Nvidia cilja na grafiko in 'globoko učenje'

Novi grafični procesor Titan X temelji na procesorju GM200, ki je ogromen čip, ki izkorišča moč 8 milijard tranzistorjev, 3.072 procesorskih jeder in 12 GB vgrajenega pomnilnika GDDR5 za 7 teraflopov najvišje enostavne zmogljivosti. Ta čip, ki je bil pred dvema tednoma predstavljen na konferenci razvijalcev iger, temelji na istih Maxwellovih jedrih, ki so v trenutnih procesorjih podjetja in je izdelan po istem 28nm postopku.

Toda Nvidia je ta teden dejala, da bo njen novi vodilni GeForce GPU dosegel dvakratno zmogljivost in podvojil energetsko učinkovitost svojega predhodnika. Gre tudi za zelo velik čip s 601 mm2, približno največji velikostni čip, ki ga trenutno izdelujejo, in bo privlekel 250 vatov moči. In seveda bo to najdražji splošni grafični čip s predlagano maloprodajno ceno 999 dolarjev.

Večina pregledov spletnih mest, kot so ExtremeTech, Anandtech in TechReport, je precej pozitivnih. Seveda v resničnem svetu nihče ne opazi podvojitve zmogljivosti, ki jo trdi prodajalec, čeprav je nekaj lepih koristi. Na splošno se zdi, da Titan X očitno premaga druge kartice z enim GPU-jem in dobro zasluži primerjavo z AMD-jevim dvojnim GPU Radeon R9 295X2 ali Nvidijinim dvojnim GeForce GTX 980 SLI. V mnogih primerih bo kartica z dvema GPU-jem od katerega koli prodajalca hitrejša kot katera koli kartica GPU, vendar številne igre ne uporabljajo obeh kartic, v drugih pa nastavitve dvojnih kartic kažejo več mucanja. Veliko recenzij se še posebej osredotoča na uspešnost Titan X pri 4K.

Seveda Nvidijin glavni tekmec v konkurenčnem svetu računalniške grafike verjetno ne bo tesno sedel - po AMD-ju se po širokih govoricah pričakuje, da ima svojo novo kartico.

Ponovno pa se mi zdi, da je bilo najbolj zanimivo pri uvedbi Titana X na tehnološki konferenci GPU (GTC) v torek, osredotočenost na uporabo čipa v aplikacijah za globoko učenje, pri čemer je direktor Nvidia Jen-Hsun Huang govoril o tem, kako raziskovalci odkrili, da je mogoče tehnike globokega učenja dramatično pospešiti s pomočjo GPU-jev.

Huang je še posebej govoril o aplikacijah, od prepoznavanja slik z avtomatiziranim pisanjem napisov do medicinskih raziskav do avtonomnih vozil. Avtomobilski trg je bil pri CES-u glavni poudarek na Nvidiji, saj je predstavil svoj čip Tegra X1 in rešitev Drive PX za avtomobilsko industrijo. Ideja je razširiti obstoječe napredne sisteme za pomoč vozniku (ADAS), da bodo sčasoma postali pametnejši in pametnejši. "Verjamem, da se bo v naslednjih nekaj letih zgodil Veliki prasak samovozečih avtomobilov." Je rekel Huang.

Pozneje se je direktorju podjetja Tesla Motors Elon Musk pridružil Huang na odru GTC in povedal, da razvoj samovozečih avtomobilov, ki so dejansko varnejši od avtomobilov z vožnjo ljudi, ni tako daleč. Musk je dejal, da so sedanji senzorski paketi v Tesli že sposobni izboljšati funkcije za pomoč vozniku, toda samostojna vožnja v mestnem okolju s hitrostmi 10-40 milj na uro bo zahtevala večjo procesorsko moč. Kljub temu je dejal, da bo prehod trajal dolgo, saj je vozni park vozil na cesti tako velik. "Čudno je, da smo tako blizu AI, " je dejal Musk. "Upam samo, da nam ostane nekaj ljudi."

Strojno učenje je drugačno kot večina aplikacij za računalništvo z visokimi zmogljivostmi (HPC), kjer Nvidia pritiska na svoje Tesla pospeševalnike. Te aplikacije običajno potrebujejo dvojno natančnost s plavajočo vejico, medtem ko aplikacije za globoko učenje pogosto potrebujejo le eno natančnost. Titan X ponuja samo eno natančnost. Za aplikacije za poglobljeno učenje ponuja Nvidia nov okvir, imenovan DIGITS, sistem za usposabljanje globokih GPU-jev za podatkovne znanstvenike in nov 15.000 ameriških dolarjev imenovan DIGITS DevBox.

Huang je dejal, da bo arhitektura GPC-ove Pascal, ki naj bi bila predstavljena prihodnje leto, aplikacije za poglobljeno učenje desetkrat presegla hitrost svojih sedanjih generacij procesorjev Maxwell. To izhajajo iz treh novih lastnosti: mešana natančnost (večja uporaba 16-bitne plavajoče točke); 2, 7-kratna pomnilniška zmogljivost z do 32 GB s pomočjo 3D zloženega pomnilnika s trikratno pasovno širino pomnilnika in povezavo NV Link, ki omogoča do osem vrhunskih GPU-jev v DevBoxu ali podobni delovni postaji (v nasprotju s štirimi Titan X GPU-ji v enem odposlavanju v maju). Ni bilo rečeno, vendar je verjetno, da bi čipi, ki temeljijo na tej arhitekturi, uporabili procesno tehnologijo naslednje generacije. Konec koncev so bili prvi 28nm čipi predstavljeni leta 2011 in začeli prodajati leta 2012, tako da do naslednjega leta upam, da bomo videli 16nm ali 14nm diskretne grafične čipe.