GTC 2019: Yeni mimari yok, nükleer bomba yok, Huang Renxun muazzam bir arkadaş çevresi yarattı
Pekin saatiyle 19 Mart sabahı saat 5'te, San Jose, California'daki San Jose Üniversitesi Etkinlik Merkezi'nde, yıllık NVIDIA GTC (GPU Teknoloji Konferansı) konferansı, yılın en önemli Keynote oturumunu, yani NVIDIA'nın kurucusu ve CEO'sunu başlattı. Huang Renxun'un ağır konuşması. Bu, Nvidia tarafından düzenlenen onuncu GTC konferansı.
NVIDIA'nın teknik gücünü ve ürün ilerlemesini sergilemesi için en önemli aşama olan bu GTC (GTC 2019 olarak da bilinir) yapay zeka / derin öğrenme, veri merkezi hızlandırma, otonom sürüş, görüntü işleme ve simülasyon, yüksek performanslı bilgi işlem, robotik vb. Konularını kapsar. Alanlar. Leifeng.com'un editörü de GTC 2019 sitesine davet edilmiş ve birçok alanda Nvidia'nın son gelişmelerine şahit olmuştur.
Peki, Nvidia bu GTC Açılış Konuşmasında ne tür "nükleer bomba" yayınladı?
3D endüstrisini geliştirmek için RTX teknolojisini kullanın
2018 SIGGRAPH konferansında Nvidia, tüm bilgisayar grafik endüstrisini şaşırtan yeni bir Turing mimarisi yayınladı; Nvidia bu mimariye dayanarak RTX (ışın izleme uygulaması) teknolojisini ve bu teknolojiye dayalı Quadro serisi GPU'ları piyasaya sürdü.
Bununla birlikte, Nvidia için RTX'i piyasaya tanıtmak için, doğal olarak ortakların desteğinden ayrılamaz.
Bu GTC'de NVIDIA, dünyanın en iyi 3B uygulama sağlayıcılarının NVIDIA RTX teknolojisini desteklediğini ve ilgili ürünlerin 2019'da piyasaya sürüleceğini duyurdu; Bu uygulama sağlayıcıları arasında Adobe, Unity, Unreal Engine, Pixer vb. Nvidia'ya göre, böyle bir işbirliği kapsamında RTX teknolojisi 2019'da 9 milyon 3D oluşturucuya ulaşacak.
Huang Renxun, burada, içerik oluşturucuların oluşturmak için RTX teknolojisini kullanmalarına olanak tanıyan bir 3D açık işbirliği platformu olan NVIDA OMNIVERSE'i piyasaya sürdü.
Bu platformda NVIDIA, en son tasarım işbirliği endüstri standartlarını desteklemek için PIxar, Digital Domain ve diğer birçok platformla işbirliği yapmaktadır. Örneğin; oluşturma, modeller, animasyonlar, ışık efektleri, gölgeler vb. Açısından daha iyi bilgi alışverişi için Pixar'ın Sahne Tanımı teknolojisini destekler. Ayrıca, yaratıcıların birden fazla işte yüzeyleri değiştirmesine olanak tanıyan Nvidia'nın Malzeme Tanımlama Dilini de destekler. Malzeme bilgisi.
Aynı zamanda, içerik oluşturucular, özel koşullar altında gerçek zamanlı olarak 3B efektleri görüntülemek için Nvidia'nın Omniverse Görüntüleyicisini de kullanabilir. Tabii ki Omniverse Viewer, RTX teknolojisini ve Tensor Core'u destekleyen CUDA çekirdeği ve AI teknolojisini de kullanıyor.
RTX teknolojisine dayanan Huang Renxun ayrıca, işleme, Omniverse ve Geforce Now bulut oyun hizmetlerini destekleyebilen veri merkezi düzeyinde görüntü sunucuları NVIDIA RTX Sunucularını da piyasaya sürdü. Bunların arasında, en son yapılandırmalardan biri şok edicidir: 32 RTX blade Sunucusuna 1.280 Turing GPU dağıtır (her blade Sunucunun 40 GPU'su vardır), böylece bulut oluşturma, verimlilik ve ölçeklendirme konusunda bir sıçrama sağlar. .
