英伟达GTC中国站开幕:宣布TensorRT3、自动机器处理器Xavier

9 月 26 日上午,英伟达 GTC 大会中国站在北京开幕。作为每年 GPU 开发者最为重要的盛会,GTC 和全球一系列活动为开发者们提供了宝贵的培训机会。同时,大会上也展出了当今计算行业最重要的研究成果,涉及领域包括人工智能、深度学习、医疗保健、虚拟现实、加速分析和自动驾驶汽车。在黄仁勋上午的 Keynote 演讲中,我们看到了英伟达和整个业界在人工智能领域的最新进展。作为 GTC 特邀媒体,机器之心亲临大会现场,第一时间对本次大会的亮点进行了报道。


本次 GTC 大会上不乏重要新闻,除了新版优化引擎 TensorRT 3.0 以外,英伟达还宣布与国内 OEM 厂商展开合作,准备共同推出基于 Tesla V100 的 HGX-1 加速器;同时宣布全球首款自动机器处理器 Xaiver,正在与京东合作,共同探索无人机和送货机器人等设备的发展。

大会 Keynote 亮点:

  • 发布 TensorRT3 深度学习引擎;
  • 全球首款自动机器处理器 Xavier;
  • 一系列产业合作。

TensorRT3 深度学习引擎

在本次大会中,最为引人关注的就是正式发布的 TensorRT 3.0 了。黄仁勋在大会上花费了大量篇幅对其进行了详细介绍。「深度学习推理引擎」TensorRT 是连接神经网络框架和硬件(GPU)平台的桥梁,它的支持范围覆盖终端设备芯片到服务器级别的各种芯片。由于英伟达的硬件优势,TensorRT 可以将神经网络计算的延迟降低至业内最低水平,这对于面向消费者的应用级产品而言非常重要。

在使用 TensorRT 3.0 之后,ResNet-50 处理图像的速度是 CPU 的 40 倍。

英伟达宣称,新的 TensorRT 3.0 已经支持所有种类的流行神经网络框架(包括 TensorFlow、Microsoft Cognitive Tookit、MXNet、PyTorch、Caffe2、PaddlePaddle 与 Theano),并覆盖支持更多种类的 GPU(包括最近推出的 Jetson TX2 与 Tesla V100)。在过去主要面向于图像处理任务的基础上,英伟达的持续开发让 TensorRT 支持了更多的应用和神经网络种类。作为一个可编程的通用平台,TensorRT 让 GPU 相对其他硬件有了更多优势。

「人工智能在过去的一年里发展很快,但是我们面临的挑战仍然很多,」英伟达人工智能产品负责人 Han Vanholder 表示,「目前我们使用的服务器架构不是为人工智能任务设计的,在这种情况下,如果想完成一种语音识别服务,我们就需要(基于 CPU 的传统服务器)用到价值 10 亿美元的服务器组,而它的功率是 100MW——而这只是用于一种服务的数字。」

除了速度和效率,对于开发者而言,TensorRT 也是一种易于使用的工具。英伟达表示,很多人工智能研发团队在使用中发现,用其他的解决方案可能需要几周,几月才能实现的深度学习项目(需要修改代码、进行编译、测试),在使用 TensorRT 的情况下只需要一天的时间就可以看到结果了,由于高度集成的特性,开发者在实现自己的想法时不需要调整大量手动设置。

「这样就可以让你更加关注与产品本身相关的东西了,」黄仁勋在演讲中说道,「而不是在优化和兼容性上消耗时间。」

将 HGX-1 加速器引入中国

在 GTC 大会上,英伟达也宣布了一系列与国内相关的合作项目。其中,将搭载最新架构 Tesla V100 芯片的 HGX-1 带入中国值得注意。在上午的大会上,黄仁勋宣布,英伟达正在与华为、浪潮、联想等公司展开合作,准备共同推出基于 Tesla V100 芯片的 HGX-1 加速器。希望使用这些技术的用户,可以在近期获得有这些公司生产的 OEM 产品。

