「あなたが購入するGPUが多いほど、あなたはもっと節約できます。」
NVIDIA GTC2018開口部が常に最終的にLaokeモードジェン・スン・フアンになっている、国内メディアのGeForce GTXクレイジー今夜のゲームに関連した2080での開会の挨拶、黄は言及しなかった消費者向けの製品ではなく、上記の文に渡します常にスピーチの2時間30分を実行します。これは、予定されているスピーチより30分長いです。
そして、ほとんどの商用グレード、ジェン・スン・フアンは、より多くの時間を費やすしたいの長い講義としての伝統のようです。
ポイントはどんな言うことは、新製品や完売する方法を見つけること、ありません。ビッグブラザー600万カード、250万台のホストが見つけるために？
Quadro GV100：戦術的グラフィックスの再定義
高騰需要のパフォーマンスを嘆いた後、NVIDIA RTXのレイトレーシング技術は、複雑な光の様々な効果を達成するために代わりにスーパーコンピュータのスタンドアロンのデスクトップを可能にしても、「スターウォーズ」自家製の映画、QuadroはGV100は、トップレベルのプロフェッショナルグラフィックスカードとしてのステータスに表示されます。黄Renxunの手で。
これは所有物です ECCで保護されたメモリ32ギガバイトHBM2、5120個のCUDAコア、640テンソルにより、 プロフェッショナルグレードのグラフィックカード、それはNVLink2を介して2つのQuadro GV100によって接続されている「スターウォーズ」のデモの実演、ホストの最終組成物が完成します。
また、これは64ギガバイトHBM2メモリを持つことができ、コンピュータ、10個の240 CUDAコアは、高い性能と十分なスペースよりも多くの節約と引き換えに、伝統的なレンダリングファームを置き換えるために使用されることを意味します。
しかしそれはプロフェッショナルなグラフィックスカードなので、 価格も8999米ドルに達し、約600万人の柔らかい姉妹がいました。
これまでにリリースされたTITAN Vは、驚くほど費用対効果の高いと言えるでしょうが、現在のところ最高のNVIDIAメモリ容量のグラフィックスカードであることは否定できません。
もっと重要なのは これはVoltaアーキテクチャを使用する唯一のQuadroグラフィックスカードで、NVIDIA TRXレイトレーシング技術のハードウェアアクセラレーションをサポートする唯一のハードウェアカードです。
しかし、アニメーションのレンダリングや制作スタジオでは、大きなホストの代わりにパフォーマンスQuadro GV100を使用する方が良いでしょう。
DGX-2：あなたに250万元を使う理由を与える
DGX-1のアップグレード製品DGX-2について、Huang Renxunは、世界最大のGPU 形容詞として、この信頼性は、NVIDIAがNVswitchと呼ばれる技術を使用してTesla V100をより密接にシリアル化したもので、従来のPCIe 12x転送速度に比べて300GB / sのチップ間転送効率を達成し、NVLink2最大14TB / sの全帯域幅を持つチャンネルを形成するためにグラフィックスカードを組み合わせる。
これのコンセプトは何ですか？黄Renxunの言葉では、 1GBの映画で計算された場合、1秒間に14,000枚の映画が送信され、不思議な笑顔がすぐに表示されます。
もちろん、 これはまた、片手で持ち上げることができなかった黄の歴史の中の最初のGPUである可能性が高い。
DGX-2が、冗談ない、NVswitchは、リンクされた正確に16テスラV100 GPU、及び一致のXeonプラチナ、1.5TB DDR4、当然の比較のNVMe SSD 30TBの記憶容量、システム全体の消費電力まで、システムメモリの一組ですそれは想像を絶するているだけで、消費者のコンピュータ上でパラメータをつけ、テロの万ワットに達しました。
広報によると、パフォーマンスDGX-2回2 DGX-1は、約2PFLOPsのコンピューティング性能を提供することができる。まさに、このため、$ 399,000で販売に相当し、250万柔らかい姉妹通貨の価格は過言ではありません。
GPUはGPUの特性に基づいて繁栄し続ける、ジェン・スン・フアンは、現場でも、インテルとの自由の多くをバック保持していない、この時間は、彼らは花の写真の数を扱うことが可能なCPU以下、比較的SkylakeマイクロアーキテクチャのCPUを選択しました。
ここではテスラV100です。
Kubernetes技術を使用している場合、同じパフォーマンスマシンでより多くの同時処理機能を実現できます。
また、NVIDIAはまた、先週のユーバー交通事故の自動操縦応答に作られた、彼らは大量のシミュレーションを介して制御が最初のシミュレーション環境で試験する技術、人間事象の真の実現を駆動する自動化されたトレーニングプロセスを再考しますさまざまな状況で、NVIDIA独自のSIM人工知能は常に自白し、実際の実験では考えられなかった事故検証を実行できます。
演説の最後に、黄蓮船は、VRデバイスによって遠隔制御される車両の実演をデモンストレーションした。
今回は、黄は、グラフィックスカードとGPU内の既存のハードウェア性能の掘削上のホスト、エンジニア大きな労力に比べて、レンダリング処理、人工知能、自動操縦と新しいプラットフォームのGTC2018に焦点を当てます。
また、いくつかのを待つ忍耐が必要になる場合があり、プロの分野では、もはやAMDに制限されていないNVIDIAの対戦相手は、彼らはデポ、医療機器プロバイダー、協力と競争と産業用ロボットの製造業者を必要とすることは明らかであり、我々は、ゲームのグラフィックスの次世代について深く気にそれは時間です。
