Nvidia Fall GTC 2020 Roundup: A6000 GPU, Omniverse, egyebek

„A.I. kora elkezdődött” – jelentette ki Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója az idei GTC-n. Az idei GPU technológiai konferencián az Nvidia bemutatta innovációját az A.I. továbbfejlesztése érdekében, megjegyezve, hogy a technológia miként segítheti a világ problémáinak tízszer jobb és gyorsabb megoldását.

Míg az Nvidia leginkább arról ismert grafikus kártyák - és újabban a valós idejűhez kapcsolják sugárkövetés - a vállalat a kulisszák mögötti innovációt is mozgatja, amely a mesterséges intelligenciát hozza be a mindennapi életünkbe, a raktári robotoktól amelyek csomagolják szállítási rendeléseinket, önvezető autókra és természetes nyelvű robotokra, amelyek kis késleltetéssel, vagy késleltetés.

„Szeretünk rendkívül nehéz számítástechnikai problémákon dolgozni, amelyek nagy hatással vannak a világra” – mondta Huang hogy a vállalat immár 110 SDK-val rendelkezik, amelyek a több mint 1 milliárd CUDA-kompatibilis GPU-t célozzák meg. kiszállított. A cég szerint több mint 6500 startup épít alkalmazásokat az Nvidiára, csatlakozva a 2 millió Nvidia fejlesztőhöz. „Ez a mi kormányállásunkban van. Mindannyian azon vagyunk, hogy előremozdítsuk és demokratizáljuk a számítástechnika ezen új formáját az A.I. korszakra. Az Nvidia elkötelezett a gyorsított számítástechnika fejlesztése iránt.”

Újabb bocsánatkérés az RTX 3080/3090 bevezetéséért

Huang újabb gyors bocsánatkéréssel vezetett az Nvidia RTX 3080 és 3090 videokártyák nehéz elindítása miatt. Bővebben itt.

Az Nvidia Omniverse egy robotok gyakorlóterepe

Játékosoknak, sugárkövetés segít élénk részleteket visszaadni a videojátékok jeleneteiben a fény tulajdonságának felhasználásával. Az Nvidia ugyanazokat az elveket használja az Nvidia Omniverse felépítéséhez, amely a vállalat szerint „olyan hely, ahol a robotok megtanulhatják, hogyan legyenek robotok, akárcsak a való világban”.

A már nyílt béta verzióban elérhető Nvidia Omniverse egy nyílt platform az együttműködéshez és szimulációhoz, ahol a robotok tanulhatnak a való világ valósághű szimulációiból. Az Omniverse használatával az autonóm járművek gyorsan megtanulhatnak vezetni, és valós forgatókönyvekkel reagálhatnak emberi sofőrök találkozhatnak anélkül, hogy veszélybe kerülnének a járókelők, ha a kísérlet lezajlik oldalt. Az Omniverse sokkal szélesebb körű tesztelést is lehetővé tesz, mivel egy autonóm járművet vagy robotot nem kell fizikailag bevetni a teszteléshez.

Annak bemutatására, hogy az Nvidia Omniverse miként hathat mindannyiunkra, az Nvidia kiemelte, hogyan működhet az Omniverse a gyógyszerkutatásban, amely a globális világjárvány miatt még létfontosságú kutatási terület. Bár a gyógyszerkutatás általában több mint egy évtizedet vesz igénybe az adug kifejlesztéséhez, és több mint félmilliárd dollár kutatási és fejlesztési finanszírozást igényel, az erőfeszítések 90%-a kudarcot vall, mondta Huang. Tovább rontja a helyzetet, hogy kilencévente megduplázódik az új gyógyszerek felfedezésének költsége.

Az Nvidia Omniverse segíthet a tudósoknak azonosítani azokat a fehérjéket, amelyek betegségeket okozhatnak, valamint felgyorsíthatja a potenciális gyógyszerek tesztelését az A.I. és adatelemzés. Mindezt az Nvidia új Clara Discovery platformjára alkalmazzák. Az Egyesült Királyságban pedig az Nvidia bemutatta új Cambridge One adatközpontját, amely a vállalat szerint a leggyorsabb a régióban, és a világ legjobb 30-a között van, 400 petaflops A.I-vel. teljesítmény.

