99 ABD doları yapay zeka bilgisayarı, 40 GPU sunucusu, Nvidia GTC'den çok sayıda yeni sabit çekirdek ürünü
Akıllı şeyler (genel hesap: zhidxcom)
Metin | Heart Fate
Smart Things, 19 Mart'ta (18 Mart, San Jose saati) bildirdi ki, bugün, yıllık AI ve derin öğrenme etkinliği - NVIDIA tarafından düzenlenen 2019 GTC (GPU Teknoloji Konferansı) San Jose, California'da düzenlendi. 4 gün boyunca, AI / Derin Öğrenme, Grafik / Modelleme, Akıllı Makineler / Nesnelerin İnterneti, Yüksek Performanslı Hesaplama, Veri Merkezi ve Bulut Bilişim gibi gündemde olan konularda 600'den fazla teknik konferans ve seminer düzenlendi.
En çok beklenen oturumlardan biri şüphesiz NVIDIA CEO'su Huang Renxun'un (hayranların takma adı "Lao Huang") açılış konuşması. Önceki yıllarda olduğu gibi, bu açılış konuşması hala kuru mallarla dolu ve Lao Huang, şirketin çipler, AI, bulut altyapısı, IoT ve robotlar ve 3 saat içinde otonom sürüş konusunda yaptığı bir dizi yeni eylemi duyurdu.
Bu açılış konuşması üç bölüme ayrılmıştır: Gerçek zamanlı ışın izleme, yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem ve otonom sürüşe odaklanan hesaplamalı grafikler.
Temel vurgular şunları içerir:
1. Hesaplama grafikleri: Uçtan uca CUDA-X AI platformunu başlattı, Turing RTX'in 4 Nisan'da Unity'ye ineceğini duyurdu, yeni işbirliği platformu NVIDIA OMNIVERSE'i piyasaya sürdü, 8U RTX sunucusu ve 40 Turing GPU'lu RTX POD'u piyasaya sürdü.
2. AI ve HPC: Yerel verileri hızla görsel verilere dönüştürmek için Omni-Sci veritabanını kullanın, 99 $ 'lık CUDA-X AI küçük bilgisayar Jetson Nano'yu yayınlayın, ISAAC robot yığını SDK'sını açın ve AWS'de en son EC2 G4 bulut sunucusunun lansmanını duyurun.
3. Otonom sürüş: DRIVE AP2X Sürüm 9.0 piyasaya sürüldü, çarpışmaları önlemek için güvenli güç alanını tanıttı ve NVIDIA Constellation sanal arabasını piyasaya sürdü.
Ayrıca Huang konuşmanın başında PRADA'yı sevdiğini açıkladı (sanırım bu lüks marka).
İlginç bir şekilde, bu GTC konferansından bir hafta önce NVIDIA, 2019'da yonga endüstrisini şok eden büyük haberi duyurdu ve İsrail şirketi Mellanox'un 6,9 milyar ABD Doları karşılığında satın alınmasıyla ilgili nihai bir anlaşmayı duyurdu. Bu açılış konuşmasında, Mellanox CEO'su Eyan Waldman Ayrıca olay yerine gelerek Lao Huang ile bir süre sohbet etti.
1. CUDA-X AI'yı başlatın, PRADA'yı itiraf edin
Bu konferansta, Lao Huang beklentileri karşıladı ve yakışıklı bir siyah deri ceketle göründü.İlk olarak GTC ve GPU transkriptlerini yayınladı. Önceki konferansla karşılaştırıldığında, GTC 2019'daki katılımcı sayısı yaklaşık% 50 arttı. GPU geliştiricileri 2018'deki 800.000'lik artış 2019'da 1,2 milyona çıkacak.
