كيف لإيجاد حل لهذه المشكلة المستحيلة ، أعطى الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Jensen Huang (Huang Renxun) إجابته في مؤتمر GTC Taiwan 2018 الذي عُقد في 30 مايو.
منصة NVIDIA في Yewang
مراجعة عملية التنمية NVIDIA، من البسيط إلى إطلاق GPU، لمساعدة المصنعين المحليين والأجانب لبناء GPU، ومن ثم لتعزيز تجربة الترفيه المستهلك لألعاب الكمبيوتر، على الرغم من أن خسر مرة واحدة في سوق الهواتف الذكية، ولكن في السنوات الأخيرة بدأ بنشاط تخطيط الحقل AI، ولكن أيضا بدأت في مركز البيانات ، وتطوير حقل السيارات.
من منظور بنية الأعمال ، استثمرت NVIDIA أولاً 90٪ من نفقات البحث والتطوير في بنية GPU ومنصة برامج CUDA ، ثم طبقت هذا النموذج على منصات مختلفة: الألعاب ومراكز البيانات والذكاء الاصطناعي والقيادة الذاتية.
كانت NVIDIA دائما رائدة في سوق GPU ، وصناعة الألعاب هي أكبر مصدر لمستخدمي GPU ، حيث يعتبر مركز البيانات أسرع أسواق الأعمال نموا.
في السنوات الثلاث الماضية ، كان معدل النمو السنوي لهذا الجزء من الأعمال 85 ٪ ، وكان معدل النمو في السنة المالية 2018 هو 133 ٪ ، وجاء هذا النمو من مختلف المجالات العمودية مثل HPC (مجموعة الكمبيوتر عالية الأداء) ، شركات الحوسبة السحابية والباحثون في الذكاء الاصطناعي.
في الجوانب التقنية لمنظمة العفو الدولية، فقد كان NVIDIA قبل المنافسين الآخرين. يونيو 2017، أصدرت NVIDIA الجيل القادم من التنسور النوى فولتا GPU، والاعتماد على التعلم العميق، فولتا خمس مرات أسرع من الجيل السابق من باسكال. وقد فولتا كل سحابة كبيرة الخادم مزودي الحوسبة والمصنعين.
وHGX-2، المتكاملة NVIDIA رسميا في الذكاء الاصطناعي ومنصة الحوسبة عالية الأداء الصادرة عن NVIDIA.
ومن المفهوم، HGX-2 كمنصة خادم سحابة، مع قدرات الحوسبة متعددة الدقة لدعم FP64 عالية الدقة والحوسبة FP32 عن الحوسبة العلمية والمحاكاة، وتدعم أيضا FP16 وINT8 الدقة التدريب AI والمنطق المستخدمة. HGX-2 تنفيذ التدريب AI سرعة، على ResNet-50 معيارا بلغت 15500 صور في الثانية الواحدة، أي ما يعادل 300 وحدة فقط تثبيت الخادم وحدة المعالجة المركزية.
وصل GPU عصر الحوسبة
في GTC تايوان، قال هوانغ أيضا أن السنوات ال 10 المقبلة، فإن حجم العمليات عن كل سنة الطلب سينمو 100 أضعاف، بينما يتوقع قانون مور في الوضع الحالي يتلاشى تدريجيا، أفضل 50 أجهزة الكمبيوتر العملاقة GPU حساب العالم ستكون في المستقبل تنمو 15 أضعاف في غضون خمس سنوات، في حين تسارع طريقة GPU سوف الحوسبة أصبحت الوسيلة الرئيسية لتمديد قانون مور.
حاليا أصبح سوبر كمبيوتر أداة هامة لتطور العلم الحديث لها ان تلعب دورا هاما في تطوير البناء الجزيئي، كيمياء الكم، ميكانيكا الكم، والطقس، بحوث الأرصاد الجوية، واستكشاف الطاقة، والمحاكاة الفيزيائية وتحليل البيانات وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ويوفر أو عشرة مليارات تريليون مرة في تقييم أداء الحوسبة.
وفقا لإحصائيات OpenAI ، فإن نموذج الحوسبة الذكاء الاصطناعي سوف ينمو بمعدل 300،000 مرة خلال السنوات الخمس القادمة ، والتي من المتوقع أن تنمو بمعدل 30،000 مرة أسرع من قانون Moore ، مع تسارع GPU ، يمكن زيادة تعقيد البيانات وبرامج الحساب بشكل كبير. هذا يحل الاحتياجات الحسابية التي لم يستطع الناس حلها في الماضي.
