Обобщение на Nvidia Fall GTC 2020: A6000 GPU, Omniverse, още

„Епохата на ИИ. започна“, заяви главният изпълнителен директор на Nvidia Дженсън Хуанг на тазгодишния GTC. На своята GPU технологична конференция тази година Nvidia демонстрира своята иновация за по-нататъшно развитие на ИИ, отбелязвайки как технологията може да помогне за решаването на световните проблеми 10 пъти по-добре и по-бързо.

Докато Nvidia е най-известна със своите графични карти — и по-скоро свързан с реално време проследяване на лъчи — компанията също така движи иновациите зад кулисите, които въвеждат изкуствения интелект в нашето ежедневие, от складови роботи които пакетират нашите поръчки за доставка до самоуправляващи се автомобили и ботове на естествен език, които доставят новини, търсене и информация с малко забавяне или забавяне.

„Ние обичаме да работим върху изключително тежки компютърни проблеми, които имат голямо влияние върху света“, каза Хуанг, отбелязвайки че компанията вече има 110 SDK, насочени към повече от 1 милиард CUDA-съвместими GPU, които са били изпратени. Компанията казва, че повече от 6500 стартиращи фирми създават приложения на Nvidia, присъединявайки се към общо 2-те милиона разработчици на Nvidia. „Това е точно в нашата рулева рубка. Всички сме готови да напреднем и демократизираме тази нова форма на компютри за ерата на ИИ. Nvidia е посветена на напредването на ускорените изчисления.“

Още едно извинение за пускането на RTX 3080/3090

Хуанг поведе с още едно бързо извинение за трудното стартиране на видеокартите Nvidia RTX 3080 и 3090. Прочетете повече тук.

Nvidia Omniverse е тренировъчна площадка за роботи

За геймърите, проследяване на лъчи помага за изобразяване на ярки детайли в сцени във видеоигри, като използва свойството на светлината. Nvidia използва същите принципи, за да изгради Nvidia Omniverse, за която компанията твърди, че е „място, където роботите могат да се научат как да бъдат роботи, точно както биха направили в реалния свят“.

Предлага се сега в отворена бета версия, Nvidia Omniverse е отворена платформа за сътрудничество и симулация, където роботите могат да се учат от реалистични симулации на реалния свят. Използвайки Omniverse, автономните превозни средства могат бързо да се научат да шофират и да взаимодействат с реални сценарии човешки шофьори могат да срещнат, без риск от застрашаване на минувачи, ако експериментът продължи настрани. Omniverse също така позволява тестване в много по-широк мащаб, тъй като не е необходимо автономно превозно средство или робот да бъдат физически разгърнати, за да бъдат тествани.

За да покаже как Nvidia Omniverse може да повлияе на всички нас, Nvidia подчерта как Omniverse може да работи в откриването на лекарства, което е още по-важна област на изследване предвид глобалната пандемия. Въпреки че откриването на лекарства обикновено отнема повече от десетилетие, за да се разработи adug и изисква повече от половин милиард долара за финансиране на изследвания и разработки, 90% от тези усилия се провалят, каза Хуанг. За да влошат нещата, на всеки девет години разходите за откриване на нови лекарства се удвояват.

Omniverse на Nvidia може да помогне на учените да идентифицират протеините, които могат да причинят заболяване, както и да ускори тестването на потенциални лекарства чрез използване на AI. и анализ на данни. Всичко това се прилага към новата платформа Clara Discovery на Nvidia. А в Обединеното кралство Nvidia представи своя нов център за данни Cambridge One, който според компанията е най-бързият в региона и един от топ 30 в света, с 400 петафлопа A.I. производителност.

Компанията също така представи новата си DGX Super Pod архитектура, за да позволи на други изследователи да създават свои собствени мащабируеми суперкомпютри, които свързват между 20 до 140 DGX системи.

Nvidia RTX A6000: Проследяване на лъчи за професионалисти

Разширяване на наскоро обявените GeForce RTX 3070, RTX 3080 и RTX 3090 графични карти, Nvidia обяви ново поколение базирани на Ampere GPU за професионалисти. Новото графични карти не са брандирани под Чадърът Quadro на Nvidia, но графичните процесори RTX A6000 и Nvidia A40 са насочени към същите креативни аудитории и аудитории на специалисти по данни, които купуват графичните процесори Quadro.

„Графичните процесори осигуряват скоростта и производителността, за да дадат възможност на инженерите да разработват иновативни продукти, на дизайнерите да създават най-съвременни сгради и на учените да откриват пробиви от навсякъде по света“, посочва компанията в публикация в блог, като отбелязва, че новите A6000 и A40 разполагат с нови RT ядра, Tensor ядра и CUDA ядра, които са „значително по-бързи от предишните поколения.”

