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GTC CHINA 英伟达推人工智能计算能力

2016-09-13 16:05    it168网站 原创  作者: 张苗苗 编辑: 张苗苗

  【IT168 云计算】继今年4月GTC全球大会召开之后,时隔5个月,GTC CHINA 2016大会今日落地北京。作为全球知名的技术大会,本届GTC CHINA主打“人工智能计算”的Slogan,共设置了50多个小时的演讲内容,NVDIA联合创始人、总裁兼CEO黄仁勋出席大会,深度阐释了GPU计算产品与解决方案平台如何拓展人工智能发展的想象空间,加速人工智能改变未来的进程。同时,NVDIA全球首发了两款深度学习和自动驾驶相关的最新产品,并宣布了与京东等企业的战略合作。据主办方透漏,本次大会吸引了近4000技术人员注册参会,来自国内外的技术专家、开发者与生态系统各端的代表汇聚一堂,共同就GPU在人工智能、深度学习、大数据、高性能计算、虚拟现实VR以及自动驾驶等领域的前沿技术应用和前景进行了探讨。


NVDIA联合创始人、总裁兼CEO黄仁勋

  深度学习正在颠覆原有计算模型

  随着云计算、大数据、人工智能等创新技术的引领,相关产业也随之飞速发展。同时,底层架构的变革也在前沿应用的推动下,进程进一步加快。作为IT系统底层架构的核心,CPU与GPU协同共存的时代已经到来,深度学习正成为全新的计算模型被逐步采用。

  那么,什么是深度学习?黄仁勋介绍,作为全新的计算模型,深度学习正在改变软件开发的方式、地点和运行方法。在底层架构上,深度学习会改变服务器架构、数据中心和智能设备。为了更好的适应其所带来的价值与效能,深度学习训练成为开发者与企业熟悉其流程与修复BUG的必经流程。

  据介绍,深度学习训练必须经过两个阶段。首先,在数据中心推理方面,对于云服务来说,网络将运行在数据中心里,每天经历数以万计的图片、声音和视频的查询,而GPU推理可快速回应,实现数据中心吞吐量最大化。其次,在设备推理上,即使面对数十亿智能设备的运行规模,GPU也能做出实时精确响应。可见,网络的设计和训练都需要数万亿次的运作,而GPU使其切实可行,可训练更有深度更准确的模型,加速产品上市时间。

  黄仁勋表示,深度学习最苛刻的部分是训练,而NVIDIA专为深度学习设计的PASCAL架构,助推深度学习加速高达65倍,并且能够支持每个主要的深度学习框架。在此架构基础上,NVIDIA创造了专为GPU深度学习所设计的超级计算机DGX1。

  全球首发两款芯片级新品

  并于本次大会全球首次发布了最新的两款芯片级深度学习产品,一款是深度学习推理加速器Tesla P4/P40,另一款即为自动驾驶汽车专用人工智能超级计算机DRIVE PX 2。

  据介绍,Tesla P4 和 P40 是专门为深度学习推理设计的加速器,可以使用经过训练的深度神经网络来识别语音、图像或文字,以响应用户和设备的查询。其中,P40专为最大吞吐量而设计,并能将CPU推理加速40倍;为加速1U OCP服务器而设计的P4,功率仅为50瓦。鉴于一个现代化的网络可能有上百层和数以万计的参数,网络的复杂性增加了多样性和准确性,但也降低了推理性能,因此NVIDIA 发布性能优化推理的引擎TensorRT,不仅将复杂性减少 2 倍甚至更多,而且不通过融合操作,移除低贡献的权重,降低 FP16 或 INT8 精度,以及许多其它影响性能的技术。

GTC CHINA 英伟达推人工智能计算能力

  黄仁勋介绍,未来,在今年美国GTC上发布的超大规模数据中心加速器Tesla P100将与全新 Tesla P4/P40在深度学习的训练和推理两端,为数据中心带来端到端的深度学习平台。

  同场发布的还有针对汽车自动巡航功能的人工智能计算机DRIVE PX 2,这款只有手掌大小的超级计算机采用新型单处理器配置,功率仅为10瓦,可以利用深度神经网络处理来自多个摄像头和传感器的数据,通过实时了解周边环境、在高清地图上精确定位,以及规划安全行车路线,实现安全的自动巡航。DRIVE PX 2将帮助汽车制造商为自动化无人驾驶汽车的驾驶和制图功能提供支持,更快更顺利的把研发成果应用于实际产品中。

GTC CHINA 英伟达推人工智能计算能力
最新自动驾驶汽车专用人工智能超级计算机DRIVE PX2 AutoCruise

  至此,NVIDIA在人工智能和自动驾驶领域,形成了以Tesla P100和DGX-1为核心的训练体系,以P4/P40和Tensor-RT为核心的数据中心推理体系,以及以Jetson TX1与Jetpack 2.3、DRIVE PX 2 与Driveworks为核心的智能设备体系。NVIDIA在上述领域从硬软件到解决方案上都进行了全面布局,构建了端到端的深度学习平台。

  本界GTC CHINA大会,NVIDIA方面一直倡导自身向“人工智能(AI)计算“公司转型的品牌宣言,黄仁勋通过对AI、AR/VR、游戏等相关产品与趋势的介绍,和最新两款芯片级深度学习产品的发布,可预见NVIDIA在人工智能领域未来的战略野心与趋势领导力。

标签: GPU , NVDIA
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