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英伟达gpu架构演进:GPU大厂英伟达的AI造梦空间

英伟达gpu架构演进:GPU大厂英伟达的AI造梦空间这不是“神笔马良”里的天方夜谭,这是开箱现场的“GauGAN”黑科技。GauGAN AI绘画网页应用是英伟达研究院利用生成式对抗网络所取得的研究成果,以后印象派画家保罗·高更命名,能够基于分割图创建逼真图像,用户只需点击几下即可绘制出场景布局的速写图。随手勾勒几笔线条与色块,瞬间生成青山绿水的精美图片。AI江湖,硝烟四起。英伟达以GPU独霸江湖,除在图形处理方面占有绝对优势外,还大力开大规模并行计算平台、云端AI计算平台和广泛应用于自动驾驶汽车的AI计算平台等,目前已成为全球人工智能计算平台的领导者。2019云栖大会,英伟达应邀而来,它会带给我们怎样的前沿科技?昨天下午,云栖大会前夕,三大宝箱已神秘开启。宝箱一:从青铜到王者 只差一支“AI神笔”GauGAN的距离

—— “神笔”GauGAN 硬核家族DGX “铁甲小宝”JetBot。

英伟达gpu架构演进:GPU大厂英伟达的AI造梦空间(1)

“英伟达来云栖大会了,下午还有开箱预热!”

英伟达是谁?它是游戏宅们口中的钱包“收割机”,也是AlphaGo背后的“硬实力”。1993年英伟达成立,瞄准游戏芯片市场,以GPU为铆点,不断发展图形渲染能力,并在之后的几年,成长为游戏显卡界的巨擎。

与此同时,GPU的出现为AI计算带来了新的动力。英伟达通过一系列手段支持AI技术发展,打造性能、构架更高效的GPU,即“通用AI处理器”。近十年来,GPU长足发展,其在深度学习领域拥有的数据处理能力,极大拓展了AI的应用场景。

AI江湖,硝烟四起。英伟达以GPU独霸江湖,除在图形处理方面占有绝对优势外,还大力开大规模并行计算平台、云端AI计算平台和广泛应用于自动驾驶汽车的AI计算平台等,目前已成为全球人工智能计算平台的领导者。

2019云栖大会,英伟达应邀而来,它会带给我们怎样的前沿科技?昨天下午,云栖大会前夕,三大宝箱已神秘开启。

宝箱一:从青铜到王者 只差一支“AI神笔”GauGAN的距离

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随手勾勒几笔线条与色块,瞬间生成青山绿水的精美图片。

这不是“神笔马良”里的天方夜谭,这是开箱现场的“GauGAN”黑科技。GauGAN AI绘画网页应用是英伟达研究院利用生成式对抗网络所取得的研究成果,以后印象派画家保罗·高更命名,能够基于分割图创建逼真图像,用户只需点击几下即可绘制出场景布局的速写图。

自今年年中英伟达在NVIDIA AI Playground上公开发布GauGAN测试版以来,创意专业人士已经使用它创作了超过50万张图像。

为何GauGAN会如此受专业人士追捧?

“GauGAN 的神经网络是通过一百万个开源Flickr 图像进行训练的,能够理解如雪、树木、水等超 180 个物体之间的关系。它并不像Photoshop里贴一个图层那样,简单的把图形贴上去,而是根据相邻两个图层之间的对应关系对边缘进行调整。”英伟达中国区高级技术市场经理施澄秋给出解释。

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“艺术天赋”颇高的GauGAN并不局限于为专业人士服务,应用场景正逐步拓宽。施澄秋表示,最初,研究人员认为游戏开发商、景观设计师和城市规划者将会更多地受益于这一技术,但如今GauGAN已经拓展到了其他领域,一家医疗保健机构还将其用作为患者减压的治疗工具。

宝箱二:硬核家族DGX部署更快、性能更强的AI超级计算机系列

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数据科学家和人工智能研究人员,依赖高性能的计算能力来获取最新研究成果。如何维持这些人的生产力,将资源带给更广泛的开发人员便显得非常重要。基于此,英伟达设计了一系列DGX工作站和AI超级计算机,满载了用于ML研究的CUDA-X工具和库,帮助科研人员深度学习训练。

目前,DGX家族已初显规模,包括DGX System、DGX工作站、DGX-1、DGX-2等。在今年云栖大会上,家族成员纷纷亮相,包括最新推出的DGX POD超级计算机。

今年6月, DGX SuperPOD对外发布,其强大的运算能力位列全球最快超级计算机第22名。此次带来的DGX POD,可以说是DGX SuperPOD的“年轻版”。

施澄秋告诉36氪,“与2015年刚推出该模型时相比,即便采用当时最先进的系统——单台英伟达K80 GPU也需要耗时25日完成训练,而DGX SuperPOD生成结果的速度较之加快了18 000倍。”

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在DGX POD边上,是另一款明星产品英伟达DGX-1。它是世界上首款适用于深度学习的盒中超级计算机,配备Tesla V100 GPU和NVIDIA NVlink 高速互联技术,专为学习、观察和模拟世界而设计。

除了AI超级计算机,还有AI工作站。DGX工作站,突破传统构建个人深度学习平台的局限性,可用于大规模培训、预测和可视化数据的开源软件,其计算性能相当于400个CPU之和,但功耗仅它们1/20。DGX工作站也十分合适安静场所,其噪音仅为其他工作站的1/10。

此外,DGX系列的系统、驱动全都安装完毕,大大减少了工程师前期部署环境和测试时间,易于管理和维护。即便是一个普通的算法工程师,也可以轻松将环境搭建好。

宝箱三: “铁甲小宝”JetBot 一路“无”障碍通行

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“当心,前面有路障!”

在英伟达展区外侧搭建的平台上,一台小小的机器人正在通过障碍路段,“吃瓜群众”们不禁为它捏了把汗。

这是英伟达开发的开源自动化机器人JetBot,搭载Jetson嵌入式计算板系列中的最新产品Jetson Nano,能够处理对象识别和自主导航等任务,而无需依赖云处理能力。

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小巧、强大、价格低廉,是JetBot的三大关键词。与以往Jetson系列相比,Nano的体积更小,可应用的目标也相应缩小。它能为运行现代人工智能工作负载提供472 GFLOPS(每秒十亿次浮点运算)的计算性能,且在美网售价仅250美元。

拥有JetBot并不是梦,而且还能“定制”。“JetBot本质是一款针对‘嵌入式设计者、研究人员和 DIY 制造者’的Nano开源自动化机器人套件,与许多流行的配件兼容,并附带交互式教程,可以实现跟踪、避障等目标,允许用户构建自己的自动驾驶机器人。”英伟达中国区GPU应用市场总监候宇涛向36氪介绍。

据了解,自JetBot项目发布后,网上创客们脑洞大开,制作出一系列惊艳作品,包括可以攀岩走壁的四足机器人“JetSpider”等。(杨晰)

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