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GTC 2019:没有新架构与惊人新技术,NVIDIA 这次的重点在协力厂商

发表于2020-06-07
GTC 2019:没有新架构与惊人新技术,NVIDIA 这次的重点在协力厂商

19 日在美国加州圣荷西的圣荷西大学活动中心,一年一度的辉达 GTC(GPU Technology Conference)大会迎来本年度最重要的 Keynote,就是辉达创始人兼 CEO 黄仁勋的演讲。这是辉达第十届 GTC 大会。

这是辉达展示技术实力和产品进展的最重要舞台,GTC 2019 涵盖 AI/深度学习、资料中心加速、自动驾驶、影像处理与模拟、高效能计算、机器人等多个领域。

那幺,Keynote 辉达这次有放出哪些「核弹」吗?

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利用 RTX 技术,发展 3D 工业

2018 年 SIGGRAPH 会议,辉达发表全新图灵架构,惊豔电脑图形业;基于此架构,辉达发表了 RTX (即时光线追蹤)技术和基于此的 Quadro 系列 GPU。

不过对辉达来说,想推动 RTX 走向市场,自然离不开合作伙伴的支持。

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本次 GTC,辉达宣布,众多全球顶级 3D 应用提供商支援 NVIDIA RTX 技术,相关产品将在 2019 年发表;应用商包括 Adobe、Unity、Unreal Engine、Pixer 等。照辉达的说法,RTX 技术将在 2019 年到达 900 万 3D 创作者手中。

黄仁勋发表了 NVIDIA OMNIVERSE,是让创作者利用 RTX 技术创作的 3D 开放协作平台。

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辉达与 PIxar、Digital Domain 等众多平台合作,支援最新的设计协作产业标準。比如说,支援 Pixar 的 Scene Description 技术,在算图、模型、动画、光效、阴影等方面交换资讯,同时也支援 NVIDIA 的 Material Definition Language,能让创作者在多个工作间变换表面材料。

同时,创作者也可利用辉达的 OMNIVERSE Viewer 即时检视自订条件下的 3D 效果。当然,OMNIVERSE Viewer 也利用 RTX 技术和 CUDA 核心、支援 Tensor Core 的 AI 技术。

基于 RTX 技术,黄仁勋还发表了资料中心等级的影像伺服器 NVIDIA RTX Servers,支援算图、OMNIVERSE 和 Geforce Now 云端游戏服务。其中一个最新规格令人震惊,是在 32 个 RTX blade Server(每个 blade Server 有 40 个 GPU)部署 1,280 个图灵架构 GPU,云端渲染、效率和规模都大大跃进。

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包括戴尔、HPE、联想、ASUS、Supermicro 不少伺服器厂商已推出通过认证的 NVIDIA RTX 伺服器,提供资料中心等级的高度可定义、按需规格的内容计算和虚拟工作站解决方案。

值得一提的是,基于两块 Quadro RTX 8000 GPU(Quadro RTX 系列除了支援即时光线追蹤,AI 也有极佳表现),辉达也发表专门针对资料科学家的工作站,有 96GB 记忆体,预装 CUDA-X AI 库,支援 RAPIDS、TensorFlow、Pytorch、Caffe、Anaconda Dsitribution,资料处理速度可达 10 倍。

发表 CUDA X AI,加速资料科学GTC 2019:没有新架构与惊人新技术,NVIDIA 这次的重点在协力厂商

Kyenote 中黄仁勋发表了全新的 AI 加速库──CUDA X AI SDK 库。

CUDA X AI SDK 可用于资料分析、机器学习、深度学习等多领域加速;可释放 Tensor Core GPU 的弹性,达成以下方面加速:

辉达方面表示,CUDA-X AI 可做到机器学习和资料科学最高 50 倍的负载加速,包含十几个特徴的加速库。比如说,它可透过 cuDF 加速资料分析,透过 cnDNN 加速深度学习,透过 cuML 加速机器学习演算法,透过 DALI 加速资料处理。

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CUDA-X AI 已被 Charter、微软、Paypal、SAS 和沃尔玛等公司採用,同时也支援 TensorFLow、PyTorch 和 MXNet 等主流深度学习框架。

黄仁勋宣布,已有 7 家世界级厂商将推出基于 NVIDIA T4 GPU 和 NVIDIA CUDA-X AI 加速库的伺服器,都已针对 CUDA-X AI 特殊最佳化。7 家厂商分别是思科、戴尔 EMC、富士通、惠普企业、浪潮、联想、曙光。

辉达同时宣布,厂商上述伺服器均为 NVIDIA NGC-Ready 认证通过。2018 年 11 月,辉达发表 NGC-Ready 计画,让採用基于辉达 GPU 系统的用户能在更广範围内放心部署 GPU 加速软体。通过认证的伺服器型号如下:

对 NGC-Ready 项目,辉达也宣布一项全新企业级支援──NVIDIA NGC Support Services,支援所有 NGC-Ready T4 系统和诸多之前已通过认证基于 NVLink 和 Tesla V100 的伺服器,以及基于 NVIDIA 的工作站。

谈到这时,Mellanox Technologies(辉达前不久宣布以 69 亿美元收购该公司 )CEO Eyal Waldman 也来到现场,与黄仁勋同台亮相,两人简单分享了辉达对加速计算的未来愿景。

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另外,黄仁勋与站台的亚马逊 AWS 副总裁 Matt Garman 联合宣布,与亚马逊 EMC 达成合作关係;最新 EC2 G4 伺服器採用辉达 T4 Tencor Core GPU,将在未来数週启用。

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全新 99 美元 Jetson Nano 可执行所有 AI 模型GTC 2019:没有新架构与惊人新技术,NVIDIA 这次的重点在协力厂商

大篇幅介绍 RTX 和 CUDA-X AI 后,黄仁勋表示,机器人无处不在,辉达非常重视机器人市场,为此开发了一整套软硬体产品。GTC 2019 推出全新机器人产品是 Jetson Nano。藉助 CUDA-X 提供 472 GFLOPS 的 AI 效能,功率低至 5W。Jetson Nano 分两版,开发者套件对开发者、发烧友开放,售价 99 美元;对边缘装置系统公司的模组售价 129 美元。

黄仁勋现场只介绍 99 美元版,不过展示了基于 Jetson Nano 的小型机器人 Kaya,整合多个感测器。这说明 Jetson Nano 支援高解析度感测器,可处理多感测器的资料,并支援主流 AI 框架。

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Jetson Nano 关键特徴包括:

DRIVE Constellation 正式上市GTC 2019:没有新架构与惊人新技术,NVIDIA 这次的重点在协力厂商

最后介绍的是自动驾驶。黄仁勋认为,未来自动驾驶系统将是软体定义。他宣布推出 DRIVE AP2X 9.0,并展示系统的工作原理及如何构建地图。

辉达还推出加强版 NVIDIA DRIVE AV 自驾车软体套件,主要组成部分软体是 Safety Force Field(SFF),SFF 透过取得感测器资料分析和预测周围环境的动态,确定车辆和其他道路使用者的安全。

据悉,SFF 可使车辆达到安全碰撞验证,并不是透过有限的统计资料分析实际情景,尝试模拟高複杂性,SFF 使用真实资料和位元级精确模拟验证,包括高速公路和城市驾驶场景,因这些场景太危险,难以在真实世界进行。

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黄仁勋还宣布 NVIDIA DRIVE Constellation 正式上市,这是可延伸的模拟平台,支援大型虚拟车队自驾车,效率更高、成本更低、安全性超过现实世界可能有的效率。

汽车安全性至关重要,但很多情景难以在现实测试。黄仁勋展示的影片模拟汽车在不同自然环境(白天或晚上)、不同交通情况下的 12 种自动驾驶情景。

Drive Constellation 自动驾驶模拟系统首次亮相是在 GTC 2018,基于两种不同伺服器的计算平台:一台伺服器执行 NVIDIA DRIVE Sim 软体,模拟自驾车辆的感测器,如相机、光学雷达和雷达。另一台 DRIVE Constellation Vehicle 伺服器包含 NVIDIA PegasusTM AI 车用电脑,处理模拟感测资料。DRIVE Constellation Vehicle 的驾驶决策将回馈到 DRIVE Constellation 模拟器,做到定位精确、定时精确的硬体迴路测试。

简单来说,DRIVE Constellation 生态系统的合作伙伴可整合开放平台环境模型、车辆模型、感测器模型和交通场景。透过整合更广泛的模拟生态系统资料,平台就能生成全面、多样化和複杂的测试环境。

最后,辉达还宣布与丰田的新合作,建立在辉达 DRIVE AGX Xavier AV 平台与日本丰田 TRI-AD 团队和美国丰田研究所(TRI)的持续合作基础上。

辉达和丰田的协定包括开发跨多个延伸的架构车型和类别,加速开发缩短生产时间,以及在有挑战性的场景模拟相当于数十亿英里的驾驶。

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总结

与往年相比,本次 GTC 既没有发表新 GPU 架构,也没有抛出什幺重磅 GPU 硬体新技术和新品;然而,一向控制时间的黄仁勋却严重超时了──原定 2 小时的 Keynote,最终花了 2 小时 40 分才结束。

从 Keynote 内容来看,辉达想传达的讯息有两点:一是利用现有 GPU 技术做到基于 AI 加速计算,以此应付 AI 时代资料科学面临的挑战;二是在现有 GPU 能力的基础上,努力延伸 3D 视觉、自动驾驶等领域产业,进而构建更广泛的 GPU 应用生态──这对提升辉达未来的价值,毫无疑问非常必要。

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