문제를 해결하는 것은 불가능 얼마나 엔비디아 CEO 젠슨 황 5 월 (30) 개최 된 GTC 대만 2018 회의에서 (황)이 자신의 대답을 제공하는 방법을 찾는 것입니다.
NVIDIA의 플랫폼 Yewang
한 번 스마트 폰 시장에서 잃었지만, 최근 몇 년 동안 있지만, 국내 및 외국 제조 업체가 GPU를 구축 할 수 있도록 한 다음 컴퓨터 게임에 대한 소비자 엔터테인먼트 경험을 향상시키기 위해, GPU를 시작 간단한에서, NVIDIA 개발 프로세스를 검토은 AI 필드의 적극적 레이아웃에 시작뿐만 아니라, 자동차 분야의 개발 인 데이터 센터를 시작했습니다.
NVIDIA는 비즈니스 아키텍처의 관점에서 GPU 아키텍처 및 CUDA 소프트웨어 플랫폼에 R & D 지출의 90 %를 먼저 투자 한 다음 게임, 데이터 센터, 인공 지능 및 자율 주행과 같은 다양한 플랫폼에이 모델을 적용했습니다.
NVIDIA는 GPU 시장에서 항상 선두 자리를 지키고 있으며, 게임 산업은 GPU 사용자 중 최대 규모입니다. 데이터 센터는 가장 빠르게 성장하는 비즈니스 시장입니다.
지난 3 년간이 부문의 연평균 성장률은 85 % 였고 2018 년의 성장률은 133 %였습니다. HPC (고성능 컴퓨터 그룹), 클라우드 컴퓨팅 회사 및 인공 지능 연구원과 같은 다양한 수직 분야에서 성장했습니다.
AI의 기술적 인 측면에서, NVIDIA 앞서 다른 경쟁하고있다. 2017년 6월, NVIDIA는 텐서의 다음 세대, 볼타 다섯 배 빠른 파스칼의 이전 세대보다 더 깊은 학습에 의존, 볼타 GPU를 코어 출시했습니다. 볼타 모든 주요 클라우드되었습니다 공급 업체 및 서버 제조업체가 계산합니다.
HGX-2, NVIDIA는 공식적으로 인공 지능과 NVIDIA가 발표 한 고성능 컴퓨팅 플랫폼에 통합.
과학 컴퓨팅 및 시뮬레이션을위한 고정밀 FP64 및 FP32 컴퓨팅을 지원하는 멀티 정밀 컴퓨팅 기능과 함께, 클라우드 서버 플랫폼으로 HGX-2, 이해하고, 또한 사용 FP16과 INT8 정밀 AI 교육 및 추론을 지원합니다. AI 훈련의 HGX-2 구현 ResNet-50에 기준 속도는 초당 15,500 사진, CPU 서버 설치 300 단위의 당량 이르렀다.
GPU 컴퓨팅 시대가 도래했습니다.
대만의 GTC 대만에서 황 렌쿤 (Huang Renxun)은 향후 10 년간 컴퓨팅에 대한 연간 수요가 100 배 증가 할 것이며, 동시에 무어의 법칙이 점차 줄어들고있는 상황에서 세계 상위 50 대 슈퍼 컴퓨터의 GPU 컴퓨팅 용량이 향후로 확대 될 것이라고 밝혔다. 5 년 안에 15 번 성장할 것입니다. 동시에 GPU 가속 컴퓨팅은 무어의 법칙을 확장하는 주요 방식이 될 것입니다.
현재 슈퍼 컴퓨터는 분자 구조, 양자 화학, 양자 역학, 기상 예측, 기상 연구, 에너지 탐사, 물리적 시뮬레이션, 데이터 분석 및 인공 지능의 개발에 중요한 역할을합니다. 1 억 또는 10 억 개의 운영 성능.
OpenAI 통계에 따르면 인공 지능 컴퓨팅 모델은 무어의 법칙보다 3 만 배 빠른 속도로 성장할 것으로 예상되는 향후 5 년 동안 30 만 번 성장할 것으로 예상되며, GPU 가속을 사용하면 데이터 및 계산 프로그램의 복잡성이 크게 증가 할 수 있습니다. 이것은 과거 사람들이 해결할 수 없었던 계산상의 요구를 해결합니다.
