Casa Endavant pensant Nvidia té com a objectius gràfics i 'aprenentatge profund'

Nvidia té com a objectius gràfics i 'aprenentatge profund'

Vídeo: Cooperar per aprendre, Boris Mir (De novembre 2024)

Vídeo: Cooperar per aprendre, Boris Mir (De novembre 2024)
Anonim

El nou processador de gràfics Titan X de Nvidia es basa en el processador GM200, que és un xip enorme, aprofitant la potència de 8.000 milions de transistors, 3.072 nuclis de processament i 12 GB de memòria GDDR5 integrada per a 7 teraflops amb un rendiment de màxima precisió. Aquest xip, que es va previsualitzar a la Game Developers Conference fa dues setmanes, es basa en els mateixos nuclis de Maxwell que es troben als processadors actuals de la companyia i es fabrica en el mateix procés de 28nm.

Però Nvidia va dir aquesta setmana que el seu nou GPU GeForce insígnia oferiria el doble de rendiment i el doble de l'eficiència del seu predecessor. També és un xip molt gran a 601 mm2, aproximadament el xip de mida més gran que es fabrica actualment, i que obtindrà 250 watts de potència. I per descomptat, serà el xip gràfic general més car, amb un preu al detall suggerit de 999 dòlars.

La majoria de les ressenyes de llocs com ExtremeTech, Anandtech i TechReport són molt positives. Per descomptat, en el món real, ningú no veu el doble del rendiment que el venedor reclama, tot i que hi ha alguns beneficis més importants. En general, el Titan X sembla clarament superar altres targetes monocromàtiques i fa un treball fidedigne en comparació amb la doble GPU Radeon R9 295X2 de l'AMD o la doble GeForce GTX 980 SLI de Nvidia. En molts casos, una targeta de GPU dual de qualsevol proveïdor serà més ràpida que qualsevol targeta GPU única, però molts jocs no utilitzen les dues cartes, i en d’altres, les configuracions de doble targeta presenten més tartamudes. En particular, moltes de les ressenyes es centren en el rendiment que realitza el Titan X a 4K.

Per descomptat, el principal rival de Nvidia al món competitiu dels gràfics per a ordinadors no és probable que estigui assegut: AMD té una àmplia fama de tenir la seva nova targeta a les ales.

De nou, però, el que vaig semblar més interessant sobre la introducció del Titan X a la GPU Technology Conference (GTC) dimarts va ser el focus en utilitzar el xip en aplicacions d’aprenentatge profund, amb el conseller delegat de Nvidia, Jen-Hsun Huang, sobre com els investigadors. han descobert que les tècniques d’aprenentatge profund poden accelerar-se dràsticament mitjançant GPU.

En particular, Huang va parlar d’aplicacions que van des del reconeixement d’imatges amb la redacció automatitzada de subtítols fins a la investigació mèdica fins a vehicles autònoms. El mercat de l’automoció va ser l’objectiu principal de Nvidia a CES, ja que va introduir el seu xip Tegra X1 i la seva solució Drive PX per a la indústria de l’automòbil. La idea és augmentar els sistemes avançats d’assistència als conductors (ADAS) per tal que siguin més intel·ligents i intel·ligents amb el pas del temps. "Crec que el Big Bang dels cotxes que condueixen a propòsit està a punt de venir els pròxims anys." Va dir Huang.

Més tard, Elon Musk, director general de Tesla Motors, es va unir a Huang a l'escenari GTC per afirmar que no es troba tan lluny el desenvolupament de cotxes d'auto-conducció realment més segurs que els que condueixen els humans. Musk va dir que les actuals suites del sensor en un Tesla ja són capaces de disposar d’assistència de conductors avançats, però l’auto conducció en un entorn urbà a velocitats de 10-40 milles per hora requerirà més poder de processament. Tot i així, va dir que la transició trigarà molt, ja que la flota de vehicles a la carretera és tan gran. "És estrany que estiguem tan a prop de l'arribada de l'AI", va dir Musk. "Només espero que ens quedi alguna cosa per fer els humans".

L’aprenentatge automàtic és diferent de la majoria de les aplicacions informàtiques d’alt rendiment (HPC) on Nvidia ha estat impulsant els seus acceleradors de Tesla. Generalment, aquestes aplicacions requereixen un punt flotant de doble precisió, mentre que les aplicacions d'aprenentatge profund només necessiten només precisió única. El Titan X només ofereix una sola precisió. Per a aplicacions d’aprenentatge profund, Nvidia ofereix un nou marc anomenat DIGITS, els Deep GPU Training Systems per a científics de dades i un nou dispositiu de 15.000 dòlars anomenat DIGITS DevBox.

En espera, Huang va dir que l'arquitectura de la GPU Pascal, que debutarà l'any que ve, accelerarà les aplicacions d'aprenentatge profund deu vegades més enllà de la velocitat dels processadors Maxwell de generació actual. Això prové de tres novetats: precisió mixta (més ús del punt flotant de 16 bits); 2, 7 vegades la capacitat de memòria amb fins a 32 GB mitjançant l’ús de la memòria empilhada 3D amb tres vegades l’ample de banda de la memòria i la interconnexió NV Link que permet fins a vuit GPU de gamma alta en un DevBox o estació de treball similar (en contraposició a les quatre Titan X GPU en l’enviament al maig). No es va dir, però és probable que els xips basats en aquesta arquitectura utilitzessin tecnologia de processos de nova generació. Al cap i a la fi, els primers xips de 28 nm es van introduir el 2011 i van començar a vendre el 2012, per la qual cosa a l’any vinent, espero que veiem xips gràfics discrets de 16 nm o 14 nm.

Nvidia té com a objectius gràfics i 'aprenentatge profund'