Nvidia are ca scop grafică și „învățare profundă”

Noul procesor grafic X Titan de la Nvidia se bazează pe procesorul GM200, care este un cip imens, putând beneficia de puterea de 8 miliarde de tranzistoare, 3.072 de nuclee de procesare și 12 GB de memorie GDDR5 de bord pentru 7 teraflopuri cu performanțe maxime de o singură precizie. Acest cip, care a fost previzualizat la Game Developers Conference în urmă cu două săptămâni, se bazează pe aceleași nuclee Maxwell care se află în procesoarele actuale ale companiei și este fabricat pe același proces de 28 nm.

Dar Nvidia a declarat săptămâna aceasta că noul său pilot GeForce va oferi dublul performanței și va dubla eficiența energetică a predecesorului său. Este, de asemenea, un cip foarte mare la 601 mm2, aproximativ cel mai mare cip fabricat în prezent și va atrage 250 de wați de putere. Și, desigur, va fi cel mai scump cip grafic general cu un preț de vânzare cu amănuntul sugerat de 999 USD.

Majoritatea recenziilor de pe site-uri precum ExtremeTech, Anandtech și TechReport sunt destul de pozitive. Desigur, în lumea reală, nimeni nu vede dublarea performanțelor pe care le pretinde vânzătorul, deși există câteva câștiguri frumoase. În general, Titan X pare să învingă clar alte carduri cu un singur GPU și face o muncă credibilă în comparație cu dubla GPU Radeon R9 295X2 sau cu dubla GeForce GTX 980 SLI de Nvidia. În multe cazuri, o cartelă dual-GPU de la oricare dintre furnizori va fi mai rapidă decât orice card cu un singur GPU, dar multe jocuri nu folosesc ambele cărți, iar în altele, setările cu două carduri prezintă mai multă bâlbâială. În special, o mulțime de recenzii se concentrează pe cât de performant este Titan X la 4K.

Desigur, principalul rival al lui Nvidia în lumea competitivă a graficii pentru PC nu este probabil să stea strâns - AMD se zvoneste că are o nouă carte care așteaptă în aripi.

Din nou, însă, ceea ce credeam că este cel mai interesant cu privire la introducerea Titan X la GPU Technology Conference (GTC) marți a fost accentul pe utilizarea cipului în aplicații de învățare profundă, CEO-ul Nvidia Jen-Hsun Huang vorbind despre modul în care cercetătorii au descoperit că tehnicile de învățare profundă pot fi accelerate dramatic folosind GPU-uri.

În special, Huang a vorbit despre aplicații, de la recunoașterea imaginii, cu scrierea automată a legendelor, până la cercetarea medicală până la vehicule autonome. Piața auto a fost principalul focus pentru Nvidia la CES, deoarece a introdus cipul Tegra X1 și soluția Drive PX pentru industria auto. Ideea este de a crește sistemele avansate de asistență pentru șoferi (ADAS), astfel încât acestea să devină mai inteligente și mai inteligente în timp. "Cred că Big Bang-ul mașinilor cu autovehicule urmează să vină în următorii ani." A spus Huang.

Mai târziu, CEO-ul Tesla Motors, Elon Musk, s-a alăturat lui Huang pe scena GTC pentru a spune că dezvoltarea autovehiculelor care sunt de fapt mai sigure decât cele cu condus de oameni nu este atât de departe. Musk a spus că apartamentele de senzori actuale dintr-un Tesla sunt deja capabile să ofere funcții avansate de asistență a șoferului, însă auto-conducerea într-un mediu urban cu viteze de 10-40 mile pe oră va necesita mai multă putere de procesare. Cu toate acestea, el a spus că tranziția va dura mult timp, deoarece flota de vehicule pe drum este atât de mare. "Este ciudat că suntem atât de aproape de apariția AI", a spus Musk. "Sper doar să rămână ceva pentru noi, oamenii."

Învățarea automată este diferită de majoritatea aplicațiilor de înaltă performanță de calcul (HPC), în care Nvidia și-a împins acceleratoarele Tesla. Aceste aplicații necesită, de obicei, cu punct flotant cu dublă precizie, în timp ce aplicațiile de învățare profundă au nevoie adesea doar de o singură precizie. Titan X oferă doar o singură precizie. Pentru aplicațiile de învățare profundă, Nvidia oferă un cadru nou numit DIGITS, Deep GPU Training Systems pentru oamenii de știință de date și un nou aparat de 15.000 de dolari numit DIGITS DevBox.

În perspectivă, Huang a spus că arhitectura GPU Pascal, care va debuta anul viitor, va accelera aplicațiile de învățare profundă de zece ori peste viteza procesoarelor sale Maxwell de generație actuală. Aceasta vine din trei caracteristici noi: precizie mixtă (mai multă utilizare a punctului flotant de 16 biți); De 2, 7 ori capacitatea de memorie cu până la 32 GB prin utilizarea de memorie stivuită 3D cu trei ori lățimea de bandă a memoriei și interconectarea NV Link permițând până la opt GPU-uri high-end într-un DevBox sau o stație de lucru similară (spre deosebire de cele patru Titan X GPU-uri în cea de transport în mai). Nu s-a spus, dar este probabil ca cipurile bazate pe această arhitectură să folosească tehnologia procesului de generație următoare. La urma urmei, primele cipuri de 28 nm au fost introduse în 2011 și au început să vândă în 2012, așa că până anul viitor, sper să vedem cipuri grafice discrete de 16 nm sau 14 nm.