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英伟达顾头不顾尾GPU更新显卡停顿-【新闻】

发布时间:2021-04-05 15:49:29 阅读: 来源:欧式琉璃瓦厂家

据英伟达发给腾讯《一线》的邮件显示,3月27日,在加利福尼亚州圣何塞举办的GPU技术大会上,英伟达创始人黄仁勋发布了新一代服务器级GPU,搭载英伟达RTX技术的GPU Quadro GV100,目标是向艺术家和设计师提供实时光线追踪技术。

Quadro GV100具有32GB内存,扩展后可至64GB。英伟达称其性能相当于采用CPU时的100倍。

与Arm合作

同时,NVIDIA与Arm今日宣布,双方将合作,在数十亿即将进入全球市场的移动、消费电子和物联网设备上实现深度学习推理。

NVIDIA、Arm正在合作将开源的NVIDIA 深度学习加速器(NVDLA)架构集成到Arm的Project Trillium平台上,以实现机器学习。此次合作将使物联网芯片公司能够轻松地将AI集成到它们的设计中,并帮助它们将智能且价格实惠的产品带给全球数十亿的消费者。

NVIDIA副总裁兼自主机器事业部总经理Deepu Talla表示:“推理将成为每个物联网设备的核心能力。我们将与Arm一同推进这一趋势的发展,帮助数百家芯片公司轻松采用深度学习技术。”

Arm执行副总裁兼IP集团总裁Rene Haas认为:“加速AI在终端的应用对于Arm实现连接万亿物联网设备的愿景至关重要。如今,通过把NVDLA集成到Arm的 Project Trillium平台,我们距离实现这个愿景又近了一步,两家公司为AI和物联网投入的专业知识和能力将直接有益于我们的整个生态系统。”

据称,NVDLA的模块化架构具有可扩展性和高度可配置性,专门为简化集成和便携性而设计。

6个月AI性能提升10倍

NVIDIA 当时公布了深度学习计算平台所取得的一系列重要进展,相较于六个月前发布的上一代产品,其深度学习工作负载性能实现了10倍提升。

NVIDIA的平台已被各大云计算服务提供商和服务器制造商所采用,此次公布的主要进展包括NVIDIA(R) Tesla(R) V100(最强大的数据中心GPU)的2倍内存提升,以及全新GPU互联结构NVIDIA NVSwitch(TM),它可使多达16个Tesla V100 GPU同时以2.4 TB /秒的速度进行通信,这一速度创下历史新高。 NVIDIA还推出了一个更新的、全面优化的软件堆栈。

此外,NVIDIA推出 NVIDIA DGX-2(TM),是其在深度学习计算领域取得的重大突破。这是首款能够提供每秒两千万亿次浮点运算能力的单点服务器。DGX-2具有300台服务器的深度学习处理能力,占用15个数据中心机架空间,而体积则缩小60倍,能效提升18倍。

NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在GTC 2018上表示:“深度学习的超凡进展仅仅是对未来的启示。其中的很多进展都是基于NVIDIA深度学习平台,该平台已快速成为全球标准。我们正在以大幅超越摩尔定律的步伐加快提升平台的性能,以实现突破,进而为医疗保健、交通运输、科学探索和其他众多领域带来革命性改变。“

推出自动驾驶汽车测试系统

对于自动驾驶领域,NVIDIA当天推出了一套用于使用照片级真实感模拟,基于云的自动驾驶汽车测试系统。

黄仁勋称之为一款基于两种不同服务器的计算平台。

第一台服务器运行NVIDIA DRIVE Sim软件,用以模拟自动驾驶汽车的传感器,如摄像头、激光雷达和雷达。第二台服务器搭载了强大的NVIDIA DRIVE Pegasus(TM) AI汽车计算平台,可运行完整的自动驾驶汽车软件堆栈,并能够处理模拟数据,这些模拟数据如同来自路面行驶汽车上的传感器。

NVIDIA汽车事业部副总裁兼总经理Rob Csongor表示:“要实现自动驾驶汽车的量产部署,需要一种能够在数十亿英里的行驶中进行测试和验证的解决方案,以实现客户所需的安全性和可靠性。借助DRIVE Con stellation,我们将视觉计算和数据中心方面的专业知识相结合,实现了这一目标。借助虚拟仿真,我们可通过对数十亿英里的自定义场景和极端情况进行测试,从而提高算法的稳定性,其花费的时间和成本仅为实际道路测试的一小部分。”

仿真服务器由NVIDIA GPU提供支持,每台服务器都会生成仿真传感器数据流,并将其传送至DRIVE Pegasus进行处理。

没有显卡更新消息

英伟达最早创立于1993年1月,是一家以设计智核芯片组为主的IC半导体公司, 最有名的产品线是为游戏而设的GeForce显示卡系列,为专业工作站而设的Quadro显卡系列,和用于计算机主板的nForce芯片组系列。

截止2017年,来自游戏的业务收入仍然占据英伟达整体收入的半壁江山。2017年第一季度,该公司的游戏业务(包括英伟达GeForce系列)的营收增长了大约50%,到10.3亿美元,占该公司全部营收的53%。

从2017年起,英伟达开始为数据中心和自动驾驶提供图形处理器,这成为VR领域之后,英伟达所找到的一个新增长板块。曾经,VR概念在一段时间里被炒得火热,图像处理领域占据优势的英伟达沾了光。但是,随着VR虚火烧完,英伟达有一段时间转型迷茫。

不过,随着GPU被人工智能领域采用,英伟达找到了转型方向。2018年这次大会上,英伟达没有对收入占半壁江山的显卡产品进行升级换代。这像一次赌博。

人工智能所带来的商业热浪会不会是当年VR一样的结局?英伟达会不会又空欢喜一场?其股价会不会虚高?

比如,同样是美国芯片算力公司的赛灵思(Xilinx)公司正在挑战英伟达,其第四任CEO Victor Peng 强调物联网、智慧城市和人工智能等领域有众多机遇。 Victor Peng认为英伟达在数据中心取得了一些成功,特别是在机器学习方面,很大程度上是因为它的“CUDA”软件已经成为许多研究人员的首选编程工具。

Peng指出,相比“训练—就是通过大量数据训练模型”,英伟达在机器学习的“推理”部分比较“脆弱”,其主要是弱点就是Nvidia GPU的功耗。推理对功耗预算更严格需要在一定功耗内处理一定数量的查询,尤其是移动设备对推理时的功耗预算更严格。

他指出:“在一些数据中心,GPU可以在训练中耗费几千瓦的电力,这个在推理中简直无法承受。”在芯片界,不谈功耗的性能提升和改进都提扯淡。

所以,英伟达现在局面是传统显卡业务未曾改进,人工智能和数据业务受到挑战,英伟达要避免顾头不顾尾状况出现。

截止3月27日,英伟达股价至225美元。2016年,该公司股价还在40美元区间。

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