迄今最大规模的 GTC China,黄仁勋亮出了什么“核弹”?

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11月21日,在英伟达GPU技术大会(GTC China 2018)上,英伟达宣布推出一款专为处理机器人计算业务流而设计的芯片——Xavier。CEO黄仁勋讲述了AI的变革之路,并表示 AI将改变HPC GPU加速平台和超大规模计算。

2019年12月16日-19日,一年一度的英伟达GPU技术峰会在苏州举行。作为迄今为止最大规模的一届GTCChina,本届峰会共有超过6000名科学家、工程师、开发者与企业家参与。

IT时报记者 郝俊慧

英伟达CEO黄仁勋表示,由于机器人系统需要新的AI计算机和一个新型的处理器,Xavier作为第一款专为处理机器人计算业务流而设计的芯片,拥有十分强大的性能。Xavier可以处理高速率传感器、复杂传感器、AI和控制算法的传感器。

12月18日上午,本届GTCChina迎来了最重磅的环节——英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋的演讲。黄仁勋也果然没有让人失望,两个小时的演讲围绕一个核心主题"加速计算"展开,涵盖了云游戏、RTX技术、基因测序、NVIDIAHPCforArm、最新一代TensorRT7、自动驾驶芯片NVIDIADRIVEAGXOrin、机器人开放平台Isaac7大环节,集中展示了英伟达在图形、HPC和AI方面的最新进展。

2小时20分,NVIDIA创始人兼首席执行官、“教主”黄仁勋在2019 GTC China上的主题演讲,比预计时间多了20分钟,但他依然遗憾,“时间太短,我们还有更多产品。”

机器人的处理器性能使Xavier具有了功能性、灵活性和安全性。除此之外,Xavier还拥有对机器人所需的每项功能优化的专用处理器。包括图像传感器处理单元ISP、可编程立体视觉加速器、视频处理器、光流引擎、可编程张量处理器、并行计算加速器、图像加速器、深度学习加速器和CPU。

在令人目不暇接的演讲内容中,最"核弹"的当属面向自动驾驶和机器人的芯片NVIDIADRIVEAGXOrin,以及最新一代推理软件开发套件NVIDIATensorRT7编译器。

一袭黑色皮衣、一句口头禅“The more you buy,The more you save”、狡黠而天真的微笑……如果全球IT圈评选“最有魅力创始人”,黄仁勋一定榜上有名,他一手创办的NVIDIA,是当前人工智能领域最重要的推动力量,其主要产品GPU在深度学习训练中具有不可替代的作用,截至目前,NVIDIA已售出15亿块GPU。

黄仁勋表示,AI作为有史以来最强大的技术之一,使得机器可以从大量数据中学习,还可以编写软件。借助AI,行业可以从海量数据中学习建立预测模型,并将这些模型应用到行业的环境或运作中。数据越多,训练强大AI模型的能力就越强,电商、零售、金融服务、电信、医疗保健,这些都正成为数据驱动的AI行业。

专注加速计算25年,英伟达越来越"软"

刚刚过去的一年,英伟达过得不算太顺利。2018年11月16日,GTC China 2018开幕前夕,英伟达股价创十几年最大单日跌幅,公司市值蒸发高达230多亿美元,此后股价一路走低,今年6月,甚至探底至133美元。而11月英特尔推出GPU的消息,被认为NVIDIA迎来最强大的对手。

在黄仁勋看来,AI是一种全新的计算方法,正在改变计算领域的格局,在大型计算领域,HPC和超大规模数据中心正在极速运转。HPC正在成为AI计算机,并且为科学家、数据科学家和AI开发者所用。科学家正在融合物理模拟和AI预测方法来创建数量级更大的模型。这一尝试在多精度 Volta Tensor Core GPU的支持下得以实现。

"英伟达处在图形计算、HPC和AI的交汇点。"

这也许可以解释,黄仁勋为何在12月18日的GTC China 2019大会上反复强调,NVIDIA是一家“系统架构公司”,有统一、开放、可靠的架构,可以让开发者在此基础上去开发软件,甚至在他发布的“三个核弹”中,除了光线追踪技术RTX和NVIDIA 全新自动驾驶芯片DRIVE AGX Orin与硬件搭边之外,最新一代推理软件开发套件NVIDIA TensorRT 7编译器和为机器人提供更新AI感知和仿真功能的Isaac SDK平台,都很“软”。不过,黄仁勋并不认为这种变化很突然,“我们是为未来做产品,有一些惊喜要留给未来。”

