2018年3月27日—nvidia公布了其的深度學習計算平臺所取得的一系列重要進展，相較于六個月前發(fā)布的上一代產品，其深度學習工作負載性能實現了10倍提升。
nvidia的平臺已被各大云計算服務提供商和服務器制造商所采用，此次公布的主要進展包括nvidia® tesla® v100(強大的數據中心gpu)的2倍內存提升，以及革命性的全新gpu互聯結構nvidia nvswitchô，它可使多達16個tesla v100 gpu同時以2.4 tb /秒的速度進行通信，這一速度創(chuàng)下歷史新高。 nvidia還推出了一個更新的、全面優(yōu)化的軟件堆棧。
此外，nvidia推出 nvidia dgx-2ô，是其在深度學習計算領域取得的重大突破。這是*能夠提供每秒兩千萬億次浮點運算能力的單點服務器。dgx-2具有300臺服務器的深度學習處理能力，占用15個數據中心機架空間，而體積則縮小60倍，能效提升18倍。
nvidia創(chuàng)始人兼執(zhí)行官黃仁勛在gtc 2018上公布了這一消息，他表示：“深度學習的超凡進展僅僅是對未來的啟示。其中的很多進展都是基于nvidia深度學習平臺，該平臺已快速成為標準。我們正在以大幅超越摩爾定律的步伐加快提升平臺的性能，以實現突破，進而為醫(yī)療保健、交通運輸、科學探索和其他眾多領域帶來革命性改變。”
tesla v100實現內存翻倍
tesla v100 gpu被的研究人員廣為采用，2倍的內存提升使其能夠處理大部分內存密集型深度學習和高性能計算工作負載。
如今tesla v100 gpu配備了32gb內存，將助力數據科學家對更深度、更大規(guī)模的深度學習模型進行訓練，且比以往都更加。與之前的16gb版本相比，它還能將內存受限的hpc應用性能提升高達50%。
tesla v100 32gb gpu目前可用于所有nvidia dgx系統(tǒng)。此外，各大計算機制造商cray、hpe、ibm、聯想、supermicro和tyan也宣布將于第二季度內推出各自全新的tesla v100 32gb系統(tǒng)。 oracle云基礎設施也宣布計劃將于今年下半年在云端提供tesla v100 32gb。
nvswitch: 革命性的互聯結構
nvswitch的帶寬比好的pcie交換機高出5倍，讓能夠采用更多的超級互聯gpu來構建系統(tǒng)。它將幫助突破早前系統(tǒng)的限制并運行更大的數據集。它也為更大規(guī)模、更復雜的工作負載開啟了可能，包括神經網絡并行訓練的建模。
nvswitch在nvidia nvlinkô(nvidia開發(fā)的*高速互聯技術)的創(chuàng)新基礎上實現了進一步擴展，讓系統(tǒng)設計人員能夠構建更的系統(tǒng)，進而靈活地連接任何基于nvlink的gpu的拓撲結構。
*的gpu加速深度學習和hpc軟件堆棧
nvidia深度學習和hpc軟件堆棧的更新面向社群免費提供。當前社群共有超過82萬名注冊用戶，而一年前約為48萬。
此次更新包括新版本的nvidia cuda®、tensorrt、nccl和cudnn，以及面向機器人的全新isaac軟件開發(fā)套件。此外，通過與云服務提供商的密切合作，各大主流深度學習框架都在持續(xù)優(yōu)化，以充分利用nvidia的gpu計算平臺。
nvidia dgx-2：*性能高達每秒2 千萬億次浮點運算的系統(tǒng)
nvidia新推出的dgx-2系統(tǒng)通過借鑒nvidia為所有層級的計算堆棧開發(fā)的各種業(yè)界的技術優(yōu)勢，實現了每秒2 千萬億次浮點運算的里程碑式突破。
dgx-2是*采用nvswitch的系統(tǒng)，其中采用的16個gpu均共享統(tǒng)一的內存空間。這讓獲得了相應的深度學習訓練能力，以處理大規(guī)模的數據集和復雜的深度學習模型。
dgx-2結合了全面優(yōu)化更新的nvidia深度學習軟件套件，旨在助力數據科學家突破深度學習研究和計算的外部極限。
dgx-2能夠在不到兩天的時間內完成對fairseq的訓練，fairseq是一種采用新技術的神經網絡機器翻譯模型，其性能相較于去年9月份推出的基于volta架構的dgx-1提高了10倍。
tesla v100 32gb得到業(yè)界廣泛支持
微軟技術院士兼語音和語言業(yè)務負責人黃學東表示：“在過去幾年中，微軟和nvidia在ai技術方面的合作取得了巨大進展，包括近在漢譯英方面的突破。借助全新tesla v100 32gb gpu，我們將能夠更快速地針對更大規(guī)模、更為復雜的ai模型進行訓練。這將有助于提升自身語音識別模型和機器翻譯模型的準確性，使其達到人類的水平，并強化cortana、bing和microsoft translator等產品。”
sap以色列創(chuàng)新中心副總裁michael kemelmakher表示：“我們采用sap brand impact這款能夠近乎實時地對視頻中的品牌曝光率進行自動化分析的應用，評估了搭載全新tesla v100 32gb的dgx-1。內存的升級提高了我們在較大的resnet-152模型上處理更高清晰度圖像的能力，將平均錯誤率降低40%，進而能夠提供準確、及時且可審計的規(guī)?；?。”
nvidia dgx 產品組合
dgx-2是nvidia dgx產品組合中的新產品。該組合由三個系統(tǒng)組成，旨在幫助數據科學家快速開發(fā)、測試、部署并擴展全新的深度學習模型及創(chuàng)新成果。
dgx-2搭載16個gpu，是該產品陣容中的*。該系列中的其它產品還包括采用8個tesla v100 gpu的nvidia dgx-1系統(tǒng)，以及擁有緊湊型桌邊式設計、采用4個tesla v100 gpu的首臺個人深度學習超級計算機dgx station™。這些系統(tǒng)使數據科學家能夠將工作從運行于桌面的復雜實驗，擴展至高難度的深度學習問題，幫助他們全力完成工作。
關于nvidia
nvidia(納斯達克股票代碼：nvda)是一家人工智能計算公司。它在1999年發(fā)明的gpu激發(fā)了pc游戲市場的增長，重新定義了現代計算機顯卡，并且對并行計算進行了革新。近，通過將gpu作為可以感知和理解世界的計算機、機器人乃至自動駕駛汽車的大腦，gpu深度學習再度點燃了全新的計算時代——現代人工智能。