الصيف B من الجزء السفلي من راحة غير معبد،

إنتاج و qubit | عدد ملفه QbitAI

جهاز جديد القتل نفيديا مرة أخرى.

فقط في GTC 2018 المؤتمر، أعلن جين هسون هوانغ أكبر GPU في العالم.

وقال إن DGX-2.

DGX-2 لتحقيق 20 مليون مليار مرة في عمليات الفاصلة العائمة الثانية (2 PFLOPS)، الأداء تصل إلى 10 مرات أكثر من سبتمبر الماضي أطلقت DGX-1 الأداء، بسعر 399،000 $ (2.5 مليون يوان).

في سان خوسيه، كاليفورنيا هذا الوقت من GTC 2018 المؤتمر، جين هسون هوانغ كالعادة، يرتدون عرض المرحلة الجلود. (الرسمية والخاصة لاحظ أيضا: هذه هي العلامة التجارية جلد جديد)

المواضيع العرض وهوانغ، أربعة مذهلة: رسومات مذهلة، والعلوم مذهلة، مذهلة AI، والروبوتات مدهشة.

أولا، صورة لا تصدق البداية.

في هذه الدورة، قدم جين هسون هوانغ من NVIDIA أحدث تقدم في الوقت الحقيقي ومعالجة الصور راي تتبع، والتي تبين انعكاس دقيق.

هذه التقنية، المعروفة باسم RTX. ومن المناطق الموجهة بيانيا، مع تكنولوجيا التعلم العميق للتحقيق في الوقت الحقيقي راي البحث عن المفقودين.

هوانغ ثم صدر أول القائمة على GPU محطة عمل فولتا العمارة: كوادرو GV100.

وهو يدعم تقنية NVIDIA RTX لدعم NVLink 2،32GB ذاكرة ذات سعة HBM2. توصيله اثنين GV100، ويمكن توفير 10000 CUDA تعدد النوى، 236 تيرافلوب TensorFlow الأساسية.

الحديث، بدأت هوانغ أن أقول هذه الجملة: كلما كنت شراء، وكلما المحافظة. (لمزيد من وحدات معالجة الرسومات لشراء، والمزيد من المال يمكنك حفظ.)

"تعال GTC، وتعلم كيفية إنقاذ الملايين من الدولارات." الصادرة هوانغ اقتراح الصادق.

ثم أدخل العلوم لا يصدق الارتباط.

وقال هوانغ نحن في نقطة حرجة للحوسبة GPU. يصف هذا القسم أيضا له أفضل وأكثر اقتصادا TESLA V100 وغيرها من المنتجات، وتحدث أيضا عن مساهمة بعض GPU الحوسبة ومنطقة التصوير الطبي.

مثل التصوير الطبي العملاقة كلارا.

دراسة معمقة لتحديد الآثار الصحية جلبت الكثير من التغييرات، ولكن دخلت حيز الاستخدام العملي أمر صعب. مستشفى تعيق إنتاج العقد الموجات فوق الصوتية قبل، فقد أصبح التقدم الطبي أبيض وأسود جودة الخبث.

لرفع مستوى جميع المستشفيات وغيرها من الأجهزة، قد يستغرق 30 عاما.

كلارا هو التصوير الطبي العملاق، حتى أن المستشفيات يمكن ترقية النظم القائمة. الأطباء يمكن الاستمرار في استخدام الموجات فوق الصوتية الأصلي، CT وغيرها من المعدات، ثم صورة مدخلات العملاق، المنطق الصور أكثر وضوحا.

في هذا المشروع، NVIDIA يجمع بين مجموعة كبيرة من الشركاء في الصناعة الطبية:

وفي هذه الدورة، وهوانغ وتوجيه الجمهور مع فكرته: كلما كنت شراء، وكلما المحافظة.

تعال لا يصدق AI الارتباط.

هذا الجزء من الموضوع هو "أكبر GPU في العالم".

أولا، NVIDIA لتوسيع فولتا V100m كل بطاقة الذاكرة إلى 32GB. مناسبة للتعلم العميق والحوسبة عالية الأداء وتستهلك ذاكرة، وتطبيقات HPC لكن أيضا على أداء الذاكرة مقيدة، تصل إلى 50.

ثانيا، الإصدار الجديد من بنية ربط NVSwitch، عرض النطاق الترددي، أي أعلى بخمس مرات من أفضل مفاتيح بكيي، تصل إلى 16 تسلا V100 التواصل في وقت واحد بمعدل 2.4TB / ثانية.

وأخيرا، أصدر خادم جديد DGX.

وقال جين هسون هوانغ أن هذا هو الآن أكبر GPU في العالم: الجديد DGX-2، بما في ذلك 2 مليار ترانزيستور، 12 محولا. كل GPU يمكن التواصل مع بعضهم البعض عبر مفاتيح البصرية، 20 مرات أسرع من واجهة PCIe ل.

DGX-2 قوة العد لمدة تصل إلى 20 مليون مليار عملية نقطة عائمة، قوة 10 كيلووات. هذا الجهاز هو مجموعة داخلية NVLink اتصال ثنائي تسلا V100.

مقارنة بما كانت عليه قبل ستة أشهر الافراج عن سرعة DGX-1، DGX-210 مرات.

