Три ведущих суперкомпьютера на базе GPU обеспечивают производительность выше, чем все остальные системы из первой десятки вместе взятые. Графические процессоры стали катализатором ведущих в мире суперкомпьютеров. Они содержат сотни параллельных ядер, которые способны разделить между собой огромную вычислительную нагрузку для одновременной обработки, что значительно повышает производительность системы. Для гетерогенных систем, построенных на базе GPU и CPU, нужно меньше места и энергии, что делает супервычисления еще более доступными. NVIDIA открыла миру мощь компьютерной графики с изобретением GPU в 1999 году. С тех пор компания периодически устанавливает новые стандарты в области визуальных вычислений, позволяя создавать захватывающую интерактивную графику на различных устройствах – от планшетных ПК и медиаплееров до ноутбуков и рабочих станций.
Опыт NVIDIA в создании программируемых GPU привел к прорывам в области параллельных вычислений, сделав суперкомпьютеры недорогими и широко доступными. Компания обладает более 1600 патентами по всему миру, включая те, что легли в основу современных вычислений. Недавно в Сан-Хосе (Калифорния, США) стартовала 9-я ежегодная конференция NVIDIA по ускоренным вычислениям и решениям для искусственного интеллекта GTC 2018. В рамках выступления президента NVIDIA Дженсена Хуанга (Jensen Huang) были сделаны следующие анонсы.
NVIDIA совершенствует вычислительную платформу для глубокого обучения, обеспечив десятикратный прирост производительности за полгода
NVIDIA представила ряд нововведений, что десятикратно повысило производительность в задачах глубокого обучения по сравнению с предыдущим поколением, вышедшим всего полгода назад. Изменения включают удвоенный объем памяти для NVIDIA® Tesla® V100 и новую технологию межчипового взаимодействия NVIDIA NVSwitch™, которая обеспечивает одновременное взаимодействие до 16 GPU Tesla V100 с рекордной скоростью в 2.4 ТБ/с.
NVIDIA также представила первый одинарный сервер NVIDIA DGX-2™, способный обеспечить 2 петафлопса вычислительной мощности. Производительность DGX-2 в операциях глубокого обучения сравнима с 300 серверами в 15 стойках, но при этом система в 60 раз меньше по размерам и в 18 раз экономичнее.
NVIDIA обеспечивает поддержку инференса на базе глубокого обучения в дата-центрах ведущих Интернет-компаний
NVIDIA анонсировала ряд новых технологий и партнерств, которые расширяют потенциальный рынок инференса до 30 млн гипермасштабируемых серверов по всему миру и значительно сокращают стоимость создания сервисов на базе глубокого обучения.
Компания представила новую версию ПО для инференса TensorRT, с поддержкой новых возможностей в дата-центрах, автомобильных приложениях и встраиваемых устройствах.
Тесное сотрудничество NVIDIA с партнерами, такими, как Amazon, Facebook и Microsoft, позволяет разработчикам применять GPU-ускорение при использовании TensorFlow, ONNX и WinML.
NVIDIA изобретает заново рабочие станции, создавая возможность трассировки лучей в реальном времени
NVIDIA анонсировала графический процессор NVIDIA® Quadro® GV100 с технологией NVIDIA RTX™, который впервые позволит дизайнерам применять трассировку лучей в реальном времени.
Благодаря NVIDIA RTX в сочетании с мощным GPU Quadro GV100, ресурсоемкая трассировка лучей в реальном времени в профессиональных приложениях моделирования и создания контента превращается в реальность.
NVIDIA представляет систему DRIVE Constellation для обеспечения безопасного вождения автономных автомобилей на смоделированных в виртуальной реальности миллиардах километров дорог
DRIVE™ Constellation – это облачная система для тестирования автономного транспорта, использующая смоделированное окружение фотореалистичного качества. Система призвана создать более безопасный и масштабируемый метод вывода самоуправляемых автомобилей на дороги.
NVIDIA и Arm наделят технологиями глубокого обучения миллиарды IoT-устройств
NVIDIA и Arm сообщили о начале сотрудничества с целью интеграции технологии инференса в миллиарды выходящих на глобальный рынок мобильных, потребительских и IoT-устройств.
А также!
Прорывные исследования в области ИИ прозвучали со сцены GTC
Чем занимается NVIDIA Research? Два примера прорывных технологий в области ИИ, которые помогут разработчикам игр создавать более насыщенные миры быстрее и дешевле.
NVIDIA трансформирует рабочие станции для эпохи глубокого обучения
Новые GPU Quadro GV100 позволяют художникам и дизайнерам осуществлять трассировку лучей в реальном времени и эффективно справляться с задачами глубокого обучения. Продукт-компаньон, Quadro vDWS для дата-центров, создан, чтобы сотрудники больших компаний в любом месте и в любое время в безопасном режиме имели возможность заниматься исследованиями и разработками на базе алгоритмов глубокого обучения, ускорить приложения глубокого обучения, создавать фотореалистичные VR-среды и не только.
NVIDIA обеспечивает поддержку живой миграции GPU, ультравысокую производительность рабочей станции для виртуализации
NVIDIA анонсировала изменения в виртуальной десктопной инфраструктуре:
- Новые программные возможности виртуализации, включая улучшенное управление дата-центром с поддержкой живой миграции для GPU-ускоренных виртуальных машин.
- Поддержка виртуальной рабочей станции Quadro в дата-центрах для GPU Tesla V100.
- Расширение возможностей виртуального ПК NVIDIA GRID поддержкой нескольких 4K мониторов и Linux.
Объемная визуализация IndeX для HPC в NVIDIA GPU Cloud
NVIDIA IndeX – это инструмент 3D визуализации, который позволяет дизайнерам визуализировать большие объемы данных и работать с ними, вносить изменения и переходить к самым актуальным данным, все в реальном времени, для быстрого сбора аналитики.
IndeX контейнер доступен уже сегодня в NVIDIA GPU Cloud (NGC). Он может применяться на рабочих станциях с NVIDIA Volta или Pascal, NVIDIA DGX Systems или в облаке.
Новая роботизация: NVIDIA представляет SDK Isaac для ускорения создания автономных машин
NVIDIA анонсировала пакет инструментов для разработчиков Isaac, включающий библиотеки, драйверы, API и другие инструменты для ускорения разработки и внедрения робототехники.
Verizon создает безопасные и умные города с помощью NVIDIA Metropolis
Verizon присоединилась к сотне других компаний, уже использующих NVIDIA Metropolis – нашу платформу интеллектуальной видеоаналитики для создания более умных приложений и приложений с поддержкой глубокого обучения.
Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!