与此同时,数据科学家和AI开发者需要使用HPC在更多数据上训练更复杂的AI模型。互联网公司极度依赖机器学习来打造能够提供个性化推荐的特色服务。超大规模节点必须作为一个HPC集群,来训练模型或分别为运行各类AI模型的数百万并发用户提供服务。黄仁勋表示,超大规模计算现在也是HPC。大规模HPC作为云服务将吸引科学家和工业领域人士使用由于AI,大规模计算和企业计算将会加入到科学计算,并成为新的HPC。

黄仁勋在演讲中如是说道。这是对英伟达产业链角色非常准确的定位。英伟达用一套统一的架构,借助通用型的GPU芯片,赋能从游戏、自动驾驶、到医疗、云计算数据中心在内的广泛的智能应用场景。

计算机图形处理器、高性能计算(HPC)以及人工智能(AI),黄仁勋在GTC China 2019上高调宣布的三个领域,或许将推动英伟达重新成为“市场宠儿”。

CEO黄仁勋谈到英伟达的加速计算时表示,摩尔定律已经终结。在相同的价格或者功率下,性能每10年会加速100倍,这是行业赖以依存的基础。现如今,性能每年可能会增长10%。

迄今为止,英伟达已经售出了15亿块GPU芯片。但是,在演讲和媒体采访中,黄仁勋一再强调英伟达无比注重软件,今天发布的新品中只有一款硬件芯片,其他都是软件套件、软件平台和软件应用。

事实上,资本已给出了部分答案:截至12月18日收盘,英伟达股价定格于229.51美元,本月涨幅10%。

黄仁勋强调,英伟达开创了加速计算,加速计算需要全栈专业知识,其中涵盖架构、芯片设计、系统、算法以及应用程序优化等所有方面,其可利用专门设计的处理堆栈加速需要进行大量处理的工作负载,英伟达已经在10年内为众多关键应用程序加速了1000倍。

通过软件栈的改进提升GPU性能,英伟达让深度学习训练在3年内提高4倍,深度学习推理在1年内提高了2倍。

Orin:要做自动驾驶的“创世者”

黄仁勋认为,成功的架构必须有用一个能实现架构兼容的庞大用户群,以及一个充满活力的开发者生态系统。NVIDIA CUDA SDK的下载量已经接近1400万,仅去年一年就已达到600万。

会上,英伟达AI芯片家族,包括面向训练的DGX系列,面向超大规模云的HGX系列,面向IOT和边缘的EGX系列,以及面向自动驾驶和自主机器人系统的AGX系列。英伟达AI芯片从云到边缘,覆盖各行各业。

“你们知道Orin是谁吗?”黄仁勋狡黠地问记者们。

文章来源:集微网

当被问到英伟达何时推出7nm制程的芯片时,黄仁勋表示,制程对芯片性能很重要,但不是最关键的。加速计算的时代和CPU时代不同,如何让芯片达到最高性能有很多因素,首先是架构,然后要有算法、软件、应用的共同合力提升性能。去年英伟达发布的图灵架构的芯片就是12nm,但依然性能强劲。

众人茫然。

7倍Xavier性能的自动驾驶芯片Orin

“索尔的爸爸,众神之父,创世者。”

黄仁勋一直强调,未来的自动驾驶系统是软件定义。此次发布的自动驾驶芯片Orin正是这样可扩展、可编程、软件定义的AI平台。

恍然大悟。

Orin拥有多达170亿个晶体管、8核64位CPU,200TOPS的深度学习能力,是前代Xavier的7倍。Orin兼具了高性能和软件定义,易于编程,而且与Xavier相兼容。Orin具有很强的扩展性,适用于从L2到L5级自动驾驶开发。Orin计划于2022年开始投产。

就在1个小时前,黄仁勋刚刚在GTC China 2019 主题演讲环节,发布了NVIDIA自动驾驶和机器人的高度先进的软件定义平台——NVIDIA DRIVE AGX Orin,该平台内置全新Orin系统级芯片。

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