"كلما زاد عدد وحدات GPU التي تشتريها ، زادت المساحة التي توفرها."
ستكون NVIDIA GTC2018 دائما بداية اللعبة الافتتاحية.فوانغ Renxun ، في الكلمة الافتتاحية الليلة من GeForce GTX 2080 في وسائل الإعلام المحلية ، لا يوجد ذكر للعبة والمنتجات المتعلقة بالمستهلك ، ولكن هذه هي الجملة أعلاه. دائما من خلال ساعتين ونصف الساعة من الخطابات ، وهو نصف ساعة أكثر من الخطب المجدولة.
وطالما كان الخطاب على المستوى التجاري ، يبدو أن هوانغ رنكسون على استعداد لقضاء المزيد من الوقت قد أصبح ممارسة.
النقطة الأساسية هي أنه بغض النظر عن ما تقوله ، لا يزال يتعين على المنتجات الجديدة إيجاد طرق لبيعها.أخ كبير ، بطاقة رسومات 60،000 يوان ، 2.5 مليون كمبيوتر المضيف لفهم؟
Quadro GV100: إعادة تعريف الرسومات التكتيكية
بعد التباكي على أداء ارتفاع الطلب، NVIDIA RTX التكنولوجيا raytracing يسمح سطح المكتب قائمة بذاتها بدلا من العملاق لتحقيق مجموعة متنوعة من التأثيرات الضوئية المعقدة وحتى "حرب النجوم" أفلام محلية الصنع، ويبدو كوادرو GV100 في الحالة ك بطاقة الرسومات الفنية على مستوى عال في يد هوانغ Renxun.
هذا هو امتلاك ECC 32GB HBM2 محمية الذاكرة ، 5120 CUDA النوى ، 640 Tensor ، يتم الانتهاء من التشكيل النهائي للمضيف المهنية الصف بطاقات الرسومات، وعرض حي من "حرب النجوم" تجريبي ومن خلال NVLink2 صلة من قبل اثنين كوادرو GV100.
وهذا يعني أيضا أن جهاز الكمبيوتر الذي يمكن أن يكون لها ذاكرة 64GB HBM2، 10 240 النوى CUDA، وتستخدم لتحل محل تجعل المزارع التقليدية، في مقابل الأداء العالي وتوفير مساحة أكثر من كافية.
ولكن أيضًا لأنها بطاقة رسومات احترافية ، وصل السعر أيضا إلى 8999 دولار أمريكي ، ما يقرب من 6 ملايين شقيقة ناعمة.
في المقابل، قبل الافراج عن TITAN V يمكن استخدامها لوصف قيمة مذهلة للمال، ولكن لا نستطيع أن ننكر أن هذا هو أعلى سعة الذاكرة لبطاقة الرسومات NVIDIA في GP100 في وقت سابق يقتصر على 16GB، في حين أن كوادرو P6000، ولكن أيضا 24GB.
الأهم من ذلك هذا هو واحد فقط مع بنية كوادرو الرسومات فولتا، والضوء الوحيد من الأجهزة لدعم NVIDIATRX تتبع الرسومات تسارع الأجهزة.
ومع ذلك ، بالنسبة إلى استديوهات الرسوم المتحركة واستوديوهات الإنتاج ، سيكون من الأفضل استخدام أداء Quadro GV100 بدلاً من مضيف كبير.
DGX-2: أعطيك سبباً لإنفاق 2.5 مليون يوان
حول المنتج DGX-1 المطور DGX-2 ، استخدم هوانغ Renxun "أكبر GPU في العالم كصفة ، تأتي هذه الثقة من التسلسل الأوثق من NVIDIA لـ Tesla V100 من خلال تقنية تسمى NVswitch ، والتي تحقق كفاءة نقل بين الشريحة 300GB / s عبر سرعات نقل PCIe 12x التقليدية ، بمساعدة NVLink2. دمج بطاقات الرسومات لتشكيل قناة بعرض نطاق إجمالي يصل إلى 14 تيرابايت / ثانية.
ما هو مفهوم هذا؟ في كلمات هوانغ Renxun ، إذا تم حسابه بواسطة فيلم 1 غيغابايت ، يمكن نقل 14000 فيلم خلال ثانية واحدة وستظهر على الفور ابتسامة غامضة.
بالطبع ومن المحتمل أيضًا أن يكون هذا أول وحدة معالجة للجرافيكس (GPU) تقلدها هوانغ رينكسون من أي جهة.
DGX-2 ولكن لا نكتة، NVswitch مرتبطة هي بالضبط 16 تسلا V100 GPU، وزوج واحد من زيون البلاتين، ذاكرة النظام تصل إلى 1.5TB DDR4، مقارنة سعة التخزين SSD NVMe 30TB المتطابقة، وبطبيعة الحال، واستهلاك الطاقة للنظام بأكمله وصلت إلى 10000 واط للإرهاب، فقط وضعت معلمة على أجهزة الكمبيوتر المستهلك لا يمكن تصورها.
ووفقا للدعاية والأداء DGX-2 ما يعادل ضعف DGX-1 يمكن أن توفر أداء ما يقرب من 2PFLOPs الحوسبة. ولهذا السبب بالتحديد، بسعر 399،000 $، 2.5 مليون لينة سعر العملة أخت ليس من قبيل المبالغة.
ستواصل GPU في تزدهر على أساس خصائص GPU، جين هسون هوانغ في مكان الحادث كما لم تبخل الكثير من الحريات مع إنتل، هذه المرة اختار Skylake CPU نسبيا، وذلك بعد وحدة المعالجة المركزية قادرة على التعامل مع عدد من صور زهرة.
هنا هو تسلا V100.
في حالة استخدام تقنية Kubernetes ، يمكن لآلة الأداء نفسها أيضًا تحقيق قدرات معالجة أكثر في وقت واحد.
بالإضافة إلى ذلك ، استجابت NVIDIA أيضًا لحادث القيادة التلقائي الذي قامت به شركة Uber الأسبوع الماضي ، حيث أعادوا النظر في عملية تدريب تقنية autopilot ؛ حيث سيختبرون ويحاولون أولاً بيئة المحاكاة ، ويدركون الأحداث الحقيقية للإنسان من خلال عمليات محاكاة ضخمة. في العديد من المواقف ، يعترف الذكاء الاصطناعي الخاص بـ NVIDIA باستمرار ، ويمكن إجراء التحقق من الحوادث التي لم يتم التفكير فيها في التجارب الفعلية.
في نهاية الخطاب ، أظهر هوانغ رينكسون عرضًا حيًا لسيارة يتم التحكم فيها عن بُعد بواسطة جهاز VR.
وفي هذه المرة ، ركز هوانغ رينكسون على تركيز GTC2018 على التقديم ، والذكاء الاصطناعي ، والطيار الآلي ، والمنصات الجديدة ، حيث ينفق المهندسون المزيد من الجهد على استكشاف أداء أجهزة GPU الحالية مقارنة ببطاقات الرسوميات والحواسيب الرئيسية.
من الواضح أنه في المجال المهني ، لم يعد خصوم NVIDIA مقصورًا على AMD ، فقد يحتاجون إلى التعاون والتنافس مع المستودعات ومصنعي المعدات الطبية ومصنعي الروبوت الصناعي ، وقد يحتاج الجيل التالي من بطاقات ألعاب الفيديو التي نهتم بها إلى الانتظار بصبر. حان الوقت
