NVIDIA представила новую архитектуру Volta и ряд аппаратно-программных решений для работы с ИИ

james_sun · 11 мая, 2017

На этой неделе в Сан-Хосе проходит ежегодная конференция NVIDIA по GPU-технологиям, которая включает в себя 7000 участников, 600 технических сессий, 150 стендов, 310 сессий по искусственному интеллекту и 67 лабораторий по технологиям глубокого обучения (Deep Learning). Сегодня, в рамках выступления CEO NVIDIA Дженсена Хуанга, были представлены новая архитектура графических процессоров NVIDIA Volta и серия аппаратно-программных решений, призванных ускорить и упростить работу с искусственным интеллектом.

Архитектура NVIDIA Volta — как сказано в пресс-релизе, это самая мощная в мире архитектура GPU, призванная стать катализатором новой волны достижений в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Первый процессор на базе Volta — это GPU для дата-центров Tesla V100, который обеспечивает сверхвысокую скорость и масштабируемость обучения и инференса глубоких нейронных сетей, а также ускоряет высокопроизводительные и графические вычисления. В основе Volta, седьмого поколения графических архитектур NVIDIA, находится 21 млрд транзисторов, обеспечивающих производительность задачах в глубокого обучения, эквивалентную 100 CPU. Пиковая производительность Volta в 5 раз выше архитектуры Pascal — текущей графической архитектуры NVIDIA, и в 15 раз выше Maxwell, представленной два года назад. Эта цифра вчетверо больше того, что предсказывал закон Мура.

NVIDIA считает, что Volta станет новым стандартом высокопроизводительных вычислений. Благодаря объединению ядер CUDA и нового ядра Volta Tensor в унифицированной архитектуре, один сервер на базе GPU Tesla V100 сможет заменить сотни центральных процессоров в высокопроизводительных вычислениях. Подробнее об архитектуре можно узнать здесь.

Кроме этого, была анонсирована новая линейка суперкомпьютеров с искусственным интеллектом NVIDIA DGX AI с исключительными вычислительными возможностями. Системы построены на GPU NVIDIA Tesla V100 на базе новой архитектуры Volta и используют полностью оптимизированное для задач ИИ программное обеспечение. Производительность такой системы втрое выше, чем у предыдущего поколения DGX, и соответствует мощности примерно 800 CPU в рамках всего одной системы.

Компания также представила облачную платформу NVIDIA GPU Cloud, которая предоставляет разработчикам удобный доступ — с помощью ПК, системы DGX или облака — к полноценному программному набору инструментов внедрения ИИ. Благодаря NGC разработчики смогут легче получать доступ к новейшим оптимизированным фреймворкам и передовым ускорителям.

Было объявлено и о сотрудничестве с Toyota — японский автомобильный гигант начнет внедрение автомобильной вычислительной платформы с поддержкой искусственного интеллекта NVIDIA DRIVE PX в системы автономного вождения, запланированные к выводу на рынок в течение ближайших лет. Команды инженеров обеих компаний уже работают над созданием программного обеспечения на высокопроизводительной ИИ-платформе NVIDIA, которое позволит лучше понимать огромные объемы данных, получаемых с автомобильных датчиков, и автономно справляться с широким спектром ситуаций на дороге. В пресс-релизе отдельно отмечается, что для того, чтобы справляться с задачами подобного уровня вычислительной сложности, в прототипах автомобилей зачастую используют мощные компьютеры, которые занимают весь багажник. Платформа NVIDIA DRIVE PX на базе процессора нового поколения Xavier легко помещается в руке, обеспечивая при этом 30 млрд операций глубокого обучения в секунду.

Еще NVIDIA объявила о проекте SAP Brand Impact, основанном на базе собственных решений для глубокого обучения и измеряющего атрибуты бренда (например, логотипы) практически в реальном времени. Эффективный анализ видеосодержимого стал возможен благодаря использованию для анализа глубоких нейросетей, обученных на NVIDIA DGX-1 и TensorRT.

Помимо этого были представлены:

Isaac Robotics Simulator — новой имитатор роботов, где применяются сложные игровые и графические технологии, чтобы быстро и эффективно обучать машины в сымитированных условиях реального мира. NVIDIA также представила набор референсных платформ на базе NVIDIA Jetson, которые позволят ускорить процесс создания умных машин;ИИ для трассировки лучей — с помощью ИИ компания планирует ускорить трассировку лучей (ray tracing) и получение высокодетализированных изображений. Метод трассировки лучей генерирует изображение фотореалистичного качества, но требует больших вычислительных ресурсов, при этом на изображении может появляться шум. Благодаря использованию алгоритмов глубокого обучения в NVIDIA Iray, шумоподавление становится доступным в режиме реального времени;Project Holodeck — фотореалистичное VR-окружение для совместной работы, которое позволяет видеть, слышать и осязать виртуализированные объекты. Среда Holodeck позволяет создателям импортировать модели высокой четкости и высокого разрешения в VR для совместной работы над ними вместе с коллегами.