Lao Huang, bir dizi NVIDIA hızlandırılmış bilgi işlem başarısını tanıttıktan sonra, derin öğrenmeyi ve derin öğrenmeyi hızlandırmak için tüm NVIDIA kitaplıklarını entegre ederek, uçtan uca NVIDIA CUDA-X AI platformu olan bu açılış konuşmasının ana odağına girmeye başladı. Geliştiricilerin verimliliğini artırmak için öğrenme ve veri analizi iş akışı. Lao Huang, mümkün olduğunca az iş süreci ile maksimum sonuç elde etmek için ne kadar çok satın alırsanız o kadar çok tasarruf edeceğinizi söyledi.
Konuşma sırasında, Lao Huang aniden "PRADA" yı itiraf etti, ancak bu okyanusun ötesindeki ünlü lüks marka değil Lao Huang, bunu CUDA-X kütüphanesinin temel özelliklerine, yani PRogrammable + Acceleration + Domain + Architecture'a atıfta bulunmak için kullandı.
2. Hesaplamalı grafikler: gerçek zamanlı ışın izleme hala konu
Işın izleme her zaman GTC'nin önemli bir konusu olmuştur. İlk bağlantıda Huang, önce solda ve sağda benzer görünen resimleri gösterdi ve izleyicinin hangi resmin doğru olduğunu tahmin etmesine izin verdi.
Benzer şekilde, Tensor Core'un çizim işinin yükünü azaltma ve derin öğrenme yoluyla çizim performansını iyileştirmedeki etkisinden de yine bahsedildi. Yalnızca GPU, TensorCore ve ışın izleme hesaplama birimi kullanan önceki hesaplama yöntemleriyle karşılaştırıldığında daha düşük maliyet ve daha yüksek verimlilik sağlayabilir.
NVIDIA, oyunlara gerçek zamanlı ışın izlemeyi getirmek için Adobe ve Autodesk gibi birçok 3D yazılım üreticisi ile ortaklıklar kurdu. Dünyanın en iyi uygulama sağlayıcıları, 9 milyon tasarımcı ve sanatçıya gelişmiş AI ve ışın izleme yetenekleri sağlamak için NVIDIA RTX kullanıyor.
Bunların arasında Unity, NVIDIA'nın gerçek zamanlı ışın izleme (RTX) teknolojisi için önizleme desteği ekler. Sahnede sergilenen "Quake 2" oyunu gibi sahnelerin gerçekçiliği inanılmaz ... Bu sanal görüntüler gerçek sahnelere çok benziyor ve sanal ile gerçeklik arasındaki sınırı bulanıklaştırıyor.
Huang, Turing RTX simülasyonunun 4 Nisan'da Unity'ye ineceğini söyledi. Ek olarak, hem Unreal Engine hem de Vulkan, Direct-X 12'de (DXR) gerçek zamanlı ışın izlemeyi destekleyecek.
Lao Huang, "Turing RTX mimarisi, 15 yıl içinde GPU mimarisinin en büyük sıçramasıdır." Dedi. RTX ve Turing mimarisinin öne çıkan noktalarına odaklandı ve RTX sunucusunun işleme sırasında enerji tasarrufu konusundaki verileri inanılmaz. Ek olarak, RTX açılıp kapatıldığında aydınlatma değişiklikleri de oldukça belirgindir.
Huang daha sonra, NVIDIA RTX tarafından desteklenen 3D üretim sürecine uygun yeni bir işbirliği platformu olan NVIDIA OMNIVERSE'nin piyasaya sürüldüğünü duyurdu.
Buna ek olarak, video akışı hizmetleri alanında NVIDIA, Japonya'daki SoftBank Grubu ile bir ortaklık kurdu ve Güney Kore'de LG ile bir ortaklık kurdu.
Hesaplama grafikleri açısından Huang, sonunda Optix işleme, VR / AR ve profesyonel görselleştirme uygulamaları için tamamen optimize edilmiş bir yazılım yığını da dahil olmak üzere 40 Turing GPU'lu bir 8U RTX sunucusu ve RTX POD'u piyasaya sürdü.
NVIDIA RTX sunucuları, 5G operatörlerinin kullanıcılara düşük gecikmeyle güçlü, esnek, isteğe bağlı grafik oluşturma, sanallaştırma ve bulut oyun hizmetleri sunmasına yardımcı olacak.
