อย่างไรก็ตามการขยายตัวของ CPU จะล้าสมัยและการสร้างความซับซ้อนของคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูง (HPC) และเซิร์ฟเวอร์ AI จะปีนเขาอย่างต่อเนื่องเกือบจะขีดจำกัดของการออกแบบระบบ
วิธีการหาวิธีที่จะแก้ปัญหานี้เป็นไปไม่ได้, ที่ GTC ไต้หวัน๒๐๑๘การประชุมที่จัดขึ้นในพฤษภาคม 30, NVIDIA ซีอีโอเจนเซน (หวง Renxun) ให้คำตอบของเขา.
แพลตฟอร์มของ Nvidia ดูป่า ทบทวนกระบวนการพัฒนา NVIDIA จากง่ายต่อการเปิดตัว gpu เพื่อช่วยให้ผู้ผลิตในประเทศและต่างประเทศเพื่อสร้าง GPU และจากนั้นเพื่อเพิ่มประสบการณ์ความบันเทิงของผู้บริโภคของเกมคอมพิวเตอร์
แม้ว่าจะล้มเหลวในตลาดมาร์ทโฟน, แต่ในปีที่ผ่านมาเริ่มที่จะแข็งเค้าโครงฟิลด์ AI, แต่ยังเริ่มที่ศูนย์ข้อมูล, การพัฒนาอุตสาหกรรมยานยนต์.
จากสถาปัตยกรรมธุรกิจ Nvidia แรกใส่๙๐% ของการวิจัยและการพัฒนาการใช้จ่ายในสถาปัตยกรรม GPU และแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ Cuda และจากนั้นใช้รูปแบบนี้กับแพลตฟอร์มต่างๆ: เกม, ศูนย์ข้อมูล, ปัญญาประดิษฐ์และขี่ Nvidia ได้เป็นผู้นำในตลาด GPU และอุตสาหกรรมการเล่นเกมเป็นแหล่งผู้ใช้ที่ใหญ่ที่สุดสำหรับ GPU
และศูนย์ข้อมูลเป็นตลาดธุรกิจที่เติบโตเร็วที่สุด ในช่วง3ปีที่ผ่านมาอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีของธุรกิจส่วนนี้คือ๘๕% โดยอัตราการเจริญเติบโตของ๑๓๓% ในงบการเงิน๒๐๑๘
การเจริญเติบโตเหล่านี้เป็นต้นกำเนิดจากหลากหลายของพื้นที่แนวตั้งเช่น HPC, บริษัทคอมพิวเตอร์เมฆและนักวิจัย AI ในเทคโนโลยี AI Nvidia มีอยู่ก่อนหน้าคู่แข่งอื่นๆ ในเดือนมิถุนายน๒๐๑๗, Nvidia เปิดตัวรุ่นต่อไปของ GPU Volta แกน tensor, ซึ่งอาศัยการเรียนรู้ลึก, และ Volta 5 ครั้งเร็วกว่ารุ่นก่อนหน้าของปาสกาล.
