Nvidia цели графика и „задълбочено обучение“

Новият графичен процесор Titan X на Nvidia е базиран на процесора GM200, който е огромен чип, използвайки мощността на 8 милиарда транзистора, 3 072 процесорни ядра и 12 GB вградена GDDR5 памет за 7 терафлопа с максимална еднократна производителност. Този чип, който беше визуализиран на Game Developers Conference преди две седмици, се основава на същите ядра Maxwell, които са в текущите процесори на компанията и се произвежда по същия 28nm процес.

Но тази седмица Nvidia заяви, че новият й флагмански GeForce GPU ще осигури два пъти по-висока производителност и ще удвои енергийната ефективност на своя предшественик. Освен това е много голям чип с 601 mm2, около чипа с най-голям размер в момента, който се произвежда и ще черпи 250 вата мощност. И разбира се, това ще бъде най-скъпият общ графичен чип с предложена цена на дребно от 999 долара.

Повечето отзиви от сайтове като ExtremeTech, Anandtech и TechReport са доста положителни. Разбира се, в реалния свят никой не вижда удвояване на производителността, твърди доставчикът, въпреки че има някои хубави печалби. Като цяло, Titan X изглежда ясно побеждава други карти с един GPU и върши достоверна работа в сравнение с двойния GPU Radeon R9 295X2 на AMD или с двойния GeForce GTX 980 SLI на Nvidia. В много случаи, двойната GPU карта от всеки един от производителите ще бъде по-бърза от която и да е една GPU карта, но много игри не използват и двете карти, а в други, настройките на двойната карта проявяват повече заекване. По-специално голяма част от рецензиите се фокусират върху това колко добре се справя Titan X в 4K.

Разбира се, основният конкурент на Nvidia в конкурентния свят на компютърната графика вероятно няма да стои здраво - AMD се разпространява като слухове, че собствената си нова карта чака в крилата.

Все пак, онова, което ми се стори най-интересно за въвеждането на Titan X на технологичната конференция на GPU (GTC) във вторник, беше акцентът върху използването на чипа в приложения за задълбочено обучение, като изпълнителният директор на Nvidia Джен-Хсун Хуанг говори за това как изследователите откриха, че техниките за дълбоко обучение могат драстично да бъдат ускорени с помощта на графични процесори.

По-специално Хуанг говори за приложения, вариращи от разпознаване на изображения с автоматизирано писане на надписи до медицински изследвания до автономни превозни средства. Автомобилният пазар беше основният акцент за Nvidia в CES, тъй като той представи чипа си Tegra X1 и решението си Drive PX за автомобилната индустрия. Идеята е да се разширят съществуващите усъвършенствани системи за помощ на водача (ADAS), така че те да станат по-умни и по-умни с течение на времето. "Вярвам, че Големият взрив на самоуправляващите се автомобили е на път да настъпи в следващите няколко години." Хуанг каза.

По-късно изпълнителният директор на Tesla Motors Елон Мъск се присъедини към Хуанг на сцената на GTC, за да каже, че разработването на самоуправляващи се автомобили, които всъщност са по-безопасни от тези с шофиране на хора, не е толкова далеч. Мъск каза, че настоящите комплекти сензори в Tesla вече са способни да използват функции за асистиране на водача, но за самостоятелното шофиране в градска среда със скорост 10-40 мили в час ще е необходима повече мощност на обработка. Все пак той каза, че преходът ще отнеме много време, тъй като паркът от превозни средства на пътя е толкова голям. "Странно е, че сме толкова близо до появата на AI", каза Мъск. "Надявам се само да оставим нещо за нас хората."

Машинното обучение е различно от повечето приложения за високоефективни изчисления (HPC), където Nvidia натиска своите ускорители на Tesla. Тези приложения обикновено изискват плаваща запетая с двойна точност, докато приложенията за дълбоко обучение често се нуждаят само от една точност. Titan X предлага само една точност. За приложения за задълбочено обучение Nvidia предлага нова рамка, наречена DIGITS, Системите за дълбоко GPU обучение за учени по данни и нов уред за 15 000 долара, наречен DIGITS DevBox.

Гледайки напред, Хуанг каза, че архитектурата на графичния процесор Pascal, която ще бъде дебютирана през следващата година, ще ускори приложенията за дълбоко обучение десет пъти над скоростта на сегашните си поколения процесори Maxwell. Това идва от три нови функции: смесена прецизност (повече използване на 16-битова плаваща точка); 2.7 пъти по-голям капацитет на паметта с до 32 GB чрез използване на 3D подредена памет с три пъти по-голяма честотна лента на паметта и NV Link взаимосвързаност, позволяваща до осем графични процесора от висок клас в DevBox или подобна работна станция (за разлика от четирите Titan X Графични процесори при една доставка през май). Не беше казано, но вероятно е чиповете, базирани на тази архитектура, да използват технологията от следващо поколение на процесите. В крайна сметка, първите 28nm чипове бяха представени през 2011 г. и започнаха да се продават през 2012 г., така че до следващата година се надявам да видим 16nm или 14nm дискретни графични чипове.