Bir hafta önce NVIDIA, bir satın alma anlaşmasına vardığını duyurdu.Mellanox'un teknolojisi de kullanılıyor.Mellanox'un yüksek performanslı akıllı ara bağlantı teknolojisi Infiniband, RTX sunucularının aynı anda 10 rafta 10.000 kullanıcıya hizmet sağlamasına yardımcı olacak.
NVIDIA Quadro sanal veri merkezi veri istasyonları artık, tasarımcılara herhangi bir cihazda her zaman, her yerde hızlandırılmış işleme yetenekleri sağlayabilen NVIDIA RTX sunucularını destekliyor.
3. AI ve HPC: CUDA-X AI etrafında kapsamlı bir ekosistem oluşturun
İkinci sektör AI ve Yüksek Performanslı Hesaplamadır (HPC). Huang, veri biliminin teoriden (Einstein), deneyden (Newton) ve simülasyondan sonra mühendislik alanının dördüncü ayağı haline geldiğine inanıyor.
CUDA-X AI çevresinde, NVIDIA cihazlardan, çerçevelerden hizmetlere kadar eksiksiz bir ekosistem oluşturur. CUDA X, NGX platformu aracılığıyla ücretsiz olarak kullanılabilir.
Lao Huang bir kez daha Tensor Core'un önemini vurguladı. Tensor Core'un gelecekte profesyonel hesaplamada son derece önemli bir rol olacağına inanıyor. Önemi GPU mimarisinden daha az değil. NVIDIA kısmi çıkarım olan AI görevlerini Tensor'a daha hızlı aktarmayı umuyor Çekirdek üzerinde.
Ayrıca site, Microsoft'un NVIDIA ile sağladığı gerçek zamanlı ses odaklı öneri işlevini de gösterdi.Microsoft'un algoritması uçtan uca gecikmeyi 5 kat azalttı.
Tıbbi cephede Huang, Clara AI'nın dünyanın dört bir yanındaki radyologların X-ışınlarını ve diğer görüntüleri okumaya yardımcı olmak için AI uygulamaları oluşturmasına ve dağıtmasına ve hasta verilerinin güvenliğini sağlarken görüntülere açıklama eklemeye yardımcı olmak için Clara araç setini kullanmasına olanak tanıdığını duyurdu.
Daha sonra Huang, ağ operatörünün WiFi erişim noktasını nereye yerleştirmesi gerektiğini belirlemek için Omni-Sci'nin kullanıldığını gösterdi. Omni-Sci, ağ servis sağlayıcısından gelen verileri görselleştirmek için bir görselleştirme motoru içeren GPU tabanlı bir veritabanıdır.
QminSci Küresel Topluluğu Başkan Yardımcısı Aaron Williams, veri işlemeyi hızlandırmak için OmniSci'nin nasıl kullanılacağını gösterdi. Her gün yaklaşık 1 TB yeni WiFi verisi üreten bir ağ sağlayıcısı.
Ona göre geçmişte düzinelerce veri bilimcisinin 1T verilerini görselleştirme verilerine dönüştürmek için 8 gün harcaması gerekiyordu. OminSci ile bu dönüşüm sadece 4 dakikada tamamlanabiliyor ve ardından veri setinin tahmine dayalı analizi gerçekleştiriliyor.
Huang ayrıca konuşmasında RAPIDS'in Hadoop ve Spark'ın halefi olarak görüldüğünü ancak bunun sıradan bir yorum mu yoksa resmi bir ifade mi olduğundan emin olmadığını belirtti. Microsoft Azure ayrıca blogunda, makine öğrenimi hizmetinin artık NVIDIA RAPIDS'i desteklediğini duyurdu.
Yapay zeka ve HPC sektörleri, veri bilimcilerinin refahı için doğal olarak vazgeçilmezdir. Huang, yeni bir veri bilimi iş istasyonu türü yayınladı. Bu iş istasyonu NVIDIA Quadro RTX-8000 GPU içerir ve CUDA-X hızlandırma platformu ile önceden yüklenmiştir.
