英伟达发布8万核桌面机核弹教父势不可挡

在经典计较手艺的时代，鞭策前进的是英特尔和由它发扬光大的摩尔定律。2012 年之后，当计较手艺进入了名为深度进修的全新时代，创办于 1993 年的英伟达却成为了强势黑马。

英伟达经由过程深度进修平台所获得的立异，良多都已成为世界标准。我们以远超摩尔定律的速度鞭策计较机能飞速添加，促进安康、交通、科学试探等无数规模的冲破。在一场演讲中，创办人兼 CEO 黄仁勋 (Jensen Huang) 孤高地对数千名不雅观不雅观众表示。

去年，站在统一个舞台，黄仁勋说他不息想要找到摩尔定律之后的路。而以神经搜集为根本的人工智能，其爆发式生长到了 2018 年已经由去了五年。而在这五年里，GPGPU(通用图形措置器)成为了人工智能研发的利器，在计较密集型的深度进修使命上独步全国。英伟达指出，和五年前的 Ferml GPU 架构比力，一代的 Volta GPU 架构的浮点计较才能晋升了25 倍。

摩尔定律 10 年 5 倍，黄仁勋说，这就是我们超出摩尔定律的证明。

英伟达开发者社群的扩张敏捷，印证了黄仁勋大胆的声明。该公司统计，GPU 开发者在本年将到达 82 万人，比五年前添加了 5 倍;在英伟达 GPU 上开发必备的并行计较架构工具包 CUDA，下载数目跨越了 800 万，其中约一半是在曩昔一年里下载的。不仅如斯，该公司供给的 GPU 加速手艺还被世界上大量超等计较机协同接纳，其 Volta GPU 为美国的 Summit 和 Sierra 两大超算添加了约莫 100 PFLOPS(万万亿次浮点计较才能)。

在美国时辰 3 月 27 日的英伟达 GPU 手艺大会 (GTC 2018) 上，该公司带来了多个在深度进修、主动驾驶和机械人规模足以掀起浪潮的新产物。其中为重头的，则是一年一度的新核弹级显卡此次，并不是 GTX 11 系列，也不是传说传闻甚嚣尘上的矿卡，而是一台被黄仁勋称为桌面超等计较机的工作站：NVIDIA DGX-2。

DGX-2 是一台专门用于人工智能练习和/或推理使命的桌面计较机：

这是它的内部构造：

你可以看到，在图中 1 和 2 的位置看起来是良多块芯片。其实他们是英伟达的 Tesla V100 Volta 架构 GPGPU，单枚算力到达双精度 7.8 TFLOPS(万亿次浮点计较)、单精度 15.7TFLOPS、深度进修 125TFLOPS。

而DGX-2 单机箱安装了 16 枚 V100，总体机能到达了惊人的 2PFLOPS业界第一台跨越万万亿次浮点计较才能的单机箱计较机称它为超算或许并不夸大。

但 DGX-2 的算力并非靠堆叠出来，若是它们之间不能实现高带宽的数据互公例无意义。

时辰倒回两年前，英伟达成心在深度进修的设备市场上对英特尔建议直接挑战，推出了 Pascal 架构的 P100 GPGPU。在那时，主流办事器 PCIe 总线接口的带宽和时延，已经无法满足英伟达的需求。于是它们开发出了一个新的设备内互联标准，叫做 NVLink，使得带宽到达了 300 GB/s。一个 8 枚 GPGPU 的体系里，NVLink 概略长如许：

然而 NVLink 的标准拓扑构造在理论上多支撑 8 枚 显卡，仍不够以满足英伟达对付新体系内置更多显卡的必要。于是在 NVLink 的根本上，英伟达开发出了一个名专门在显卡之间办理 NVLink 使命的协措置器，命名为 NVSwitch。这个元件在 DGX-2 上，让 16 枚 GPGPU 中两两之间实现 NVLink 互通，总带宽跨越了 14.4 TB。

这一数字创造了桌面级电脑内总线接口带宽的新高，但实现它的目的并非跑分，而在于 DGX-2 可以 1)更快速地练习一个高复杂度的神经搜集，或 2)同时练习大量不合构造的神经搜集。

英伟达 CEO 黄仁勋，背景是 NVSwitch 示意图

N 卡之所以被称为核弹有一种另类的诠释编制：它的多焦点架构在这个依焦点数目论凹凸的时代显得超凡脱俗动辄几百、上千个 CUDA 焦点，令人不明觉厉。而在 DGX-2 上，16 枚 V100 的 CUDA 核数到达了疯狂的 81,920 焦点。这一现实，连系 NVSwitch 手艺、512GB 现存、30TB NVMe 固态硬盘、两枚至强 Platimum CPU 和高达 1.5TB 的主机内存

