英伟达发布全球最大GPU:性能提升10倍,售价250万

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所属分类:人工智能
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英伟达发布全球最大GPU:性能提升10倍,售价250万

英伟达的新杀器又来了。

刚刚,在GTC 2018大会上,黄仁勋发布全球最大GPU。

他说的是DGX-2。

DGX-2能够实现每秒2千万亿次浮点运算(2 PFLOPS),性能比去年9月推出的DGX-1性能提高了10倍,售价39.9万美元(人民币250万元)。

英伟达发布全球最大GPU:性能提升10倍,售价250万

这次的GTC 2018大会在美国加州圣何塞举行,黄仁勋照例身着皮衣登台演讲。(官方还特别提示:这次是一件全新的皮衣)

而老黄这次的演讲主题,是四个Amazing:amazing graphics、amazing science、amazing AI、amazing robots。

首先,从不可思议的图像开始。

在这个环节里,黄仁勋介绍了英伟达在图像实时光线追踪处理方面的最新进展,展示了细腻的反射效果。

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这项技术,称为RTX。它面向图形领域,借助深度学习技术,实现了实时光线追踪。

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然后黄仁勋发布了首款基于Volta架构的工作站GPU:Quadro GV100。

它支持英伟达RTX技术,支持NVLink 2,32GB容量HBM2显存。两个GV100相连,可以提供10000多个CUDA核心,236 teraflops的TensorFlow核心。

说着说着,老黄又开始讲这句:买得越多,省得越多。(The more GPUs to buy, the more money you save.)

“来GTC,学习如何节省百万美元。”老黄发出诚恳的建议

然后进入不可思议的科学环节。

我们正处在GPU计算的关键点,黄仁勋表示。这部分他还介绍TESLA V100等产品的多快好省,也谈到一些GPU在计算和医疗影像方面的贡献。

比如医疗影像超级计算机CLARA。

英伟达发布全球最大GPU:性能提升10倍,售价250万

深度学习给医疗影响的识别带来了诸多变革,但投入到实际使用中却很难。医院用着十几年前生产的超声仪,黑白渣画质成了医疗进步的阻碍。

要等所有医院升级设备,可能要花上30年。

CLARA是一款医疗影像的超级计算机,让医院可以升级那些已有的系统。医生可以仍然用原有的超声、CT等设备,然后将图像输入超级计算机,推理出更清晰的图像。

在这个项目上,英伟达联合了一大群医疗行业的合作伙伴:

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以及在这个环节,黄仁勋又引导全场跟他念:买得越多,省得越多。

来到不可思议的AI环节。

这个环节的主题是“全球最大的GPU”。

首先,英伟达把Volta V100m每张卡的内存扩大到32GB。适用于内存密集型的深度学习和高性能计算,还能将内存受限的HPC应用性能提升高达50%。

其次,是全新发布的互联结构NVSwitch,带宽比最好的PCIe交换机高出5倍,最高支持16个Tesla V100同时以2.4TB/秒的速度进行通信

英伟达发布全球最大GPU:性能提升10倍,售价250万

最后,一个全新的DGX服务器发布了。

黄仁勋说这个现在是全球最大的GPU了:新的DGX-2,包括20亿个晶体管,12个交换机。每个GPU都可以通过光纤交换机互相通信,比PCIe接口快20倍。

英伟达发布全球最大GPU:性能提升10倍,售价250万

DGX-2的算力可达2千万亿次浮点运算,功耗10千瓦。这台机器内部是NVLink连接的两组Tesla V100阵列。

与6个月前发布的DGX-1相比,DGX-2提速10倍。

五年前,在两块GTX 580上进行Alexnet训练耗时六天,现在使用DGX-2,可以在18分钟以内完成。

这款产品将于今年三季度发售,每台价格39.9万美元(人民币250万元)。

DGX-2具有300台服务器的深度学习处理能力,占用15个数据中心机架空间,而体积则缩小60倍,能效提升18倍。

此外,英伟达还更新了CUDA、TensorRT、NCCL、cuDNN等深度学习和HPC软件堆栈。

新版的TensorRT能快速优化、验证和部署在超大规模的数据中心,针对更广泛的应用加速深度学习推理。它最高可以 将深度学习推理的速度加快190倍,降低70%的数据中心成本。

TensorRT 4还集成到了谷歌TensorFlow 1.7版本中,更易于使用。

另外,NVIDIA还宣布和ARM合作,将英伟达深度学习加速器架构集成到Arm的Project Trillium上,在手机智能家居等设备上实现深度学习推理。

以及英伟达GPU现在支持Kubernetes了。这是一个基于容器技术的分布式架构方案。这个技术让英伟达的GPU进一步加速。

还有一事,英伟达骄傲的宣布,TITAN V仍然断货中。

最后是不可思议的机器人环节。

发布了机器人开发工具包Issac SDK之后,话题转向了自动驾驶

“我们正试图从头到尾了解这个系统,这其中包含四个最重要的方面:数据收集、模型训练、模拟和驾驶。”老黄说,这个了解过程,大约花了5到7年。

老黄在现场,又展示了一把代驾

英伟达发布全球最大GPU:性能提升10倍,售价250万

他把VR和自动驾驶结合起来。通过一个VR眼镜和方向盘,就能启动自动驾驶汽车

代驾所用的平台,是新鲜发布的NVIDIA DRIVETM Constellation,基于两台服务器。

第一台服务器运行NVIDIA DRIVE Sim 软件,用以模拟自动驾驶汽车的传感器,如摄像头、激光雷达和雷达。第二台服务器搭载NVIDIA DRIVE PegasusTM AI汽车计算平台,可运行完整的自动驾驶汽车软件堆栈,并能够处理模拟数据,这些模拟数据如同来自路面行驶汽车上的传感器。

老黄又详细介绍了英伟达的感知基础架构。

每辆汽车都在收集PB级的数据,每个月有1500人大概标注100万件物品。

老黄表示,英伟达并没有试图建立一个基于软件定义的计算机的自主车辆系统,确切的说是在研究一个架构。

英伟达以Drive PX Parker单芯片架构为基础创建DRIVE Xavier。这是一个四芯片系统,包含两个Xaviers和两个Voltas。

这台耗能300瓦的电脑正在用于机器人汽车,将于今年晚些时候投入生产。

对了,这项技术英伟达拥有全部产权。

BTW,英伟达今天还宣布暂停了自动驾驶测试。

可能是受此影响,发布会一开始,英伟达股价就同步下跌,至发布会结束,英伟达股价累积下跌6.64%。

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