Buna ek olarak, bir hafta önce NVIDIA, İsrailli bir şirket olan Mellanox'un satın alınmasıyla ilgili nihai bir anlaşma yaptığını duyurdu ve yüksek performanslı ara bağlantı teknolojisi InfiniBand'i yaklaşık 6,9 milyar ABD doları nakit fiyatla kazanacak.
Mellanox'un süper akıllı ara bağlantı teknolojisi, çözümleri ve mevcut müşterileri NVIDIA'da birleşirken, NVIDIA ağ ve depolama yığınının genel bilgi işlem, ağ ve veri merkezi düzeyindeki iş yüklerini optimize etmede yeni iyileştirmeler elde edecek. Örneğin, NVIDIA'nın veri bilimi sunucusu en son 4x NVIDIA T4 GPU ve Mellanox ağını kullanır.
Mellanox CEO'su Eyan Waldman ve Lao Huang aynı aşamadaydı. İkisi, veri merkezleri ve hiper ölçekli bilgi işlem alanında yakın işbirliğini tartıştı. Mellanox'un teknolojisi birçok NVIDIA ürününde uygulandı.
Katılması gereken bir diğer ağır konuk ise Amazon AWS Computing Services başkan yardımcısı Matt Garman. NVIDIA ve AWS, GPU'ları ve hizmetleri başlatmak ve en yeni üst düzey GPU'lardan bazılarını benimsemek için uzun vadeli bir ortaklık kurdu.
Matt Garman, AWS'nin en son EC2 G4 bulut sunucusunu GPU kullanarak önizlediğini ve G4'ün uygun maliyetli makine öğrenimi, derin öğrenme ve görüntü işleme dağıtımı için çok uygun olduğunu söyledi.
TensorRT 5.1, TensorFlow ve OnnxAI'yi etkinleştirmek ve çalıştırmak için artık yapay zeka üzerinde 20'den fazla yeni katmanın dağıtımını destekliyor.
Bu açılış konuşmasının başlamasından birkaç saat önce, NVIDIA ayrıca en son görüntü işleme araştırma çalışmasını GTC konferansında duyurdu -GuGAN, segmentasyon görüntülerini segmentasyon görüntülerine dönüştürebilen Generative Adversarial Networks'e (GAN) dayalı bir teknoloji. Gerçekçi fotoğraflar. GauGAN araştırma makalesi, CVPR 2019 tarafından sözlü bir rapor olarak dahil edilmiştir.
4. Robotlar ve otonom sürüş: Jetson Nano 99 dolara satılıyor
İki saatlik konuşmalardan sonra nihayet son bölüm olan Robotlar ve Otonom Sürüş'e ulaştım.
Huang, robot geliştiricileri için bir güzel haber duyurdu - yeni Jetson Nano bilgisayarı burada! Bu küçük ve güçlü CUDA-X AI bilgisayar 99 ABD Doları fiyatlandırılır ve boyut olarak bir Lego rakamına benzer.Milyonlarca akıllı sistem oluşturabilir ve robotlara algılama, planlama ve planlama sağlamak için CUDA'daki tüm içeriği çalıştırabilir. Muhakeme yeteneği.
Açılış konuşmasına katılan izleyiciler kutsanmıştır ve dışarı çıktıklarında Jetson Nano geliştirme kitlerini satın alabilirler.
Ek olarak, ISAAC Robot Stack SDK artık açık.Bu, modern yapay zekayı otonom makinelere tanıtabilen ve kendi geliştirdiği robotları daha kolay hale getirebilen bir robot geliştiricinin çalışma kutusudur. NVIDIA artık bulutta robot simülasyonunu ve geliştirmeyi kolayca tamamlayabilen ve Jetson tarafından desteklenen milyonlarca robotta devreye alınabilen AWS RoboMaker'ı destekliyor.
Huang, Drive Initiative'in otonom sürüşü bir ürün olarak kullanmadığını, ancak başkalarının otonom araçlar yapmasına yardımcı olacak araçlar ve altyapı geliştirdiğini söyledi. "Gelecekte etkileşimde bulunduğumuz en önemli robotik cihaz arabamız."
