Come trovare una soluzione a questo problema impossibile, il CEO di Nvidia Jensen Huang (Huang Renxun) ha dato la sua risposta alla conferenza GTC Taiwan 2018 tenutasi il 30 maggio.
La piattaforma di NVIDIA Yewang
Ricordando la storia dello sviluppo di NVIDIA, dal semplice lancio delle GPU all'assistenza dei produttori nazionali ed esteri nella costruzione di GPU e quindi al potenziamento delle esperienze di intrattenimento dei consumatori per i giochi per computer, anche se è andata perduta nel mercato degli smart phone. Iniziato al data center, lo sviluppo del settore automobilistico.
Dal punto di vista dell'architettura aziendale, NVIDIA ha inizialmente investito il 90% delle spese di ricerca e sviluppo nell'architettura GPU e nella piattaforma software CUDA, quindi ha applicato questo modello a varie piattaforme: giochi, data center, intelligenza artificiale e guida autonoma.
NVIDIA è da sempre leader nel mercato delle GPU e l'industria dei giochi è la più grande fonte di utenti di GPU: il data center è il suo mercato in più rapida crescita.
Negli ultimi tre anni, il tasso di crescita medio annuo di questa parte di attività è stato dell'85% e il tasso di crescita nell'esercizio 2018 è stato del 133%, crescita derivante da diversi settori verticali quali HPC (gruppo di computer ad alte prestazioni), società di cloud computing e ricercatori di IA.
Negli aspetti tecnici di AI, NVIDIA è stata avanti di altri concorrenti. Giugno 2017, NVIDIA ha rilasciato la prossima generazione di Tensor nuclei Volta GPU, basandosi su apprendimento profondo, Volta cinque volte più veloce rispetto alla generazione precedente di Pascal. Volta è stato tutto grande nuvola server di provider di calcolo e produttori.
Il HGX-2, NVIDIA formalmente integrato in intelligenza artificiale e una piattaforma di calcolo ad alte prestazioni rilasciato da NVIDIA.
Resta inteso, HGX-2 come piattaforma server cloud, con capacità di calcolo multi-precisione per supportare FP64 ad alta precisione e FP32 calcolo per il calcolo scientifico e la simulazione, e supporta anche FP16 e INT8 precisione la formazione di AI e il ragionamento utilizzato. HGX-2 attuazione della formazione AI velocità, su RESNET-50 benchmark raggiunto 15.500 immagini al secondo, l'equivalente di 300 unità installate server di CPU.
GPU dell'era informatica è arrivata
Nella GTC Taiwan, Huang ha anche detto che i prossimi 10 anni, la scala delle operazioni per ogni anno la domanda crescerà di 100 volte, mentre la legge di Moore è prevista per l'attuale situazione sta gradualmente dissolvenza, del GPU calcolo mondo della top 50 supercomputer sarà in futuro crescere 15 volte in cinque anni, mentre la via GPU accelerata computing diventerà il principale mezzo per estendere la legge di Moore.
Attualmente il super computer è diventato uno strumento importante per lo sviluppo della scienza moderna dovesse svolgere un ruolo importante nello sviluppo di costruzione molecolare, chimica quantistica, la meccanica quantistica, tempo, ricerca meteorologica, esplorazione energetica, la simulazione fisica, analisi dei dati e la tecnologia di intelligenza artificiale, e fornisce Cento miliardi o miliardi di prestazioni operative.
Secondo le statistiche OpenAI, il modello di calcolo dell'intelligenza artificiale crescerà di 300.000 volte nei prossimi cinque anni, il che dovrebbe aumentare di 30.000 volte rispetto alla legge di Moore. Con l'accelerazione della GPU, la complessità dei dati e dei programmi di calcolo può essere notevolmente aumentata. Questo risolve i bisogni computazionali che le persone in passato non potevano risolvere.