Şu anda, Dell, HPE, Lenovo, ASUS ve Supermicro dahil olmak üzere birçok sunucu satıcısı, veri merkezi düzeyinde yüksek tanımlanabilir, isteğe bağlı içerik işleme ve sanal ortam sağlamak için sertifikalı NVIDIA RTX sunucularını piyasaya sürdü. İş istasyonu çözümleri.
İki Quadro RTX 8000 GPU'ya dayanan (Quadro RTX serisi yalnızca ışın izlemeyi desteklemekle kalmaz, aynı zamanda AI'da mükemmel performansa sahiptir) NVIDIA'nın ayrıca veri bilimcileri için 96 GB belleğe sahip bir iş istasyonu yayınladığını belirtmekte fayda var. CUDA-X AI kütüphanesi kurulur ve RAPIDS, TensorFlow, Pytorch, Caffe, Anaconda Dsitribution'ı destekler ve veri işleme hızının 10 katına ulaşabilir.
Veri bilimini hızlandırmak için CUDA X AI'yı yayınlayın
Bu Kyenote'ta Huang Renxun, yeni bir AI hızlandırma kütüphanesi-CUDA X AI SDK kütüphanesi yayınladı.
CUDA X AI SDK, veri analizi, makine öğrenimi, derin öğrenme ve diğer alanları hızlandırmak için kullanılabilir; Tensor Core GPU'nun esnekliğini daha iyi serbest bırakabilir ve birçok açıdan aşağıdaki gibi hızlanma sağlayabilir:
-
Veri biliminde veri toplama, ETL, model eğitimi ve dağıtım;
-
Makine öğrenme algoritmalarının sıkıştırılması ve sınıflandırılması;
-
Derin öğrenmedeki eğitim çerçevesi, NVIDIA Tensor Core GPU için otomatik olarak optimize edilir;
-
Bulut muhakemesi ve büyük ölçekli Kubernetes dağıtımı;
-
PC'lerde, iş istasyonlarında, süper bilgisayarlarda ve kurumsal veri merkezlerinde veri bilimi;
-
AWS, Google Cloud ve Microsoft Azure bulut bilişimde AI hizmetleri.
Nvidia, CUDA-X AI'nın makine öğrenimi ve veri biliminin 50 katına kadar yük hızlandırma elde edebileceğini ve bir düzine özellik hızlandırma kitaplığı içerdiğini söyledi. Örneğin, cuDF aracılığıyla veri analizini, cnDNN aracılığıyla derin öğrenmeyi, cuML aracılığıyla makine öğrenimi algoritmalarını ve DALI aracılığıyla veri işlemeyi hızlandırabilir.
Şu anda CUDA-X AI, Charter, Microsoft, Paypal, SAS ve Wal-Mart gibi şirketler tarafından benimsenmiştir.Ayrıca TensorFlow, PyTorch ve MXNet gibi genel derin öğrenme çerçevelerini de destekler.
Bu GTC'de Huang Renxun, dünya çapında yedi üreticinin NVIDIA T4 GPU ve NVIDIA CUDA-X AI hızlandırma kitaplığına dayalı sunucular başlatacağını duyurdu. Bu sunucular, CUDA-X AI için özel olarak optimize edildi. Yedi üretici şunlardır: Cisco, Dell EMC, Fujitsu, Hewlett-Packard Enterprise, Inspur, Lenovo, Sugon.
Aynı zamanda NVIDIA, bu satıcılar tarafından başlatılan yukarıda belirtilen sunucuların hepsinin NVIDIA NGC-Ready sertifikalı olduğunu duyurdu. Kasım 2018'de Nvidia, Nvidia tabanlı GPU sistemlerini kullanan müşterilerin GPU hızlandırma yazılımını daha geniş ölçekte dağıtmalarına izin veren NGC-Ready planını duyurdu. Şu anda, bu sertifikalı sunucuların temel modelleri aşağıdaki gibidir:
-
Cisco UCS C240 M5
-
Dell EMC PowerEdge R740 / R740xd
-
Fujitsu PRIMERGY RX2540 M5
-
HPE ProLiant DL380 Gen10
-
Inspur NF5280M5
-
Lenovo ThinkSystem SR670
-
Sugon W760-G30
Ayrıca, NGC-Ready projesi için NVIDIA, tüm NGC-Ready T4 sistemlerini ve daha önce onaylanmış birçok NVLink tabanlı ve Tesla V100 tabanlı, kurumsal düzeyde yeni bir destek hizmeti olan NVIDIA NGC Destek Hizmetlerini de duyurdu. Sunucular ve NVIDIA tabanlı iş istasyonları.
