2017GPU技術大會英偉達:千人30億美元打造全新計算卡

機器學習 英偉達 GPU 黃仁勳 DeepTech深科技 2017-05-13

北京時間5月10日24:00,黃仁勳在2017年GPU技術大會(GPU Technology Conference, GTC)上發表主題演講。隨著過去一年AI技術的快速發展,Nvidia這家“意外”成為AI寵兒的公司市值也是節節攀升。

當然,任何聰明的商人都不會放過快速擴張的窗口期。如果讀者們還有印象,DT君曾在今年1月拉斯維加斯的CES上現場報道過黃仁勳的開幕致辭。如果說CES上黃仁勳更多談到的是公司戰略和商業模式,那麼一年一度的GTC則是Nvidia引爆各種“核武器”的試驗場,勢必順應技術發展潮流推出一批令人印象深刻的硬件產品。

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黃仁勳在這場歷時兩個多小時的演講中,充滿激情的發佈一系列最新產品,簡單來說就是如下這些:計算加速、Volta架構與Tensor核心、TensorRT、搭載Tesla V100的DGX與HGX、Nvidia GPU Cloud雲平臺、Xavier系統芯片及加深度學習速器開源、豐田汽車正式搭載Nvidia Drive PX,以及ISAAC機器人模擬系統。

以下是DT君整理的黃仁勳在本次GTC大會上演講的大致內容:

Nvidia剛剛於昨天下午公佈了一份漂亮的2018財年Q1財報,公司收入增長非常迅速,而且在每個業務領域都有不俗表現。今年我們會帶給大家怎樣的驚喜?

Nvidia數據中心業務增長非常迅猛,這得益於公司在神經網絡方面的技術優勢,以及基於Pascal架構產品的出色性能。Nvidia也會繼續促進數據業務的發展,同時也會向開發者們提供更高效的硬件和工具,以及更多的培訓機會。

微處理器的性能在過去30年提升了近百萬倍,但在過去幾年中,這一進程慢了下來,不論是在製造工藝改進,還是工業過程控制方面。這導致目前我們似乎走到了一個十字路口。

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圖丨後摩爾時代

對於CPU來說,GPU是一種有著特殊用途的加速器,而GPU的並行處理能力現在已經成為了一種不可或缺的計算能力,這是Nvidia最初也沒想到的。從十年前發佈G80到現在,Nvidia已經在GPU領域耕耘了很長時間,也經歷了長期的技術積累,現在似乎到了收穫的時候。

就拿GPU技術大會來說,參加這個大會的人數在五年間增長了三倍。今天的大會上,全球10家最大的汽車公司在這裡,全球最頂尖的10家科技公司在這裡,80家AI創業公司在這裡。GPU從來沒有像現在這樣受到如此的關注,這一點令我們非常欣慰。

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下面要宣佈的是Holodeck計劃。這其實是一個全息圖像平臺,包括VR技術、全動作追蹤,以及3D虛擬形象。所有的效果都是實時渲染的。今天的Demo我們找到了著名的超跑廠商柯尼塞格公司,那裡的工作人員會以虛擬形象接入現場,畫面上的超級跑車也是實時渲染的。

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圖丨Holodeck計劃

畫面上的機器人都是實時捕捉的真人動作,他們可以使用Holodeck提供的工具來與車輛互動,比如進入駕駛室進行操作,將跑車透明化,展示內部結構,甚至直接分解整部跑車。

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圖丨Holodeck演示柯尼塞格的工作人員與跑車互動

可能Holodeck現在的效果還不盡人意,但可以看見它會向什麼方向發展。沉浸式VR體驗、高精度渲染,以及對周圍環境的物理模擬。Holodeck平臺將在今年9月正式開放。

接下來的話題是“機器學習時代”。黃仁勳展示了在過去五年中,基於AI的神經網絡都發展出了哪些能力,並表示我們正在進入一個機器自學、機器自編程的時代,這將是人類技術領域最重要的革命之一。

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近期一個重要的創新就是對抗網絡,神經網絡A嘗試其誤導神經網絡B,但B網絡試圖對抗這種誤導,每次對抗成功,正確的決策行為就會被強化。

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圖丨用深度學習進行光線追蹤

舉個例子,用深度學習來試圖為一張色彩不完整的圖片重新上色,機器自己會知道哪些地方是需要優化的,而不用還原光照條件,同時還節省了大量的計算資源。

當前,全世界最熱門的課程之一可能就是機器學習了。比如在斯坦福大學、麻省理工學院等,越來越多的人投入到了這個領域。隨著人才的湧入和計算能力的提升,真正迎來了“計算的民主化時代”。

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圖丨現代AI大爆發

而Nvidia在這個新時代的戰略就是:為機器學習創造最高效的平臺。黃仁勳也非常自信的表示,世界上所有提供雲服務的平臺,沒有一個不會用到Nvidia的GPU產品。同時Nvidia一刻也沒有放鬆在AI領域的基礎科研及應用開發。

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圖丨Nvidia與1300家深度學習初創公司建立了合作關係

下面將發佈的是一個重量級產品,Nvidia投入數千人、耗時數年的研發成果,也是公司歷史上難度最大、最昂貴的項目:Tesla V100正式發佈!

Tesla V100採用臺積電12nm工藝製程,815平方毫米麵積,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,採用16GB HBM2顯存,顯存帶寬為900GB/S。

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圖丨Tesla V100

Nvidia總共投入了30億美元來打造這款產品。黃仁勳在發佈這款產品時顯得非常激動,稱Tesla V100的研發是一項幾乎不可能完成的任務,令人難以置信。

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接下來,黃仁勳通過一系列視頻及遊戲展示了Tesla V100怪獸級的性能。那些曾經在Titan X上需要數分鐘才能處理完成的任務,在Tesla V100上只需要花數秒就能完成。

此外,基於8塊Tesla V100搭建的DGX-1也開始預售,價格為149000美元(合100萬人民幣),預計在今年第三季度交付。

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圖丨DGX-1

當然,Nvidia還準備了低配版本的DGX Station,搭載了4塊Tesla V100,售價為69000美元(合48萬人民幣)。

此外,新發布的產品還包括Nvidia GPU Cloud, 這款產品為用戶提供雲端硬件的同時,也提供軟件入口,只需要花幾分鐘進行簡單設置,就可以開始運行深度學習相關任務。其優點是全棧優化、實時更新、Nvidia官方負責測試及維護。其測試版將在今年7月推出。

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圖丨Nvidia GPU Cloud

當然,Nvidia的發佈會必然會談到自動駕駛的話題。黃仁勳宣佈,豐田汽車已全面採用Nvidia Drive PX平臺。

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隨後介紹的是Xavier系統芯片,這套搭載Volta架構GPU的系統其實早在2016年就已經公佈。Xavier擁有用於負責單線程任務的CPU、負責並行任務的GPU,以及負責深度學習的Tensor內核。Nvidia表示,會將Xavier的深度學習加速器進行開源。

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圖丨Xavier系統芯片

Xavier系統芯片對AI研究其實是具有重大意義的,但不知為何,黃仁勳在這一部分並沒有花太多時間進行詳述,而是快速轉到了最後一個話題:如何用深度學習來訓練機器人。

全新的機器人訓練系統ISAAC模擬器,允許人們在虛擬環境下訓練真實世界的機器人。由一個GPU來進行物理計算,其他GPU則根據計算出來的物理結果來進行神經網絡訓練。

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圖丨ISAAC機器人模擬器

這套機器人模擬器借鑑了遺傳學領域的一些算法,並將其應用到神經網絡中,去嘗試教機器人打高爾夫。

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