Jen-Hsun Huang ha nuovamente sottolineato che l'accelerazione della creazione degli ultimi NVIDIA CUDA modello di calcolo benefici guidati, così come spiegare il futuro per mezzo di GPU accelerata per il modello di calcolo continuerà ad espandersi, previsto nel 2028 la domanda globale sarà equivalente al gruppo 10 milioni di operazioni di architettura Volta GPU prestazioni driven. in termini di tradizione attraverso una pila di più set di supercomputer CPU livello di potenza di calcolo, che occuperà lo spazio su larga scala e l'alto costo dell'energia elettrica, se la GPU per sostituirlo, è possibile risparmiare più spazio e il consumo di energia, offrendo allo stesso tempo effetto di accelerazione superiore .
Inoltre, ha detto Huang di NVIDIA ha lanciato ufficialmente principali programmi di partenariato ODM di tutto il mondo, Hon Hai Precision, Inventec, Quanta Computer e Wistron di progettazione e produzione di questi produttori globali diventeranno partner per accelerare in risposta alle diverse esigenze di AI cloud computing.
piattaforma di Unified Computing di NVIDIA HGX-2
30 maggio 2018, Nvidia ha annunciato il lancio della prima intelligenza artificiale si applica al calcolo ad alte prestazioni e piattaforma di calcolo unificata NVIDIA HGX-2.
Dalla linea di prodotti, HGX-2 Reference Architecture è una versione aggiornata dello scorso anno HGX-1, che è l'Amazzonia AWS, Facebook e Microsoft e di altri servizi cloud, piuttosto che HGX-2 è ancora una piattaforma di servizi cloud, può essere applicato per HPC (computer ad alte prestazioni), prima piattaforma standard del settore può essere applicato per il calcolo dei trasversale.
HGX-2 piattaforma di cloud server con capacità di calcolo multi-precisione, in grado di fornire una flessibilità unica per fornire un forte sostegno per il futuro del computing. Nvidia ha detto che la piattaforma è in grado di alta precisione FP64 e FP32 operazione per il calcolo scientifico e la simulazione e la formazione per AI e ragionando operazioni FP16 e int8, funzionalità diverse per soddisfare le applicazioni di oggi richiedono sempre più l'integrazione di HPC e l'intelligenza artificiale.
HGX-2 utilizzando una porzione di nucleo 16 Volta nucleo tensore GPU, da NVSwitch struttura di interconnessione per formare un grande nucleo singola gigante GPU, HGX-2 fornisce l'AI 2 petaflops prestazioni. HGX-2 utilizzato per costruire una prima sistemi è il recente NVIDIA DGX-2.
Huang ha sottolineato che, HGX-2 sotto la GPU NVIDIA per accelerare uno prodotti della piattaforma server, il sistema server del centro dati intero serie tandem, per ciascuno dei principali mercati, per soddisfare le diverse AI, high-performance computing e raccomandare GPU ottimale accelerato i lavori di calcolo configurazione della CPU in combinazione con tale HGX-T per la formazione ultra-larga scala e HPC ;. HGX-1 per l'inferenza su larga scala e analisi video intelligente (IVA) e SCX-e per il centro dati, HPC, IVA, virtual Desktop Infrastructure ( VDI) ecc.
Jen-Hsun Huang ha dichiarato: 'dotato di Tensor core GPU NVIDIA HGX-2 porta una piattaforma di calcolo potente, general-purpose, in grado di coniugare HPC e AI per l'industria, per affrontare le enormi sfide che attendono il mondo.'
Resta inteso che il sistema a quattro più grande produttore ODM Foxconn, Inventec, Quanta e Wistron sono anche in corso di progettazione basato HGX-2, si prevede di mettere in uso nella seconda metà del più grande nube diversi centri dati di tutto il mondo.
Dieci anni fa, NVIDIA ha deciso di passare da una società di chip grafico alle operazioni della società, e ha iniziato un mattone su mattone per costruire l'infrastruttura per promuovere la popolarità di GPU Computing con l'ecosistema richiesto.
Oggi, dopo più di un decennio, NVIDIA risultati di trasformazione sono stati evidenti dal più fisica d'avanguardia, la ricerca medica, per l'intelligenza artificiale più popolare e automatizzato di ricerca e sviluppo di guida, le piattaforme NVIDIA continuano a fornire prestazioni di calcolo più elevata per gli sviluppatori, anche diventare il motore del progresso tecnologico!