Підсумок Nvidia Fall GTC 2020: GPU A6000, Omniverse та інше

«Вік А.І. почалося», — заявив генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг на цьогорічному GTC. На своїй цьогорічній конференції GPU Technology Nvidia продемонструвала свої інновації для подальшого розвитку штучного інтелекту, зазначивши, що ця технологія може допомогти вирішити світові проблеми в 10 разів краще та швидше.

Хоча Nvidia найбільш відома своїми відеокарти — і нещодавно пов’язаний із реальним часом трасування променів — компанія також запроваджує закулісні інновації, які привносять штучний інтелект у наше повсякденне життя від складських роботів які упаковують наші замовлення на доставку, до безпілотних автомобілів і ботів природної мови, які доставляють новини, пошук та інформацію з невеликою затримкою або затримка.

«Ми любимо працювати над надзвичайно складними обчислювальними проблемами, які мають великий вплив на світ», — зазначив Хуанг що компанія зараз має 110 SDK, які націлені на понад 1 мільярд CUDA-сумісних графічних процесорів, які були відправлено. Компанія каже, що понад 6500 стартапів створюють програми на Nvidia, приєднавшись до 2 мільйонів розробників Nvidia. «Це прямо в нашій рубці. Ми всі готові розвивати та демократизувати цю нову форму обчислень для епохи штучного інтелекту. Nvidia прагне вдосконалювати прискорені обчислення».

Ще одне вибачення за запуск RTX 3080/3090

Хуан знову вибачився за важкий запуск відеокарт Nvidia RTX 3080 і 3090. Детальніше тут.

Nvidia Omniverse — тренувальний майданчик для роботів

Для геймерів, трасування променів допомагає передавати яскраві деталі в сценах відеоігор за допомогою властивості світла. Nvidia використовує ті ж принципи для створення Nvidia Omniverse, який, як стверджувала компанія, є «місцем, де роботи можуть навчитися бути роботами, так само, як вони робили б це в реальному світі».

Nvidia Omniverse, яка зараз доступна у відкритій бета-версії, є відкритою платформою для співпраці та моделювання, де роботи можуть навчатися на реалістичних симуляціях реального світу. Використовуючи Omniverse, автономні транспортні засоби можуть швидко навчитися керувати автомобілем і взаємодіяти з реальними сценаріями водії можуть зіткнутися без ризику наражати на небезпеку перехожих, якщо експеримент відбудеться набік. Omniverse також дозволяє проводити тестування в набагато ширшому масштабі, оскільки автономний транспортний засіб або робот не обов’язково фізично розгортати для його тестування.

Щоб показати, як Nvidia Omniverse може вплинути на всіх нас, Nvidia підкреслила, як Omniverse може працювати у відкритті ліків, що є ще більш важливою сферою дослідження в умовах глобальної пандемії. Хоча відкриття ліків зазвичай займає більше десяти років, щоб розробити adug і потребує понад півмільярда доларів фінансування досліджень і розробок, 90% цих зусиль зазнають невдачі, сказав Хуан. Що ще гірше, кожні дев’ять років витрати на відкриття нових ліків подвоюються.

Omniverse від Nvidia може допомогти вченим ідентифікувати білки, які можуть викликати захворювання, а також прискорити тестування потенційних ліків за допомогою ШІ. та аналіз даних. Усе це застосовано до нової платформи Nvidia Clara Discovery. А у Великобританії Nvidia представила свій новий центр обробки даних Cambridge One, який, за словами компанії, є найшвидшим у регіоні та одним із 30 найкращих у світі з 400 петафлопсами ШІ. продуктивність.

Компанія також представила свою нову архітектуру DGX Super Pod, щоб дозволити іншим дослідникам створювати власні масштабовані суперкомп’ютери, які об’єднують від 20 до 140 Системи DGX.

Nvidia RTX A6000: трасування променів для професіоналів

Розширення нещодавно анонсованих GeForce RTX 3070, RTX 3080 і RTX 3090 відеокарти, Nvidia анонсувала нове покоління графічних процесорів на базі Ampere для професіоналів. Новий відеокарти не брендовані під Парасолька Quadro від Nvidia, але графічні процесори RTX A6000 і Nvidia A40 орієнтовані на ту саму аудиторію творчих людей і спеціалістів із обробки даних, які купують графічні процесори Quadro.

«Графічні процесори забезпечують швидкість і продуктивність, що дозволяє інженерам розробляти інноваційні продукти, дизайнерам створювати найсучасніші будівлі, а вченим відкривати прориви з у будь-якій точці світу», — заявила компанія в дописі в блозі, зазначивши, що нові A6000 і A40 мають нові ядра RT, ядра Tensor і ядра CUDA, які «значно швидші, ніж попередні поколінь».