A cég bemutatta új DGX Super Pod architektúráját is, hogy lehetővé tegye más kutatóknak, hogy saját méretezhető szuperszámítógépeket építsenek, amelyek 20 és 140 között kapcsolnak össze. DGX rendszerek.

Nvidia RTX A6000: Sugárkövetés profiknak

Bővül a nemrég bejelentett GeForce RTX 3070, RTX 3080 és RTX 3090 grafikus kártyák, Az Nvidia bejelentette az Amper-alapú GPU-k új generációját a professzionális felhasználók számára. Az új grafikus kártyák alatt nem találhatók Az Nvidia Quadro esernyője, de az RTX A6000 és Nvidia A40 GPU-k ugyanazt a kreatív és adattudós közönséget célozzák meg, akik a Quadro GPU-kat vásárolják.

„A GPU-k biztosítják azt a sebességet és teljesítményt, amely lehetővé teszi a mérnökök számára innovatív termékek kifejlesztését, a tervezők számára a legkorszerűbb épületek létrehozását, a tudósok számára pedig az áttörések felfedezését. bárhol a világon” – szögezte le a cég egy blogbejegyzésében, megjegyezve, hogy az új A6000 és A40 új RT magokat, Tensor magokat és CUDA magokat tartalmaz, amelyek „jelentősen gyorsabbak, mint az előző generációk.”

A cég nem közölt konkrét részleteket a hardverről. Az Nvidia azonban azt állította, hogy a második generációs RT magok kétszerese az előző generációs kártyák átviteli sebességének, ugyanakkor párhuzamos sugárkövetés, árnyékolási és számítási képességek, míg a harmadik generációs Tensor magok akár ötszörösét is biztosítják az előző generációhoz képest.

A kártyákat 48 GB GPU memóriával szállítják, amely két GPU csatlakoztatása esetén NVLink segítségével 96 GB-ra bővíthető. Ez a mindössze 24 GB memóriához képest RTX 3090. Míg az RTX 3090 olyan GPU-ként kerül forgalomba, amely képes 8K-ban, 60 képkocka/másodperc (fps) sebességgel játékokat renderelni, a professzionális RTX A6000 és A40 bővített memóriája segít feldolgozni a Blackmagic RAW 8K és 12K felvételeket videóhoz szerkesztés. A fogyasztói Ampere kártyákhoz hasonlóan az A6000 és az A40 GPU-k is PCIe Gen 4-re épülnek, amely kétszer akkora sávszélességet biztosít, mint az előző generáció.

Az A40-alapú szerverek a Cisco, a Dell, a Fujitsu, a Hewlett Packard Enterprise és a Lenovo rendszereiben lesznek elérhetők. Az A6000 GPU-k megérkeznek a csatornapartnerekhez, és mindkét GPU a jövő év elején lesz elérhető. Az árakkal kapcsolatos részletek nem voltak azonnal elérhetőek, és nem világos, hogy a szakmai kártyák is ezt fogják-e látni korlátozott kínálat és jelentős hiány amit az Nvidia tapasztalt fogyasztói kártyáinak piacra dobásakor.

Az A.I. felemelkedése botok

Az Nvidia azt is kiemelte, hogy a GPU-kon végzett munkája hogyan segít felgyorsítani az A.I. fejlesztése és elfogadása. Facebook’s A.I. a kutatók egy olyan tudással és empátiával rendelkező chatbotot fejlesztettek ki, amelyet a közösségi hálózat felhasználóinak fele valóban előnyben részesített. A California Institute of Technology kutatói egy drónt képeztek ki megerősítési tanulás segítségével, hogy a repülési rendszert zökkenőmentesen repülhessen át turbulencián és terepváltozásokon.

Az Nvidia A.I. három pilléren nyugszik: egyetlen-több GPU-s csomópontok bármilyen keretrendszeren vagy modellen, következtetések használata és előképzett modellek alkalmazása, mondta Huang.

