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來源：量子位（ID：QbitAI） 英偉達(dá)的新殺器又來了。 剛剛，在GTC 2018大會(huì)上，黃仁勛發(fā)布全球最大GPU。 他說的是DGX-2。 DGX-2能夠?qū)崿F(xiàn)每秒2千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算（2 PFLOPS），性能比去年9月推出的DGX-1性能提高了10倍，售價(jià)39.9萬美元（人民幣250萬元）。 
這次的GTC 2018大會(huì)在美國加州圣何塞舉行，黃仁勛照例身著皮衣登臺(tái)演講。（官方還特別提示：這次是一件全新的皮衣） 而老黃這次的演講主題，是四個(gè)Amazing：amazing graphics、amazing science、amazing AI、amazing robots。 首先，從不可思議的圖像開始。 在這個(gè)環(huán)節(jié)里，黃仁勛介紹了英偉達(dá)在圖像實(shí)時(shí)光線追蹤處理方面的最新進(jìn)展，展示了細(xì)膩的反射效果。 這項(xiàng)技術(shù)，稱為RTX。它面向圖形領(lǐng)域，借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)光線追蹤。 然后黃仁勛發(fā)布了首款基于Volta架構(gòu)的工作站GPU：Quadro GV100。 它支持英偉達(dá)RTX技術(shù)，支持NVLink 2，32GB容量HBM2顯存。兩個(gè)GV100相連，可以提供10000多個(gè)CUDA核心，236 teraflops的TensorFlow核心。 說著說著，老黃又開始講這句：買得越多，省得越多。（The more GPUs to buy， the more money you save。） “來GTC，學(xué)習(xí)如何節(jié)省百萬美元�！崩宵S發(fā)出誠懇的建議。 然后進(jìn)入不可思議的科學(xué)環(huán)節(jié)。 我們正處在GPU計(jì)算的關(guān)鍵點(diǎn)，黃仁勛表示。這部分他還介紹TESLA V100等產(chǎn)品的多快好省，也談到一些GPU在計(jì)算和醫(yī)療影像方面的貢獻(xiàn)。 比如醫(yī)療影像超級(jí)計(jì)算機(jī)CLARA。 深度學(xué)習(xí)給醫(yī)療影響的識(shí)別帶來了諸多變革，但投入到實(shí)際使用中卻很難。醫(yī)院用著十幾年前生產(chǎn)的超聲儀，黑白渣畫質(zhì)成了醫(yī)療進(jìn)步的阻礙。 要等所有醫(yī)院升級(jí)設(shè)備，可能要花上30年。 CLARA是一款醫(yī)療影像的超級(jí)計(jì)算機(jī)，讓醫(yī)院可以升級(jí)那些已有的系統(tǒng)。醫(yī)生可以仍然用原有的超聲、CT等設(shè)備，然后將圖像輸入超級(jí)計(jì)算機(jī)，推理出更清晰的圖像。 在這個(gè)項(xiàng)目上，英偉達(dá)聯(lián)合了一大群醫(yī)療行業(yè)的合作伙伴： 以及在這個(gè)環(huán)節(jié)，黃仁勛又引導(dǎo)全場(chǎng)跟他念：買得越多，省得越多。 來到不可思議的AI環(huán)節(jié)。 這個(gè)環(huán)節(jié)的主題是“全球最大的GPU”。 首先，英偉達(dá)把Volta V100m每張卡的內(nèi)存擴(kuò)大到32GB。適用于內(nèi)存密集型的深度學(xué)習(xí)和高性能計(jì)算，還能將內(nèi)存受限的HPC應(yīng)用性能提升高達(dá)50%。 其次，是全新發(fā)布的互聯(lián)結(jié)構(gòu)NVSwitch，帶寬比最好的PCIe交換機(jī)高出5倍，最高支持16個(gè)Tesla V100同時(shí)以2.4TB/秒的速度進(jìn)行通信。 最后，一個(gè)全新的DGX服務(wù)器發(fā)布了。 黃仁勛說這個(gè)現(xiàn)在是全球最大的GPU了：新的DGX-2，包括20億個(gè)晶體管，12個(gè)交換機(jī)。每個(gè)GPU都可以通過光纖交換機(jī)互相通信，比PCIe接口快20倍。