Фри · 11 мая, 2017

- Мы уверены, что на данном этапе развития, наши ученые придумывают названия просто для красоты... © Stardrive2

==

вот тут нечто подобное) ИИ так , этак и растак ! Нейронные Сети тебе под киль етить ! Хренова куча хитрых названий не имеющих отношения к реальности бытия современной вычислительной техники и скромно описываемых всего парой фраз : "больше производительности на скриптовые цепочки" и конечно "больше оптимизации для распараллеливания процессов "

maximovmax · 12 мая, 2017

- Мы уверены, что на данном этапе развития, наши ученые придумывают названия просто для красоты... © Stardrive2
==

вот тут нечто подобное) ИИ так , этак и растак ! Нейронные Сети тебе под киль етить ! Хренова куча хитрых названий не имеющих отношения к реальности бытия современной вычислительной техники и скромно описываемых всего парой фраз : "больше производительности на скриптовые цепочки" и конечно "больше оптимизации для распараллеливания процессов "

А мне вообще интересно, на каких идотов этот маркетинговый буллшит расчитан ?!

Те кто занимается нейро сетями ( самообучающимися алгоритмами ) , тем похрен на название Искусственный интеллект -ибо никакого отношения этот термин не имеет к ним и реальности ! А тем кто поверит ,простите , но нафиг это не нужно ! ДА и зачастую мощности там не особо т и нужны огромные , недавно смотрел/читал как парень дома учил нейро сеть кататься на машине в ГТА5 ) и там не нужно сверх компа ,главное алгоритм правильный !

ИИ для трассировки лучей

А это вообще феерический бред , грубо - это тупая формула с кучей значений после запятой ....чем тут поможет нейросеть и тем более это суперпупер неведомый "ИИ из РЕнТВ" ?!

Просто покричать о себе, зелененьком ?! МЫ не можем/не хотим выпутить что то прорывное и правда нужное , поэтому потрясем вымышленным ИИ перед тупыми инвесторами ?!

ЗЫ : Я жуткий хейтер маркетинга ;-)

Изменено 12 мая, 2017 пользователем maximovmax

FILOSОF · 12 мая, 2017

интересно как они каждый год в новой серии делают эти "изобретения" - сидят такие изобретают и опа новое открытие - почему у этих открытий прирост не в 1%, не в 5%, не в 500% и тд, а ровненько на 70-80% и именно каждый год - прямо вот совпадение что ли - как будто у них там всё давно "открыто" наперёд и они только "краник открывают и отливают" сколько им нужно фпс

Изменено 12 мая, 2017 пользователем FILOSОF

Фри · 12 мая, 2017

интересно как они каждый год в новой серии делают эти "изобретения" - сидят такие изобретают и опа новое открытие - почему у этих открытий прирост не в 1%, не в 5%, не в 500% и тд, а ровненько на 70-80% и именно каждый год - прямо вот совпадение что ли - как будто у них там всё давно "открыто" наперёд и они только "краник открывают и отливают" сколько им нужно фпс

ну 70-80% это вы загнули...

15-20% - естественная коммерческая Практическая прибавка от поколения к поколению. остальные цифры это пиковый теоретический потенциал , который существует только на бумаге, ибо реализовать его в реальности стоит таких денег, что на одно устройство будут скидываться по 2-3 государства )

ну а на вопрос Почему именно так: ответ еще проще. Ни одна крупная корпорация не занимается Открытиями прям сейчас и прям тут. Как вы и сказали у них все давно расписано , оплачено и тихо плавно идет как задумано.

Интел сравнительно недавно (года 3 назад) делились информацией о том, как у них это все происходит. В общем, если без нюансов, то научный план у них расписан на 12 лет вперед...

Изменено 12 мая, 2017 пользователем Фристайл

Lamurchik · 12 мая, 2017

и там не нужно сверх компа ,главное алгоритм правильный !

Ну давай, пообучай у себя дома нейросетку из остаграмма. Она в свободном доступе. После того, как на 980й потратишь часов 10 на одну фоточку, поговорим как там мощщи не нужны.