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直面黄仁勋 造就专注运算性能的NVIDIA(1)

2016-05-31 10:25:13  爱活网    参与评论()人

照理说Computex2016要在本周二才会正式拉开序幕,正如我们之前新闻中报道的那样,台北世界贸易中心展览一馆的展馆装修仍在进行,各大厂 商为了抢头条已经在周一拉开了自己的展览序幕。与世贸中心一墙之隔的君悦酒店成为了NVIDIA的主战场,而开展的第一天,创始人黄仁勋带着一大波帕斯卡 产品来到现场,气势十足。

【Computex2016】直面黄仁勋 要造就一个专注运算性能的NVIDIA帕斯卡核动力

Computex2016虽然地处台湾,但参加的外媒占尽了NVIDIA圆桌会议三分之二的份额,因此黄仁勋顺理成章全程英文解说,并亲自与每一家 媒体握手,显得极为庄重。在一阵寒暄之后,他先回顾了Maxwell家族的发展历程,中心思想概括就是,Maxwell真的很厉害,但NVIDIA准备了 数年的帕斯卡Pascal更厉害。

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  美式风格让老黄直奔主题,当年机械学习的概念在今日已经被赋予了深度学习的新名词,除了名字更为形象之外,挖掘深度学习性能必须要有利器在手,而帕斯卡自然是最好的选择。

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  NVIDIA在发布帕斯卡的当时已经拿出了GP100核心的Tesla P100 GPU。现在NVIDIA将8个这样的GPU塞进了现场一台名为DGX-1服务器中,价格不是给平民用的,因为定价高达129000美元,相当于83.5 万元软妹币。服务器不仅拥有7TB SSD,还同时拥有两颗16核心的Xeon E5-2698v3以及512GB的DDR4 RAM,单精度为10.6TFlops双精度,双精度5.3TFlops,功耗3200W。

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  现场来看服务器内部摆放相当工整,而单块Tesla P100 GPU也被单独展出,HBM2左右整齐排列组成了16GB显存,即使跟消费者关系不大,整齐的元件布局还是会让人忍不住多看两眼。

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  接下来老黄提到了GTX 1080,然后是基于帕斯卡的Tegra移动芯片,以及Drive PX2,利用CUDA核心优势,NVIDIA现在可以在任何平台上实现大规模并行数据处理,帮助人们挖掘数据。当被问到Tegra是否还会被用于手机芯片 的时候,老黄表情显得有些不屑,比起手机的运算能力,NVIDIA关注的是更强的运算性能。事实上Tegra会更专注机器人、车载平台上的运算,至于手机 所需的运算量,并不是NVIDIA所关心的。

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  而Drive PX2也同样采用16nm FinFET工艺,TDP 250W,支持12路摄像头输入、激光定位、雷达和超声波传感器,它的目的是通过NVIDIA DIGITS打造一套车辆的深度学习训练平台,让每辆安装Drive PX2的车辆都成为都成为NVIDIA DRIVENet深度神经网络一部分,它将包括3个卷积码层,3700万个神经元。传说如果一条信息要在整个网络流经一次,将会产生400亿次操作。

 

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