'ยิ่งซื้อ GPU มากเท่าไรก็ยิ่งประหยัดมากขึ้น'
โหมด Laoke NVIDIA GTC2018 เปิดอยู่เสมอหันท้ายที่สุด Jen-Hsun Huang, สื่อในประเทศ GeForce GTX ผ่านบ้าไปคืนนี้กล่าวเปิดงานใน 2080 ที่เกี่ยวข้องกับเกม, สินค้าอุปโภคบริโภคชั้น Huang ไม่ได้พูดถึง แต่ประโยคข้างต้น ควรใช้เวลาในการกล่าวสุนทรพจน์ประมาณสองชั่วโมงครึ่งซึ่งยาวนานกว่าครึ่งชั่วโมงกว่าการกล่าวสุนทรพจน์ที่กำหนดไว้
และเกือบจะเป็นบรรยายยาวในเชิงพาณิชย์เกรดเจ็นชุนหวงอยากจะใช้เวลามากขึ้นน่าจะเป็นประเพณี
ประเด็นก็คือไม่ว่าสิ่งที่จะพูดผลิตภัณฑ์ใหม่หรือหาวิธีที่จะขายออก. บราเดอร์บิ๊ก 6 ล้านบัตร 2.5 ล้านโฮสต์ที่จะหาหรือไม่?
Quadro GV100: การกำหนดกราฟิกยุทธวิธีใหม่
หลังจากเสียใจประสิทธิภาพการทำงานของความต้องการที่พุ่งสูงขึ้นเทคโนโลยี raytracing NVIDIA RTX ช่วยให้สก์ท็อปแบบสแตนด์อะโลนแทนซูเปอร์คอมพิวเตอร์เพื่อให้บรรลุความหลากหลายของผลแสงที่ซับซ้อนและแม้แต่ "Star Wars" ภาพยนตร์โฮมเมด Quadro GV100 ปรากฏอยู่ในสถานะเป็นระดับบนสุดมืออาชีพกราฟิกการ์ด อยู่ในมือของ Huang Renxun
นี่คือความครอบครอง หน่วยความจำ HBM2 ขนาด 32 GB ที่ได้รับการป้องกันด้วย ECC, 5120 CUDA cores, 640 Tensor การ์ดแสดงผลแบบมืออาชีพการสาธิต "Star Wars" สดๆอยู่ที่ 2 Quadro GV100 ที่เชื่อมต่อผ่าน NVLink2 ซึ่งเป็นโฮสต์สุดท้ายที่สมบูรณ์
นอกจากนี้ยังหมายความว่าคอมพิวเตอร์สามารถมีหน่วยความจำ HBM2 64GB และแกน CUDA 10,240 ชุดซึ่งใช้เพื่อทดแทนฟาร์มเพาะปลูกแบบดั้งเดิมเพื่อแลกกับสมรรถนะที่สูงขึ้นและประหยัดพื้นที่
แต่เนื่องจากเป็นการ์ดกราฟิกระดับมืออาชีพ, ราคาถึง $ 8999 เกือบ 60,000 หยวนเป็นสกุลเงินที่อ่อนนุ่มน้องสาว
ในทางตรงกันข้ามก่อนที่จะปล่อย TITAN วีสามารถใช้ในการอธิบายถึงความคุ้มค่าที่น่าตื่นตาตื่นใจสำหรับเงิน แต่ไม่สามารถปฏิเสธได้ว่านี่คือความจุของหน่วยความจำสูงสุดของกราฟิกการ์ด NVIDIA ก่อนหน้านี้ใน GP100 ถูก จำกัด ถึง 16GB ในขณะที่ Quadro P6000 แต่ยัง 24GB
ที่สำคัญกว่านี้ นี้เป็นเพียงคนเดียวที่มีสถาปัตยกรรม Quadro กราฟิก Volta และแสงเท่านั้นจากฮาร์ดแวร์เพื่อสนับสนุนการติดตามกราฟิกฮาร์ดแวร์เร่ง NVIDIATRX
แต่สำหรับการแสดงผลและภาพเคลื่อนไหวสตูดิโอผลิตที่ใหญ่ปล่อยปละละเลยในการใช้ประสิทธิภาพผลโฮสต์ Quadro GV100 เป็นที่ต้องการมากขึ้นอย่างแน่นอน
DGX-2: ให้เหตุผลที่คุณต้องจ่ายเงิน 2.5 ล้านหยวน
DGX-1 ในการอัพเกรด DGX-2 โดยใช้ Huang 'GPU ที่ใหญ่ที่สุดในโลก 'ในฐานะที่เป็นคำคุณศัพท์. ความเชื่อมั่นนี้ได้มาจาก NVIDIA โดยเทคนิคที่เรียกว่าเทสลา NVswitch V100 อนุกรมใกล้ชิดกันมากกว่าเดิม PCIe 12 ครั้งเพื่อให้บรรลุความเร็วในการส่งระหว่างประสิทธิภาพการส่งผ่าน 300GB / s ชิปและวิธีการ NVLink2 รวมการ์ดกราฟิกเพื่อสร้างช่องทางที่มีแบนด์วิดท์รวมสูงสุด 14TB / s
