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编辑:nanan
英伟达再一次惊艳全球!
在美国加州圣何塞举行的GTC 2018大会上,英伟达黄仁勋发布了全球最大的GPU。
会上,黄仁勋首先介绍了英伟达在图像实时光线追踪处理方面的最新进展,展示了细腻的反射效果。这项技术称为RTX Technolgy,它面向图形领域,借助深度学习技术,实现了实时光线追踪。
接下来,黄仁勋发布了基于Volta架构的全球最大GPU—Quadro GV100,它支持英伟达RTX技术,支持NVLink 2,32GB容量HBM2显存,与Tesla V100有相同的底层设计。GV100可以提供高达7.4 TeraFLOPS的双精度和14.8 TeraFLOPS的单精度计算。英伟达表示这个显卡还可以提供高达118.5 TeraFLOPS的深度学习性能。两个GV100,使用NVLink相连,可以提供10000多个CUDA核心,236 teraflops的TensorFlow核心,可形成一个完整的工作站。
VIDIA TESLA V100:
—双板总计16块GPU,总计512GB HBM2存储
—每块GPU板由8块NVIDIA Tesla V100组成
—总计12 NVSwitch连接
—高速互连,2.4TB/秒对分带宽
—8 EDR无线带宽/100 GbE以太网
—1600Gb/秒双向带宽和低延迟
—PCIE Switch Complex
—2个英特尔Xeon Platinum CPUs
—1.5TB系统内存
—双10/25GbE以太网
—30TB NVME SSDS内部存储
此款全球最大GPU售价仅39.9万美元。
推出TensorRT 4以及面向GPU的Kubernetes
此外,英伟达宣布推出新版TensorRT推理软件TensorRT 4,并将TensorRT集成至谷歌的TensorFlow框架。
英伟达表示,TensorRT 4可用于快速优化、验证及部署在超大规模数据中心、嵌入式与汽车GPU平台中经过 训练的神经网络。相比CPU,针对计算机视觉、神经网络机器翻译、自动语音识别、语音合成与推荐系统等常见应用,该软件最高可将深度学习推理的速度加快190倍。而且为了进一步精简开发,英伟达与谷歌的工程师已将TensorRT集成至TensorFlow 1.7,使得在GPU上运行深度学习推理应用更加容易。
不仅如此,英伟达还宣布了面向Kubernetes的GPU加速,以促进企业在多云GPU集群上的推理部署。英伟达将针对开源社群强化GPU性能,以支持Kubernetes生态系统。
还有一件值得黄仁勋骄傲的事,TITAN V仍在断货中。
暂停自动驾驶测试,估价下跌至6.64%
发布会上,黄仁勋表示:“我们要暂定无人驾驶的研发。”
很显然,Uber自动驾驶致死事故对此造成了巨大影响,据了解,Uber从2016年首次部署沃尔沃SC90 SUVS测试车队以来,一直使用英伟达的计算技术。
虽然停止测试了,但英伟达还是推出了一款测试自动驾驶汽车的新系统DRIVE Con stellation,这是一款基于云计算的平台,将使用逼真模拟测试驾驶场景。
不知是否受此影响,发布会接近尾声的时候,英伟达股价下跌至6.64%。