Comment trouver une solution à ce problème impossible, le PDG de Nvidia, Jensen Huang (Huang Renxun) a donné sa réponse à la conférence GTC Taiwan 2018 qui s'est tenue le 30 mai.
La plate-forme NVIDIA Yewang
Rappelant l'histoire du développement de NVIDIA, du simple lancement de GPU à l'assistance aux constructeurs nationaux et étrangers pour la construction de GPU et l'amélioration des expériences de divertissement pour les jeux vidéo, AI a été activement déployée ces dernières années. Commencé au centre de données, le développement du domaine automobile.
De la structure de l'entreprise est, NVIDIA premier 90% des dépenses de R & D sont mis dans l'architecture GPU CUDA et la plate-forme logiciel, ce modèle sera appliqué à chaque plate-forme: les jeux, les centres de données, l'intelligence artificielle et la conduite automatique.
NVIDIA sur le marché du GPU a été dans une position de leader dans l'industrie du jeu est le plus grand utilisateur de la source GPU. Le centre de données est le marché des entreprises à plus forte croissance.
Au cours des trois dernières années, cette partie du revenu d'entreprise d'un taux annuel moyen de 85%, le taux de croissance annuel de l'exercice 2018 était de 133%. Ces augmentations de HPC (grappe d'ordinateurs haute performance), société de cloud computing et les chercheurs d'Amnesty International et d'autres marchés verticaux.
Dans les aspects techniques de l'intelligence artificielle, NVIDIA a été en avance sur les autres concurrents. Juin 2017, NVIDIA a publié la prochaine génération de Tensor noyaux Volta GPU, en se fondant sur l'apprentissage en profondeur, Volta cinq fois plus rapide que la génération précédente de Pascal. Volta a été tous les grands nuages Calculé par les fournisseurs et les fabricants de serveurs.
Le HGX-2, NVIDIA officiellement intégré dans l'intelligence artificielle et une plate-forme de calcul haute performance publiée par NVIDIA.
Il est entendu, HGX-2 en tant que plate-forme de serveur cloud, avec des capacités de calcul multi-précision pour soutenir FP64 haute précision et informatique FP32 pour le calcul scientifique et la simulation, et soutient également FP16 et INT8 précision la formation AI et raisonnement. Mise en œuvre HGX-2 de la formation AI La vitesse atteint 15500 images par seconde sur le benchmark ResNet-50, soit l'équivalent de 300 serveurs avec seulement CPU.
L'ère de l'informatique GPU est arrivée
Dans le GTC Taiwan, Huang a également dit que les 10 prochaines années, l'ampleur des opérations pour chaque année, la demande va croître de 100 fois, alors que la loi de Moore est attendue dans la situation actuelle est progressivement fondu, haut du monde de calcul GPU 50 supercalculateurs sera à l'avenir croître de 15 fois en cinq ans, alors que le GPU de manière accélérée informatique deviendra le principal mode d'étendre la loi de Moore.
Actuellement, le super-ordinateur est devenu un outil important pour le développement de la science moderne devait jouer un rôle important dans le développement de la construction moléculaire, chimie quantique, la mécanique quantique, le temps, la recherche météorologique, l'exploration énergétique, simulation physique, l'analyse des données et de la technologie de l'intelligence artificielle, et fournit Cent milliards ou milliards de performance opérationnelle.
Et les statistiques OpenAI montrent qu'au cours des cinq prochaines années, le modèle de calcul de l'intelligence artificielle va croître 30 fois, par rapport à la loi de Moore devrait croître 3 fois plus vite. Par des capacités d'accélération GPU, permettra des données, ce qui augmente considérablement la complexité du programme de calcul, par cette opération doit répondre ne peut pas être résolu humain passé.
