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GTC2019:NVIDIA发力 3D 视觉、自动驾驶等领域的行业

摘要: 3 月 19 日凌晨 5 点钟,在美国加州圣何塞的圣何塞大学活动中心,一年一度的英伟达 GTC(GPU Technology Conference)大会迎来了本年度最重要的 Keynote 环节,也就是英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋的重磅演讲。这是英伟 ...

3 月 19 日凌晨 5 点钟,在美国加州圣何塞的圣何塞大学活动中心,一年一度的英伟达 GTC(GPU Technology Conference)大会迎来了本年度最重要的 Keynote 环节,也就是英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋的重磅演讲。这是英伟达举办的第十届 GTC 大会。

  作为英伟达展示其技术实力和产品进展的最重要的舞台,本次 GTC(也称 GTC 2019 )覆盖了 AI/深度学习、数据中心加速、自动驾驶、图像处理与模拟、高性能计算、机器人等多个领域。雷锋网编辑也受邀来到 GTC 2019 现场,见证了英伟达在诸多领域的最新进展。

  那么,在本次 GTC 的 Keynote 上,英伟达放出了哪些“核弹”呢?

  利用 RTX 技术,发力 3D 行业

  在 2018 年的 SIGGRAPH 会议上,英伟达发布了全新的图灵架构惊艳了整个计算机图形行业;同时基于此架构,英伟达发布了 RTX (实施光线追踪)技术和基于该技术的 Quadro 系列 GPU。

  不过对于英伟达来说,要想推动 RTX 走向市场,自然离不开合作伙伴的支持。

  在本次 GTC 上,英伟达宣布,众多全球顶级的 3D 应用提供商支持 NVIDIA RTX 技术,相关产品将在 2019 年发布;这些应用商包括 Adobe、Unity、Unreal Engine、Pixer 等。按照英伟达的说法,在这样的合作之下,RTX 技术将会在 2019 年到达 900 万 3D 创作者手中。

  在这里,黄仁勋发布了 NVIDA OMNIVERSE,它是一个让创作者利用 RTX 技术来进行创作的 3D 开放协作平台。

  在这个平台之上,英伟达与 PIxar、Digital Domain 等众多平台合作,支持最新的设计协作行业标准。比如说,它支持 Pixar 的 Scene Description 技术,在渲染、模型、动画、光效、阴影等方面更好地交换信息,同时也支持 Nvidia 的 Material Definition Language,能够让创作者在多个工作中变换表面材料信息。

  同时,创作者也可以利用英伟达的 Omniverse Viewer 来实时查看自定义条件下的 3D 效果。当然,Omniverse Viewer 也利用了 RTX 技术和 CUDA 核心和支持 Tensor Core 的 AI 技术。

  基于 RTX 技术,黄仁勋还发布了数据中心级别的图像服务器 NVIDIA RTX Servers,它能够支持渲染、Omniverse 和 Geforce Now 云端游戏服务。其中,有一个最新配置令人震惊,它在 32 个 RTX blade Server(每个 blade Server 拥有 40 个 GPU) 上部署了 1280 个图灵架构的 GPU,从而在云渲染、效率和规模上实现了飞跃。

  目前,包括戴尔、HPE、联想、ASUS、Supermicro 在内,已经有不少服务器厂商已经推出了讲过认证的 NVIDIA RTX 服务器,从而提供数据中心级别的高度可定义、按需分配的内容渲染和虚拟工作站解决方案。

  值得一提的是,基于两块 Quadro RTX 8000 GPU(Quadro RTX 系列除了支持实施光线追踪,也 AI 方面也有极佳的表现 ), 英伟达也发布了专门面向数据科学家的工作站,它拥有 96GB 内存,预装了 CUDA-X AI 库,支持 RAPIDS、TensorFlow、Pytorch、Caffe、Anaconda Dsitribution,可以达到 10 倍的数据处理速度。

  发布 CUDA X AI,加速数据科学

  本次 Kyenote 上,黄仁勋发布了全新的 AI 加速库——CUDA X AI SDK 库。

  CUDA X AI SDK 可以用于数据分析、机器学习、深度学习等多个领域的加速;它可以更好地释放 Tensor Core GPU 的灵活性,实现以下诸多方面的加速:

  • 数据科学中的数据获取、ETL、模型训练和部署;

  • 机器学习算法的压缩、分类等;

  • 深度学习中的的训练框架,针对 NVIDIA Tensor Core GPU 进行自动优化;

  • 云端的推理和大规模 Kubernetes 部署;

  • PC、工作站、超计算机、企业数中心中的数据科学;

  • AWS、Google Cloud 和微软 Azure 云计算中的 AI 服务。

  英伟达方面表示,CUDA-X AI 可以实现机器学习和数据科学最高 50 倍的负载加速,它包含了十几个特性的加速库。比如说,它可以通过 cuDF 加速数据分析,通过 cnDNN 加速深度学习,通过 cuML 加速机器学习算法,通过 DALI 加速数据处理。

  当前,CUDA-X AI 已经被 Charter、微软、Paypal、SAS 和沃尔玛等公司所采用,同时也支持 TensorFLow、PyTorch 和 MXNet 等主流的深度学习框架。


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本文作者
2019-3-20 10:13
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