أكد جين هسون هوانغ مرة أخرى أن الإسراع في إنشاء نموذج الحوسبة فوائد NVIDIA CUDA الماضية مدفوعة، وكذلك شرح المستقبل عن طريق GPU تسارع ستستمر الحوسبة نموذج لتوسيع المتوقع في 2028 الطلب العالمي سوف يكون معادلا لمجموعة 10000000 عمليات الهندسة المعمارية فولتا GPU الأداء مدفوعة. من حيث التقليد من خلال كومة من مجموعات متعددة من وحدة المعالجة المركزية العملاق قوة الحوسبة مستوى، وسوف تحتل مساحة واسعة النطاق وارتفاع تكلفة الكهرباء، إذا كان GPU ليحل محله، يمكنك حفظ مساحة أكبر واستهلاك الطاقة، في حين تقدم أعلى تأثير تسارع .
وبالإضافة إلى ذلك، قال هوانغ NVIDIA رسميا البرامج الرائدة في العالم ODM الشراكة، هون هاي الدقة، Inventec، كوانتا كمبيوتر وسترون تصميم وإنتاج هذه الشركات المصنعة العالمي سوف تصبح الشركاء من أجل التسريع في الاستجابة للاحتياجات المتنوعة للحوسبة السحابية AI.
منصة الحوسبة الموحدة NVIDIA HGX-2
في 30 مايو 2018 ، أعلنت Nvidia عن إطلاق أول منصة حوسبة موحدة NVIDIA HGX-2 لكل من الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء.
من منظور خط الإنتاج ، فإن HGX-2 هي نسخة مطورة من HGX-1 في العام الماضي ، وهذه الأخيرة هي أيضًا معمارية مرجعية لخدمات Amazon AWS و Facebook و Microsoft ، كما أن HGX-2 أيضًا خارج منصة الخدمة السحابية ويمكن استخدامها أيضًا. انتقل إلى HPC (كمبيوتر عالي الأداء) ، ليصبح أول منصة قياسية في الصناعة لتطبيقات الحوسبة عبر النطاقات.
HGX-2 منصة خادم سحابة مع قدرات الحوسبة متعددة الدقة، يمكن أن توفر مرونة فريدة من نوعها لتقديم دعم قوي لمستقبل الحوسبة. وقال نفيديا منصة قادرة على ارتفاع FP64 الدقة والعملية FP32 عن الحوسبة العلمية والمحاكاة والتدريب لمنظمة العفو الدولية والمنطق عمليات FP16 وInt8، وظائف متنوعة لتلبية الطلبات الحالية تتطلب المزيد والمزيد من التكامل بين HPC ومنظمة العفو الدولية.
HGX-2 باستخدام جزء الأساسية 16 فولتا GPU موتر الأساسية، من خلال NVSwitch هيكل ربط لتشكيل مجموعة أساسية كبيرة كما GPU عملاق واحد، HGX-2 توفر منظمة العفو الدولية أداء 2 petaflops. HGX-2 تستخدم لبناء أول أنظمة هي صدر مؤخرا NVIDIA DGX-2.
وأشار هوانغ إلى أنه HGX-2 تحت GPU NVIDIA لتسريع واحدة المنتجات منصة الخادم، ونظام خادم مركز البيانات بالكامل سلسلة جنبا إلى جنب، في كل من الأسواق الرئيسية، لتلبية احتياجات مختلف AI، والحوسبة عالية الأداء والتوصية GPU الأمثل تسارع وظائف الحوسبة تكوين وحدة المعالجة المركزية في تركيبة مع هذا HGX-T للتدريب فائقة على نطاق واسع وHPC ؛. HGX-1 للاستدلال على نطاق واسع وتحليلات الفيديو الذكية (IVA)؛ وSCX-E لمركز البيانات، HPC، IVA، والبنية التحتية سطح المكتب الافتراضي ( VDI) وهلم جرا.
وقال جين هسون هوانغ: "مجهزة التنسور الأساسية GPU NVIDIA HGX-2 يجلب منصة الحوسبة قوية، للأغراض العامة، وقادرة على الجمع بين HPC ومنظمة العفو الدولية لهذه الصناعة، لمواجهة التحديات الهائلة التي تواجه العالم."
من المفهوم أن Foxconn و Inventec و Quanta و Wistron ، وهي أكبر أربعة تصميمات فريدة في العالم ، تقوم أيضًا بتصميم أنظمة تعتمد على HGX-2 ، والتي من المتوقع أن يتم استخدامها في النصف الثاني من العام في العديد من أكبر مراكز البيانات السحابية في العالم.
قبل أكثر من عقد من الزمان ، قررت NVIDIA الانتقال من شركة شرائح رسومات إلى شركة حاسوبية وبدأت في بناء البنية التحتية والنظام البيئي اللازم لتعزيز حوسبة GPU.
بعد مرور أكثر من عشر سنوات ، كانت نتائج تحويل NVIDIA واضحة للجميع ، فمن أكثر الفيزياء تطوراً ، والبحوث الطبية ، إلى الذكاء الاصطناعي الحديث والأبحاث التلقائية والتطوير ، تستمر منصة NVIDIA في تزويد المطورين بأداء حوسبة أعلى. كن محركًا لتعزيز التقدم العلمي والتكنولوجي!