Обзор Nvidia Fall GTC 2020: графический процессор A6000, Omniverse и многое другое

«Эпоха А.И. началось», — заявил генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг на GTC в этом году. На своей конференции по технологиям графических процессоров в этом году Nvidia продемонстрировала свои инновации в области развития искусственного интеллекта, отметив, что эта технология может помочь решить мировые проблемы в 10 раз лучше и быстрее.

Хотя Nvidia наиболее известна своей видеокарты - и в последнее время связан с режимом реального времени трассировка лучей — компания также внедряет закулисные инновации, которые привносят искусственный интеллект в нашу повседневную жизнь, например складских роботов. которые упаковывают наши заказы на доставку, до беспилотных автомобилей и ботов на естественном языке, которые доставляют новости, поиск и информацию с небольшой задержкой или задерживать.

«Нам нравится работать над чрезвычайно сложными компьютерными задачами, которые оказывают большое влияние на мир», — сказал Хуанг, отметив, что что у компании теперь есть 110 SDK, предназначенных для более чем 1 миллиарда CUDA-совместимых графических процессоров, которые были отправленный. Компания сообщает, что более 6500 стартапов создают приложения на Nvidia, присоединяясь к 2 миллионам разработчиков Nvidia. «Это прямо в нашей рубке. Мы все стремимся развивать и демократизировать эту новую форму вычислений в эпоху искусственного интеллекта. Nvidia стремится продвигать ускоренные вычисления».

Еще одно извинение за запуск RTX 3080/3090

Хуан принес еще одно быстрое извинение по поводу сложного запуска видеокарт Nvidia RTX 3080 и 3090. Подробнее здесь.

Nvidia Omniverse — тренировочная площадка для роботов

Для геймеров, трассировка лучей помогает визуализировать яркие детали сцен в видеоиграх, используя свойство света. Nvidia использует те же принципы при создании Nvidia Omniverse, которая, по утверждению компании, является «местом, где роботы могут научиться быть роботами, как если бы они учились в реальном мире».

Nvidia Omniverse, доступная сейчас в открытой бета-версии, представляет собой открытую платформу для совместной работы и моделирования, где роботы могут учиться на реалистичных симуляциях реального мира. Используя Omniverse, автономные транспортные средства могут быстро научиться управлять автомобилем и взаимодействовать с реальными сценариями. могут столкнуться водители-люди, не рискуя подвергнуть опасности прохожих, если эксперимент пройдет боком. Omniverse также позволяет проводить тестирование в гораздо более широком масштабе, поскольку для его тестирования не требуется физическое развертывание автономного транспортного средства или робота.

Чтобы показать, как Nvidia Omniverse может повлиять на всех нас, Nvidia подчеркнула, как Omniverse может работать над разработкой лекарств, что является еще более важной областью исследований, учитывая глобальную пандемию. Хотя на разработку лекарств обычно уходит более десяти лет и требуется более полумиллиарда долларов на финансирование исследований и разработок, 90% этих усилий терпят неудачу, сказал Хуан. Что еще хуже, каждые девять лет стоимость открытия новых лекарств удваивается.

Omniverse от Nvidia может помочь ученым идентифицировать белки, которые могут вызывать заболевания, а также ускорить тестирование потенциальных лекарств с помощью искусственного интеллекта. и аналитика данных. Все это применимо к новой платформе Clara Discovery от Nvidia. А в Великобритании Nvidia представила свой новый центр обработки данных Cambridge One, который, по словам компании, является самым быстрым в регионе и одним из 30 лучших в мире, с производительностью искусственного интеллекта 400 петафлопс. производительность.

Компания также представила новую архитектуру DGX Super Pod, которая позволит другим исследователям создавать свои собственные масштабируемые суперкомпьютеры, объединяющие от 20 до 140 компьютеров. системы DGX.

Nvidia RTX A6000: трассировка лучей для профессионалов

Расширение недавно анонсированных GeForce RTX 3070, RTX 3080 и RTX 3090. видеокарты, Nvidia анонсировала новое поколение графических процессоров на базе Ampere для профессионалов. Новый видеокарты не имеют торговой марки Зонт NVIDIA Quadro, но графические процессоры RTX A6000 и Nvidia A40 ориентированы на ту же творческую аудиторию и аудиторию специалистов по обработке данных, которые покупают графические процессоры Quadro.

«Графические процессоры обеспечивают скорость и производительность, позволяющие инженерам разрабатывать инновационные продукты, дизайнерам — создавать современные здания, а учёным — открывать прорывы в области технологий. в любой точке мира», — заявила компания в своем блоге, отметив, что новые A6000 и A40 оснащены новыми ядрами RT, Tensor и CUDA, которые «значительно быстрее, чем предыдущие». поколения».

