2018年3月27日—nvidia公布了其的深度學習計算平臺所取得的一系列重要進展，相較于六個月前發(fā)布的上一代產(chǎn)品，其深度學習工作負載性能實現(xiàn)了10倍提升。
nvidia的平臺已被各大云計算服務(wù)提供商和服務(wù)器制造商所采用，此次公布的主要進展包括nvidia® tesla® v100(強大的數(shù)據(jù)中心gpu)的2倍內(nèi)存提升，以及革命性的全新gpu互聯(lián)結(jié)構(gòu)nvidia nvswitchô，它可使多達16個tesla v100 gpu同時以2.4 tb /秒的速度進行通信，這一速度創(chuàng)下歷史新高。 nvidia還推出了一個更新的、全面優(yōu)化的軟件堆棧。
此外，nvidia推出 nvidia dgx-2ô，是其在深度學習計算領(lǐng)域取得的重大突破。這是*能夠提供每秒兩千萬億次浮點運算能力的單點服務(wù)器。dgx-2具有300臺服務(wù)器的深度學習處理能力，占用15個數(shù)據(jù)中心機架空間，而體積則縮小60倍，能效提升18倍。
nvidia創(chuàng)始人兼執(zhí)行官黃仁勛在gtc 2018上公布了這一消息，他表示：“深度學習的超凡進展僅僅是對未來的啟示。其中的很多進展都是基于nvidia深度學習平臺，該平臺已快速成為標準。我們正在以大幅超越摩爾定律的步伐加快提升平臺的性能，以實現(xiàn)突破，進而為醫(yī)療保健、交通運輸、科學探索和其他眾多領(lǐng)域帶來革命性改變。”
tesla v100實現(xiàn)內(nèi)存翻倍
tesla v100 gpu被的研究人員廣為采用，2倍的內(nèi)存提升使其能夠處理大部分內(nèi)存密集型深度學習和高性能計算工作負載。
如今tesla v100 gpu配備了32gb內(nèi)存，將助力數(shù)據(jù)科學家對更深度、更大規(guī)模的深度學習模型進行訓練，且比以往都更加。與之前的16gb版本相比，它還能將內(nèi)存受限的hpc應(yīng)用性能提升高達50%。
tesla v100 32gb gpu目前可用于所有nvidia dgx系統(tǒng)。此外，各大計算機制造商cray、hpe、ibm、聯(lián)想、supermicro和tyan也宣布將于第二季度內(nèi)推出各自全新的tesla v100 32gb系統(tǒng)。 oracle云基礎(chǔ)設(shè)施也宣布計劃將于今年下半年在云端提供tesla v100 32gb。
nvswitch: 革命性的互聯(lián)結(jié)構(gòu)
nvswitch的帶寬比好的pcie交換機高出5倍，讓能夠采用更多的超級互聯(lián)gpu來構(gòu)建系統(tǒng)。它將幫助突破早前系統(tǒng)的限制并運行更大的數(shù)據(jù)集。它也為更大規(guī)模、更復雜的工作負載開啟了可能，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行訓練的建模。
nvswitch在nvidia nvlinkô(nvidia開發(fā)的*高速互聯(lián)技術(shù))的創(chuàng)新基礎(chǔ)上實現(xiàn)了進一步擴展，讓系統(tǒng)設(shè)計人員能夠構(gòu)建更的系統(tǒng)，進而靈活地連接任何基于nvlink的gpu的拓撲結(jié)構(gòu)。
*的gpu加速深度學習和hpc軟件堆棧
nvidia深度學習和hpc軟件堆棧的更新面向社群免費提供。當前社群共有超過82萬名注冊用戶，而一年前約為48萬。
此次更新包括新版本的nvidia cuda®、tensorrt、nccl和cudnn，以及面向機器人的全新isaac軟件開發(fā)套件。此外，通過與云服務(wù)提供商的密切合作，各大主流深度學習框架都在持續(xù)優(yōu)化，以充分利用nvidia的gpu計算平臺。
nvidia dgx-2：*性能高達每秒2 千萬億次浮點運算的系統(tǒng)
nvidia新推出的dgx-2系統(tǒng)通過借鑒nvidia為所有層級的計算堆棧開發(fā)的各種業(yè)界的技術(shù)優(yōu)勢，實現(xiàn)了每秒2 千萬億次浮點運算的里程碑式突破。
dgx-2是*采用nvswitch的系統(tǒng)，其中采用的16個gpu均共享統(tǒng)一的內(nèi)存空間。這讓獲得了相應(yīng)的深度學習訓練能力，以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和復雜的深度學習模型。
dgx-2結(jié)合了全面優(yōu)化更新的nvidia深度學習軟件套件，旨在助力數(shù)據(jù)科學家突破深度學習研究和計算的外部極限。
dgx-2能夠在不到兩天的時間內(nèi)完成對fairseq的訓練，fairseq是一種采用新技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯模型，其性能相較于去年9月份推出的基于volta架構(gòu)的dgx-1提高了10倍。
tesla v100 32gb得到業(yè)界廣泛支持
微軟技術(shù)院士兼語音和語言業(yè)務(wù)負責人黃學東表示：“在過去幾年中，微軟和nvidia在ai技術(shù)方面的合作取得了巨大進展，包括近在漢譯英方面的突破。借助全新tesla v100 32gb gpu，我們將能夠更快速地針對更大規(guī)模、更為復雜的ai模型進行訓練。這將有助于提升自身語音識別模型和機器翻譯模型的準確性，使其達到人類的水平，并強化cortana、bing和microsoft translator等產(chǎn)品。”
sap以色列創(chuàng)新中心副總裁michael kemelmakher表示：“我們采用sap brand impact這款能夠近乎實時地對視頻中的品牌曝光率進行自動化分析的應(yīng)用，評估了搭載全新tesla v100 32gb的dgx-1。內(nèi)存的升級提高了我們在較大的resnet-152模型上處理更高清晰度圖像的能力，將平均錯誤率降低40%，進而能夠提供準確、及時且可審計的規(guī)?；?wù)。”
nvidia dgx 產(chǎn)品組合
dgx-2是nvidia dgx產(chǎn)品組合中的新產(chǎn)品。該組合由三個系統(tǒng)組成，旨在幫助數(shù)據(jù)科學家快速開發(fā)、測試、部署并擴展全新的深度學習模型及創(chuàng)新成果。
dgx-2搭載16個gpu，是該產(chǎn)品陣容中的*。該系列中的其它產(chǎn)品還包括采用8個tesla v100 gpu的nvidia dgx-1系統(tǒng)，以及擁有緊湊型桌邊式設(shè)計、采用4個tesla v100 gpu的首臺個人深度學習超級計算機dgx station™。這些系統(tǒng)使數(shù)據(jù)科學家能夠?qū)⒐ぷ鲝倪\行于桌面的復雜實驗，擴展至高難度的深度學習問題，幫助他們?nèi)ν瓿晒ぷ鳌?br>關(guān)于nvidia
nvidia(納斯達克股票代碼：nvda)是一家人工智能計算公司。它在1999年發(fā)明的gpu激發(fā)了pc游戲市場的增長，重新定義了現(xiàn)代計算機顯卡，并且對并行計算進行了革新。近，通過將gpu作為可以感知和理解世界的計算機、機器人乃至自動駕駛汽車的大腦，gpu深度學習再度點燃了全新的計算時代——現(xiàn)代人工智能。