Az Nvidia azt is bejelentette, hogy partnerségre lépett a Microsofttal az Nvidia A.I. az Azure-ba, hogy az Office intelligensebbé váljon.

„Ma bejelentjük, hogy a Microsoft elfogadja az Nvidia A.I. az Azure-on, hogy a Microsoft Office intelligens élményeit erősítsük” – mondta Huang a vitaindító előadás során. „A világ legnépszerűbb termelékenységi alkalmazása, amelyet százmilliók használnak, mostantól A.I.-vel támogatott. Az első funkciók közé tartozik az intelligens nyelvtani javítás, a Q&A, valamint a szöveg előrejelzése. A felhasználók mennyisége és a jó élményhez szükséges azonnali válaszok miatt az Office Nvidia GPU-khoz csatlakozik, az Azure Nvidia GPU-kkal pedig kevesebb mint 200 ezredmásodpercet vesz igénybe. Az áteresztőképességünk lehetővé teszi, hogy a Microsoft több millió egyidejű felhasználóra skálázzon.”

Az American Express is használja az A.I. a csalás elleni küzdelemben, míg a Twitter mesterséges intelligenciát használ, hogy segítsen megérteni és kontextusba helyezni a platformra feltöltött hatalmas mennyiségű videót.

A párbeszédes A.I.-vel az Nvidia GPU-platformján végrehajtott hanglekérdezések eredményei fele-fele arányban érhetők el késleltetés a CPU által feldolgozott lekérdezésekhez képest, valamint valósághűbb, emberi hangzású szövegfelolvasó motorok. Az Nvidia a Jarvis nyílt bétáját is bejelentette, hogy a fejlesztők kipróbálhassák az A.I. beszélgetőkészséggel.

A.I. az otthoni munka jövőjéhez

A.I. olyan alkalmazásokba is beépíthető, mint a videokonferencia- és csevegőmegoldások, amelyek segítik a dolgozókat a távoli együttműködésben. Az Nvidia Maxene videójával Huang azt mondta, hogy A.I. varázslatos lehet a videohívásoknál.

A Maxene képes azonosítani egy arc fontos jellemzőit, csak a jellemzők változásait küldi el az interneten, majd újraéleszti az arcot a vevőnél. Ez sávszélességet takarít meg, és jobb videóélményt biztosít a gyenge internetkapcsolattal rendelkező területeken. Huang azt állította, hogy a sávszélesség 10-szeresére csökken.

A.I. azonban még a nagy sávszélességű területeken is jobb hívást tesz lehetővé. A legszélsőségesebb példában A.I. használható az arc megváltoztatására, hogy szemkontaktust létesítsen minden hívás közben, még akkor is, ha az arca kissé el van döntve a kamerától. A.I. csökkentheti a háttérzajt, újravilágíthatja az arcát, lecserélheti a hátteret, és javíthatja a videó minőségét rossz megvilágítás mellett. Jarvis A.I.-vel kombinálva. beszédet, Maxene feliratos szöveget is tud adni.

„Lehetőségünk van arra, hogy forradalmasítsuk a mai videokonferenciát, és feltaláljuk a holnap virtuális jelenlétét” – mondta Huang. „És videó A.I. következtetési alkalmazások minden iparágból érkeznek.”

Adatközpont hozzárendelése ARM chiphez

Az ARM chipekbe való befektetését kiemelve az Nvidia bejelentette az új BlueField DPU-kat, amelyek egy adatközpont-infrastruktúra teljesítménye a chipen, és a DOCA támogatja őket, amely a építészet.

Az új BlueField 2 DPU-k a kritikus komponenseket – például a hálózatot és a tárolást –, valamint a biztonsági feladatokat tehermentesítik a CPU-ból, hogy megakadályozzák a kibertámadásokat.

„Egyetlen BlueField-2 DPU ugyanazokat az adatközponti szolgáltatásokat tudja nyújtani, amelyek akár 125 processzormagot is fogyaszthatnak” – áll az Nvidia közleményében. "Ez értékes CPU-magokat szabadít fel más vállalati alkalmazások széles körének futtatásához." A cég szerint a CPU legalább 30%-a korábban az adatközponti infrastruktúra futtatása használta fel, és ezek a magok most felszabadultak, mivel a feladat átkerül a BlueFieldbe. DPU.