Компания не предоставила конкретных подробностей об оборудовании. Однако Nvidia утверждает, что ядра RT второго поколения обеспечивают вдвое большую пропускную способность, чем карты предыдущего поколения, а также обеспечивают одновременную работу трассировка лучей, шейдинга и вычислительных возможностей, а ядра Tensor третьего поколения обеспечивают до 5 раз большую пропускную способность по сравнению с предыдущим поколением.

Карты поставляются с 48 ГБ видеопамяти, которую можно расширить до 96 ГБ с помощью NVLink при подключении двух графических процессоров. Для сравнения: у модели всего 24 ГБ памяти. РТХ 3090. В то время как RTX 3090 продается как графический процессор, способный рендерить игры в разрешении 8K со скоростью 60 кадров в секунду, расширенная память профессиональных RTX A6000 и A40 помогает обрабатывать материалы Blackmagic RAW 8K и 12K для видео редактирование. Как и потребительские карты Ampere, графические процессоры A6000 и A40 основаны на PCIe Gen 4, который обеспечивает вдвое большую пропускную способность, чем предыдущее поколение.

Серверы на базе A40 будут доступны в системах Cisco, Dell, Fujitsu, Hewlett Packard Enterprise и Lenovo. Графические процессоры A6000 поступят к торговым партнерам, и оба графических процессора будут доступны в начале следующего года. Подробности о ценах не были доступны сразу, и неясно, увидят ли профессиональные карты то же самое. ограниченное предложение и серьезный дефицит что Nvidia испытала при выпуске своих потребительских карт.

Расцвет ИИ боты

Nvidia также подчеркнула, как ее работа над графическими процессорами помогает ускорить работу искусственного интеллекта. разработка и внедрение. ФейсбукИИ исследователи разработали чат-бота, обладающего знаниями и сочувствием, который на самом деле предпочитает половина пользователей социальной сети. Исследователи Калифорнийского технологического института научили дрон, используя обучение с подкреплением, управлять системой полета, чтобы он плавно летал в условиях турбулентности и изменений местности.

ИИ от Nvidia. По словам Хуанга, она основана на трех столпах: узлах с одним или несколькими графическими процессорами на любой платформе или модели, использовании логических выводов и применении предварительно обученных моделей.

Nvidia также объявила о партнерстве с Microsoft для внедрения Nvidia A.I. в Azure, чтобы сделать Office умнее.

«Сегодня мы объявляем, что Microsoft внедряет Nvidia AI. на Azure, чтобы обеспечить интеллектуальную работу с Microsoft Office», — сказал Хуанг во время основного выступления. «Самое популярное в мире приложение для повышения производительности, используемое сотнями миллионов, теперь будет поддерживаться искусственным интеллектом. Первые функции будут включать интеллектуальную коррекцию грамматики, вопросы и ответы, прогнозирование текста. Из-за большого количества пользователей и мгновенного ответа, необходимого для удобства работы, Office будет подключен к графическим процессорам Nvidia, а реакция Azure с графическими процессорами Nvidia займет менее 200 миллисекунд. Наша пропускная способность позволяет Microsoft масштабироваться до миллионов одновременных пользователей».

American Express также использует искусственный интеллект. для борьбы с мошенничеством, а Twitter использует искусственный интеллект, чтобы понять и контекстуализировать огромное количество видео, загружаемых на платформу.

Благодаря диалоговому ИИ результаты голосовых запросов, выполняемых на платформе графического процессора Nvidia, имеют вдвое меньше результатов. задержка по сравнению с запросами, обрабатываемыми процессором, а также более реалистичное, человечное звучание текста в речь двигатели. Nvidia также объявила об открытой бета-версии Jarvis, чтобы разработчики могли опробовать AI. с разговорными навыками.

А.И. для будущего работы на дому

А.И. также может быть встроен в такие приложения, как решения для видеоконференций и чатов, которые помогают работникам сотрудничать удаленно. Что касается Video Maxene от Nvidia, Хуанг сказал, что AI. может творить чудеса с видеозвонками.

Максин может идентифицировать важные черты лица, отправлять через Интернет только изменения черт, а затем реанимировать лицо на приемнике. Это экономит полосу пропускания, обеспечивая лучшее качество видео в районах с плохим подключением к Интернету. Хуанг заявил, что пропускная способность уменьшается в 10 раз.

А.И. Однако совершать звонки лучше даже в районах с высокой пропускной способностью. В самом крайнем примере А.И. можно использовать для изменения ориентации вашего лица, чтобы вы могли смотреть в глаза каждому собеседнику, даже если ваше лицо слегка наклонено в сторону от камеры. А.И. также может уменьшить фоновый шум, повторно осветить ваше лицо, заменить фон и улучшить качество видео при плохом освещении. В сочетании с Джарвисом А.И. речи, Максин также может озвучивать текст субтитров.

