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“全球最大GPU”、全VR自动驾驶路测,快来看“推销狂人”黄仁勋发了啥|乐虎游戏电子

发布时间:2021-04-26    来源:乐虎游戏电子23314

本文摘要:由于18个GPU互连,整个系统的性能急剧超过了令人难以置信的900Gb/s。

由于18个GPU互连,整个系统的性能急剧超过了令人难以置信的900Gb/s。现场涨价“广告宣传”最后是整个系统的售价,黄仁勋现场响应展示用的这个实验产品实质上是250万美元,然后发行150万美元的售价,最后一秒必须自己把“斧头”变成39.99万美元。提出2倍RAM的Quadro GV100加速器黄仁勋在DGX-2中使用的是V100 GPU,但将——元的4GB HBM2RAM升级为4个8GB HBM2RAM,也稍稍改变了V100 GPU的整体RAM尺寸。

(GPU的其他参数,RAM位宽、比特率也不变。在DGX-2中,16个V100 GPU中的每一个都连接了32GBRAM,也可以看作是512GB的RAM空间整体。那么,这对用户有什么影响呢? 英伟达官方的话是:“RAM容量减少,运营加深,使更大深度的自学模式成为可能,同时不提高深度自学的表现。对于内存大小脆弱的应用程序,最多需要提高50%。

》黄仁勋:对他这样的工程师来说,DGX-2太“sex”是著DGX-2的性能本身,著DGX-2在各种深度自学解决方案中的性价比等,英伟达在DGX-2中采用的新战略,阶段性框架是先天的当然,另一方面,通过数量的转换,设备的性能确实急速增加,但如何急剧构建多个GPU间的大量数据,同时确保这些新追加的数据传输能力,会导致高成本和更好的功耗高速、高效、用自动驾驶通道测量南北VR时代的Drive Constellation的实际系统构成(右图)应用了很多人工智能,自动驾驶意味着著是英伟达最忠实的方向。在今年GTC大会的演说中,英伟达创始人兼任CEO黄仁勋,为自动驾驶行业提供了新的解决办法——Drive Constellation。

Drive Constellation是虚拟现实(VR )技术自动驾驶的模拟器,允许自动驾驶开发者在数据中心创建虚拟世界,并对自动驾驶汽车的算法进行数十亿英里的测试。英伟达希望通过自己强大的图像图形和虚拟现实技术,将算法在虚拟环境中的测试无限地模仿现实场景。

用Drive Constellation模拟夜间自动运行的结构也非常简单,外观上是两台DGX-1服务器。但是两台服务器的内容只是一样的。

一台配备了几张英伟达的专业显卡,另一台配备了与自动驾驶车完全相同的英伟达DRIVE PX平台。整个系统的工作方式也非常简单,配备程序卡的服务器融合了高清地图、经由车辆模拟算法、天气、照明等一系列条件,通过程序构成了虚拟世界的驾驶员环境。然后,这些数据需要以现实传感器那样的形式发送到搭载了Drive PX平台的服务器,Drive PX平台根据这些数据继续进行适当的自动驾驶算法,最后将车辆的操作输入虚拟化的服务器根据英伟达官方的说明,两台服务器每秒可以展开30次循环。

英伟达还反应说,这个系统需要模拟不同的天气,如暴风雪天气、一天中不同时刻失明的光辉、夜晚受限的视野、以及不同种类的路况和地形等。也可以模拟危险的路况,测试自动驾驶汽车的反应能力。然后开发者可以改进和完善自动驾驶的算法。

英伟达汽车部门的高级主管Danny Shapiro回应说:“这对业界来说是非常有价值的工具,需要加快自动驾驶的研究开发。” 黄仁勋在演说中也提到了一套Drive Constellation系统10000,每年需要测量30亿英里的路程。Drive Constellation将于今年第三季度进入市场,为英伟达的早期顾客提供服务。

