Nvidia Fall GTC 2020 のまとめ: A6000 GPU、Omniverse、その他

「AI の時代」 が始まりました」と Nvidia CEO のジェンスン・ファンは今年の GTC で宣言しました。 今年の GPU テクノロジ カンファレンスで、Nvidia は AI をさらに進化させるためのイノベーションを紹介し、このテクノロジが世界の問題を 10 倍適切かつ迅速に解決するのにどのように役立つかについて言及しました。

Nvidia は次の点で最もよく知られていますが、 グラフィックスカード — そして最近ではリアルタイムと関連しています レイトレーシング — 同社は倉庫ロボットなど、人工知能を私たちの日常生活にもたらす舞台裏のイノベーションも推進しています。 配送注文を梱包するものから、ニュース、検索、情報をほとんど遅延なく配信する自動運転車や自然言語ボットまで、 遅れ。

「私たちは、世界に大きな影響を与える非常に難しいコンピューティングの問題に取り組むのが大好きです」とフアン氏は述べ、 同社は現在、10 億を超える CUDA 互換 GPU をターゲットとする 110 の SDK を持っています。 出荷されました。 同社によれば、6,500社以上の新興企業がNvidia上でアプリケーションを構築しており、合計200万人のNvidia開発者に加わっているという。 「ここは操舵室の中にあります。 私たちは皆、AI 時代に向けてこの新しい形式のコンピューティングを進歩させ、民主化することに取り組んでいます。 Nvidia はアクセラレーテッド コンピューティングの進歩に専念しています。」

RTX 3080/3090 の発売に関する再度のお詫び

Huang 氏は、Nvidia RTX 3080 および 3090 ビデオ カードの発売が困難だったことについて、もう一度簡単に謝罪しました。 詳細はこちらをご覧ください.

Nvidia Omniverse はロボットの訓練場です

ゲーマーにとっては、 レイトレーシング 光の特性を利用して、ビデオ ゲームのシーンの細部を鮮明にレンダリングするのに役立ちます。 Nvidia は同じ原理を使用して Nvidia Omniverse を構築しており、同社はこれを「現実世界と同じように、ロボットがロボットになる方法を学ぶことができる場所」であると主張しています。

現在オープン ベータ版として利用できる Nvidia Omniverse は、ロボットが現実世界の現実的なシミュレーションから学習できる、コラボレーションとシミュレーションのためのオープン プラットフォームです。 Omniverse を使用すると、自動運転車は運転方法を迅速に学習し、現実のシナリオと対話できるようになります。 実験が実施された場合、人間のドライバーが遭遇する可能性はありますが、傍観者を危険にさらす危険はありません 横向きに。 また、Omniverse では、自律走行車やロボットをテストするために物理的に配置する必要がないため、より広範囲のテストが可能になります。

Nvidia Omniverse が私たち全員にどのような影響を与えるかを示すために、Nvidia は、世界的なパンデミックを考慮するとさらに重要な研究分野である創薬において Omniverse がどのように機能するかを強調しました。 創薬には通常、adugの開発に10年以上かかり、研究開発資金として5億ドル以上が必要だが、その取り組みの90％は失敗に終わるとフアン氏は述べた。 さらに悪いことに、新薬の発見にかかるコストは 9 年ごとに 2 倍になります。

Nvidia の Omniverse は、科学者が病気の原因となる可能性のあるタンパク質を特定するのに役立つだけでなく、AI を使用して潜在的な薬剤の試験を迅速化することもできます。 そしてデータ分析。 これらすべては、Nvidia の新しい Clara Discovery プラットフォームに適用されます。 また英国では、Nvidia が新しい Cambridge One データセンターを導入しました。同社によれば、このデータセンターはこの地域で最速であり、世界でもトップ 30 の 1 つであり、400 ペタフロップスの AI を備えています。 パフォーマンス。

同社はまた、新しい DGX スーパー ポッド アーキテクチャを導入し、他の研究者が 20 ～ 140 台をリンクする独自のスケーラブルなスーパーコンピュータを構築できるようにしました。 DGX システム.

Nvidia RTX A6000: プロフェッショナル向けのレイ トレーシング

最近発表された GeForce RTX 3070、RTX 3080、および RTX 3090 の拡張 グラフィックスカード, Nvidiaは、プロフェッショナル向けの新世代のAmpereベースGPUを発表しました。 新しい グラフィックスカード ブランド化されていない NvidiaのQuadro傘ただし、RTX A6000 GPU と Nvidia A40 GPU は、Quadro GPU を購入するのと同じクリエイティブおよびデータ サイエンティストのユーザーをターゲットとしています。

「GPU は、エンジニアが革新的な製品を開発し、設計者が最先端の建物を作成し、科学者が画期的な進歩を発見できる速度とパフォーマンスを提供します。 同社はブログ投稿で、新しい A6000 と A40 には「以前のものよりも大幅に高速な新しい RT コア、Tensor コア、CUDA コアが搭載されている」と述べています。 何世代にもわたって。」