Egy második Bluefield 2X DPU is érkezik az Nvidiához AmperGPU alapú technológia. Ampere elhozza A.I. a BlueField 2X-hez, hogy valós idejű biztonsági elemzést nyújtson és azonosítsa a rosszindulatú tevékenységeket.

Személyre szabott ajánlómotorok

A.I. felhasználható digitális és fizikai áruk személyre szabott ajánlásainak továbbítására platformokon, releváns digitális hirdetések, hírek és filmek kiszolgálására. Az Nvidia azt állította, hogy még az ajánlások pontosságának 1%-os javulása is milliárdokkal több értékesítést és nagyobb ügyfélmegtartást jelenthet.

Az Nvidia, hogy segítse a vállalatokat ajánlási motorjaik fejlesztésében, bemutatta a Merlint, amelyet az Nvidia Rapids platform hajt. Míg a CPU-alapú megoldások megtanulása napokig is eltarthat, a Merlinről azt mondják, hogy szupergyors és szuper skálázható, a ciklusidők egy naptól mindössze három óráig terjednek. A Merlin most nyílt bétaverzióban van, mondta Huang.

A Rapids-t az Adobe használja intelligens marketingre, míg a Capital One a platformot csaláselemzésre és a vállalat Eno chatbotjának működtetésére használja.

A.I. az összes IoT számára

Az Nvidia EGX platformja az A.I. éleszközökre, hogy A.I. jobban reagál az Internet of Things vagy IoT alkalmazásokra. Az EGX elérhető az Nvidia NGC-jén, és olyan kórházak használják, mint a Northwestern Memorial Hospital, hogy bizonyos feladatokat számítógépekre rakjanak át, amelyeket rutinszerűen az ápolónők végeznek el. A páciensek például természetes nyelvű lekérdezések segítségével megkérdezhetik egy bottól, hogy milyen eljárást alkalmaznak.

„Az EGX A.I. A számítógép egy Mellanox Bluefield 2 GPU-t és egy Ampere GPU-t egyetlen PCI Express kártyába integrál, így bármely szabványos OEM szervert biztonságos gyorsított A.I-vé alakít. adatközpont – mondta Huang.

A platform hasznosítható az egészségügyben, a gyártásban, a logisztikában, a szállításban, a kiskereskedelemben és a szállításban.

Az ARM előrehaladása

"Ma. Jelentős kezdeményezést jelentünk be az ARM platform továbbfejlesztésére” – mondta Huang a cég bejelentett ARM-felvásárlásáról, de nem arról van szó, hogy három dimenzióban fektet be.

„Először is GPU-val, hálózati, tárolási és biztonsági technológiákkal egészítjük ki az ARM-partnereket, hogy teljes gyorsított platformokat hozzunk létre. Másodszor, partnereinkkel azon dolgozunk, hogy platformokat hozzunk létre a HPC cloud edge NPC számára. Ehhez chiprendszerekre és rendszerszoftverre van szükség. Harmadszor pedig portoljuk az Nvidia A.I-t. és az Nvidia RTX motorokat az ARM-hez.”

Jelenleg ez csak az x86 platformon érhető el. Az Nvidia ARm-be való befektetése azonban az élvonalba fogja alakítani, és felgyorsítja az A.I. Huang elmondta, hogy az ARM-et az Intel versenytársává kívánja tenni a szerverterületen.

Szerkesztői ajánlások

• Az Nvidia szuperszámítógépe a ChatGPT új korszakát hozhatja el
• Az Nvidia GPU-k hatalmas áremelkedést és hatalmas keresletet tapasztalnak az AI-tól
• A Zoom A.I. A hívás közbeni érzelmek észlelésére szolgáló technológia felzaklatja a kritikusokat
• Az Nvidia bemutatja az első CPU-t és Hopper GPU-t a GTC 2022 kiállításon
• Hogyan használja az Nvidia az A.I. hogy segítsen a Domino'snak gyorsabban szállítani a pizzákat