Bu bağlantıdan bahsederken, Mellanox Technologies'in (Nvidia kısa süre önce şirketi 6,9 milyar ABD dolarına satın aldığını duyurdu) CEO'su Eyal Waldman'ın da olay yerine geldiğini ve Huang Renxun ile aynı sahnede göründüğünü ve ikisinin dışarıdan paylaştığını belirtmekte fayda var. NVIDIAnın bilgi işlemin hızlanmasının geleceği için vizyonu.
Ayrıca basın toplantısında Huang Renxun ve Amazon AWS başkan yardımcısı Matt Garman, NVIDIA'nın Amazon EMC ile ortaklığa ulaştığını duyurdu; en son EC2 G4 sunucusu, gelecekte olacak NVIDIA T4 Tencor Core GPU'yu kullanıyor Birkaç hafta içinde satışa sunulacak.
Yeni 99 dolarlık Jetson Nano, tüm AI modellerini çalıştırabilir
Huang Renxun, RTX ve CUDA-X AI'yı kapsamlı bir şekilde tanıttıktan sonra, robotların her yerde olduğunu ve NVIDIA'nın robot pazarına büyük önem verdiğini ve bu amaçla eksiksiz bir yazılım ve donanım ürünleri seti geliştirdiğini söyledi. GTC 2019 tarafından piyasaya sürülen yeni robot ürünü Jetson Nano'dur. CUDA-X ile, 5W kadar düşük bir güçle 472 GFLOPS AI performansı sağlayabilir. Jetson Nano iki sürüme bölünmüştür: Geliştirici kiti, geliştiriciler ve meraklılar için 99 ABD doları, uç aygıt sistemleri modülü ise 129 ABD dolarıdır.
Huang Renxun, olay yerinde yalnızca 99 dolarlık versiyonu tanıttı, ancak birden fazla sensörü entegre eden Jetson Nano tabanlı küçük bir robot Kaya gösterdi. Bu, Jetson Nano'nun yüksek çözünürlüklü sensörleri desteklediğinin, birden çok sensörden gelen paralel verileri işleyebildiğinin ve ana akım AI çerçevelerini desteklediğinin iyi bir göstergesidir.
Leifeng.com'a göre Jetson Nano'nun temel özellikleri şunları içerir:
-
GPU: NVIDIA Maxwell mimarisine dayalı 128 çekirdekli GPU
-
CPU: Dört çekirdekli ARM A57
-
Video: 4K @ 30 fps (H.264 / H.265) / 4K @ 60 fps (H.264 / H.265) codec bileşeni
-
Kamera: MIPI CSI-2 DPHY kanalı, 12x (modül) ve 1x (geliştirici kiti)
-
Bellek: 4 GB 64-bit LPDDR4; 25,6 Gigabayt / sn
-
Bağlantı: Gigabit Ethernet
-
İşletim sistemi desteği: LinuxforTegra
-
Modül boyutu: 70 mm x 45 mm
-
Geliştirici kiti boyutu: 100 mm x 80 mm
DRIVE Constellation resmi olarak listelendi
Sonuncusu otonom sürüş. Huang Renxun, gelecekteki otonom sürüş sisteminin yazılım tanımlı olacağına inanıyor. DRIVE AP2X 9.0'ın piyasaya sürüldüğünü duyurdu ve bu sistemin nasıl çalıştığını ve nasıl bir harita oluşturduğunu gösterdi.
Aynı zamanda NVIDIA, otonom araçlar için gelişmiş bir NVIDIA DRIVE AV yazılım paketini de piyasaya sürdü. Paketin ana bileşeni Güvenlik Gücü Alanı'dır (SFF). SFF, çevredeki ortamın dinamiklerini analiz etmek ve tahmin etmek ve aracı belirlemek için sensör verilerini kullanır. Ve diğer yol kullanıcılarının güvenliği.
