个重要因素,并强调,超大规模数据中心是有史以来最复杂的计算机。


目前世界上大概有3千万台超大规模服务器。英伟达在2016年9月推出TensorRT,这是专门用来服务超大规模数据中心的芯片。


2017年4月推出TensorRT 2;2017年9月推出Tensor RT 3。今天英伟达发布了TensorRT 4——它可以处理循环神经网络,与TensorFlow深度融合。完成网络训练后,它可以直接在设备上运行。

NVIDIA发布基于Volta 架构GPU

黄仁勋称,这一更新可以让图像加速190倍,自然语言处理加速50倍,推荐引擎提速45倍,语音提速36倍,语音识别率提高60倍。“总体而言,我们将超大规模数据中心的速度提高了100倍。会节省很多钱


黄仁勋接下来发布了Kubernetes,用来协调数据中心服务器海洋中的工作负载——目前已经可以被GPU识别。

NVIDIA发布基于Volta 架构GPU

推出 DRIVE Constellation 仿真系统


Uber无人驾驶致死行人事件让自动驾驶技术的发展被推到了风口浪尖。本次发布会,黄仁勋也着重强调了自动驾驶的场景。

NVIDIA发布基于Volta 架构GPU

“安全是最重要的一件事。这是最难的计算问题。发生致命事故后,我们提醒自己,这项工作非常重要。我们需要一步一步地解决这个问题,因为这么多事情都处于危险之中。如果我们做得对,我们有非常大的机会挽救生命。”


黄教主接下来推出并详细介绍NVIDIA应用于自动驾驶场景的Perception基础架构:


  • 每辆汽车都在收集PB级的数据,我们将其标记为数据因子 - 每月有1500人来标注100万件物品;

  • 我们在NVIDIA DGX系统上进行训练,然后我们进行验证;

  • 最终创建网络,我们现在在车上有10个网络。每个网络有10个DGX分配


这10个网络涵盖感知、自由空间距离感知、天气,激光雷达感知、基于相机的映射、相机定位到高清地图、激光雷达定位到高清地图、路径感知和场景感知。

NVIDIA发布基于Volta 架构GPU

要实现自动驾驶汽车的量产部署,需要一种能够在数十亿英里的行驶中进行测试和验证的解决方案,以实现足够安全性和可靠性。黄仁勋介绍说,DRIVE Constellation 可以将视觉计算和数据中心方面的专业知识相结合以实现这一目标。


借助虚拟现实技术,测试者可通过对数十亿英里的自定义场景和极端情况进行测试,从而提高算法的稳定性,而花费的时间和成本仅为实际道路测试的一小部分。


此外,英伟达还推出了机器人开发平台 ISSAC 等工具。同时宣布与 ARM 展开合作。两家公司正在合作将开源的 NVIDIA 深度学习加速器 NVDLA 架构集成到 Arm 的 Project Trillium 平台上,以实现机器学习。


此次合作将使物联网芯片公司能够轻松地将 AI 集成到自己的设计中,并帮助它们将智能化且价格低廉的新产品带给全球数十亿的消费者。

NVIDIA发布基于Volta 架构GPU

其他内容


 英伟达RTX技术

RTX技术是目前市面上最强大的光线追踪技术,可以对多种材质进行最接近真实的实时渲染,现场演示中还包括了比较复杂的动态场景。

医疗平台Clara

由人工智能驱动的医疗平台Clara是英伟达的一次全新尝试,现场的展示中,英伟达通过对一个二维的超声波探测实时结果进行处理,直接精准还原患者体内脏器的活动,甚至可以直接算出心脏的容积、以及每次跳动的体积差异。

未来自动驾驶平台路线图

oadmap是半导体厂商常见的一种产品规划手段,最出名的要数Intel已经失效的“Tick-Tock”。在本次GTC上,黄仁勋也分享了英伟达DRIVE系列产品的RoadMap策略——小尺寸的单芯片平台,然后通过芯片数量和GPU的添加获得更强的性能,然后利用技术将更强的性能再次压缩为小尺寸的单芯片平台,一次类推。

现场透露下一代单芯片平台代号为Orin。

基于Holodeck的远程虚拟驾驶系统

打算用VR来做远程驾驶的初创公司可能很崩溃。

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