Компанията не предостави конкретни подробности за хардуера. Въпреки това, Nvidia твърди, че RT ядрата от второ поколение осигуряват 2 пъти по-голяма производителност от картите от предишно поколение, като същевременно осигуряват едновременно проследяване на лъчи, засенчване и изчислителни възможности, докато ядрата Tensor от трето поколение осигуряват до 5 пъти по-висока производителност от предишното поколение.

Картите се доставят с 48 GB GPU памет, която може да се разшири до 96 GB с NVLink, когато са свързани два GPU. Това се сравнява със само 24 GB памет на RTX 3090. Докато RTX 3090 се предлага на пазара като GPU, който е способен да изобразява игри в 8K при 60 кадъра в секунда (fps), разширената памет на професионалните RTX A6000 и A40 помага за обработката на Blackmagic RAW 8K и 12K кадри за видео редактиране. Подобно на потребителските карти Ampere, графичните процесори A6000 и A40 са базирани на PCIe Gen 4, което осигурява два пъти по-голяма честотна лента от предишното поколение.

Базираните на A40 сървъри ще бъдат налични в системи от Cisco, Dell, Fujitsu, Hewlett Packard Enterprise и Lenovo. Графичните процесори A6000 ще дойдат при партньорите в канала и двата графични процесора ще бъдат налични в началото на следващата година. Подробностите за цените не бяха налични веднага и не е ясно дали професионалните карти ще видят същото ограничено предлагане и големи дефицити което Nvidia преживя с пускането на своите потребителски карти.

Възходът на A.I. ботове

Nvidia също подчерта как нейната работа върху графичните процесори помага за ускоряване на ИИ. развитие и осиновяване. Facebook’s A.I. изследователите са разработили чатбот със знания и съпричастност, които всъщност предпочитат половината от потребителите на социалната мрежа. Изследователи от Калифорнийския технологичен институт обучиха дрон, използвайки обучение за подсилване, за да контролира системата за полет, за да лети гладко през турбуленция и промени в терена.

ИИ на Nvidia се основава на три стълба: възли от един към няколко GPU на всяка рамка или модел, използване на изводи и прилагане на предварително обучени модели, каза Хуанг.

Nvidia също обяви, че си партнира с Microsoft, за да предостави Nvidia A.I. към Azure, за да направим Office по-интелигентен.

„Днес обявяваме, че Microsoft приема Nvidia A.I. на Azure, за захранване на интелигентни изживявания в Microsoft Office“, каза Хуанг по време на основната бележка. „Най-популярното приложение за производителност в света, използвано от стотици милиони, сега ще бъде подпомагано от AI. Първите функции ще включват интелигентна корекция на граматиката, въпроси и отговори, предвиждане на текст. Поради обема на потребителите и незабавния отговор, необходим за добро изживяване, Office ще бъде свързан с Nvidia GPU, а Azure с Nvidia GPU отговорите отнемат по-малко от 200 милисекунди. Нашата пропускателна способност позволява на Microsoft да се мащабира до милиони едновременни потребители.“

American Express също използва A.I. за борба с измамите, докато Twitter използва изкуствен интелект, за да му помогне да разбере и контекстуализира огромното количество видеоклипове, качени на платформата.

С разговорния AI резултатите от гласови заявки, извършени на GPU платформата на Nvidia, са наполовина по-малко латентност в сравнение със запитванията, обработвани от процесора, а също и по-реалистично, човешко звучащо преобразуване на текст в реч двигатели. Nvidia също обяви отворена бета версия на Jarvis за разработчиците, за да изпробват A.I. с разговорни умения.

ИИ за бъдещето на работата от вкъщи

ИИ могат да бъдат вградени и в приложения като решения за видеоконференции и чат, които помагат на работниците да си сътрудничат от разстояние. С Video Maxene на Nvidia Хуанг каза, че A.I. може да направи магия за видео разговори.

Maxene може да идентифицира важните характеристики на лицето, да изпрати само промените на характеристиките по интернет и след това да реанимира лицето в приемника. Това спестява честотна лента, което прави по-добро видео изживяване в райони с лоша интернет връзка. Хуанг твърди, че честотната лента е намалена с коефициент 10.

ИИ провеждайте повиквания по-добре дори в райони с висока честотна лента. В най-крайния пример A.I. може да се използва за пренасочване на лицето ви, така че да осъществявате зрителен контакт с всеки човек в разговора, дори когато лицето ви е леко наклонено встрани от камерата. ИИ може също да намали фоновия шум, да освети отново лицето ви, да замени фона и да подобри качеството на видеото при лошо осветление. В комбинация с Jarvis A.I. реч, Maxene може също така да достави текст със затворен надпис.