แนวคิดของเรื่องนี้คืออะไรในคำพูดของ Huang Renxun, หากคำนวณโดยภาพยนตร์ขนาด 1GB ภาพยนตร์ 14,000 ภาพสามารถส่งผ่านได้ภายในหนึ่งวินาทีและรอยยิ้มลึกลับจะปรากฏขึ้นทันที
แน่นอนว่า นี่ก็น่าจะเป็น GPU ตัวแรกที่ Huang Renxun เคยมีไว้ในมือข้างเดียว
DGX-2 แต่ไม่ได้ตลก NVswitch เชื่อมโยงตรง 16 Tesla GPU V100 และหนึ่งคู่จับคู่ Xeon ลาตินั่ม, หน่วยความจำระบบถึง 1.5TB DDR4 เทียบความจุ 30TB NVMe SSD ของหลักสูตรการใช้พลังงานของระบบทั้งหมด มันถึง 10,000 วัตต์ของความหวาดกลัวเพียงแค่ใส่พารามิเตอร์ในคอมพิวเตอร์ของผู้บริโภคที่มีความเป็นไปไม่ได้
ตามที่การประชาสัมพันธ์ผลการดำเนินงาน DGX-2 จะเท่ากับสองเท่าของ DGX-1 สามารถให้ประสิทธิภาพการทำงานของคอมพิวเตอร์ประมาณ 2PFLOPs. แม่นยำด้วยเหตุนี้ราคาที่ $ 399,000, 2.5 ล้านน้องสาวนุ่มราคาของสกุลเงินไม่ได้พูดเกินจริง
GPU จะยังคงเจริญขึ้นอยู่กับลักษณะของ GPU, Jen-Hsun Huang ในที่เกิดเหตุยังไม่ได้ถือกลับจำนวนมากของเสรีภาพกับ Intel คราวนี้พวกเขาเลือกที่ค่อนข้าง Skylake CPU ตาม CPU สามารถในการจัดการจำนวนภาพดอกไม้
นี่คือ Tesla V100
หากใช้เทคโนโลยี Kubernetes เครื่องสมรรถนะเดียวกันนี้ยังสามารถบรรลุความสามารถในการประมวลผลพร้อม ๆ กันได้อีกด้วย
นอกจากนี้ NVIDIA ยังตอบรับอุบัติเหตุการขับขี่โดยอัตโนมัติของ Uber เมื่อสัปดาห์ที่แล้วพวกเขาได้ทบทวนกระบวนการฝึกอบรมเกี่ยวกับเทคโนโลยี Autopilot เป็นครั้งแรกพวกเขาจะทดสอบและควบคุมสภาพแวดล้อมจำลองและตระหนักถึงเหตุการณ์จริงของมนุษย์ผ่านการจำลองแบบขนาดใหญ่ ในสถานการณ์ต่างๆสติปัญญาประดิษฐ์ของ SIM เองของ NVIDIA จะสารภาพตัวเองอย่างต่อเนื่องและการตรวจสอบอุบัติเหตุที่ไม่ได้คิดในการทดลองที่เกิดขึ้นจริงสามารถทำได้
ในตอนท้ายของการกล่าวสุนทรพจน์ Huang Renxun ยังสาธิตการสาธิตสดของยานพาหนะที่ควบคุมจากระยะไกลด้วยอุปกรณ์ VR
เวลานี้ Huang จะมุ่งเน้น GTC2018 ของการแสดงผล, ปัญญาประดิษฐ์หม้อแปลงไฟฟ้าและแพลตฟอร์มใหม่เมื่อเทียบกับกราฟิกการ์ดและโฮสต์วิศวกรความพยายามมากขึ้นในการขุดค้นของประสิทธิภาพการทำงานของฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่ในที่ GPU
เป็นที่ชัดเจนว่าในสาขาอาชีพที่ฝ่ายตรงข้ามของ NVIDIA ไม่ จำกัด เอเอ็มดีที่พวกเขาอาจต้อง Depot ผู้ให้บริการอุปกรณ์การแพทย์, ผู้ผลิตของหุ่นยนต์อุตสาหกรรมด้วยความร่วมมือและการแข่งขันและเราดูแลอย่างล้ำลึกเกี่ยวกับรุ่นต่อไปของกราฟิกเกมอาจต้องอดทนที่จะรอ ถึงเวลาแล้ว