Volta ได้ถูกนำมาใช้โดยผู้จัดจำหน่ายระบบคลาวด์รายใหญ่และผู้ผลิตเซิร์ฟเวอร์
ผ่านการเปิดตัวของ nvidia HGX-2, nvidia อย่างเป็นทางการผสานรวมปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลประสิทธิภาพสูงในแพลตฟอร์มเดียว มันเป็นความเข้าใจว่า HGX-2 เป็นแพลตฟอร์มระบบคลาวด์เซิร์ฟเวอร์ที่มีจำนวนของความสามารถในการประมวลผลความแม่นยำการสนับสนุนสำหรับการประมวลผลทางวิทยาศาสตร์และการจำลองของการ FP64 ที่มีความแม่นยำสูงและการคำนวณ FP32 แต่ยังสนับสนุนการฝึกอบรม AI และเหตุผลที่ใช้ใน FP16 และ INT8 ความแม่นยำ
HGX-2 ความเร็วของการฝึกอบรม AI บน RESNET-๕๐เกณฑ์มาตรฐานการเข้าถึง๑๕๕๐๐ภาพต่อวินาทีที่เทียบเท่าของ๓๐๐การติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ CPU เท่านั้น
ยุคการประมวลผล GPU ได้มา ใน GTC ไต้หวัน, ฮวง Renxun ยังกล่าวว่าใน10ปีข้างหน้า, ขนาดของความต้องการคอมพิวเตอร์จะเติบโต๑๐๐ครั้งต่อปี, และคาดว่าการสลายตัวของกฎหมายของมัวร์ในสถานการณ์ปัจจุบัน, ด้านบนของโลกการประมวลผล GPU ซูเปอร์๕๐จะอยู่ใน5ปีถัดไปที่จะเติบโต15ครั้ง,
ในขณะเดียวกัน GPU เร่งความเร็วจะกลายเป็นโหมดหลักของการขยายกฎหมายของมัวร์
ปัจจุบันซูเปอร์ได้กลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญของการพัฒนาทางวิทยาศาสตร์ที่ทันสมัยซึ่งมีบทบาทสำคัญในการก่อสร้างโมเลกุล, เคมีควอนตัม, กลศาสตร์ควอนตัม, การพยากรณ์อากาศ, การวิจัยทางอุตุนิยมวิทยา, การสำรวจพลังงาน, การจำลองกายภาพ, การวิเคราะห์ข้อมูลและเทคโนโลยีข่าวกรองเทียม, และให้ใบ Wan หรือพันล้านของระดับของ สถิติ OpenAI แสดงให้เห็นว่ารูปแบบการประมวลผลข่าวกรองเทียมจะเติบโต๓๐๐,๐๐๐ครั้งในช่วง5ปีถัดไป, และ๓๐,๐๐๐ครั้งเร็วกว่ากฎหมายของมัวร์คาดว่าจะเติบโต.
โดยการเร่ง GPU ข้อมูลและความซับซ้อนทึมสามารถปรับปรุงอย่างมากเพื่อแก้ปัญหาความต้องการในการดำเนินงานที่กำลังคนที่ผ่านมาไม่สามารถแก้ หวง Renxun อีกครั้งเน้นผลประโยชน์ของการเพิ่มขึ้นของ Nvidia ที่ผ่านมาของการสร้างรูปแบบคอมพิวเตอร์ Cuda, ในขณะที่บ่งชี้ว่าอนาคตของรูปแบบการประมวลผล GPU เร่งความเร็วจะยังคงขยาย, กับการใช้งานทั่วโลกข้อกำหนดที่คาดว่าจะเทียบเท่ากับ๑๐,๐๐๐,๐๐๐-กลุ่ม GPU สถาปัตยกรรม Volta ใน๒๐๒๘.
หากการใช้งานแบบดั้งเดิมของกองซ้อน CPU หลายชุดในการสร้างระดับของพลังงานคอมพิวเตอร์ Super, จะครอบครองพื้นที่ขนาดใหญ่และค่าใช้จ่ายพลังงานสูง, ถ้าการเปลี่ยน GPU, มันสามารถประหยัดพื้นที่มากขึ้นและการสูญเสียพลังงาน, ในขณะที่นำผลการเร่งที่สูงขึ้น.
