高層速讀:3月28日,人工智能計(jì)算公司英偉達(dá)(NVIDIA)在美國加州圣何塞召開GTC大會(huì)。在發(fā)布會(huì)上,英偉達(dá)CEO黃仁勛宣布推出多款人工智能產(chǎn)品,包括迄今為止全球最大的GPU、全球首個(gè)基于Volta架構(gòu)的GPU、超大規(guī)模服務(wù)器芯片TensorRT 4等。同時(shí)也宣布了英偉達(dá)將暫停自動(dòng)駕駛研發(fā)的消息。
全球最大GPU——NVIDIA DGX-2
DGX-2,是全球首款能夠提供每秒2000萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算能力的單點(diǎn)服務(wù)器。性能比去年9月推出的DGX-1性能提高了10倍,售價(jià)39.9萬美元(約250萬元人民幣)。DGX-2重350磅,“沒有人能把它舉起來”,黃仁勛開玩笑道。
這款超大型芯片包含了20億個(gè)晶體管,其中每個(gè)GPU都通過光纖交換機(jī)通信,所以它的工作原理更類似一個(gè)交換機(jī)而不是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)。
DGX-2的處理能力是去年9月發(fā)布的DGX-1的10倍以上。黃仁勛稱,它可以取代300臺消耗為180千瓦的雙CPU服務(wù)器,而這三百臺計(jì)算機(jī)總價(jià)值為3百萬美元,使用DGX-2可以將成本降為之前的1/8,并將占地空間降到之前的1/60。
黃仁勛應(yīng)景地說道:買得越多,省得越多。(The more GPUs to buy, the more money you save.)
發(fā)布全球首個(gè)基于Volta架構(gòu)的GPU
GTC大會(huì)上發(fā)布了世界上第一款基于Volta架構(gòu)的GPU工作站。它的創(chuàng)新之處是帶有一個(gè)名為NVLink 2 的全新連接點(diǎn),這一連接將編程和內(nèi)存模型從一個(gè)GPU擴(kuò)展到第二個(gè),從而鏈接起來,使它們像一整個(gè)GPU那樣工作。
“現(xiàn)在每年產(chǎn)生10億張圖片,而且可以再增加10倍,因?yàn)镼uadro可以把實(shí)時(shí)渲染降低到現(xiàn)有成本的1/5,現(xiàn)有空間的1/7,和現(xiàn)有功耗的1/17”,黃仁勛接著說道。這一產(chǎn)品的主要使用場景是計(jì)算機(jī)圖像,例如電影和游戲產(chǎn)業(yè)。
他非常激動(dòng)地稱,這項(xiàng)技術(shù)是15年來計(jì)算機(jī)圖形學(xué)最重要的進(jìn)步。這一芯片產(chǎn)品的另一個(gè)可廣泛應(yīng)用的領(lǐng)域是醫(yī)療行業(yè)。
黃仁勛表示:“深度學(xué)習(xí)的超凡進(jìn)展僅僅是對未來的啟示。其中的很多進(jìn)展都是基于NVIDIA深度學(xué)習(xí)平臺,該平臺已快速成為全球標(biāo)準(zhǔn)。我們正在以大幅超越摩爾定律的步伐加快提升平臺的性能,以實(shí)現(xiàn)突破,進(jìn)而為醫(yī)療保健、交通運(yùn)輸、科學(xué)探索和其他眾多領(lǐng)域帶來革命性改變。”
TensorRT 4發(fā)布,讓 GPU推理達(dá)到最高性能
英偉達(dá)還發(fā)布了TensorRT 4軟件,并且集成至谷歌的TensorFlow 1.7開發(fā)系統(tǒng)。開發(fā)者可利用Volta Tensor Core 技術(shù)將 NVIDIA 深度學(xué)習(xí)平臺的推理吞吐量提高 8 倍(相比低延遲目標(biāo)下的普通 GPU 執(zhí)行),從而讓 GPU 在 TensorFlow 內(nèi)的推理實(shí)現(xiàn)了最高性能。