Конкретних подробиць про обладнання компанія не надала. Однак Nvidia стверджувала, що ядра RT другого покоління забезпечують вдвічі більшу пропускну здатність, ніж карти попереднього покоління, а також забезпечують одночасну трасування променів, затінення та обчислювальних можливостей, а ядра Tensor третього покоління забезпечують до 5 разів більшу пропускну здатність, ніж у попереднього покоління.

Карти постачаються з 48 ГБ пам’яті графічного процесора, яку можна розширити до 96 ГБ за допомогою NVLink при підключенні двох графічних процесорів. Це порівняно з лише 24 ГБ пам’яті на RTX 3090. У той час як RTX 3090 продається як графічний процесор, який здатний відтворювати ігри у форматі 8K зі швидкістю 60 кадрів на секунду (fps), розширена пам'ять на професійних RTX A6000 і A40 допомагає обробляти Blackmagic RAW 8K і 12K кадри для відео редагування. Як і споживчі карти Ampere, графічні процесори A6000 і A40 засновані на PCIe Gen 4, який забезпечує вдвічі більшу пропускну здатність, ніж у попереднього покоління.

Сервери на базі A40 будуть доступні в системах Cisco, Dell, Fujitsu, Hewlett Packard Enterprise і Lenovo. Графічні процесори A6000 надійдуть до торгових партнерів, і обидва графічні процесори будуть доступні на початку наступного року. Деталі ціни не були одразу доступні, і незрозуміло, чи побачать те саме професійні картки обмежена пропозиція та великий дефіцит що Nvidia відчула під час запуску споживчих карток.

Підйом А.І. ботів

Nvidia також підкреслила, як її робота над графічними процесорами допомагає прискорити ШІ. розвиток і усиновлення. Facebook’s A.I. дослідники розробили чат-бота зі знаннями та співчуттям, якому насправді віддала перевагу половина користувачів соціальної мережі. Дослідники Каліфорнійського технологічного інституту навчили безпілотний літальний апарат за допомогою навчання з підкріпленням керувати системою польоту, щоб плавно літати в умовах турбулентності та змін рельєфу.

Штучний інтелект Nvidia базується на трьох стовпах: вузли з одним чи кількома GPU на будь-якому фреймворку чи моделі, використання висновків і застосування попередньо навчених моделей, сказав Хуан.

Nvidia також оголосила, що співпрацює з Microsoft, щоб представити Nvidia A.I. до Azure, щоб зробити Office розумнішим.

«Сьогодні ми оголошуємо, що Microsoft приймає Nvidia A.I. на Azure, щоб забезпечити інтелектуальний досвід у Microsoft Office», – сказав Хуанг під час основної доповіді. «Найпопулярніша у світі програма підвищення продуктивності, якою користуються сотні мільйонів, тепер працюватиме з підтримкою штучного інтелекту. Перші функції включатимуть розумне виправлення граматики, запитання та відповіді, передбачення тексту. Через велику кількість користувачів і миттєву відповідь, необхідну для якісної роботи, Office буде підключено до графічних процесорів Nvidia, а відповіді Azure з графічним процесором Nvidia займають менше 200 мілісекунд. Наша пропускна здатність дозволяє Microsoft масштабуватись до мільйонів одночасних користувачів».

American Express також використовує ШІ. для боротьби з шахрайством, тоді як Twitter використовує штучний інтелект, щоб допомогти йому зрозуміти та контекстуалізувати величезну кількість відео, завантажених на платформу.

З розмовним штучним інтелектом результати голосових запитів, виконаних на платформі графічного процесора Nvidia, вдвічі менші затримка в порівнянні з запитами, обробленими процесором, а також більш реалістичне, людське звучання тексту в мову двигуни. Nvidia також оголосила про відкриту бета-версію Jarvis для розробників, щоб спробувати A.I. з навичками спілкування.

А.І. для майбутньої роботи вдома

А.І. також можуть бути вбудовані в такі програми, як рішення для відеоконференцій і чатів, які допомагають працівникам співпрацювати віддалено. З Video Maxene від Nvidia Хуан сказав, що ШІ. може творити магію для відеодзвінків.

Maxene може ідентифікувати важливі риси обличчя, надсилати лише зміни рис через Інтернет, а потім реанімувати обличчя в приймачі. Це економить пропускну спроможність, покращуючи якість відео в регіонах із поганим підключенням до Інтернету. Хуан стверджував, що пропускна здатність зменшується в 10 разів.

А.І. Однак здійснювати дзвінки краще навіть у зонах із високою пропускною здатністю. У самому крайньому прикладі А.І. можна використовувати для зміни орієнтації обличчя таким чином, щоб ви встановлювали зоровий контакт з усіма учасниками виклику, навіть якщо ваше обличчя трохи відхилене від камери. А.І. також може зменшити фоновий шум, повторно підсвітити ваше обличчя, замінити фон і покращити якість відео за поганого освітлення. У поєднанні з Jarvis A.I. мовлення, Maxene також може передати закритий текст субтитрів.

