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至顶网服务器频道Nvidia推出强大的新图形芯片Tesl V100加速进军AI和深度学习的步伐

Nvidia推出强大的新图形芯片Tesl V100加速进军AI和深度学习的步伐

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Nvidia日前在加利福尼亚州圣荷西的GPU技术会议上推出一款强大的新芯片,正如首席执行黄仁勋所说的,新芯片的推出标志着下一个计算时代的出现:人工智能的来临,特别是深度学习神经网络的来临...

作者:黄雅琦 来源:至顶网服务器频道 【编译】 2017年5月11日

关键字:深度学习 AI Tesl V100 NVIDIA

至顶网服务器频道 05月11日 新闻消息:Nvidia公司携旗下的图形处理器在半导体领域可以说是声名赫赫,Nvidia图形处理器曾为创造最热门的游戏个人电脑立下汗马功劳,而时至今日原来的游戏市场几乎成了后娘的儿子。

Nvidia推出强大的新图形芯片Tesl V100加速进军AI和深度学习的步伐

Nvidia日前在加利福尼亚州圣荷西的GPU技术会议上推出一款强大的新芯片,正如首席执行Jensen Huang黄仁勋(上图)所说的,新芯片的推出标志着下一个计算时代的出现:人工智能的来临,特别是深度学习神经网络的来临,业界最近许多新突破都拜深度学习神经网络所赐,如自驾车和即时语言翻译等。

Tesl V100(下图)的计算能力比Nvidia去年推出的第一个非游戏芯片Pasca芯片的计算能力高五倍。Tesl V100用的是基于新的Volta芯片架构,可在单个大型芯片上包装约2100亿个晶体管,大小与Apple Watch面板相若。黄仁勋暗示Nvidia花了数十亿美元开发Tesl V100,他告诉观众,“如有人想买这东西的话,价钱是30亿美元。”他说完后将一个Tesl V100芯片塞在裤子后口袋里。

Nvidia推出强大的新图形芯片Tesl V100加速进军AI和深度学习的步伐

Tesl V100芯片专门用于深度学习应用,Tesl V100每秒Tensor浮点运算速度比去年的芯片快12倍。Nvidia公司星期二发布的季度业绩报告好过预期, Nvidia今天的股价应声飙升18%,部分原因是从事深度学习的云计算巨头和公司旗下的数据中心芯片翻了三倍。

Nvidia在新芯片里加了一些针对深度学习的功能,包括640个“Tensor Cores”(用于加快AI工作负载的专门电路)。GPU和标准中央处理器之间的互连速度更快了,存储电路的速度更高了,同时还推出了如Nvidia新型TensorRT等软件,TensorRT软件可用于确定哪些数学运算可以更快地以平行运算的形式完成,而不是在标准的CPU上以串行方式完成。 

黄仁勋甚至还提出,诸如英特尔公司制造的传统中央处理器在单个芯片上置入的晶体管数目每两年翻一杯,该趋势是用了数十年的“摩尔定律”,但该趋势已受到限制,而Nvidia的平行处理架构必将在芯片发展中超越传统技术。

他表示,“我们现在要对抗半导体物理学定律。摩尔定律终结后,加速计算将是向前发展的最佳之路。”

新芯片Tesl V100将在第三季度推出新的Nvidia DGX-1超级计算设备,售价为149,000美元。Tesl V100芯片还会在第四季度里提供给其他计算机制造商,并会内置在HGX-1机器里提供给云计算提供商。 Nvidia还宣布会向 个人用户提供DGX工作站,DGX工作站是使用Volta芯片的小型计算机,第三季度上架,售价69,000美元。

Tesl V100技术也可以通过云获得。Nvidia GPU 云软件“堆栈”涵括深入学习软件框架,如TensorFlow、Theano和MXNet。Nvidia GPU 云软件“堆栈”可以在个人计算机Nvidia  DGX-1或云里运行。

黄仁勋还宣布,丰田已经决定采用Nvidia的汽车计算机系统Drive PX。他表示, “Drive PX将成为丰田未来的无人驾驶汽车架构。” Nvidia还与奥迪、特斯拉、梅赛德斯和沃尔沃等其他汽车制造商建立了合作伙伴关系。Drive PX系统含有名为Xavier的芯片,Xavier结合了ARM CPU、Volta GPU和一个深度学习加速器。Drive PX芯片架构将于7月份面向特定用户提供开放源代码, 9月开始面向一般用户提供开放源代码。

另外,Nvidia宣布推出名为Isaac的机器人模拟器,Isaac可在任何Nvidia GPU上运行。黄仁勋表示,经过深度学习预训练的机器人潜力无比。他表示,“这种机器人一经激活几乎就能了解整个世界。”

不过Nvidia也并没有完全放弃旗下的高质量图形老本,Nvidia展出了超现实视频游戏片段。Nvidia还介绍了一个名为Project Holodeck的试验项目,Holodeck具有基于头像的实时协作功能,展示该功能是要表明Holodeck在互动性虚拟现实上具有发展潜力。

Moor 观察和策略所的高级分析师员表示Karl Freund,Nvidia可以将同样的芯片模块技术用在游戏业务上,而游戏业务仍然是Nvidia业务的大头。他表示,“深度学习的使用可以推动降精确度等特定功能的发展,而其架构经过修改后可以用于交付高效率游戏产品。”

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