SFF'nin, sınırlı istatistiksel veriler aracılığıyla gerçek senaryoları analiz etmek yerine, yüksek karmaşıklığı simüle etmeye çalışmak yerine, araçların güvenli çarpışma doğrulaması elde etmesini sağlayabileceği bildirildi. SFF, gerçek dünyada gerçekleştirilemeyecek kadar tehlikeli olan otoyol ve şehir sürüş sahneleri de dahil olmak üzere doğrulama için gerçek verileri ve bit-doğru simülasyonları kullanır.
Huang Renxun daha sonra, gerçek dünyada mümkün olanın ötesinde daha yüksek verimlilik, daha düşük maliyet ve güvenlik ile büyük ölçekli otonom araç filolarını destekleyen ölçeklenebilir bir simülasyon platformu olan NVIDIA DRIVE Constellation'ın resmi listesini de duyurdu.
Arabanın güvenliği çok önemlidir, ancak birçok senaryoyu gerçekte test etmek zordur. Huang Renxun tarafından gösterilen video, farklı doğal ortamlarda (gündüz veya gece) ve farklı trafik koşullarında 12 otonom sürüş senaryosunu simüle ediyor.
Drive Constellation otonom sürüş simülasyon sisteminin ilk görünümü GTC 2018'deydi. Sistem, iki farklı sunucu hesaplama platformuna dayanıyor: Bir sunucu, kameralar, lidarlar ve radarlar gibi otonom araçların sensörlerini simüle etmek için NVIDIA DRIVE Sim yazılımını çalıştırıyor. . Başka bir DRIVE Constellation Vehicle sunucusu, analog sensör verilerini işleyen NVIDIA PegasusTM AI araç bilgisayarını içerir. DRIVE Constellation Vehicle'ın sürüş kararları, hassas ve zamanlanmış donanım içi testler gerçekleştirmek için DRIVE Constellation simülatörüne geri beslenecek.
Basitçe ifade etmek gerekirse, DRIVE Constellation ekosistemindeki iş ortakları, açık platform ortam modellerini, araç modellerini, sensör modellerini ve trafik senaryolarını entegre edebilir. Platform, daha geniş bir simülasyon ekosisteminden veri kümelerini entegre ederek kapsamlı, çeşitli ve karmaşık test ortamları oluşturabilir.
Son olarak Nvidia, Nvidia DRIVE AGX Xavier AV platformu ile Japonya'daki Toyota TRI-AD ekibi ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Toyota Araştırma Enstitüsü (TRI) arasındaki devam eden işbirliğine dayalı olarak Toyota ile yeni bir iş birliği yaptığını da duyurdu.
Nvidia ve Toyota arasındaki anlaşmanın, birden fazla genişletilmiş mimari model ve tipinin geliştirilmesini, geliştirmenin hızlandırılmasını ve üretim süresinin kısaltılmasını ve zorlu senaryolarda milyarlarca mil sürüşün eşdeğerinin simüle edilmesini içerdiği bildirildi.
Lei Feng net özeti
Önceki yıllarla karşılaştırıldığında, bu GTC ne yeni bir GPU mimarisi yayınladı ne de gişe rekorları kıran herhangi bir GPU donanımı, yeni teknolojileri ve yeni ürünleri attı; ancak, her zaman güçlü ve güçlü olan Huang Renxun, orijinal iki saatlik Keynote'ta ciddi bir şekilde gecikti. Sonunda bitmesi iki saat kırk dakika sürdü.
Keynote'un içeriğinden yola çıkarak, Nvidia bu GTC'de iki noktayı iletmek istiyor: Birincisi, AI çağında veri biliminin zorluklarını karşılamak için AI tabanlı hızlandırılmış hesaplama elde etmek için mevcut GPU teknolojisini kullanıyor; İkincisi, mevcut GPU yeteneklerine dayanarak, daha geniş bir GPU uygulama ekosistemi oluşturmak için endüstriyi 3D vizyon, otonom sürüş vb. Alanlarda genişletmeye çalışacağız - bu, NVIDIA'nın gelecekteki değerinin gerçekleştirilmesi için şüphesiz çok önemlidir. gerekli.