高性能计算设备(HPC)是现代科学的基础,从预测天气、发明新药到寻找新能源,大型计算系统能为我们模拟和预测世界的变化。这也是英伟达在新一代 GPU 架构推出时选择优先发布企业级计算卡的原因。在今年五月,英伟达发布全新 Volta 架构时,首先推出的就是专为 HPC 和 AI 的融合而设计的 Tesla V100 计算卡。目前,它主要整合在 HGX-1 加速器中被使用。

全新的 Tensor Core 设计是 Volta V100 最重要的特征,它有助于提高训练神经网络所需的性能。Tesla V100 的 Tensor Core 能够为训练、推理应用的提供 120 Tensor TFLOPS。相比于在 P100 FP 32 上,在 Tesla V100 上进行深度学习训练有 12 倍的峰值 TFLOPS 提升。而在深度学习推理能力上,相比于 P100 FP16 运算,有了 6 倍的提升。Tesla V100 GPU 包含 640 个 Tensor Core:其中每个流式处理器(SM)有 8 个。

矩阵-矩阵乘法运算(BLAS GEMM)是神经网络训练和推理的核心,被用来获得输入数据和权重的大型矩阵的乘积。如下图 6 所示,相比于基于 Pascal 的 GP100,Tesla V100 中的 Tensor Core 把这些运算的性能提升了至少 9 倍。

加速器内含 8 块 Tesla V100 芯片(外加必要的 CPU 等芯片),英伟达宣称其性能相当于 150 块 CPU 的和(在语音识别、图像识别等任务中)。它通过 NVLink 高效并联了 8 块 GPU 的计算能力,通过 PCIe 交换架构,HGX-1 也可以动态链接任意数量的 GPU。这样以来,一台 HGX-1 就可以为用户提供足够的 CPU 和 GPU 应用。英伟达宣称,在深度学习任务中,HGX-1 与传统基于 CPU 的服务器相比,性能可以提升 100 倍,人工智能训练任务的花费为后者的 1/5,AI 推算的十分之一。黄仁勋表示,每台 V100 服务器可以为客户节省 50 万美元的成本。

「科大讯飞、微信、京东、阿里巴巴等公司都已经在使用英伟达的最新产品了。」黄仁勋介绍道。「对于这些公司来说,搭载 Volta 芯片的服务器让自己获得了先机。如果在手机 APP 上,一项服务的延迟有一秒钟的话,用户会感到不耐烦,倾向于转而使用其他服务。对于阿里巴巴来说,在使用了英伟达的技术和硬件之后,他们获得了满意的效果。」

在本次大会上,英伟达也已宣布自己已经开始与阿里云、百度云、腾讯云等平台展开合作,将搭载新一代 Tesla V100 芯片的服务器大规模投入使用。

「摩尔定律已经是过时的定律了,」黄仁勋表示,」它是一种缓慢增长的定律,GPU 的计算能力发展速度超过了摩尔定律,神经网络的性能发展也超过了摩尔定律。我们将这两者结合,可以创造更加美好的未来。」

全球首款智能机器处理器 Xavier

英伟达认为,AI 技术、用户场景(关系到数据)和计算能力,促成了首批 AI 先锋公司。作为芯片供应商,这家公司希望与所有致力于拓展 AI 前沿的公司展开合作。

京东选择了英伟达的支持在无人机/机器人平台上提供计算能力。京东称在 2022 年将会部署 100 万台无人机用于物流。无论使用什么样的 GPU,TensorRT 都可以进行很好的支持。

在大会上,英伟达展示了搭载 Volta 芯片的新一代终端芯片 Xavier,并宣布该芯片将会出现在下一代 Jetson 系统上,自 2018 年一季度起为京东的物流机器人与无人机率先提供支持。而大规模供货需要等到 2018 年四季度。

随着 Volta 系列芯片的推广,英伟达正在将工作重心倾向企业级市场。「我们发现,目前市场在数据中心级别上的芯片需求非常大,」黄仁勋表示,「英伟达会以构建平台的角度推进自己的计划。」在近日与谷歌在云服务硬件中达成新合作之后,我们必将看到这家公司在人工智能技术的发展中扮演越来越重要的角色。

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