Jen-Hsun Huang a souligné à nouveau que l'accélération de la création du passé modèle informatique NVIDIA CUDA axés sur les avantages, ainsi que d'expliquer l'avenir par le biais de GPU accéléré modèle de calcul continuera de se développer, attendu en 2028 la demande mondiale sera équivalent à 10 millions de groupe d'exploitation Volta l'architecture GPU axé sur le rendement. en termes de tradition à travers une pile de plusieurs jeux de puissance de calcul de niveau de supercalculateur CPU, il occupera l'espace à grande échelle et le coût élevé de l'électricité, si le GPU pour le remplacer, vous pouvez économiser plus d'espace et la consommation d'énergie, tout en offrant l'effet d'accélération supérieure .
De plus, Huang a dit que NVIDIA a lancé officiellement principaux programmes de partenariat ODM du monde, Hon Hai Precision, Inventec, Quanta design global informatique et Wistron et la production de ces fabricants deviendront des partenaires pour accélérer en réponse aux divers besoins de l'informatique en nuage AI.
Plate-forme informatique unifiée NVIDIA HGX-2
Le 30 mai 2018, Nvidia a annoncé le lancement de la première plate-forme informatique unifiée NVIDIA HGX-2 pour l'intelligence artificielle et l'informatique haute performance.
Du point de vue de la gamme de produits, HGX-2 est une version améliorée de HGX-1 l'année dernière, qui est également une architecture de référence pour les services cloud Amazon AWS, Facebook et Microsoft HGX-2 est également disponible. Accédez à HPC (ordinateur haute performance), devenant la première plate-forme standard du secteur pour les applications informatiques interdomaines.
plate-forme de serveur cloud HGX-2 avec des capacités de calcul multi-précision, peut offrir une flexibilité unique pour fournir un appui solide pour l'avenir de l'informatique. Nvidia dit la plate-forme est capable de fonctionner FP64 haute précision et FP32 pour le calcul scientifique et la simulation et de la formation pour l'IA et le raisonnement des opérations FP16 et int8, diverses fonctionnalités pour répondre aux applications d'aujourd'hui ont besoin de plus en plus l'intégration du HPC et l'IA.
HGX-2 en utilisant une partie de noyau 16 Volta GPU noyau tenseur, par NVSwitch structure d'interconnexion pour former un grand groupe de base comme GPU géant unique, HGX-2 présente les performances des petaflops AI 2. HGX-2 utilisé pour construire un premier systèmes est le récent NVIDIA DGX-2.
Huang a souligné que, HGX-2 sous le GPU NVIDIA pour accélérer un des produits de la plate-forme de serveur, le tandem de la série de données entières système serveur central, pour chacun des principaux marchés, pour répondre à différents AI, calcul haute performance et recommander GPU optimal accéléré Emploi calcul la configuration du processeur en combinaison avec une telle HGX-T pour la formation ultra-grande échelle et HPC ;. HGX-1 pour l'inférence à grande échelle et analyse vidéo intelligente (IVA), et SCX-E pour les données Center, HPC, IVA, infrastructure de bureau virtuel ( VDI) etc.
Huang Renxun a déclaré: «Le HGX-2 avec les GPU Tensor Core a apporté à l'industrie une plate-forme informatique puissante et universelle capable de combiner HPC et IA pour résoudre les énormes défis auxquels le monde est confronté.
Il est entendu que les quatre plus grands ODM fabricant Foxconn, Inventec, Quanta et Wistron sont également conçus système HGX-2 à base, devrait mettre en service dans la seconde moitié du plus grand nuage plusieurs centres de données du monde.
Il y a plus d'une décennie, NVIDIA a décidé de passer d'une société de puces graphiques à une société de calcul et a commencé à construire l'infrastructure et l'écosystème nécessaires pour promouvoir l'informatique GPU.
Aujourd'hui, après plus d'une décennie, les résultats de la transformation NVIDIA ont été évidentes de la plus physique de pointe, la recherche médicale, à l'intelligence artificielle les plus populaires et automatisée de conduire la recherche et le développement, les plates-formes NVIDIA continuent d'offrir des performances de calcul plus élevée pour les développeurs, aussi Devenir un moteur pour promouvoir le progrès scientifique et technologique!