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[導讀] (本站原創(chuàng),作者是章鷹,電子發(fā)燒友執(zhí)行副主編) 提到英偉達,大多數(shù)人會以為,它是一家賣顯卡的硬件公司,是“游戲芯片供應商”、“全球最大的圖片芯片制造商”?,F(xiàn)在英偉達是一家AI公司,深度

(本站原創(chuàng),作者是章鷹,電子發(fā)燒友執(zhí)行副主編)

提到英偉達,大多數(shù)人會以為,它是一家賣顯卡的硬件公司,是“游戲芯片供應商”、“全球最大的圖片芯片制造商”。現(xiàn)在英偉達是一家AI公司,深度學習正在創(chuàng)造收入增長,據(jù)官方發(fā)布的數(shù)據(jù),截至2018年7月29日,英偉達第二季收入達到31.2億美元,較去年同期增長40%。公司在AI、游戲、專業(yè)視覺和自動駕駛平臺均取得增長。首席執(zhí)行官黃仁勛表示,各行各業(yè)計算需求與傳統(tǒng)計算極限之間逐漸擴大的差距,推動了我們的增長,我們首創(chuàng)的GPU加速計算模型,滿足了開發(fā)人員的需求,并幫助他們實現(xiàn)飛躍。

9月21日,在杭州云棲大會的英偉達專場會議上,英偉達中國區(qū)CTO趙立威先生,給在場的工程師帶來了最前沿的《GPU運算引領人工智能》的演講。

英偉達中國區(qū)CTO趙立威先生

趙立威先生的PPT,展示了1980年到2020年,GPU算力的急速增長曲線。GPU Computing和人工智能在過去的幾個月變化非常快,以NVIDIA最新的DGX-2人工智能電腦2PFlops的算力能力,已經(jīng)相當于2009年全球排名第一的超算中心算力,并且從GPU領域來看算力能力每年提升1.1倍。筆者了解到,云計算正進入算力時代。云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息技術的快速發(fā)展與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)幾何級增長,帶來了大量可處理數(shù)據(jù)存量和知識。

趙立威先生引用2017年圖靈獎獲得者David A. Patterson在接受采訪時的話:“傳統(tǒng)的摩爾定律將失效,進入后摩爾定律時代,傳統(tǒng)以CPU為計算單元的硬件架構很難跟上不同類型行業(yè)應用場景對算力的巨大需求。這些場景包括精細化醫(yī)療、天氣預報仿真、新材料研發(fā),特別是人工智能。”

趙立威表示,改變英偉達命運的CUDA(用于圖形處理單元GPU上的通用計算的并行計算平臺和編程模型。利用CUDA,開發(fā)人員可以通過利用GPU的功能,大大加快計算應用)已經(jīng)獲得市場高度認可。截至到目前,CUDA開發(fā)人員增長10倍,超過百萬,CUDA下載量提高5倍,達到180萬。 AI是NVIDIA CUDA GPU的“殺手級應用”,AI取得驚人進步。

Tesla V100采用臺積電12nm工藝制程,815平方毫米面積,共210億個晶體管,15Tflops的單精度浮點性能,7.5Tflops的雙精度浮點性能,擁有5120個CUDA,16MB緩存,采用32GB HBM2顯存,顯存帶寬為900GB/S,高速顯存。這款GPU卡為深度學習設計。 “不管你是在做深度神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練,還是在一個推理過程,整體的運行效率將得到極大的提升。”趙立威表示。

在深度學習的模型不斷演進時,對算力的需求似乎沒有止境。趙立威表示,僅在Training面,算力的需求提升了30萬倍,是不是夠了呢?NVIDIA推出了史上最強,單一節(jié)點的GPU服務器,當計算能力足夠強,數(shù)據(jù)訪問能力會否受到阻礙?怎樣做到所有計算能力得到保證,數(shù)據(jù)訪問也不會延遲?

英偉達DGX 2在2018年3月發(fā)布,基于Tesla V100的升級和全新的NVSwitch架構,英偉達將DGX 2的性能較前一代產(chǎn)品有大幅度提升。DGX 2應用了最新的NVSwitch架構,通過12個NVSwitch支持16塊全新的Tesla V100共享同一的內(nèi)存空間,總計512 GB HBM2存儲,能實現(xiàn)每秒高達2千萬次的浮點運算。此外,基于NVSwitch架構的應用,16塊GPU可以實現(xiàn)2.4TB/秒的數(shù)據(jù)傳輸能力。和六個月前發(fā)布的DGX-1相比,DGX-2的處理能力是前者的10倍。

趙立威表示,全球最大的GPU,DGX 2的售價,目前官方給出的價格為39.9萬美元,9月份,這款產(chǎn)品就可以于客戶見面。即使算力提高,數(shù)據(jù)訪問也不會受到影響。

GPU運算能力還在高速發(fā)展,“我們要達到同樣的算力,如果使用傳統(tǒng)的雙路CPU服務器,需要300臺,預算需要300萬美金,功耗達到180kW,采用DGX-2的超算中心,只需要一臺,八分之一的預算,功耗只有10kw。”

最后,趙立威先生介紹了NVDIA AI平臺和主要產(chǎn)品線。它總結說, NVDIA GPU卡主要面對專業(yè)圖形計算、專業(yè)圖形加速,云計算、自動駕駛等領域的生態(tài)合作伙伴,使用GPU去制作去設計云上、自動駕駛和各行業(yè)細分場景的產(chǎn)品和服務。比如作為NVDIA在中國的重要合作伙伴,阿里巴巴正在將GPU大規(guī)模的應用于諸多業(yè)務的AI推理應用中,借助GPU帶來的強大算力為AI應用賦能。

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