重磅丨英伟达刚刚发布全球最大GPU:GTC2018黄仁勋演讲核心内容整理

文章来源:机器之心


在刚刚结束的 Keynote 演讲中,英伟达创始人兼首席执行官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。

正如黄仁勋所说的,今天的发布会有关于:「Amazing science, amazing graphics, amazing products and amazing AI.」

核心内容:

  • 新一代服务器级 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,多种重大改进

  • 推出 DRIVE Constellation 自动驾驶仿真系统

图注:黄仁勋 Keynote 演讲总结

搭载英伟达 RTX 技术的 GPU Quadro GV100

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在今天的 GTC 大会 Keynote 中,黄仁勋首先宣布推出搭载 NVIDIA RTX 技术的 Quadro GV100 GPU,首次向数以百万计的艺术家和设计师提供实时光线追踪技术。

黄仁勋表示,结合强大的 Quadro GV100 GPU,NVIDIA RTX 能够在运行专业设计及内容创作类应用程序的同时,实现实时的计算密集型光线追踪。

Quadro GV100 具有 32GB 内存,且可借助 NVIDIA NVLink 2 互联技术,通过并联两块 Quadro GPU 扩展至 64GB,在所有适用于此类应用的平台中其性能最高。

在性能方面,GV100 基于 NVIDIA Volta GPU 架构,可提供每秒 7.4 万亿次浮点运算的双精度性能、每秒 14.8 万亿次浮点运算的单精度性能、以及每秒 118.5 万亿次浮点运算的深度学习性能。NVIDIA RTX 内置的 NVIDIA OptiX AI-denoiser 可实现实时的 AI 去噪,英伟达表示且其性能相当于采用 CPU 时的 100 倍。

NVIDIA AI 平台:多项重大改进

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而后,如同往届,黄仁勋对英伟达 AI 平台做了介绍,公布了其中的一系列重要进展,包括全新 Tesla V100 32GB GPU 的 2 倍内存、革命性的 NVSwitch 结构、以及全面的软件堆栈推动性能提升、深度学习工作站 DGX-2 成为首款性能高达每秒 2 千万亿次浮点运算的深度学习系统、发布深度学习引擎 TensorRT 4 等。英伟达表示,相较于六个月前发布的上一代产品 DGX-1,其深度学习工作负载性能实现了 10 倍提升。

在大会上,黄仁勋宣布,新版的 Tesla V100 内存扩容了一倍。「5 年前 AlexNet 在 ImageNet 上展示了突破性的能力,」黄仁勋说道,「它有 8 层,数百个参数。而今天我们能够看到数百层的神经网络,内含数十亿参数,深度学习模型经过五年的发展,体量扩大了 500 倍。」

而这样的计算需求可由「世界上最大的 GPU」DGX-2 进行处理,它是由 16 块 32GB 内存的 Tesla V100 计算卡通过 NVSwitch 进行连接(显卡间的通信速度是 PCI 的 20 倍,每秒 300Gbyte)所组成的,共拥有 2000TFPLOS 的 Tensor Core 算力,售价 39.9 万美元。NVSwitch 是今天黄仁勋宣布的全新的 GPU 互联结构。

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DGX-2 是首款能够提供每秒两千万亿次浮点运算能力的单点服务器,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。

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而后,黄仁勋宣布了英伟达在 AI 推理上的一系列动作。黄仁勋表示,基于在数据中心、汽车应 用、以及包括机器人和无人机等嵌入式设备领域中,诸如语音识别、自然语言处理、推荐系统、 以及图像识别等新功能的支持,面向深度学习推理的 GPU 加速正在获得越来越多的关注。

「我们需要超级计算机来帮助自己寻找更高效的能源存储方法,探索地球的内部,预测未来的自然灾害,以及模拟微观世界的变化。」黄仁勋说道。

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英伟达宣布推出新版 TensorRT 推理软件 TensorRT 4,并将 TensorRT 集成至谷歌的 TensorFlow 框架。

此外,英伟达还宣布了面向 Kubernetes 的 GPU 加速,以促进企业在多云 GPU 集群上的推理部署。英伟达将针对开源社群强化 GPU 性能,以支持 Kubernetes 生态系统。

推出 DRIVE Constellation 仿真系统

自动驾驶一直是 GTC 大会的重要部分,今天,英伟达展示了一套用于使用照片级真实感模拟,基于云的自动驾驶汽车测试系统。

该系统被称为 NVIDIA DRIVE Constellation,是一种基于两种不同服务器的计算平台。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。第二台服务器搭载了 NVIDIA DRIVE Pegasus 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。

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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。

小结

英伟达 GTC 大会从 2009 年开办以来,越来越受到人们的关注。而随着人工智能的火热,GPU 价值也水涨船高。而本届 GTC 相比于第一届,参会人数增加了近 10 倍,火热程度也超乎以往。但遗憾的是,今天的发布仍然围绕商用计算设备进行,不像国内外众多媒体猜测的那样会发布新一代 Geforce 显卡。或许,众多玩家还要继续等待一段时间。


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