«У нас есть возможность совершить революцию в сфере видеоконференций сегодня и изобрести виртуальное присутствие завтрашнего дня», — сказал Хуанг. «И видео А.И. Приложения для вывода приходят из каждой отрасли».

Вывод дата-центра на чип ARM

Подчеркнув свои инвестиции в чипы ARM, Nvidia анонсировала новые DPU BlueField, которые мощность инфраструктуры центра обработки данных на кристалле и поддерживаются DOCA, который является архитектура.

Новые DPU BlueField 2 разгружают важные компоненты, такие как сеть и хранилище, а также задачи безопасности с ЦП, чтобы помочь предотвратить кибератаки.

«Один DPU BlueField-2 может предоставлять те же услуги центра обработки данных, которые могут потреблять до 125 ядер ЦП», — заявила Nvidia в подготовленном заявлении. «Это высвобождает ценные ядра ЦП для запуска широкого спектра других корпоративных приложений». Компания заявила, что по крайней мере 30% процессора было ранее потреблялись работающей инфраструктурой центра обработки данных, и теперь эти ядра высвобождаются, поскольку задача теперь выгружается в BlueField. ДПУ.

Второй DPU Bluefield 2X также поставляется с процессором Nvidia. АмперТехнология графического процессора. Ampere приносит A.I. к BlueField 2X для предоставления аналитики безопасности в режиме реального времени и выявления вредоносной активности.

Персонализированные системы рекомендаций

А.И. может использоваться для предоставления персонализированных рекомендаций цифровых и физических товаров на платформах, показа соответствующей цифровой рекламы, новостей и фильмов. Nvidia утверждает, что даже повышение точности рекомендаций на 1% может привести к увеличению продаж на миллиарды и более высокому удержанию клиентов.

Чтобы помочь компаниям улучшить свою систему рекомендаций, Nvidia представила Merlin, основанный на платформе Nvidia Rapids. В то время как освоение решений на базе ЦП может занять несколько дней, Merlin считается сверхбыстрым и сверхмасштабируемым: время цикла составляет от одного дня до трех часов. По словам Хуанга, Merlin сейчас находится в стадии открытого бета-тестирования.

Rapids используется Adobe для интеллектуального маркетинга, а Capital One использует платформу для анализа мошенничества и для работы чат-бота Eno.

А.И. для всего Интернета вещей

Платформа Nvidia EGX используется для реализации ИИ. периферийным устройствам, чтобы сделать искусственный интеллект более отзывчивый для приложений Интернета вещей или IoT. EGX доступен на NGC от Nvidia и используется в таких больницах, как Северо-Западный Мемориальный госпиталь, для передачи на компьютеры некоторых задач, которые обычно выполняют медсестры. Пациенты, например, могут использовать запросы на естественном языке, чтобы спросить бота, какую процедуру они проходят.

«ИИ EGX. Компьютер объединяет графический процессор Mellanox Bluefield 2 и графический процессор Ampere в одну карту PCI Express, превращая любой стандартный OEM-сервер в безопасный ускоренный компьютер с искусственным интеллектом. дата-центр», — сказал Хуан.

Платформу можно использовать в сфере здравоохранения, производства, логистики, доставки, розничной торговли и транспорта.

Развитие ARM

"Сегодня. мы объявляем о крупной инициативе по продвижению платформы ARM», — сказал Хуан об объявленном компанией приобретении ARM, не говоря уже о том, что она инвестирует в трех измерениях.

«Во-первых, мы дополняем партнеров ARM технологиями графического процессора, сетей, хранения и безопасности для создания полноценных ускоренных платформ. Во-вторых, мы работаем с нашими партнерами над созданием платформ для HPC Cloud Edge NPC. Для этого необходимы микросхемы системы и системное программное обеспечение. И в-третьих, мы портируем Nvidia A.I. и двигатели Nvidia RTX для ARM».

В настоящее время это доступно только на платформе x86. Однако инвестиции Nvidia в ARm превратят ее в передовую и ускорят ее развитие в сфере искусственного интеллекта. вычислительной техники, сказал Хуан, поскольку он надеется позиционировать ARM как конкурента Intel на рынке серверов.

Рекомендации редакции

• Суперкомпьютер Nvidia может открыть новую эру ChatGPT
• Графические процессоры Nvidia видят огромный рост цен и огромный спрос со стороны ИИ
• ИИ Zoom Технология определения эмоций во время звонков расстроила критиков
• Nvidia представляет первый в истории процессор и графический процессор Hopper на GTC 2022
• Как Nvidia использует искусственный интеллект чтобы помочь Domino’s доставлять пиццу быстрее