黄仁勋用 GPU 深度进修里程碑式的杰作 AlexNet 来举例。研究者 Alex Krizhevsk 用了 6 天，在英伟达 GPU 上练习 AlexNet，这个研究初度把持梯度降落法和卷积神经搜集停止计较机图像识别，明显优于此前的手调参数法，拿下了 ImageNet 图像识别竞赛。AlexNet 让 Alex 世界闻名，这 6 天可以说值了。

然而，同样的 8 层卷积神经搜集，我用 DGX-2 跑了一下，只用 18 分钟就到达了同样的成效，黄仁勋说，五年，500倍的前进。

这说了然良多工具。其中有一条：在这五年里，英伟达的手艺前进节奏已经无法用摩尔定律来描述了。

DGX-2 首要的应用场景是明显加速高端科研和商业人工智能产物的研发和面市。它显然不是一台斲丧级的产物高达 150万美元的售价

开玩笑的，售价是 40 万美元

然而即便是 40 万美元的未含税价钱，仍是让一些手头严峻的工业用户望而却步。别担忧，DGX-2 只是今天英伟达在人工智能规模的几个新产物之一，其它还有：

1)DGX 机箱里面的 V100 GPGPU 进级版，内存进级到了 32 GB，哪些只必要单枚或者少量显卡的研究者，消费力获得体味放，可以练习更复杂的神经搜集了：

2)面向罗片子视觉、建筑设计等创意工业，推出的 Quadro GV100 显卡产物。Quadro GV100 是一块工作站显卡，里面是两枚 V100 GPU。这块显卡支撑英伟达的光线追踪 (Ray Tracing) 手艺 NVIDIA RTX：

3)NVIDIA RTX：如前述，英伟达开发的一种极其复杂，且计较密集型的光效手艺。简单来说，像在真实世界里那样，掺杂的多光源、复杂的情形，导致光线照到不合材质的物品上所出现出的散逸，以及物品对光源、对其它物品，在曲面、球面甚至犯警则概况所产生的反射了局，或者光源照射到玻璃杯产生的犯警则投影这些光效和暗影在曩昔极难经由过程计较机完满出现，但英伟达今天向着亦真亦幻往前走了一步。

4)TensorRT 4，新一代的 TensorFlow 推理工具;GPU 对美国科技公司在去年推出的深度进修兼容框架标准 ONNX 兼容;终于可以在 Kubernetes (K8S) 上办理英伟达 GPU 了，支撑 AWS、Google Cloud Platform、阿里云等。

5)新的主动驾驶车载计较架构 ORIN。

6)驾驶假造模仿手艺 Drive SIM Constellation。这是一个很幽默的手艺，可以让英伟达以及其它开放平台的科技公司在 GPU 上模仿主动驾驶汽车练习，明显降低开放路径真车练习的危险性。这个手艺还有一个怪异的用例：接入了该平台的汽车，在将来可以长途操控，黄仁勋演示了一个司机在会场，用 VR 头显和手柄长途驾驶一辆汽车遁藏停滞并成功泊车“这是一种受欢迎的发展趋势。硅星人之后还会对这个手艺停止探秘。

7)机械人开发开放平台 ISSAC，把持了英伟达在主动驾驶上堆集的一些手艺，比如高精度舆图绘制等。

8)Project CLARA，一个云端医疗诊断的项目。这个项目很是幽默，简单来说，英伟达病院供给基于云端的医疗图像识别超算，一个场景是上传心脏 B 超的实时视频流，云端的显卡运转练习好的神经搜集，可以将画面变成三维的体积图像，然后实时将器官高亮出来，从而生成一个更随意傍不雅观不雅观的3D画面。现场演示的画面还给出了器官功能的实时数据，罗每次搏动的泵出血量等，令人印象深化。

硅谷是一个 T 恤帽衫和拖鞋统治的地方，而英伟达的创办人黄仁勋在这里是个相称较着的另类：一袭皮夹克的他，工程师身世又担任过市场，演讲起来涓滴没有良多其它科技大佬身上特有的子虚气息。

在 GTC 2018 上，可能感受本身气场还不够强，他直接站在了椅子上接收的发问;他较着接收过公关练习点一杯冰爽的奶茶，但在回覆发问时的恳切仍然在科技大佬中显得怪异，甚至直接问旁边的公关你是不是想打断我来着?但我已经说完了。人称核弹教父的黄仁勋，名副其实。

他吐槽常见的 x86 架构办事器栈，一个机柜动辄数十台办事器，十几台机柜总本钱成百上万万美元。而获得同样的深度进修练习了局，只需几台或者十几台 V100，或者一台 DGX-2，价钱至少六位数。这也是为什么他在演讲时，不竭对台下的不雅观不雅观众频频：多买更划算!(The more you buy, the more you save.) 几乎将一场 GPU 手艺前沿的演讲变成了电视购物。

Watch now cause here I come. 是黄仁勋上台前的暖场歌曲里的一句歌词。

至少在今天，将摩尔定律踩在脚下，黄仁勋和他的英伟达看起来势不成挡。

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