«У нас є можливість революціонізувати відеоконференції сьогодні та винайти віртуальну присутність завтрашнього дня», — сказав Хуан. «І відео А.І. програми логічного висновку надходять з усіх галузей».

Переведення центру обробки даних на чіп ARM

Підкреслюючи свої інвестиції в чіпи ARM, Nvidia анонсувала нові ЦП BlueField, які забезпечують потужність інфраструктури центру обробки даних на кристалі та підтримуються DOCA, яка є архітектура.

Нові процесори BlueField 2 розвантажують критичні компоненти, такі як мережа та сховище, а також завдання безпеки з ЦП, щоб допомогти запобігти кібератакам.

«Один цифровий процесор BlueField-2 може надавати ті самі послуги центру обробки даних, які можуть споживати до 125 ядер ЦП», — заявила Nvidia у готовій заяві. «Це звільняє цінні ядра ЦП для запуску широкого спектру інших корпоративних програм». Компанія заявила, що принаймні 30% ЦП було які раніше споживалися інфраструктурою центру обробки даних, і ці ядра тепер звільняються, оскільки завдання тепер вивантажено в BlueField ДПУ.

Другий процесор Bluefield 2X також постачається з Nvidia Ампертехнологія GPU. Ампер приносить А.І. до BlueField 2X для забезпечення аналітики безпеки в реальному часі та виявлення зловмисної активності.

Персоналізовані системи рекомендацій

А.І. можна використовувати для доставки персоналізованих рекомендацій цифрових і фізичних товарів на платформах, показуючи відповідну цифрову рекламу, новини та фільми. Nvidia стверджує, що навіть підвищення точності рекомендацій на 1% може призвести до збільшення продажів на мільярди та кращого утримання клієнтів.

Щоб допомогти компаніям удосконалити механізм рекомендацій, Nvidia представила Merlin, який працює на платформі Nvidia Rapids. У той час як для навчання рішенням на основі ЦП можуть знадобитися кілька днів, Merlin вважається надшвидким і надзвичайно масштабованим, із часом циклу від дня до трьох годин. Merlin зараз у відкритому бета-тестуванні, сказав Хуан.

Rapids використовується Adobe для інтелектуального маркетингу, тоді як Capital One використовує платформу для аналізу шахрайства та для роботи чат-бота компанії Eno.

А.І. для всього IoT

Платформа EGX від Nvidia використовується для впровадження ШІ. до периферійних пристроїв для створення A.I. більш чуйний для додатків Інтернету речей або IoT. EGX доступний у NGC Nvidia, і його використовують такі лікарні, як Північно-західна меморіальна лікарня, щоб перевантажувати деякі завдання на комп’ютери, які зазвичай виконують медсестри. Пацієнти, наприклад, можуть використовувати запити природною мовою, щоб запитати бота, яку процедуру вони проходять.

«Програма EGX A.I. комп’ютер інтегрує графічний процесор Mellanox Bluefield 2 і графічний процесор Ampere в одну плату PCI Express, перетворюючи будь-який стандартний OEM-сервер на безпечний прискорений штучний інтелект. центр обробки даних", - сказав Хуан.

Платформу можна використовувати в охороні здоров’я, виробництві, логістиці, доставці, роздрібній торгівлі та транспортуванні.

Розвиток ARM

«Сьогодні. ми оголошуємо важливу ініціативу щодо розвитку платформи ARM», — сказав Хуанг про оголошене придбання компанією ARM, не кажучи вже про те, що вона інвестує в три виміри.

«По-перше, ми доповнюємо партнерів ARM графічним процесором, мережею, сховищем даних і технологіями безпеки, щоб створити повні прискорені платформи. По-друге, ми працюємо з нашими партнерами над створенням платформ для HPC cloud edge NPC. Для цього потрібні мікросхеми та системне програмне забезпечення. І по-третє, ми портуємо Nvidia A.I. і двигуни Nvidia RTX для ARM».

Наразі це доступно лише на платформі x86. Однак інвестиції Nvidia в ARm перетворять його на передовий край і прискорять його в A.I. обчислень, сказав Хуанг, оскільки він хоче позиціонувати ARM як конкурента Intel у серверному просторі.

Рекомендації редакції

• Суперкомп’ютер Nvidia може розпочати нову еру ChatGPT
• Графічні процесори Nvidia зазнають значного зростання цін і величезного попиту з боку ШІ
• Штучний інтелект Zoom Технологія виявлення емоцій під час дзвінків засмучує критиків
• На виставці GTC 2022 Nvidia представила перший в історії процесор і графічний процесор Hopper
• Як Nvidia використовує A.I. щоб допомогти Domino швидше доставляти піцу