DGX-2的算力可達(dá)2千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算，功耗10千瓦。這臺(tái)機(jī)器內(nèi)部是NVLink連接的兩組Tesla V100陣列。 與6個(gè)月前發(fā)布的DGX-1相比，DGX-2提速10倍。 五年前，在兩塊GTX 580上進(jìn)行Alexnet訓(xùn)練耗時(shí)六天，現(xiàn)在使用DGX-2，可以在18分鐘以內(nèi)完成。 這款產(chǎn)品將于今年三季度發(fā)售，每臺(tái)價(jià)格39.9萬美元（人民幣250萬元）。 DGX-2具有300臺(tái)服務(wù)器的深度學(xué)習(xí)處理能力，占用15個(gè)數(shù)據(jù)中心機(jī)架空間，而體積則縮小60倍，能效提升18倍。 此外，英偉達(dá)還更新了CUDA、TensorRT、NCCL、cuDNN等深度學(xué)習(xí)和HPC軟件堆棧。 新版的TensorRT能快速優(yōu)化、驗(yàn)證和部署在超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，針對(duì)更廣泛的應(yīng)用加速深度學(xué)習(xí)推理。它最高可以 將深度學(xué)習(xí)推理的速度加快190倍，降低70%的數(shù)據(jù)中心成本。 TensorRT 4還集成到了谷歌TensorFlow 1.7版本中，更易于使用。 另外，NVIDIA還宣布和ARM合作，將英偉達(dá)深度學(xué)習(xí)加速器架構(gòu)集成到Arm的Project Trillium上，在手機(jī)、智能家居等設(shè)備上實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)推理。 以及英偉達(dá)GPU現(xiàn)在支持Kubernetes了。這是一個(gè)基于容器技術(shù)的分布式架構(gòu)方案。這個(gè)技術(shù)讓英偉達(dá)的GPU進(jìn)一步加速。 還有一事，英偉達(dá)驕傲的宣布，TITAN V仍然斷貨中。 最后是不可思議的機(jī)器人環(huán)節(jié)。 發(fā)布了機(jī)器人開發(fā)工具包Issac SDK之后，話題轉(zhuǎn)向了自動(dòng)駕駛。 “我們正試圖從頭到尾了解這個(gè)系統(tǒng)，這其中包含四個(gè)最重要的方面：數(shù)據(jù)收集、模型訓(xùn)練、模擬和駕駛。”老黃說，這個(gè)了解過程，大約花了5到7年。 老黃在現(xiàn)場(chǎng)，又展示了一把云代駕。 他把VR和自動(dòng)駕駛結(jié)合起來。通過一個(gè)VR眼鏡和方向盤，就能啟動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車。 云代駕所用的平臺(tái)，是新鮮發(fā)布的NVIDIA DRIVETM Constellation，基于兩臺(tái)服務(wù)器。 第一臺(tái)服務(wù)器運(yùn)行NVIDIA DRIVE Sim 軟件，用以模擬自動(dòng)駕駛汽車的傳感器，如攝像頭、激光雷達(dá)和雷達(dá)。第二臺(tái)服務(wù)器搭載NVIDIA DRIVE PegasusTM AI汽車計(jì)算平臺(tái)，可運(yùn)行完整的自動(dòng)駕駛汽車軟件堆棧，并能夠處理模擬數(shù)據(jù)，這些模擬數(shù)據(jù)如同來自路面行駛汽車上的傳感器。 老黃又詳細(xì)介紹了英偉達(dá)的感知基礎(chǔ)架構(gòu)。 每輛汽車都在收集PB級(jí)的數(shù)據(jù)，每個(gè)月有1500人大概標(biāo)注100萬件物品。 老黃表示，英偉達(dá)并沒有試圖建立一個(gè)基于軟件定義的計(jì)算機(jī)的自主車輛系統(tǒng)，確切的說是在研究一個(gè)架構(gòu)。 英偉達(dá)以Drive PX Parker單芯片架構(gòu)為基礎(chǔ)創(chuàng)建DRIVE Xavier。這是一個(gè)四芯片系統(tǒng)，包含兩個(gè)Xaviers和兩個(gè)Voltas。 這臺(tái)耗能300瓦的電腦正在用于機(jī)器人汽車，將于今年晚些時(shí)候投入生產(chǎn)。 對(duì)了，這項(xiàng)技術(shù)英偉達(dá)擁有全部產(chǎn)權(quán)。 BTW，英偉達(dá)今天還宣布暫停了自動(dòng)駕駛測(cè)試。 可能是受此影響，發(fā)布會(huì)一開始，英偉達(dá)股價(jià)就同步下跌，至發(fā)布會(huì)結(jié)束，英偉達(dá)股價(jià)累積下跌6.64%。 |