قبل خمس سنوات، استغرق تدريب Alexnet على اثنين من GTX 580 ستة أيام من الآن DGX-2، يمكن أن تكتمل في أقل من 18 دقيقة.

سيكون هذا المنتج للبيع في الربع الثالث من هذا العام، في كل من 399،000 $ (2.5 مليون يوان).

DGX-2 وجود القدرة على التجهيز التعلم العميق لخادم 300، رفوف مركز البيانات 15 تحتل الفضاء، ويتم تقليل حجم 60 أضعاف و 18 ضعفا لتعزيز كفاءة استخدام الطاقة.

وبالإضافة إلى ذلك، NVIDIA CUDA أيضا المحدثة، TensorRT، NCCL، cuDNN التعلم العميق وغيرها من HPC كومة البرمجيات.

النسخة الجديدة من TensorRT يمكن بسرعة الأمثل، التحقق من صحة ونشر مراكز البيانات على نطاق واسع لتسريع التفكير بعمق لتعلم أكثر استخداما. أنه سوف يصل إلى عمق الاستدلال تعلم 190 مرات أسرع، وتخفيض 70 في تكاليف مراكز البيانات.

تم دمج TensorRT 4 أيضا في جوجل TensorFlow 1.7 الإصدار، وأسهل في الاستخدام.

وبالإضافة إلى ذلك، كما أعلنت NVIDIA التعاون مع ARM، سوف NVIDIA معرفة عمق بنية التسريع في مشروع تريليوم الذراع تحقيق المنطق التعلم العميق في الهواتف النقالة، المنزل الذكي وغيرها من المعدات.

NVIDIA GPU والآن يدعم Kubernetes. هذا البرنامج عبارة عن توزيع العمارة القائمة على التكنولوجيا الحاوية. هذه التكنولوجيا تسمح للNVIDIA GPU لزيادة تسريع.

هناك شيء آخر، NVIDIA تفخر بأن تعلن، TITAN V لا يزال في المخزون.

وأخيرا، الروبوت لا تصدق الارتباط.

بعد الافراج عن الروبوت أدوات تطوير إسحاق SDK، وتحول الموضوع إلى الطيار الآلي.

": وجمع البيانات وتدريب نموذج، والمحاكاة والقيادة ونحن نحاول أن نفهم النظام من البداية وحتى النهاية، والتي تضم أربعة من أهم الجوانب" وقال هوانغ، فهم أخذت هذه العملية حوالي 5-7 سنوات.

هوانغ في مكان الحادث، لكنها أظهرت أيضا جيل من محرك السحب.

وVR وجنبا إلى جنب الطيار الآلي. بواسطة نظارات VR وعجلة القيادة، يمكنك البدء في المركبات الذاتية.

سحابة باسم منصة محرك الأقراص المستخدمة هي الافراج جديدة من NVIDIA DRIVETM كوكبة، استنادا إلى ملقمين.

برنامج الخادم الأول تشغيل NVIDIA دافع سيم لالمركبات الذاتية التناظرية وأجهزة الاستشعار، مثل الكاميرات وأجهزة الرادار، ويدار. هي التي شنت على الخادم الثاني سيارة NVIDIA دافع PegasusTM AI الحوسبة منصة تشغيل المركبات الذاتية البرنامج الكامل المكدس، ويمكن التعامل مع البيانات التناظرية من البيانات التناظرية كما سيارة تسير على استشعار سطح الطريق.

كما قدم هوانغ البنية التحتية تصور NVIDIA في التفاصيل.

كل سيارة في جمع البيانات على مستوى PB، هناك حوالي 1500 شخص شهد 1000000 بنود كل شهر.

وقال هوانغ ان نفيديا لم محاولة إنشاء نظام مركبة المستقل للالقائم على الحاسوب برامج محددة، على وجه التحديد، هو دراسة في الهندسة المعمارية.

يتم إنشاء NVIDIA لمحرك PX باركر الهندسة المعمارية رقاقة واحدة أساس دافع كزافييه. هذا هو نظام أربع شرائح، وتضم اثنين Xaviers اثنين فولتاس.

ويستخدم هذا 300 واط المستهلكة للطاقة الكمبيوتر لسيارة الروبوت سيدخل حيز الانتاج في وقت لاحق هذا العام.

نعم، والتكنولوجيا نفيديا ديه ملكية كاملة.

راجع للشغل أعلنت NVIDIA اليوم أيضا تعليق اختبار القيادة التلقائي.

قد تتأثر، المؤتمر هو بداية، NVIDIA سقوط سعر السهم في الخط، في نهاية المؤتمر، وهبط سهم نفيديا 6.64 في المئة تراكمية.

- انتهى -

التوظيف الصادق

المكدسة تقوم بتجنيد محرر / مراسل، ومقرها في تشونغ قوان تسون في بكين. نتوقع الموهوبين والطلاب المتحمسين للانضمام إلينا! مزيد من التفاصيل، يرجى و qubit عدد الجمهور (QbitAI) واجهة الحوار والرد "تجنيد" كلمة.

و qubit QbitAI عناوين على التوقيع

' " تتبع تقنيات AI دينامية جديدة والمنتجات