高性能计算

黄仁勋用两小时四十多分钟讲了这些事儿


发布时间: 2019-03-24
注的NVIDIA GTC 2019正式拉开帷幕。在首日的Keynote中,NVIDIA首创人兼CEO黄仁勋用跨越两个小时四十分钟的演讲为我们带了目眩纷乱的现场秀。在这将近三个小时的不插电分享中,NVIDIA展示了自己的营业结构和产品更新。
 
黄仁勋在开场用一张图展示了NVIDIA统一化平台的结构,那就是CUDA-X GPU加快盘算库合集,用于加快深度进修、机械进修和数据剖析,可以或许让企业从NVIDIA的GPU加快盘算平台中受益。
 
CUDA-X AI包含用于加快深度进修的cuDNN、用于加快机械进修算法的cuML、用于优化练习模型以进行推理的TensorRT、 以及其他15个以上的库。它们可以或许与NVIDIA Tensor Core GPU无缝协作,加快端到端工作流程,以开辟和支配基于AI的运用。
 
CUDA-X AI可被集成到TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度进修框架中,以及AWS、Microsoft Azure和Google Cloud等云平台中。
 
在这张图中,NVIDIA对于自身产品和技巧的思考被展露无遗。在黄仁勋的演讲中,我们可以从三个方面归纳综合此次GTC大会的宣告成果。
 
图形盘算——NVIDIA TURING RTX获得广泛支撑,供给完全的衬着工作流;针对3D图形设计,NVIDIA OMNIVERSE环球工作室协同开放平台被推出。同时,NVIDIA推出RTX Server,并供给针对数据中间图形处理的干事器设计标准。
HPC与AI——数据科学成为新的蓝海,NVIDIA构建NVIDIA CUDA-X AI生态体系,涵盖框架、云端机械进修干事、支配,产品包含工作站、做事器和云;CLARA AI Toolkit赞助开辟者更好构建AI运用;针对超算和超大规模数据中心推出NVIDIA DGX-2和NVIDIA DGX POD全新产品。NVIDIA联手AWS和Mellanox为数据科学供给周全支撑。
自立机械人和无人驾驶——基于Jetson平台,NVIDIA宣告了价格为99美金的Jetson NANO,以及ISAAC Open SDK、无人驾驶的开放生态平台Drive AP2X、Drive AV等。
下面笔者具体说一下上面三个方面的全新宣告:
 
NVIDIA RTX光线追踪技能于SIGGRAPH 2018时代推出,如今这个技能获得了业界若何的承认呢?在GTC 2019上,黄仁勋表示,NVIDIA RTX为跨越900万的活泼艺术家和设计师们带来了打破,Adobe、Autodesk、达索体系、Epic、Unity等多家公司的顶级设计和衬着对象将在2019年新版本中采取NVIDIA RTX。
 
NVIDIA RTX基于NVIDIA Turing GPU架构,该架构采取了行业内首款专为光线追踪设计、在GPU上的硬件RT Core,以及用于AI加快的Tensor Core。
 
在GTC 2019上,黄仁勋的AI和HPC的章节讲述占领了很大年夜的篇幅。好比,思科、戴尔EMC、富士通、HPE、海潮、联想和中科曙光推出可以或许运行CUDA-X AI加快数据剖析、机械进修和深度进修的NVIDIA T4做事器。
 
T4 GPU耗能仅为70瓦,是面向现稀有据中心基础举措措施而设计的,可加快AI练习和推理、机械进修、数据剖析和虚拟桌面。
 
其余,这些全新的T4做事器已经实现NVIDIA NGC-Ready。作为NGC-Ready功效验证流程的一部门,所有经由测试的软件均可经由过程NVIDIA NGC获取。NVIDIA NGC是一个综合资本库,包含GPU加快软件、经预先练习的AI模型、数据剖析模型演习、机械进修、深度进修、以及经由进程CUDA-X AI加快的高机能盘算。
 
跟着AI的发展,深度进修和机械进修成为企业常见的工作负载。为此,NVIDIA与惠普、戴尔、联想推出集成NVIDIA Quadro RTX GPU和NVIDIA CUDA-X AI的数据科学工作站。
 