Lao Huang, olay yerinde NVIDIA'nın otonom sürüş sisteminin en son sürümünü gösterdi ve otonom sürüşün araştırma ve geliştirme konusunda Toyota ile işbirliğini duyurdu.
İlk piyasaya sürülen DRIVE AP2X Sürüm 9.0 DRIVE AP2X dünyanın en eksiksiz Seviye 2+ otonom araç platformudur.
NVIDIA, otonom araçları geliştirmek, eğitmek ve doğrulamak ve Toyota Motor ile gelecekte otonom sürüş sağlamak için TRIAD Global ile birlikte çalıştığını duyurdu.
Lao Huang ayrıca, otonom araçların çarpışmasını önleyebilen hesaplamalı bir savunma sürüş politikası olan NVIDIA Safety Force Field'ı da tanıttı. Daha güvenli bir sürüş deneyimi sağlamak için güvenli bir konum aracılığıyla AV yol planlamasını ve tahminini yönlendirir.
NVIDIA DRIVE Constellation sanal AC test filosu şu anda mevcuttur, bit doğruluğu ve hassas zamanlama ile "döngü içi donanım" testi ve iki farklı sunucudan oluşan bir veri merkezi çözümü sağlar.
Sonuç: NVIDIA'nın nükleer bombası ateşlenmedi
Yapay zekanın hızlı gelişiminde NVIDIA şüphesiz en göz kamaştırıcı yıldız şirketlerinden biridir. GTC konferansı, 2009'da ilk kez yapıldığından beri, Nvidia'ya onuncu ilkbahar ve sonbaharında eşlik etti ve AI alanında önemli bir olay haline geldi.
Son iki yılda GTC konferansında yayınlanan temel içeriği hatırlayın:
GTC 2017: Yeni Volta mimarisi GPU Tesla V100, GPU bulutu, sanal robot ürünü Project Holodeck, otonom sürüş için hafif bir platform olan Xavier DLA, Derin Öğrenme Akademisi'nde ilerleme,
GTC 2018: ışın izleme RTX teknolojisi, ilk Volta mimarisi Quadro GV100 GPU, ilk tıbbi görüntüleme süper bilgisayar platformu Clara, 32G bellek Tesla V100, derin öğrenme süper bilgisayarı DGX-2, makine öğrenimi uygulama platformu TensorRT'nin yeni sürümü, yeni nesil DRIVE Orin otomatik Sürüş çipi, 3D simülasyon otomatik sürüş testi platformu DRIVE Constellation, ISAAC robot simülasyon eğitim platformu SDK.
Daha önce sanal para balonunun patlamasından ve Turing ekran kartlarının zayıf satışlarından etkilenen NVIDIA, gelirde bir düşüş ve hisse senedi fiyatlarında bir düşüş yaşadı. NVIDIA'nın bu GTC 2019'da büyük hamleler yayınlayacağını düşünmüştüm. Şimdi bakıldığında, son 2 yıla kıyasla bu GTC konferansında hafif bir "gök gürültüsü ve yağmur" hissi var.Ne yeni bir mimari ne de yeni bir mimari var. GPU veya grafik kartları piyasaya sürüldü, ancak neyse ki, bugün duyurulan çeşitli yükseltmeler ve işbirliği çok özeldir.NVIDIA'nın AI teknolojisi endüstrisini güçlendirmek için tüm ürün yelpazesi için yeni bir aşama olacak.
NVIDIA'nın mevcut en son GPU'su, 12nm Turing mimarisine sahip bir GPU'dur. Daha önce söylentilere göre 7nm amper mimarili GPU beklendiği gibi gelmedi. NVIDIAnın 7nm grafik kartının gecikmesi çoktan geçti ve AMDnin Navi kod adlı 7nm grafik kartının ortaya çıkacağı söyleniyor. NVIDIAnın yeni rekabeti henüz başladı.
