Видео: Настя и сборник весёлых историй (Октября 2024)
Новый графический процессор Nvidia Titan X основан на процессоре GM200, который представляет собой огромный чип, использующий мощность 8 миллиардов транзисторов, 3072 процессорных ядра и 12 ГБ встроенной памяти GDDR5 для 7 терафлопс максимальной производительности с одинарной точностью. Этот чип, который был представлен на конференции разработчиков игр две недели назад, основан на тех же ядрах Maxwell, которые используются в современных процессорах компании, и производится по тому же 28-нм процессу.
Но на этой неделе Nvidia заявила, что ее новый флагманский графический процессор GeForce обеспечит вдвое большую производительность и удвоенную энергоэффективность, чем его предшественник. Это также очень большой чип размером 601 мм2, примерно самого большого размера, который производится в настоящее время, и потребляющий 250 Вт мощности. И, конечно же, это будет самый дорогой универсальный графический чип с рекомендованной розничной ценой в 999 долларов.
Большинство отзывов с таких сайтов, как ExtremeTech, Anandtech и TechReport, довольно положительные. Конечно, в реальном мире никто не видит удвоения производительности, как заявляет производитель, хотя есть и хорошие результаты. В целом, Titan X, кажется, явно превосходит другие карты с одним графическим процессором, и делает достойную похвалы работу по сравнению с двойной видеокартой AMD Radeon R9 295X2 или двойной видеокартой Nvidia GeForce GTX 980 SLI. Во многих случаях карта с двумя графическими процессорами от любого поставщика будет быстрее, чем любая карта с одним графическим процессором, но во многих играх не используются обе карты, а в других случаях настройки с двумя картами проявляют большее заикание. В частности, многие обзоры посвящены тому, насколько хорошо Titan X работает на 4K.
Конечно, главный конкурент Nvidia в конкурентном мире компьютерной графики вряд ли будет сидеть сложа руки - по слухам, у AMD есть своя новая карта, ожидающая своего часа.
Опять же, тем не менее, то, что мне показалось наиболее интересным во время презентации Titan X на конференции по технологиям графических процессоров (GTC) во вторник, было сосредоточено на использовании чипа в приложениях для глубокого обучения, а генеральный директор Nvidia Джен-Хсун Хуанг рассказал о том, как исследователи обнаружили, что методы глубокого обучения могут быть значительно ускорены с помощью графических процессоров.
В частности, Хуанг рассказал о приложениях, начиная от распознавания изображений с автоматическим написанием титров и заканчивая медицинскими исследованиями и автономными транспортными средствами. Автомобильный рынок был в центре внимания Nvidia на CES, поскольку он представил свой чип Tegra X1 и свое решение Drive PX для автомобильной промышленности. Идея состоит в том, чтобы дополнить существующие усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS), чтобы они со временем становились все умнее и умнее. «Я полагаю, что Большой взрыв автомобилей с автоматическим управлением скоро наступит в ближайшие несколько лет». Хуан сказал.
Позже генеральный директор Tesla Motors Элон Маск присоединился к Хуангу на сцене GTC, чтобы сказать, что разработка автомобилей с самостоятельным вождением, которые на самом деле безопаснее, чем автомобили с вождением людей, не так далеко. Маск сказал, что комплекты датчиков тока в Tesla уже способны использовать расширенные функции помощи водителю, но самостоятельное вождение в городских условиях со скоростью 10-40 миль в час потребует большей вычислительной мощности. Тем не менее, он сказал, что переход займет много времени, так как парк автомобилей на дороге очень большой. «Странно, что мы так близки к появлению ИИ», - сказал Маск. «Я просто надеюсь, что нам, людям, остается что-то делать».
Машинное обучение отличается от большинства приложений для высокопроизводительных вычислений (HPC), где Nvidia использует свои ускорители Tesla. Эти приложения обычно требуют с плавающей запятой двойной точности, в то время как приложения глубокого обучения часто нуждаются только в одинарной точности. Titan X предлагает только одинарную точность. Для приложений глубокого обучения Nvidia предлагает новую платформу под названием DIGITS, системы обучения Deep GPU для специалистов по данным и новое устройство стоимостью 15 000 долларов США под названием DIGITS DevBox.
Заглядывая вперед, Хуанг сказал, что архитектура графического процессора Pascal, дебютирующая в следующем году, ускорит приложения глубокого обучения в десять раз по сравнению со скоростью процессоров Maxwell текущего поколения. Это связано с тремя новыми функциями: смешанная точность (более широкое использование 16-битной плавающей запятой); 2, 7-кратный объем памяти - до 32 ГБ за счет использования трехмерной стековой памяти с трехкратной пропускной способностью памяти и межсоединения NV Link, позволяющего использовать до восьми высокопроизводительных графических процессоров в DevBox или аналогичной рабочей станции (в отличие от четырех Titan X GPU в одной отгрузке в мае). Об этом не говорилось, но вполне вероятно, что чипы на этой архитектуре будут использовать технологию процессов следующего поколения. В конце концов, первые 28-нм чипы были представлены в 2011 году и начали продаваться в 2012 году, поэтому я надеюсь, что в следующем году мы увидим 16-нм или 14-нм дискретные графические чипы.
