Nvidia se zaměřuje na grafiku a „hluboké učení“

Nový grafický procesor Nvidia Titan X je založen na procesoru GM200, což je obrovský čip, který využívá výkon 8 miliard tranzistorů, 3 072 procesorových jader a 12 GB vestavěné paměti GDDR5 pro 7 teraflop špičkového jednopřesného výkonu. Tento čip, který byl před dvěma týdny zobrazen na konferenci Game Developers Conference, je založen na stejných jádrech Maxwell, která jsou v současných procesorech společnosti, a vyrábí se stejným procesem 28nm.

Společnost Nvidia tento týden uvedla, že její nová vlajková loď GPU GeForce GPU přinese dvojnásobný výkon a zdvojnásobí energetickou účinnost svého předchůdce. Je to také velmi velký čip o velikosti 601 mm2, což je asi největší čip, který je v současné době vyráběn, a spotřebuje 250 wattů energie. A samozřejmě to bude nejdražší obecný grafický čip s doporučenou maloobchodní cenou 999 $.

Většina recenzí z webů jako ExtremeTech, Anandtech a TechReport jsou celkem pozitivní. Ve skutečném světě samozřejmě nikdo nevidí zdvojnásobení výkonu, o kterém prodejce tvrdí, i když existují nějaké pěkné zisky. Obecně se zdá, že Titan X jasně porazil další karty s jedním GPU a vykonává důvěryhodnou práci ve srovnání s duálním GPU Radeon R9 295X2 AMD nebo duálním GeForce GTX 980 SLI společnosti Nvidia. V mnoha případech bude duální karta GPU od jednoho výrobce rychlejší než kterákoli karta s jedním grafickým procesorem, ale mnoho her nepoužívá obě karty, a v jiných případech nastavení duální karty vykazuje více koktání. Hodně recenzí se zaměřuje zejména na to, jak dobře Titan X dosahuje 4K.

Samozřejmě, že hlavní soupeř Nvidie v konkurenčním světě počítačové grafiky pravděpodobně nebude sedět pevně - AMD se často říká, že má v křídlech čekat vlastní nová karta.

Nejzajímavější však bylo, když jsem v úterý představil Titan X na technologické konferenci GPU (GTC), že se zaměřil na použití čipu v aplikacích pro hluboké učení, přičemž generální ředitel Nvidia Jen-Hsun Huang mluvil o tom, jak vědci objevili, že techniky hlubokého učení mohou být dramaticky urychleny pomocí GPU.

Huang hovořil zejména o aplikacích od rozpoznávání obrazu, automatizovaného psaní titulků, lékařského výzkumu až po autonomní vozidla. Automobilový trh byl pro společnost Cvid primárním zaměřením společnosti Nvidia, protože představila čip Tegra X1 a řešení Drive PX pro automobilový průmysl. Cílem je rozšířit stávající pokročilé asistenční systémy řidičů (ADAS) tak, aby se časem staly chytřejšími a chytřejšími. "Věřím, že Velký třesk aut s vlastním pohonem se chystá v příštích několika letech." Řekl Huang.

Později se generální ředitel společnosti Tesla Motors Elon Musk připojil k společnosti Huang na pódiu GTC, aby řekl, že vývoj aut s vlastním pohonem, které jsou ve skutečnosti bezpečnější než vozidla s řízením lidí, není tak daleko. Musk uvedl, že současné soupravy senzorů v Tesle jsou již schopny asistenčních funkcí pro pokročilé řidiče, ale řízení v městském prostředí rychlostí 10 až 40 mil za hodinu bude vyžadovat větší výpočetní výkon. Přesto řekl, že přechod bude trvat dlouho, protože vozový park vozidel je tak velký. „Je zvláštní, že jsme tak blízko k příchodu AI, “ řekl Musk. "Jen doufám, že pro nás lidi zbývá něco udělat."

Strojové učení se liší od většiny vysoce výkonných počítačových aplikací (HPC), kde Nvidia tlačí své Teslaovy akcelerátory. Tyto aplikace obvykle vyžadují dvojitou přesnost s pohyblivou desetinnou čárkou, zatímco aplikace pro hluboké učení často vyžadují pouze jedinou přesnost. Titan X nabízí pouze jednu přesnost. Pro aplikace pro hluboké učení nabízí Nvidia nový rámec nazvaný DIGITS, Deep GPU Training Systems pro datové vědce a nové zařízení 15.000 $ s názvem DIGITS DevBox.

Huang řekl, že architektura Pascal GPU, která bude debutovat příští rok, zrychlí aplikace pro hluboké učení desetkrát nad rychlost současných procesorů Maxwell. Vyplývá to ze tří nových funkcí: smíšená přesnost (větší využití 16bitové pohyblivé řádové čárky); 2, 7násobek kapacity paměti s až 32 GB díky použití 3D skládané paměti s trojnásobkem šířky pásma paměti a propojení NV Link umožňující až osm špičkových GPU v DevBoxu nebo podobné pracovní stanici (na rozdíl od čtyř Titan X) GPU v jedné přepravě v květnu). Nebylo řečeno, ale je pravděpodobné, že čipy založené na této architektuře by využívaly technologii příští generace. Koneckonců, prvních 28nm čipů bylo představeno v roce 2011 a začalo se prodávat v roce 2012, takže do příštího roku doufám, že uvidíme 16nm nebo 14nm diskrétní grafické čipy.