NVIDIA Volta і інші анонси NVIDIA для ІІ - GTC 2017
На цьому тижні в Сан-Хосе проходить щорічна конференція NVIDIA по GPU-технологіям. 7000 учасників, 600 технічних сесій, 150 стендів, 310 сесій зі штучного інтелекту та 67 лабораторій з технологій глибокого навчання (Deep Learning).
Сьогодні, в рамках виступу CEO NVIDIA Дженсена Хуанга, були представлені нова архітектура графічних процесорів NVIDIA Volta і серія апаратно-програмних рішень, покликаних прискорити і спростити роботу з штучним інтелектом.
Архітектура NVIDIA Volta - Volta - це найпотужніша в світі архітектура GPU, покликана стати каталізатором нової хвилі досягнень в області штучного інтелекту і високопродуктивних обчислень. Перший процесор на базі Volta - це GPU для дата-центрів Tesla V100, який забезпечує надвисоку швидкість і масштабованість навчання і інференса глибоких нейронних мереж, а також прискорює високопродуктивні і графічні обчислення.
В основі Volta, сьомого покоління графічних архітектур NVIDIA, знаходиться 21 млрд транзисторів, що забезпечують продуктивність завданнях в глибокого навчання, еквівалентну 100 CPU. Пікова продуктивність Volta в 5 разів вище архітектури Pascal - поточної графічної архітектури NVIDIA, і в 15 разів вище Maxwell, представленої два роки тому. Ця цифра вчетверо більше того, що передбачав закон Мура.
Volta стане новим стандартом високопродуктивних обчислень. Завдяки об'єднанню ядер CUDA® і нового ядра Volta Tensor в уніфікованої архітектурі, один сервер на базі GPU Tesla V100 зможе замінити сотні центральних процесорів в високопродуктивних обчисленнях.
Ключові технології GPU Tesla V100, які дозволили подолати 100-терафлопсний кордон в
завданнях глибокого навчання:
- Спеціалізовані ядра Tensor, створені для прискорення роботи штучного інтелекту. Оснащений 640 ядрами Tensor, процесор V100 забезпечує продуктивність 120 терафлопс в глибокому навчанні, що еквівалентно продуктивності 100 CPU.
- Нова архітектура GPU з більш ніж 21 млрд транзисторів. Вона об'єднує ядра CUDA і Tensor в рамках уніфікованої архітектури, забезпечуючи продуктивність суперкомп'ютера для ІІ в одному GPU.
- NVLink ™ піднімає на новий рівень високошвидкісний інтерфейс між графічними процесорами і між графічним і центральним процесорами, вдвічі збільшуючи пропускну здатність у порівнянні з попереднім поколінням NVLink.
- Пам'ять 900 ГБ / с HBM2 DRAM, розроблена спільно з Samsung, збільшує смугу пропускання на 50% в порівнянні з попереднім поколінням.
- Оптимізоване під Volta програмне забезпечення, включаючи CUDA, cuDNN і TensorRT ™, яке провідні фреймворки і додатки для прискорення ІІ і досліджень можуть взяти на озброєння.
Детальніше про архітектуру NVIDIA Volta - https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/inside-volta/ .
Нові DGX системи на базі Volta - Анонсована нова лінійка суперкомп'ютерів зі штучним інтелектом NVIDIA DGX AI з винятковими обчислювальними можливостями. Системи побудовані на GPU NVIDIA Tesla V100 на базі нової архітектури Volta і використовують повністю оптимізоване для задач ІІ програмне забезпечення. Продуктивність такої системи втричі вище, ніж у попереднього покоління DGX, і відповідає потужності приблизно 800 CPU в рамках всього однієї системи.
Платформа NVIDIA GPU Cloud - NVIDIA GPU Cloud (NGC) - це хмарна платформа, яка надає розробникам зручний доступ - за допомогою ПК, системи DGX або хмари - до повноцінного програмного набору інструментів впровадження ІІ. Завдяки NGC розробники зможуть легше отримувати доступ до новітніх оптимізованим фреймворками і передовим прискорювачів.
Співпраця з Toyota - Toyota почне впровадження автомобільної обчислювальної платформи з підтримкою штучного інтелекту NVIDIA DRIVE ™ PX в системи автономного водіння, заплановані до висновку на ринок протягом найближчих років. Команди інженерів обох компаній вже працюють над створенням програмного забезпечення на високопродуктивної ІІ-платформі NVIDIA, яке дозволить краще розуміти величезні обсяги даних, одержуваних з автомобільних датчиків, і автономно справлятися з широким спектром ситуацій на дорозі.
Для того щоб справлятися із завданнями подібного рівня обчислювальної складності, в прототипах автомобілів часто використовують потужні комп'ютери, які займають весь багажник. Платформа NVIDIA DRIVE PX на базі процесора нового покоління Xavier легко поміщається в руці, забезпечуючи при цьому 30 млрд операцій глибокого навчання в секунду.
SAP Brand Impact - Проект SAP Brand Impact на базі рішень NVIDIA для глибокого навчання вимірює атрибути бренду (наприклад, логотипи) практично в реальному часі. Ефективний аналіз відеоконтенту став можливий завдяки використанню для аналізу глибоких нейромереж, навчених на NVIDIA DGX-1 і TensorRT.
Isaac Robotics Simulator - У нашому новому імітаторі роботів на ім'я Isaac застосовуються складні ігрові та графічні технології, щоб швидко і ефективно навчати машини в зімітувати умовах реального світу. NVIDIA також представила набір референсних платформ на базі NVIDIA Jetson ™ , Які дозволять прискорити процес створення розумних машин.
ІІ для трасування променів - За допомогою ІІ ми прискорюємо трасування променів (ray tracing) і отримання високодеталізованих зображень. Метод трасування променів генерує зображення фотореалістичного якості, але вимагає великих обчислювальних ресурсів, при цьому на зображенні може з'являтися шум. Завдяки використанню алгоритмів глибокого навчання в NVIDIA Iray, шумозаглушення стає доступним в режимі реального часу.
Project Holodeck - Project Holodeck - це фотореалістичне VR-оточення для спільної роботи, яке дозволяє бачити, чути і відчувати віртуалізовані об'єкти. Середа Holodeck дозволяє творцям імпортувати моделі високої чіткості і з високою роздільною здатністю в VR для спільної роботи над ними разом з колегами.
Інші новини та анонси GTC 2017 читайте в нашій групі Вконтакте .
завантажити презентацію NVIDIA .
Подивитися фото галерею: https://www.flickr.com/photos/nvidia .