„Имаме възможност да революционизираме днешните видеоконференции и да изобретим виртуалното присъствие на утрешния ден“, каза Хуанг. „И видео A.I. приложенията за извод идват от всяка индустрия.

Пренасяне на център за данни към ARM чип

Подчертавайки своята инвестиция в ARM чипове, Nvidia обяви новите BlueField DPU, които носят мощност на инфраструктура на център за данни върху чип и се поддържат от DOCA, което е архитектура.

Новите BlueField 2 DPU разтоварват критични компоненти - като мрежи и съхранение - както и задачи за сигурност от процесора, за да предотвратят кибератаки.

„Един единствен BlueField-2 DPU може да достави същите услуги на центъра за данни, които могат да консумират до 125 CPU ядра“, твърди Nvidia в подготвено изявление. „Това освобождава ценни процесорни ядра за работа с широк набор от други корпоративни приложения.“ Компанията каза, че поне 30% от процесора е използвани преди това от изпълняването на инфраструктура на центъра за данни и тези ядра сега са освободени, тъй като задачата вече е прехвърлена към BlueField ДПУ.

Вторият Bluefield 2X DPU също идва с този на Nvidia Ампербазирана на GPU технология. Ampere носи A.I. към BlueField 2X, за да предостави анализ на сигурността в реално време и да идентифицира злонамерена дейност.

Персонализирани двигатели за препоръки

ИИ може да се използва за предоставяне на персонализирани препоръки за цифрови и физически стоки на платформи, обслужващи подходящи цифрови реклами, новини и филми. Nvidia твърди, че дори 1% подобрение в точността на препоръките може да доведе до милиарди повече продажби и по-голямо задържане на клиенти.

За да помогне на компаниите да подобрят механизма си за препоръки, Nvidia представи Merlin, който се захранва от платформата Nvidia Rapids. Докато решенията, базирани на CPU, могат да отнемат дни, за да се научат, Merlin се казва, че е супер бърз и супер мащабируем, като времената на цикъла варират от един ден до само три часа. Merlin вече е в отворена бета версия, каза Хуанг.

Rapids се използва от Adobe за интелигентен маркетинг, докато Capital One използва платформата за анализ на измами и за захранване на Eno chatbot на компанията.

ИИ за целия IoT

Платформата EGX на Nvidia се използва за предоставяне на A.I. до крайни устройства, за да направите A.I. по-отзивчив за Интернет на нещата или IoT приложения. EGX е наличен в NGC на Nvidia и се използва от болници като Northwestern Memorial Hospital за прехвърляне на някои задачи към компютри, които рутинно се изпълняват от медицински сестри. Пациентите, например, могат да използват заявки на естествен език, за да попитат бот каква процедура имат.

„EGX A.I. компютърът интегрира Mellanox Bluefield 2 GPU и Ampere GPU в една PCI Express карта, превръщайки всеки стандартен OEM сървър в защитен ускорен A.I. център за данни“, каза Хуанг.

Платформата може да се използва в здравеопазването, производството, логистиката, доставката, търговията на дребно и транспорта.

Напредък на ARM

„Днес. ние обявяваме голяма инициатива за напредване на платформата ARM“, каза Хуанг за обявеното придобиване на ARM от компанията, нищо че прави инвестиции в три измерения.

„Първо, ние допълваме партньорите на ARM с GPU, мрежи, съхранение и технологии за сигурност, за да създадем цялостни ускорени платформи. Второ, ние работим с нашите партньори за създаване на платформи за HPC cloud edge NPC. Това изисква системи с чипове и системен софтуер. И трето, ние пренасяме Nvidia A.I. и Nvidia RTX двигатели към ARM.“

В момента това е достъпно само на платформата x86. Въпреки това, инвестицията на Nvidia в ARm ще я трансформира във водеща линия и ще я ускори в AI. компютри, каза Хуанг, докато се стреми да позиционира ARM като конкурент на Intel в сървърното пространство.

Препоръки на редакторите

• Суперкомпютърът на Nvidia може да донесе нова ера на ChatGPT
• Графичните процесори на Nvidia отбелязват огромно увеличение на цените и огромно търсене от AI
• ИИ на Zoom технология за откриване на емоции по време на разговори разстройва критиците
• Nvidia разкрива първия по рода си CPU и Hopper GPU на GTC 2022
• Как Nvidia използва A.I. за да помогнете на Domino’s да доставя пици по-бързо