ZD至顶网服务器频道 06月21日 新闻消息:
PCIe接入形式的英伟达P100
英伟达公司已经推出了其Tesla P100加速芯片,采用PCIe卡形式且可接入标准服务器节点以支持人工智能与超级计算机级别的工作负载处理工作。
P100公布于今年4月在加利福尼亚州召开的英伟达GPU技术大会上:这款16纳米FinFET图形处理器在一块600平方毫米晶片上容纳有150亿个晶体管。其设计目标在于每秒实现万亿级别计算,适用软件包括神经网络训练以及天气与粒子模拟。这款GPU采用英伟达的Pascal架构,能够实现CPU与GPU之间的页面迁移。
每块P100包含4个每秒40 GB英伟达NVLink端口,分部接入GPU集群。NVLink为英伟达公司设计的高速互连机制。IBM公司的Power8+与Power9处理器皆支持NVLink,允许主机的Power CPU核心直接与各GPU相对接。
这些来自蓝色巨人的芯片主要服务于美国政府所拥有的各超级计算机及其它高负载设备。不过在民用领域,我们普遍使用x86处理器支撑后端工作负载。
时至今日,数据中心内的绝大部分计算处理器由英特尔公司提供;然而英特尔方面并不支持英伟达的NVLink,而且似乎也没有在这方面做出努力的计划。因此,英伟达方面拿出了自己的解决办法,即PCIe版本的Tesla P100卡,帮助服务器构建人员将加速处理器同其x86设备相结合。这意味着GPU能够通过NVLink实现彼此间的高速通信,同时经由PCIe总线接入主机CPU。
目前PCIe P100分为两种型号:其一HBM2堆栈内存为16 GB且内存传输带宽为每秒720 GB;其二成本更为低廉,HBM2内存为12 GB且内存传输带宽为每秒540 GB。二者皆采用PCIe gen-3 x 16通道以实现每秒32 GB传输能力。
二者在处理64位双精度运算与32位单精度运算时的持续性能水平分别为4.7万亿次与9.3万亿次;16位半精度运算则为18.7万亿次。这一水平略低于原始P100在双、单与半精度运算中的5.3万亿次、10.6万亿次与21万亿次。原因在于,PCIe卡的性能由于发热量的考虑而必须有所牺牲——毕竟我们不希望塞满了GPU加速节点的机架由于全力运转而被融化。
另外,NVLink P100的额定功率为300瓦,而其16 GB PCIe表亲的功率水平为250瓦,12 GB版本的功耗则更低。
顺带一提,如果大家希望在非NVLink服务器上使用全速、全功率Tesla P100,其实也是能够实现的:系统制造商能够在主机上添加PCIe gen-3接口,从而实现额外的性能提升。不过如果大家只希望使用PCIe,那么目前的低功耗、低性能PCIe选项已经非常理想。
“PCIe P100将成为主力系统——即大规模计算设备,”英伟达公司高级产品经理Roy Kim在接受采访时表示。他同时建议称,每个服务器节点可以接入4到8块该PCIe卡。
这些PCIe设备预计将在2016年第四季度正式推出,且面向克雷、戴尔、惠普、IBM以及其它英伟达合作伙伴发布。其最终定价将取决于经销商,但根据我们得到的消息,其价格会与目前的英伟达K80基本持平——后者的售价约为4000美元。
而在价值层面,英伟达方面告诉我们,P100 PCIe卡将在今年晚些时候作为欧洲各顶级超级计算机的构建组件,其中包括位于瑞士卢加诺国家超级计算中心的Piz Daint。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。