北京時間凌晨0:00-2:00,Nvidia創始人兼首席執行官黃仁勛在美國圣何塞的GTC 2018年度AI盛會上,發表主題演講。
作為英偉達每年最重要的大會,一年一度在美國舊金山舉辦的GTC一直都是英偉達技術實力最集中的展示。黃仁勛宣布了該公司在芯片、AI平臺、自動駕駛上的一系列新動作。
這一次的GTC大會可能讓不少礦工略微失望,英偉達并沒有如傳言所說發布一款“挖礦”專用芯片,但這并不影響這場持續三小時的英偉達2018GTC大會的精彩。
重點內容:
全球首個基于Volta 架構GPU:搭載英偉達 RTX 技術的 GPU Quadro GV100,以及「世界最大的 GPU」;
NVIDIA AI 平臺:TensorRT 4 等技術,為超大規模數據中心提速100倍;
推出 DRIVE Constellation 自動駕駛仿真系統。
發布基于Volta架構的GPU-Quadro
本次會議發布的第一款產品是Quadro GV100——世界上首款基于Volta架構的GPU工作站。全球最大GPU,2個GV100,使用NVLink相連,形成一個完整的工作站,軟件感覺不到切換。
VIDIA TESLA V100 32GB,SXM3
雙板總計16塊GPU,總計512GB HBM2 存儲
每塊GPU板由8塊NVIDIA Tesla V100組成
總計12 NVSwitch 連接
高速互連,2.4 TB/秒對分帶寬。
8 EDR 無線帶寬 / 100 GbE 以太網
1600 Gb/秒雙向帶寬和低延遲。
PCIE Switch Complex
2個英特爾Xeon Platinum CPUs
1.5 TB系統內存
雙10/25 GbE 以太網
30 TB NVME SSDS內部存儲
相比龐大繁重的CPU機架,使用英偉達RTX Quadro GV100,14-Quad-GPU服務器,“省下成千上萬億美元”。
DGX-2—世界最大GPU誕生!
這款GPU重達350磅(超過300斤),有汽車后備箱那么大,“沒有人能把它舉起來”,黃教主調侃道。
DGX-2具有12個NVSwitch,每個NVSwitch的特點是在臺積電12nm FinFET工藝上制造了120億個晶體管。每個交換機都具有18個8位NVLink連接。
IBM已經宣布將于2019年推出采用NVLink 3.0的Power9系統,因此我們預計NVSwitch將利用這種互補互連。
這款全球最強大的電腦售價為39.9萬美元(約250萬人民幣)。
TensorRT 4發布,超大規模數據中心提速100倍
黃仁勛用一張幻燈片展示了超大規模數據中心需要考慮的7個重要因素,并強調,超大規模數據中心是有史以來最復雜的計算機。
目前世界上大概有3千萬臺超大規模服務器。英偉達在2016年9月推出TensorRT,這是專門用來服務超大規模數據中心的芯片。
2017年4月推出TensorRT 2;2017年9月推出Tensor RT 3。今天英偉達發布了TensorRT 4——它可以處理循環神經網絡,與TensorFlow深度融合。完成網絡訓練后,它可以直接在設備上運行。
黃仁勛稱,這一更新可以讓圖像加速190倍,自然語言處理加速50倍,推薦引擎提速45倍,語音提速36倍,語音識別率提高60倍。“總體而言,我們將超大規模數據中心的速度提高了100倍。會節省很多錢。
黃仁勛接下來發布了Kubernetes,用來協調數據中心服務器海洋中的工作負載——目前已經可以被GPU識別。
推出 DRIVE Constellation 仿真系統
Uber無人駕駛致死行人事件讓自動駕駛技術的發展被推到了風口浪尖。本次發布會,黃仁勛也著重強調了自動駕駛的場景。
“安全是最重要的一件事。這是最難的計算問題。發生致命事故后,我們提醒自己,這項工作非常重要。我們需要一步一步地解決這個問題,因為這么多事情都處于危險之中。如果我們做得對,我們有非常大的機會挽救生命。”
黃教主接下來推出并詳細介紹NVIDIA應用于自動駕駛場景的Perception基礎架構:
每輛汽車都在收集PB級的數據,我們將其標記為數據因子 - 每月有1500人來標注100萬件物品;
我們在NVIDIA DGX系統上進行訓練,然后我們進行驗證;
最終創建網絡,我們現在在車上有10個網絡。每個網絡有10個DGX分配
這10個網絡涵蓋感知、自由空間距離感知、天氣,激光雷達感知、基于相機的映射、相機定位到高清地圖、激光雷達定位到高清地圖、路徑感知和場景感知。
要實現自動駕駛汽車的量產部署,需要一種能夠在數十億英里的行駛中進行測試和驗證的解決方案,以實現足夠安全性和可靠性。黃仁勛介紹說,DRIVE Constellation 可以將視覺計算和數據中心方面的專業知識相結合以實現這一目標。
借助虛擬現實技術,測試者可通過對數十億英里的自定義場景和極端情況進行測試,從而提高算法的穩定性,而花費的時間和成本僅為實際道路測試的一小部分。
此外,英偉達還推出了機器人開發平臺 ISSAC 等工具。同時宣布與 ARM 展開合作。兩家公司正在合作將開源的 NVIDIA 深度學習加速器 NVDLA 架構集成到 Arm 的 Project Trillium 平臺上,以實現機器學習。
此次合作將使物聯網芯片公司能夠輕松地將 AI 集成到自己的設計中,并幫助它們將智能化且價格低廉的新產品帶給全球數十億的消費者。
其他內容
英偉達RTX技術
RTX技術是目前市面上最強大的光線追蹤技術,可以對多種材質進行最接近真實的實時渲染,現場演示中還包括了比較復雜的動態場景。
醫療平臺Clara
由人工智能驅動的醫療平臺Clara是英偉達的一次全新嘗試,現場的展示中,英偉達通過對一個二維的超聲波探測實時結果進行處理,直接精準還原患者體內臟器的活動,甚至可以直接算出心臟的容積、以及每次跳動的體積差異。
未來自動駕駛平臺路線圖
oadmap是半導體廠商常見的一種產品規劃手段,最出名的要數Intel已經失效的“Tick-Tock”。在本次GTC上,黃仁勛也分享了英偉達DRIVE系列產品的RoadMap策略——小尺寸的單芯片平臺,然后通過芯片數量和GPU的添加獲得更強的性能,然后利用技術將更強的性能再次壓縮為小尺寸的單芯片平臺,一次類推。
現場透露下一代單芯片平臺代號為Orin。
基于Holodeck的遠程虛擬駕駛系統
打算用VR來做遠程駕駛的初創公司可能很崩潰。
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