นอกจากนี้หวง Renxun กล่าวว่า Nvidia เป็นทางการเปิดตัวโปรแกรมพันธมิตร ODM ด้านบนของโลก, Hon Hai ความแม่นยำ, อุตสาหกรรมอังกฤษปล้ำ, ควอนตั้มคอมพิวเตอร์และการออกแบบทั่วโลกและบริษัทผลิตจะกลายเป็นคู่ค้าเพื่อเร่งการตอบสนองต่อการดำเนินงาน AI cloud ของความต้องการต่างๆ
แพลตฟอร์มการประมวลผลแบบครบวงจร Nvidia HGX-2
พฤษภาคม 30, ๒๐๑๘, Nvidia ประกาศเปิดตัวครั้งแรกของแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบครบวงจรสำหรับทั้งข่าวกรองเทียมและคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง, Nvidia HGX-2. จากสายผลิตภัณฑ์ HGX-2 เป็นรุ่นที่ปรับรุ่นของปี HGX-1, สถาปัตยกรรมอ้างอิงสำหรับบริการ cloud เช่น Amazon AWS, Facebook และ Microsoft ในขณะที่ HGX-2 ยังถูกนำไปใช้กับ HPC นอกเหนือจากแพลตฟอร์มระบบคลาวด์, กลายเป็นเป้าหมายแรกของอุตสาหกรรมสำหรับข้ามโดเมนการใช้งานคอมพิวเตอร์
แพลตฟอร์ม แพลตฟอร์มระบบคลาวด์ HGX 2 มีความสามารถในการใช้งานระบบคอมพิวเตอร์ที่มีความแม่นยำหลายแบบซึ่งสามารถให้การสนับสนุนที่เป็นเอกลักษณ์และมีการรองรับการใช้งานคอมพิวเตอร์ในอนาคตที่แข็งแกร่ง
Nvidia กล่าวว่าแพลตฟอร์มที่มีความสามารถในการดำเนินงานที่แม่นยำสูง FP64 และ FP32 สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และจำลองและ FP16 และการดำเนินงาน Int8 สำหรับการฝึกอบรม AI และเหตุผลที่มีหลายฟังก์ชันเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นในการรวมการใช้งาน HPC และ AI ในวันนี้ ส่วนหลักของ HGX-2 ใช้ GPU Volta tensor หลักในรูปแบบกลุ่มหลักที่มีขนาดใหญ่ผ่านโครงสร้างการเชื่อมต่อ Nvswitch ในฐานะที่เป็น GPU ยักษ์เดียว, HGX-2 มี 2 petaflops ของประสิทธิภาพ AI.
ระบบแรกที่สร้างขึ้นโดยใช้ HGX-2 เป็นที่นำออกใช้ล่าสุด Nvidia DGX-2. หวง Renxun ชี้ให้ดูว่า HGX-2 ย่อยไปยังแพลตฟอร์มที่เร่ง GPU NVIDIA, หนึ่งในชุดผลิตภัณฑ์, ชุดของระบบเซิร์ฟเวอร์ศูนย์ข้อมูลทั้งหมด, เหมาะสำหรับแต่ละตลาดขนาดใหญ่, สามารถขึ้นอยู่กับ AI ที่แตกต่างกัน, การดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพและการดำเนินการเร่งที่แนะนำ GPU ที่เหมาะสม เช่น hgx สำหรับการฝึกอบรม hyper มวลและ HPC; HGX-1 สำหรับ inference ขนาดใหญ่และการวิเคราะห์ภาพอัจฉริยะ (IVA);
และ scx-e สำหรับศูนย์ข้อมูล, HPC, IVA, โครงสร้างพื้นฐานเดสก์ท็อปเสมือน (VDI), และอื่นๆ หวง Renxun กล่าวว่า: ' Nvidia HGX-2 ที่มี GPU หลัก tensor จะนำแพลตฟอร์มการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพทั่วไปและวัตถุประสงค์ที่รวม HPC กับ AI เพื่อรับมือกับความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ของโลก
'
มันเป็นความเข้าใจว่าผู้ผลิตทั่วโลกสี่ ODM Foxconn, ปล้ำอุตสาหกรรม, ควอนตั้มและช่องผ้ายังได้รับการออกแบบขึ้นอยู่กับระบบ HGX 2, คาดว่าจะอยู่ในครึ่งหลังของศูนย์ข้อมูลเมฆที่ใหญ่ที่สุดของโลกในการใช้.
มากกว่า10ปีที่ผ่านมา Nvidia ตัดสินใจที่จะแปลงจากบริษัทชิปจากกราฟฟิกเป็นบริษัทคอมพิวเตอร์และเริ่มต้นอิฐเพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานและระบบนิเวศที่จำเป็นในการส่งเสริมการแพร่กระจายของการประมวลผล GPU กว่า10ปีต่อมาผลลัพธ์ของการเปลี่ยนแปลงของ Nvidia ได้รับการเห็นได้ชัดทั้งหมด