同社はハードウェアに関する具体的な詳細については明らかにしなかった。 ただし、Nvidia は、第 2 世代の RT コアは前世代のカードの 2 倍のスループットを実現しながら、同時実行も提供すると主張しました。 レイトレーシング、シェーディング、およびコンピューティング機能を備え、第 3 世代 Tensor コアは前世代の最大 5 倍のスループットを提供します。

カードには 48 GB の GPU メモリが搭載されており、2 つの GPU が接続されている場合は NVLink で 96 GB まで拡張可能です。 これと比較すると、メモリはわずか 24GB です。 RTX3090. RTX 3090 は、8K で 60 フレーム/秒 (fps) でゲームをレンダリングできる GPU として販売されていますが、 プロフェッショナル RTX A6000 および A40 の拡張メモリは、ビデオ用の Blackmagic RAW 8K および 12K フッテージの処理に役立ちます 編集。 コンシューマー向け Ampere カードと同様、A6000 および A40 GPU は PCIe Gen 4 に基づいており、前世代の 2 倍の帯域幅を実現します。

A40 ベースのサーバーは、Cisco、Dell、Fujitsu、Hewlett Packard Enterprise、Lenovo のシステムで利用可能になります。 A6000 GPU はチャネル パートナーに提供され、両方の GPU が来年初めに利用可能になる予定です。 価格の詳細はすぐには入手できず、プロ向けカードも同じになるかどうかは不明 限られた供給と重大な不足 Nvidia が消費者向けカードの発売時に経験したことです。

AI の台頭 ボット

Nvidia はまた、GPU での取り組みが AI の高速化にどのように役立っているかを強調しました。 開発と採用。 フェイスブックのA.I. 研究者らは、ソーシャル ネットワーク ユーザーの半数が実際に好む知識と共感を備えたチャットボットを開発しました。 カリフォルニア工科大学の研究者らは、乱気流や地形の変化の中をスムーズに飛行できるように飛行システムを制御する強化学習を使用してドローンを訓練した。

Nvidia の A.I. Huang 氏によると、これは 3 つの柱に基づいています。それは、あらゆるフレームワークまたはモデル上のシングルからマルチ GPU ノード、推論の使用、事前トレーニング済みモデルの適用です。

Nvidia はまた、Nvidia AI を導入するために Microsoft と提携したことも発表しました。 Office をよりスマートにするために Azure に移行します。

「本日、Microsoft が Nvidia AI を採用することを発表します。 Microsoft Office でのスマート エクスペリエンスを強化するために、Azure を利用します」と基調講演で Huang 氏は述べました。 「数億人が使用する世界で最も人気のある生産性アプリケーションが、AI 支援されることになります。 最初の機能には、スマート文法修正、Q&A、テキスト予測が含まれます。 多くのユーザーと優れたエクスペリエンスに必要な即時応答のため、Office は Nvidia GPU に接続され、Nvidia GPU を搭載した Azure の応答には 200 ミリ秒未満かかります。 私たちのスループットにより、Microsoft は数百万人の同時ユーザーに拡張できます。」

American Express も A.I. を使用しています。 一方、Twitter は人工知能を活用して、プラットフォームにアップロードされた膨大な量の動画を理解し、状況を把握できるようにしています。

会話型 AI を使用すると、Nvidia の GPU プラットフォームで実行された音声クエリの結果が半分になります。 CPU で処理されるクエリと比較してレイテンシが低く、より現実的で人間のような音声合成が可能です。 エンジン。 Nvidia は、開発者が A.I. を試すための Jarvis のオープン ベータ版も発表しました。 会話スキルがあれば。

A.I. 在宅勤務の未来に向けて

A.I. また、従業員のリモート共同作業を支援するビデオ会議やチャット ソリューションなどのアプリケーションに組み込むこともできます。 Nvidia の Video Maxene を使用すると、Huang 氏は、A.I. ビデオ通話に魔法がかかります。

Maxene は、顔の重要な特徴を識別し、特徴の変化のみをインターネット経由で送信し、受信側で顔を生き返らせることができます。 これにより帯域幅が節約され、インターネット接続が不十分な場所でもビデオ体験が向上します。 Huang 氏は、帯域幅が 10 分の 1 に減少すると主張しました。

A.I. ただし、帯域幅が広いエリアでも通話が向上します。 最も極端な例では、A.I. を使用すると、顔がカメラから少し離れていても、通話中のすべての人とアイコンタクトを取れるように顔の向きを変えることができます。 A.I. また、背景ノイズを軽減し、顔に再度照明を当て、背景を置き換え、照明が不十分な場合のビデオ品質を向上させることもできます。 ジャービスA.I.との組み合わせ Maxene は、クローズド キャプション テキストを配信することもできます。

