Nvidia、ディ〖プラ〖ニングの另圭蝸を斧せつける
Nvidiaは帽なるファブレス染瞥攣メ〖カ〖にとどまっていない。AI∈ディ〖プラ〖ニング∷やHPC∈光拉墻コンピュ〖ティング∷のマシンを肋紛するコンピュ〖タメ〖カ〖でもある。呵動のGPUであるTesla V100∈哭1∷を蝗いこなす。AIでは池漿だけではなく夸俠脫にGPUを瓢かすための夸俠ソフトウエアTensorRTの糠バ〖ジョンも倡券した。極瓢笨啪脫プラットフォ〖ム、IoT脫の夸俠アクセラレ〖タも捏丁する。こんな謊が赦かび懼がる。
哭1 Nvidia呵動のGPU≈Tesla V100∽は5000改笆懼のGPUコアを畝事誤に芹彌した210帛トランジスタを礁姥している
こういった呵糠のNvidiaの悸蝸を票家は2018鉗3奉に勢柜のサンノゼで績したGTC 2018での券山柒推を、4奉布杰澎疊で倡號されたNdivia Deep Learning Seminar 2018で給倡した。ディ〖プラ〖ニングコンピュ〖タとその慌寥み、呵糠惹の夸俠ソフトウエアTensorRT 4、悸狠の炳脫として極瓢笨啪脫のシミュレ〖タ≈Drive Constellation∽を券山した。さらに寥み哈みシステムやIoT眉瑣でもAIを蝗うためのNvidiaのディ〖プラ〖ニングア〖キテクチャ∈NVDLA∷を毖Armの≈Project Trillium∽に寥哈むためArmとも捏啡した。ハイエンドコンピュ〖ティングでは、レイトレ〖シング∈Ray Tracing∷という各の雹逼を悸狠の繼靠事みの墑劑で山附する緘恕をリアルタイムで悸附するNvidia RTX禱窖も券山した。
坤腸に績したディ〖プラ〖ニング脫サ〖バNvidia DGX-2では、驕丸1ラックに20駱のサ〖バを烹很し、それを15ラック事べた弓いデ〖タセンタ〖に嗓濃するディ〖プラ〖ニング借妄墻蝸を積ちながら、1ラック尸にも塔たない5駱のサ〖バで悸附できるコンピュ〖タシステムを倡券した。サイズは1/60、排蝸跟唯は18擒という光拉墻なコンピュ〖タとなった。これまでのコンピュ〖タサ〖バ〖DGX-1は、呵絡(luò)8改のGPUを烹很していた。
このディ〖プラ〖ニング脫サ〖バDGX-2では、呵も動蝸なGPUであるNvidiaのTesla V100のメモリを驕丸の2擒の32GBに絡(luò)推翁步し、呵絡(luò)16改のGPUを烹很している。16改のGPUをどのように菇喇するか。これまでは4GPUを1寥として、煌逞妨の暮爬に稱GPUを芹彌する菇喇で高いに息馮し乖き丸できるア〖キテクチャであり、8改のGPUの眷圭はこれを2寥で高いにデ〖タを乖き丸できる菇喇を何っていた。しかし16GPUとなると、もはやこのア〖キテクチャは蝗えないため、バス數(shù)及に擊たファブリックNVLinkインタ〖コネクトチップを糠たに肋紛した∈哭2∷。このチップにはクロスバ〖スイッチを礁姥しており、18改のポ〖トを積ち、呵絡(luò)900GB/sでデ〖タ啪流する。このチップだけでも20帛トランジスタを礁姥している。
哭2 16改のGPUをNVLinkインタ〖コネクトで100%儡魯する
夸俠ソフトウエアTensorRT 4をGoogleのディ〖プラ〖ニング脫フレ〖ムワ〖クTensorFlow 1.7に琵圭し、夸俠アプリケ〖ションをGPU懼で悸乖しやすくした。池漿貉みのニュ〖ラルネットワ〖クを孔廬に呵努步し、浮沮、鷗倡するために網(wǎng)脫する。Googleがこのソフトを蝗い侍のGPUで悸乖した馮蔡、TensorFlow柒でGPU夸俠の廬刨はこのソフトを蝗わない眷圭と孺べ8擒光廬のスル〖プットが評られたとしている。
極瓢笨啪のための濕攣千急に蝗うAI怠墻をシミュレ〖ションするための賈很シミュレ〖ションプラットフォ〖ムNdivia Drive Constellationをリリ〖スした。これは2駱のサ〖バからなり、それぞれが漓脫のソフトウエアを烹很している。1戎謄のサ〖バにはNdivia DRIVE Simを烹很し、極瓢笨啪に澀妥なカメラとミリ僑レ〖ダ〖、Lidarなどのセンサをシミュレ〖ションし、センサデ〖タを欄喇する。もう1駱のサ〖バにはAI賈很コンピュ〖タNvidia Drive Pegasusと、極瓢笨啪脫のソフトウエアスタックが烹很され、あたかも悸狠の蘋烯懼を瘤乖するクルマのセンサから評られたデ〖タのように借妄を乖い、瘤乖覺斗を回績し、シミュレ〖タにフィ〖ドバックされる。このHIL∈Hardware in the loop∷は1擅粗に30攙シミュレ〖ション瓢侯できる。
シミュレ〖ションソフトのDrive Simは、私慎鮑や酷楞などの佰撅丹據(jù)や、秒粗の飭しい呂哇各、屜粗の芭い覺斗、ありとあらゆるタイプの烯燙や孟妨など、などさまざまなテスト茨董を料り叫すという。こういった覺斗の面でカメラ鼻嚨やレ〖ダ〖の瓤紀(jì)僑妨などのデ〖タを艱り哈みシミュレ〖ションする。
Nvidiaはまた、IoTのような汾いエッジデバイスにも夸俠脫プロセッサを烹很できるようにするため、CPUコアベンダ〖のArmとも捏啡した。Nvidiaのディ〖プラ〖ニングアクセラレ〖タ∈NVDLA∷ア〖キテクチャをArmの≈Project Trillium∽プラットフォ〖ムに寥み哈み、怠常池漿を悸附するという。NvidiaのNVDLAは、SoCのXavierをベ〖スとして、ディ〖プラ〖ニングの夸俠アクセラレ〖タを肋紛する狠の篩潔を謄回す痰瘟のオ〖プンア〖キテクチャである。夸俠ソフトウエアのTensorRTの呵糠惹もサポ〖トしている。
Nvidiaは、海や染瞥攣GPUチップからコンピュ〖タハ〖ドウエアとソフトウエアまで緘齒ける遍換に潑步したコンピュ〖タメ〖カ〖と咐えるかもしれない。
