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[導(dǎo)讀] 據(jù)國(guó)外媒體VentureBeat報(bào)道,英偉達(dá)CEO黃仁勛發(fā)布了一款針對(duì)人工智能應(yīng)用的雄心勃勃的新處理器:Tesla V100。 該新芯片擁有210億個(gè)晶體管,性能比英偉達(dá)一年前發(fā)布的帶1

據(jù)國(guó)外媒體VentureBeat報(bào)道,英偉達(dá)CEO黃仁勛發(fā)布了一款針對(duì)人工智能應(yīng)用的雄心勃勃的新處理器:Tesla V100。

該新芯片擁有210億個(gè)晶體管,性能比英偉達(dá)一年前發(fā)布的帶150億個(gè)晶體管的Pascal處理器強(qiáng)大得多。它是一款很大的芯片——815平方毫米,大小約為Apple Watch智能手表的表面。它擁有5120個(gè)CUDA(統(tǒng)計(jì)計(jì)算設(shè)備架構(gòu))處理核心,雙精度浮點(diǎn)運(yùn)算性能可達(dá)每秒7.5萬(wàn)億次。

作為全球最大的圖形芯片和AI芯片廠商,總部位于加州圣克拉拉的英偉達(dá)在加州圣何塞舉行GPU技術(shù)大會(huì),并發(fā)布了上述產(chǎn)品。

黃仁勛稱英偉達(dá)花了30億美元打造這款芯片,售價(jià)將會(huì)是14.9萬(wàn)美元。

在介紹該款芯片之前,黃仁勛談到了AI近年的發(fā)展史。他指出,深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究大約5年前開(kāi)始帶來(lái)成果,那個(gè)時(shí)候研究人員開(kāi)始利用圖形處理器(CPU)來(lái)處理數(shù)據(jù),同時(shí)利用它們來(lái)快速訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。自那時(shí)起,深度學(xué)習(xí)技術(shù)呈現(xiàn)加速發(fā)展。今年,英偉達(dá)打算培訓(xùn)10萬(wàn)個(gè)開(kāi)發(fā)者使用該項(xiàng)技術(shù)。

Tesla V100另稱為Volta,針對(duì)深度學(xué)習(xí)而打造,Tensor性能可達(dá)每秒120萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算。它能夠每秒傳輸300GB的數(shù)據(jù),速度相當(dāng)于時(shí)下其它處理器的20倍。該款芯片由三星代工生產(chǎn)。

該芯片針對(duì)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的Tensor浮點(diǎn)運(yùn)算性能達(dá)到去年發(fā)布的Pascal處理器的12倍。這種處理速度很有必要,因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法的進(jìn)展令人驚嘆。

2015年,微軟打造了一個(gè)名為ResNet的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目,該項(xiàng)目非常復(fù)雜,需要每秒7百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算的處理能力。百度2016年打造的Deep Speech 2 AI需要每秒20百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算的處理能力,谷歌2017年打造的NMT則需要每秒105百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算的處理能力。

微軟正在開(kāi)發(fā)一個(gè)新的ResNet版本,ResNet會(huì)同時(shí)使用64個(gè)Tesla V100芯片來(lái)進(jìn)行處理。目前還不清楚Tesla V100批量出貨的時(shí)間。

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