젠슨 황 (Jen-Hsun Huang)은 다시 GPU를 이용하여 미래를 과거 NVIDIA CUDA 컴퓨팅 모델 중심의 이익의 생성을 촉진뿐만 아니라 설명하는 컴퓨팅 모델은 1000 만 개 작업 그룹 볼타 GPU 아키텍처 구동 성능에 해당 될 것입니다 2028 글로벌 수요 예상, 확장 계속 가속 것을 강조했다. CPU의 슈퍼 컴퓨터 수준의 컴퓨팅 파워의 여러 세트의 스택을 통해 전통의 관점에서, 그것은 GPU가 그것을 대체 할 경우 높은 가속 효과를 제공하는 동안, 당신은 더 많은 공간과 전력 소비를 절약 할 수 있습니다, 대규모 공간과 전력의 높은 비용을 차지합니다 .
또한, 황 NVIDIA가 공식적으로 AI 클라우드 컴퓨팅의 다양한 요구에 대한 응답으로 가속화 할 파트너가 될 것입니다 세계 최고의 ODM 협력 프로그램, 혼 하이 정밀, 인벤 텍 (Inventec), 퀀타 컴퓨터와 위스 트론 글로벌 디자인 및 이들 업체의 생산을 시작했다.
통합 컴퓨팅 플랫폼 NVIDIA HGX-2
엔비디아는 2018 년 5 월 30 일 인공 지능과 고성능 컴퓨팅을위한 최초의 통합 컴퓨팅 플랫폼 인 엔비디아 HGX-2를 출시한다고 발표했다.
제품 라인 관점에서 HGX-2는 작년에 HGX-1의 업그레이드 된 버전이며 후자는 Amazon AWS, Facebook 및 Microsoft 클라우드 서비스의 참조 아키텍처이기도하며 HGX-2는 클라우드 서비스 플랫폼 외부에서도 사용할 수 있습니다. HPC (고성능 컴퓨터)로 이동하여 크로스 도메인 컴퓨팅 응용 프로그램을위한 업계 최초의 표준 플랫폼이되었습니다.
HGX-2 멀티 정밀 컴퓨팅 기능을 클라우드 서버 플랫폼, 컴퓨팅의 미래를위한 강력한 지원을 제공하기 위해 고유의 유연성을 제공 할 수있다. 엔비디아 플랫폼이 AI에 대한 과학 컴퓨팅 및 시뮬레이션 및 훈련을위한 고정밀 FP64 및 FP32 작업 할 수 말했다 및 FP16과 INT8 운영, 다양한 기능을 추론하는 것은 오늘날의 응용 프로그램은 HPC와 AI의 더 많은 통합을 요구 충족합니다.
HGX -2- 단일 거대 GPU와 같은 대형 코어 그룹 HGX -2- 형성 NVSwitch 상호 연결 구조에 의해, 코어 (16) 볼타 텐서 코어 GPU를 사용는 AI 2 페타 성과. HGX-2 제를 구축하는 데 제공 이 시스템은 최근에 출시 된 NVIDIA DGX-2입니다.
황 HGX-2 NVIDIA의 GPU에서 다른 AI, 고성능 컴퓨팅에 대한 수용과 최적의 GPU가 작업을 컴퓨팅 가속 추천, 주요 시장 각각에 대해 하나 개의 서버 플랫폼 제품 시리즈 탠덤 전체 데이터 센터의 서버 시스템을, 가속화, 지적 초 대규모 훈련 용 등 HGX-T와 함께 CPU 구성 HPC ;. HGX -1- 대규모 추론 지능형 영상 분석 (IVA)에 대한, 데이터 센터, HPC, IVA, 가상 데스크탑 인프라 SCX-E ( VDI) 등
Huang Renxun은 "Tensor Core GPU를 탑재 한 HGX-2는 HPC와 AI를 결합하여 전세계에서 직면 한 엄청난 문제를 해결할 수있는 강력한 범용 컴퓨팅 플랫폼입니다.
HGX-2 기반의 4 개 ODM 업체 폭스콘, 인벤 텍 (Inventec), 퀀타와 위스 트론도 설계되고 시스템이 세계 최대의 클라우드 여러 데이터 센터의 후반에 사용에 투입 할 것으로 예상되는 것을 알 수있다.
10 년 전, NVIDIA는 회사 운영에 그래픽 칩 회사에서 전환하기로 결정하고 필요한 생태계와 GPU 컴퓨팅의 인기를 촉진하기 위해 인프라를 구성하는 벽돌로 벽돌을 시작했다.
오늘은 10 년 이상 후, NVIDIA 변환 결과는 가장 인기있는 인공 지능에, 최첨단 물리학, 의학 연구에서 명백하고 연구 개발을 운전 자동화 한 NVIDIA 플랫폼도 개발자를위한 더 높은 컴퓨팅 성능을 제공하기 위해 계속 기술 진보의 동력이 될!