这些工作站基于强大年夜的参考架构搭建,该架构由两颗高端NVIDIA Quadro RTX GPU和NVIDIA CUDA-X AI加快数据科学软件构成,如RAPIDS、TensorFlow、PyTorch和Caffe。
 
在机械人领域,Jetson Nano成为Jetson系列产品的新成员。该系列还包含用于完全自立机械的功效强大年夜的Jetson AGX Xavier和用于边沿人工智能的Jetson TX2。
 
Jetson Nano具备472GFLOPS(每秒十亿次浮点运算)的盘算机能,并且具有高能效,但耗电量仅为5瓦,能闪开辟人员轻松地将AI模型及框架集成到产品中。
 
在软件层面,JetPack SDK树立在CUDA-X的基础上,是一个完全的人工智能软件栈,包含用于深度进修、盘算机视觉、盘算机图形和多媒体处理的加快库,支撑全部Jetson系列产品。JetPack包含最新版本的CUDA、cuDNN、TensorRT和完全版桌面Linux操作体系。
 
NVIDIA还创建了一个参考平台,经由进程尽量削减初始硬件组装所用的时光来快速启动人工智 能运用的开辟。NVIDIA JetBot是一款小型移念头械人,可运用现成的组件构建并基于GitHub实现开源。
 
在无人驾驶方面,用于主动驾驶车辆验证的虚拟测试平台——NVIDIA DRIVE Constellation正式上市。
 
这款基于云端的平台可使汽车在虚拟世界中驾驶数百英里,并历经从通例行驶到罕见危险 情境的广泛驾驶场景,对比在真实情况中演习,该平台可赞助实现更高效力、更大资本收 益以及更安然的驾驶体验。
 
DRIVE Constellation于去年初次在GTC技巧大年夜会上推出,是一款由两个并排做事器构成 的数据中心解决筹划。 个中一台做事器DRIVE Constellation Simulator运用NVIDIA GPU运行DRIVE Sim软件,用以生成在虚拟世界中车辆行驶的传感器成果。其余一台做事器DRIVE Constellation Vehicle搭载了DRIVE AGX Pegasus AI汽车盘算机,用来处理仿真的传感器数据。
 
来自DRIVE Constellation Vehicle的驾驶决议计划可反馈到DRIVE Constellation Simulator中,从而实现位准确且时光精准的硬件在环测试。
 
黄仁勋展示了DRIVE Constellation平台在云端无缝履行驾驶测试的可扩大机能。世界上任何处所的开辟人员都可以向DRIVE Constellation数据中心提交仿真场景,并在他们的桌面端对成果进行评估。
 
DRIVE Constellation是一个开放式平台,生态体系合作伙伴可将其情况模型、车辆模型、传感器模型和交通场景集成于个中。经由进程整合来自更广泛仿真生态体系的数据集,该平台可以生成周全、多样化并且复杂的测试情况。
 
仿真的重要性获得了环球最大汽车制作商的承认。NVIDIA还宣告,丰田研讨院高级研发公司(Toyota Research Institute-Advanced Development ,简称TRI-AD)是DRIVE Constellation的第一个客户。
 
别的,NVIDIA宣告收购Mellanox,两家公司的CEO同框,两家公司在HPC和AI领域的协同效应异常明显,所以业界对于两家公司未来的整合异常等待。
 
正如笔者在同伙圈中所写的,巨子科技公司的立异措施放缓是不争的事实,从以产品技能为中心到以用户为中间,需求导向的开箱即用计划成为主流,生态伙伴才是一家平台公司的重要支撑。
 
在本届GTC大年夜会上,我们更多是看到NVIDIA的产品和技巧被业界承认和集成,围绕其构成的生态赓续强大和繁华。我偶然在想,NVIDIA是不是要另起炉灶,举办GPC(GPU Partner Conference)。
 
以上是来自至顶网记者在GTC 2019现场的报道,在后续几日中,笔者会与NVIDIA高管以及合作伙伴、客户展开交流,为您带来更多GTC 2019的报道。