黃仁勛稱,這一更新可以讓圖像加速190倍,自然語言處理加速50倍,推薦引擎提速45倍,語音提速36倍,語音識別率提高60倍?!翱傮w而言,我們將超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的速度提高了100倍。這會(huì)節(jié)省很多錢。”
這次GTC英偉達(dá)還宣布暫停自動(dòng)駕駛研發(fā),隨后英偉達(dá)股價(jià)下跌了3.8%。但這并沒有對人工智能計(jì)算行業(yè)的巨頭造成影響,英偉達(dá)在人工智能芯片市場有著舉足輕重的地位。
根據(jù)Gartner報(bào)告,2017年芯片市場的總收入達(dá)到4000億美元,預(yù)計(jì)2018年將超過4590億美元。
人工智能芯片是用于人工智能相關(guān)計(jì)算任務(wù)的處理器,也稱人工智能加速器,目前主要分為4種:CPU (中央處理單元)、GPU (圖形處理單元)、FPGA (現(xiàn)場可編程門陣列)、ASIC (專用集成電路)。其他芯片如NPU(神經(jīng)形態(tài)處理單元)還處在發(fā)展的早期階段。
人工智能芯片可分為三個(gè)主要應(yīng)用層面:訓(xùn)練(training)層和云推理(inference)層和邊緣設(shè)備推理層。英偉達(dá)在訓(xùn)練層基本壟斷市場,而在推理層和邊緣設(shè)備層競爭力不大。IBM、谷歌、微軟、英特爾、亞馬遜、華為等都在布局芯片研發(fā)。
芯片研發(fā)群雄逐鹿
英偉達(dá),是訓(xùn)練領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。NVIDIA抓住了深度學(xué)習(xí)的機(jī)遇,將自己轉(zhuǎn)變?yōu)橐患胰斯ぶ悄苡?jì)算公司,并開發(fā)了一種新的GPU體系結(jié)構(gòu)Volta,強(qiáng)調(diào)加速深度學(xué)習(xí)。目前NVIDIA的GPU已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的培訓(xùn)中,目前該公司在硬件培訓(xùn)市場上占據(jù)著壟斷地位。
在今年2月8日公布的英偉達(dá)2017年全年財(cái)報(bào)中,英偉達(dá)總收入高達(dá)97.1億美元,同比增長41%,利潤增長83%。在過去的一年時(shí)間,英偉達(dá)的股價(jià)上漲了200%,市值已經(jīng)達(dá)到1400億美元,成為名符其實(shí)的計(jì)算行業(yè)巨頭。
谷歌,在訓(xùn)練市場具有強(qiáng)大的潛力。該公司開發(fā)了自己的TPU (張量處理單元),以與英偉達(dá)競爭。TPU是一種專門為深度學(xué)習(xí)和谷歌的張量流框架設(shè)計(jì)的ASIC。谷歌表示,其TPU可以提供180萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算性能,比英偉達(dá)最新的數(shù)據(jù)中心GPU特斯拉V100要快六倍。谷歌是英偉達(dá)的第一大GPU客戶,據(jù)悉英偉達(dá)人工智能計(jì)算芯片三分之一是供給了谷歌。
英特爾,是開發(fā)異構(gòu)計(jì)算技術(shù)的主要公司之一。通過收購芯片制造商Altera,英特爾提升了其FPGA技術(shù)專業(yè)知識,并開發(fā)了一款CPU + FPGA混合芯片,用于云計(jì)算的深度學(xué)習(xí)推理。通過利用這兩種處理器類型的優(yōu)點(diǎn),該混合芯片提供計(jì)算能力、高存儲(chǔ)器帶寬和低延遲。微軟也采用這一技術(shù)來加速其Azure云服務(wù)。
黃仁勛在接受記者采訪時(shí)說,“未來,人工智能與人工智能芯片將會(huì)無處不在:咖啡機(jī)、保溫杯、麥克風(fēng)、甚至耳環(huán)、鞋子這些小物件都會(huì)智能化…”
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