在英伟达的生态系统中,现在聚集了370家不同的公司。大家齐心协力开发自动驾驶技术。

这个数字显示了英伟达阵营的大小,但这个生态的370个伙伴都不是汽车制造商。具体来说,这些合作伙伴还包括轿车、卡车、物流车、自动驾驶出租车等一级供应商、自动驾驶初创公司、激光雷达公司、地图公司等。通过这个虚拟现实的驾驶员模拟器,英伟达几乎可以把很多合作伙伴放在一个平台上,加快自动驾驶技术的开发、落地过程,反过来巩固英伟达自己在硬件自动驾驶领域的替代性。

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持续渗透的TensorRT是大幅加速的AI布局TensorRT也是去年发布的新技术,其目标是提高各种人工智能架构的算法和英伟达各种架构的GPU之间的兼容性, 通过二次优化算法提高整体算法在英伟达GPU上运营的效率除了这次的GTC,英伟达也取得了最近版本的TensorRT 4。其最重要的特征是效率更高。根据英伟达官方的测试,如果多个人工智能算法在同一服务器上运行,TensorRT 4需要将硬件市场需求增加70%。

另外,延期方面会增加190倍。由于硬件和软件的提高,英伟达在5年内的AlexNet训练速度提高了500倍,比性能方面有所提高,因此这次TensorRT在业界反对方面的新进展只是更引人注目。

在去年的TensorRT中,这可能已经是英伟达自己的人工智能体系结构,是超越完全人工智能体系结构的终极体系结构。这对迄今为止希望培养人工结构、构建权利人工智能生态的公司来说不是好事。令人惊讶的是,英伟达的官方响应已经与Google进行了协商,需要在最近的TensorFlow版本1.7中加入TensorRT,还需要加强TensorFlow架构在GPU中的表现。

谷歌工程总监Rajat Monga特别响应了谷歌TensorFlow团队依然与英伟达保持密切的合作关系。其他“部分”的重点内容:光线跟踪、医疗平台、家庭GPU云技术、自动驾驶路线图、远程VR驾驶员英伟达RTX技术RTX技术是目前市场上最强大的光线跟踪技术,对多种材质展开了最相似的现实动态图形医疗平台Clara人工智能驱动的医疗平台Clara是英伟达的新尝试,在现场展示中英伟达需要对一个二维超声波观测动态结果展开处理,以准确地恢复患者体内器官的活动未来自动驾驶平台的路线图Roadmap是半导体制造商罕见的产品规划手段,最有名的是英特尔已经过热的“Tick-Tock”。

在这次的GTC中,黄仁勋也共享英伟达DRIVE系列产品的RoadMap战略——小尺寸单芯片平台,通过增加芯片数和GPU获得更强的性能,利用技术再次获得更强的性能和小尺寸单芯片平台现场泄漏新一代单芯片平台代码是Orin。基于Holodeck的远程虚拟世界驱动系统可能会导致试图用VR实现远程驱动的初创公司崩溃。总结: GPU的动力依然很强,英伟达不仅总结了“性能驱动公司”,现场的主要内容,自然也是再次提倡看上述开头的问题的时候了。

首先,人们对GPU的期待,但在几年前的历史中,英伟达继续完全拿出改版的、更强大的GPU芯片。但是,它也注定要成为半导体芯片,在某种程度上不受工艺的物理允许,每个芯片的可玩性大幅度提高。

但是,由于阶段性运算,GPU实质上容易展开纵向扩张,这次GTC发布的新的16个V100 GPU的DGX-2加速器是最糟糕的证明。在利用适当的数据传输技术的基础上,GPU未来的动力正在迅速提高。另一点实质上是英伟达在硬件以外进行的许多工作,从各种人工智能结构、算法的持续优化到几乎VR简化的自动驾驶路径测量,英伟达实质上给整个生态带来了巨大的能量,带来了一些重要的障碍这个能力,共同创造人工智能和自动驾驶等领域,谁都不出众。

毫无疑问,在2018年的第二天,教主和他的英伟们给了我们更多的惊喜。原创文章,发布许可禁令刊登。以下,听取刊登的心得。


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