高层速读:3月28日,人工智能计算公司英伟达(NVIDIA)在美国加州圣何塞召开GTC大会。在发布会上,英伟达CEO黄仁勋宣布推出多款人工智能产品,包括迄今为止全球最大的GPU、全球首个基于Volta架构的GPU、超大规模服务器芯片TensorRT 4等。同时也宣布了英伟达将暂停自动驾驶研发的消息。
全球最大GPU——NVIDIA DGX-2
DGX-2,是全球首款能够提供每秒2000万亿次浮点运算能力的单点服务器。性能比去年9月推出的DGX-1性能提高了10倍,售价39.9万美元(约250万元人民币)。DGX-2重350磅,“没有人能把它举起来”,黄仁勋开玩笑道。
这款超大型芯片包含了20亿个晶体管,其中每个GPU都通过光纤交换机通信,所以它的工作原理更类似一个交换机而不是一个网络。
DGX-2的处理能力是去年9月发布的DGX-1的10倍以上。黄仁勋称,它可以取代300台消耗为180千瓦的双CPU服务器,而这三百台计算机总价值为3百万美元,使用DGX-2可以将成本降为之前的1/8,并将占地空间降到之前的1/60。
黄仁勋应景地说道:买得越多,省得越多。(The more GPUs to buy, the more money you save.)
发布全球首个基于Volta架构的GPU
GTC大会上发布了世界上第一款基于Volta架构的GPU工作站。它的创新之处是带有一个名为NVLink 2 的全新连接点,这一连接将编程和内存模型从一个GPU扩展到第二个,从而链接起来,使它们像一整个GPU那样工作。
“现在每年产生10亿张图片,而且可以再增加10倍,因为Quadro可以把实时渲染降低到现有成本的1/5,现有空间的1/7,和现有功耗的1/17”,黄仁勋接着说道。这一产品的主要使用场景是计算机图像,例如电影和游戏产业。
他非常激动地称,这项技术是15年来计算机图形学最重要的进步。这一芯片产品的另一个可广泛应用的领域是医疗行业。
黄仁勋表示:“深度学习的超凡进展仅仅是对未来的启示。其中的很多进展都是基于NVIDIA深度学习平台,该平台已快速成为全球标准。我们正在以大幅超越摩尔定律的步伐加快提升平台的性能,以实现突破,进而为医疗保健、交通运输、科学探索和其他众多领域带来革命性改变。”
TensorRT 4发布,让 GPU推理达到最高性能
英伟达还发布了TensorRT 4软件,并且集成至谷歌的TensorFlow 1.7开发系统。开发者可利用Volta Tensor Core 技术将 NVIDIA 深度学习平台的推理吞吐量提高 8 倍(相比低延迟目标下的普通 GPU 执行),从而让 GPU 在 TensorFlow 内的推理实现了最高性能。
黄仁勋称,这一更新可以让图像加速190倍,自然语言处理加速50倍,推荐引擎提速45倍,语音提速36倍,语音识别率提高60倍。“总体而言,我们将超大规模数据中心的速度提高了100倍。这会节省很多钱。”
这次GTC英伟达还宣布暂停自动驾驶研发,随后英伟达股价下跌了3.8%。但这并没有对人工智能计算行业的巨头造成影响,英伟达在人工智能芯片市场有着举足轻重的地位。
根据Gartner报告,2017年芯片市场的总收入达到4000亿美元,预计2018年将超过4590亿美元。
人工智能芯片是用于人工智能相关计算任务的处理器,也称人工智能加速器,目前主要分为4种:CPU (中央处理单元)、GPU (图形处理单元)、FPGA (现场可编程门阵列)、ASIC (专用集成电路)。其他芯片如NPU(神经形态处理单元)还处在发展的早期阶段。
人工智能芯片可分为三个主要应用层面:训练(training)层和云推理(inference)层和边缘设备推理层。英伟达在训练层基本垄断市场,而在推理层和边缘设备层竞争力不大。IBM、谷歌、微软、英特尔、亚马逊、华为等都在布局芯片研发。
▲人工智能芯片主要研发企业
芯片研发群雄逐鹿
英伟达,是训练领域的领导者。NVIDIA抓住了深度学习的机遇,将自己转变为一家人工智能计算公司,并开发了一种新的GPU体系结构Volta,强调加速深度学习。目前NVIDIA的GPU已经被广泛应用于机器学习算法的培训中,目前该公司在硬件培训市场上占据着垄断地位。
在今年2月8日公布的英伟达2017年全年财报中,英伟达总收入高达97.1亿美元,同比增长41%,利润增长83%。在过去的一年时间,英伟达的股价上涨了200%,市值已经达到1400亿美元,成为名符其实的计算行业巨头。
谷歌,在训练市场具有强大的潜力。该公司开发了自己的TPU (张量处理单元),以与英伟达竞争。TPU是一种专门为深度学习和谷歌的张量流框架设计的ASIC。谷歌表示,其TPU可以提供180万亿次浮点运算性能,比英伟达最新的数据中心GPU特斯拉V100要快六倍。谷歌是英伟达的第一大GPU客户,据悉英伟达人工智能计算芯片三分之一是供给了谷歌。
英特尔,是开发异构计算技术的主要公司之一。通过收购芯片制造商Altera,英特尔提升了其FPGA技术专业知识,并开发了一款CPU + FPGA混合芯片,用于云计算的深度学习推理。通过利用这两种处理器类型的优点,该混合芯片提供计算能力、高存储器带宽和低延迟。微软也采用这一技术来加速其Azure云服务。
▲英特尔芯片
黄仁勋在接受记者采访时说,“未来,人工智能与人工智能芯片将会无处不在:咖啡机、保温杯、麦克风、甚至耳环、鞋子这些小物件都会智能化…”
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