「私たちは今日のビデオ会議に革命をもたらし、明日のバーチャル プレゼンスを発明する機会を手にしています」とフアン氏は語った。 「そしてビデオAI。 推論アプリケーションはあらゆる業界から登場しています。」

データセンターをARMチップに搭載

Nvidia は、ARM チップへの投資を強調して、新しい BlueField DPU を発表しました。 データセンター インフラストラクチャ オン チップの能力を備えており、DOCA によってサポートされています。 建築。

新しい BlueField 2 DPU は、ネットワーキングやストレージなどの重要なコンポーネントとセキュリティ タスクを CPU からオフロードして、サイバー攻撃の防止に役立ちます。

「単一の BlueField-2 DPU は、最大 125 個の CPU コアを消費する可能性があるのと同じデータセンター サービスを提供できます」と Nvidia は準備した声明で主張しました。 「これにより、貴重な CPU コアが解放され、他の幅広いエンタープライズ アプリケーションを実行できるようになります。」 同社は、CPU の少なくとも 30% が 以前はデータ センター インフラストラクチャの実行によって消費されていましたが、タスクが BlueField にオフロードされるため、これらのコアは解放されます。 DPU。

2 番目の Bluefield 2X DPU も Nvidia の アンペアベースの GPU テクノロジー。 Ampere は AI をもたらします。 BlueField 2X に接続して、リアルタイムのセキュリティ分析を提供し、悪意のあるアクティビティを特定します。

パーソナライズされたレコメンデーション エンジン

A.I. プラットフォーム上でデジタル商品や物理的な商品のパーソナライズされた推奨事項を配信し、関連するデジタル広告、ニュース、映画を提供するために使用できます。 Nvidia は、レコメンデーションの精度が 1% 向上しただけでも、売上が数十億ドル増加し、顧客維持率が向上する可能性があると主張しました。

企業のレコメンデーション エンジンの改善を支援するために、Nvidia は Nvidia Rapids プラットフォームを搭載した Merlin を導入しました。 CPU ベースのソリューションは学習に数日かかる場合がありますが、Merlin は超高速かつ超拡張性があり、サイクル時間が 1 日からわずか 3 時間になると言われています。 マーリンは現在オープンベータ版であるとフアン氏は語った。

Rapids は Adob​​e がインテリジェント マーケティングに使用しており、Capital One は詐欺分析と同社の Eno チャットボットの強化にこのプラットフォームを使用しています。

A.I. あらゆるIoTに向けて

Nvidia の EGX プラットフォームは、AI を実現するために使用されています。 エッジデバイスにAIを提供する モノのインターネット (IoT) アプリケーションの応答性が向上します。 EGX は Nvidia の NGC で利用でき、ノースウェスタン記念病院などの病院で、看護師が日常的に実行する一部のタスクをコンピューターにオフロードするために使用されています。 たとえば、患者は自然言語クエリを使用して、ボットにどのような処置を受けているかを尋ねることができます。

「EGX A.I. コンピュータは、Mellanox Bluefield 2 GPU と Ampere GPU を 1 枚の PCI Express カードに統合し、標準的な OEM サーバーを安全で高速な AI に変えます。 データセンターです」とフアン氏は語った。

このプラットフォームは、ヘルスケア、製造、物流、配送、小売、輸送の分野で活用できます。

ARMの進歩

"今日。 ARMプラットフォームを進化させるための大規模な取り組みを発表します」とフアン氏は同社が発表したARM買収について述べたが、3次元への投資については何も述べていない。

「まず、私たちは GPU、ネットワーキング、ストレージ、セキュリティ テクノロジーで ARM パートナーを補完し、完全に高速化されたプラットフォームを構築します。 2 番目に、私たちはパートナーと協力して、HPC クラウド エッジ NPC 用のプラットフォームを作成しています。 これにはチップ システムとシステム ソフトウェアが必要です。 そして 3 番目に、Nvidia A.I. を移植しています。 Nvidia RTX エンジンを ARM に。」

現在、これは x86 プラットフォームでのみ利用可能です。 しかし、Nvidia の ARm への投資は、ARm を最先端に変革し、AI の分野で加速します。 Huang 氏は、サーバー分野で ARM を Intel の競争相手として位置づけることを検討していると述べた。

編集者のおすすめ

• Nvidia のスーパーコンピューターが ChatGPT の新時代をもたらす可能性がある
• Nvidia GPU の大幅な価格高騰と AI からの巨大な需要が見込まれる
• ZoomのAI 通話中の感情を検出する技術が批評家を動揺させる
• Nvidia、GTC 2022 で史上初の CPU と Hopper GPU を発表
• Nvidia が AI をどのように活用しているか ドミノ・ピザがより早くピザを配達できるようにするために