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GTC2016干货分享:深度学习依旧热,VR新爆点

作者:zdnet出处:博客2016-04-07 10:29

  美国时间4月5日,一年一度的NVIDIA GPU技术大会2016(GTC 2016)在硅谷拉开大幕。作为GPU领域规模最大的盛会,每年的GTC上都会有最前沿GPU领域的技术、应用展示发布。去年最热的是Deep Learning(深度学习)、自动驾驶,今年它们依旧热,但又有新的内容出现——VR(虚拟现实)。NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋的主题演讲也可以说是围绕这些热点展开的。

  回顾GTC大会的发展历程,每年都会刷新一些记录。相比2012年,GTC大会的参与人数已经翻倍,CUDA的开发者数量更是提升了4倍以上。从这些数字也能看出,关注GPU计算的人越来越多。据介绍,这三年的TOP500榜单中,96%的新系统使用了NVIDIA的GPU加速器,加速型系统的数量更是达到2013年的两倍。

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  简单的开场后,进入黄仁勋Keynote的干货阶段,总的来说有五个部分的内容:一个全新的Toolbox、VR、一款用于深度学习的全新GPU、一款用于深度学习的新平台,以及基于深度学习技术的自动驾驶汽车。

  一、面向开发者的Toolbox。NVIDIA为开发者提供了一系列先进的开发工具,包括面向游戏开发者的GameWorks、面向设计师的DesignWorks、面向VR开发者的VRWorks、面向高性能计算的ComputeWorks、面向自动驾驶汽车的DriveWorks,以及面向Jetson开发者的JetPack。

  针对每个领域,NVIDIA都有着不同程度的创新。比如在谈到游戏应用时,黄仁勋表示,人们对游戏的喜爱大大推动了技术的进步,人们喜欢更为精细的画面,这就需要更强的图像处理能力,像NVIDIA Iray(光线追踪)等技术的出现可以说为此而生。接下来这些技术的开发平台也将陆续更新,这无疑为开发者创造了更好的条件。

  再比如,黄仁勋提到的NVIDIA JetPack,它是针对Jetson嵌入式开发平台的开发者提供的工具,通过最新的GIE(GPU推断引擎),可以让Jetson TX1的处理能力达到24张图像每秒每瓦特。

  二、VR(虚拟现实)。黄仁勋表示,VR正在给我们带来全新的体验,它可以让你体验到那些梦想去的地方,即便那些地方很危险。在现场,NVIDIA展示了基于VR技术打造的两部影片——雪山与Mars 2030。它们都是基于真实的物理数据,通过GPU进行计算与加速,并最终制作成功的影片。从观影角度看,你根本分不清这是真实的场景还是电脑合成的特效,包括那些寒风吹起的雪花和火星上强烈的光影效果。

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  当然光看热闹是不够的,在此次大会上,NVIDIA重磅发布Iray VR以及Iray VR Lite。据黄仁勋介绍,NVIDIA不仅将Iray这一最先进物理效果渲染技术应用在3ds Max等知名设计软件当中,同时还把它应用在最新的VR里面,借助Iray VR,设计师可以更好的展示其作品。在现场,通过VR头盔,提前参观了一把有着“光的艺术”之称的NVIDIA新总部。

  三、深度学习。黄仁勋对去年人工智能的发展用了“An Amazing Year In AI”来形容。刚刚过去的受到全球广泛关注的AlphaGo和李世石人机大战、百度在语音识别方面获得的成绩……应该说过去一两年在人工智能方面人类取得了非常瞩目的成绩,从研究机构、大学、新兴企业,到行业领袖都开始AI的研究,而这一切的基础都离不开深度学习。

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  黄仁勋预测10年后,深度学习将形成超过5000亿美元的市场规模,在其中NVIDIA是毫无疑问的领军者。此次大会上,NVIDIA发布了面向数据中心的、最先进的GPU产品——Tesla P100。黄仁勋甚至用了“奇迹(MIRACLES)”来形容Tesla P100带来的改变,比如Pascal架构、16nm制程、HBM2显存架构(提供高达720GB/s的超高带宽)、支持NVLink技术和全新的AI算法,支持高达21.2Teraflops的峰值FP 16运算性能。据悉,这款产品将在2017年1月正式面世,包括IBM、HPE、戴尔和克雷在内的4家厂商都会同时供货。

  除了Tesla P100外,针对深度学习领域,NVIDIA还重磅发布了全球第一款款面向深度学习的专用设备——DGX-1。相比传统的双路至强平台,DGX-1在性能上提升了近60倍,节点带宽提升了10倍以上,训练时间缩短75倍。根据NVIDIA针对13.3亿照片进行训练的测试结果显示,相比去年发布的Maxwell产品在性能提升上达到了12倍。短短一年时间,提升了12倍,这样的结果几乎是不可想象的。

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  据悉,这款产品的售价为12.9万美元,价格不低,但是相比官方宣传的‘250 Server in-a-box’,这价格也还算能接受。毕竟250个Server总核算的成本可不止这个数。

  加上此次发布的一块卡、一个平台,至此,NVIDIA在深度学习领域的产品布局可以说已经比较完善。Tesla K80主要面向高端, Tesla M40和Telsa M4面向互联网云计算应用,Tesla P100面向高端互联网云计算应用,DGX-1平台面向研究人员和数据科学家。从低端到高端,从加速卡到平台,已经能够满足所有客户的应用需求。

  五、自动驾驶汽车。黄仁勋Keynote的最后一大块内容自动驾驶。应该说早在前几年,NVIDIA就已经投入了这个领域,其代表性的Tegra芯片已经有很多成熟的应用案例,包括马、兰博基尼等许多品牌都是它的合作伙伴。

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  据黄仁勋介绍,基于NVIDIA DRIVE PX 2(Tegra是基础,它为自动驾驶汽车而生,其每一颗摄像头每秒可捕捉15000个周围环境的关键信息点,而整个平台每秒可处理最高180万个道路关键点。通过将这些宝贵的道路信息上传至云端的DGX-1平台,我们可以构建出拥有极高解析度的道路地图,并为Here、TomTom、Zenrin等地图供应商所使用,指导车辆更为安全的行驶)打造的纯电动自动驾驶赛车,将在2016/17举办的Formula E赛事正式亮相并参加比赛。

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  至此,黄仁勋Keynote全部结束,全场演讲围绕五个方面全方位展开,但事实上可以归结为两大类。一是深度学习、二是VR,自动驾驶可以说是基于深度学习的衍生应用,而针对每个方面,NVIDIA都有新的产品、解决方案发布,这也将是未来很长一个阶段NVIDIA,乃至业界重点关注的领域。

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关键词:高性能计算

责任编辑:郑亮

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