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        不是“培根”是“安培”,英偉達CEO烤箱中端出新品GPU

        2020-05-17 來源:電子信息產業網
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        5月14日,英偉達一年一度的 GTC 大會在線上開幕。此次大會上,英偉達正式發布全新數據中心 GPU——NVIDIA A100,即此前在網上盛傳的,被命名為安培(Ampere)的產品。英偉達創始人兼 CEO 黃仁勛在線上發布會上介紹稱,其包含 540 億晶體管,擁有比原來強大20倍的AI算力。

        因為疫情的緣故,原本定在3月的發布會一推再推,兩個月的時間沒白等,英偉達終于帶來了一道“硬菜”。

        加血AI“引擎”

        從烤箱里端出來的不一定是培根,也可以是“安培”。要說英偉達這次的線上發布會也是別出心裁,地點選在自家廚房,CEO黃仁勛從烤箱中將“主菜”端了出來,而這道菜就是“安培”,即Ampere架構GPU。

        公司創始人兼 CEO 黃仁勛介紹稱,NVIDIA Ampere 包含540億晶體管,擁有比原來強大20倍的AI算力。“如果AI是跑車,數據就是燃料,而算力則是引擎”英偉達研發中心總經理王瑋琦曾在接受《科創板日報》記者專訪時說道。英偉此次也通過NVIDIA Ampere向業界宣布:我們的AI“引擎”很強大。

        “有史以來最大的7納米芯片”英偉達官網介紹顯示,NVIDIA Ampere具有六項突破性的關鍵創新。

        一是NVIDIA Volta? 架構中率先采用的 NVIDIA Tensor Core 技術助力 AI 實現了大幅加速。NVIDIA Ampere 架構以這些創新為基礎,通過引入新的精度 :Tensor 浮點運算 (TF32) 和 FP64 加速和簡化 AI 技術采用,并將 Tensor Core 的強大功能擴展至 HPC。二是多實例 GPU (MIG)。借助 MIG,每個A100 可以劃分成七個 GPU實例,在硬件級別上可實現完全安全、彼此隔離,并擁有自己的高帶寬顯存。

        三是第三代NVIDIA? NVLink? 技術通過為多 GPU 系統配置提供更高的帶寬、更多的鏈接和改進的可擴展性解決互連問題。兩個 GPU 之間的直接通信鏈接加快了AI 訓練工作負載的收斂速度和解決時間。

        四是結構化稀疏,A100中的Tensor Core 可為稀疏模型提供高達 2 倍的性能提升。稀疏化功能對 AI 推理更為有益,也可用于改善模型訓練的性能。五是A100正在為數據中心提供海量計算能力。其具有每秒 1.5TB 的顯存帶寬,比上一代高出 67%。此外,A100 的片上存儲空間更大,包括 40MB的2級緩存(比上一代大 7 倍)。六是NVIDIA EGX?A100 結合了NVIDIA Ampere 架構和NVIDIA Mellanox的 ConnectX-6 Dx SmartNIC,為計算和網絡功能加速,且可處理邊緣端產生的大量數據。

        完善AI產品生態

        談到AI計算力,就不得不提英偉達,業界公認其為AI時代計算力增長的“紅利收割者”,而英偉達在AI上的野心不止于提供高性能“引擎”那么簡單。

        此次發布會上,英偉達還推出了兩款計算平臺,其一是適用于大型商業通用服務器的 EGX A100,據介紹,EGXA100 是基于安培架構的A100 GPU,每秒可接收高達200GB數據,并可將數據直接發送到 GPU 內存用來進行AI或5G 信號處理。二為適用于微型邊緣服務器的 EGX Jetson Xavier NX 。EGX Jetson Xavier NX是被稱作全球體積最小、性能最強大的Al超級計算機,適用于微型服務器和邊緣智能物聯網盒。

        從英偉達在計算平臺的布局來看,其在自動駕駛計算平臺已經建立起從10TOPS/5W,200TOPS/45W到2000 TOPS/800W的完整產品線。在醫療領域NVIDIA Clara醫療平臺曾在20分鐘內分析了整個人類基因組的DNA序列,實現研究人員對病人對疾病的易感性、疾病的進展和對治療的反應有了更深入的了解,構建了疾病監測AI模型,利用Clara城鄉技術通過胸部CT掃描檢測和研究COVID-19感染的嚴重程度,并開發新的工具來更好地理解、測量和檢測感染。

        這次發布會上,英偉達不僅帶來了新一代安培架構,還推出包括GPU芯片、AI系統、服務器構建塊、AI超級計算機、邊緣服務器產品、嵌入式AI產品等全套AI計算“大禮包”。

        賽迪顧問人工智能產業研究中心副總經理鄒德寶在接受《中國電子報》記者采訪時指出,英偉達從技術層、產品層、產業鏈層和供應鏈層均有布局,在構建生態上具有一定優勢,也因此進一步奠定了其在業界的領先地位。

        業內專家向記者指出,如何開發自己的生態,延長產業鏈,是企業提升自身綜合競爭力的關鍵步驟,這是所有AI芯片公司從技術研發走向商業化落地都需要考慮的問題。




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