Відео: 1001364 (Вересень 2024)
Новий графічний процесор Titan X Nvidia базується на процесорі GM200, який є величезним чіпом, використовуючи потужність 8 мільярдів транзисторів, 3 072 ядер обробки та 12 ГБ вбудованої пам'яті GDDR5 для 7 терафлопів максимальної одноточної продуктивності. Цей чіп, який було попередньо переглянуто на Конференції розробників ігор два тижні тому, заснований на тих же ядрах Maxwell, які є в поточних процесорах компанії, і виробляється за тим же 28nm процесом.
Але на цьому тижні Nvidia заявила, що його новий флагманський процесор GeForce забезпечить вдвічі більше продуктивності та вдвічі ефективніше енергоспоживання свого попередника. Це також дуже великий чіп на 601 мм2, про чіп найбільшого розміру, який зараз виробляється, і буде мати потужність 250 Вт. І звичайно, це буде найдорожчий загальний графічний чіп із запропонованою роздрібною ціною 999 доларів.
Більшість відгуків з таких сайтів, як ExtremeTech, Anandtech та TechReport є досить позитивними. Звичайно, в реальному світі ніхто не бачить подвоєння продуктивності, про який заявляє виробник, хоча є і деякі приємні здобутки. Взагалі, Titan X, схоже, перемагає інші картки одного GPU, і робить надійну роботу порівнянням з подвійним графічним процесором AMD Radeon R9 295X2 або подвійним GeForce GTX 980 SLI Nvidia. У багатьох випадках карта з подвійним графічним процесором від будь-якого постачальника буде швидшою, ніж будь-яка одна GPU-карта, але в багатьох іграх не використовуються обидві карти, в інших випадках установки подвійних карт виявляють більше заїкання. Зокрема, багато відгуків зосереджуються на тому, як добре працює Titan X у 4K.
Звичайно, головний конкурент Nvidia у конкурентоспроможному світі ПК-графіки, ймовірно, не сидить тісно - AMD поширюється чутками, що власна нова карта чекає крил.
Знову ж таки, те, що я вважав найцікавішим щодо впровадження Titan X на технологічній конференції GPU у вівторок, було зосередження уваги на використанні мікросхеми в додатках для глибокого навчання, при цьому генеральний директор Nvidia Джен-Хсун Хуанг розповів про те, як дослідники виявили, що методи глибокого навчання можуть бути різко прискорені за допомогою графічних процесорів.
Зокрема, Хуан розповів про додатки, починаючи від розпізнавання зображень з автоматичним написанням підписів до медичних досліджень до автономних транспортних засобів. Автомобільний ринок був головним напрямком для Nvidia на CES, оскільки він представив свій чіп Tegra X1 та своє рішення PX Drive для автопрому. Ідея полягає в розширенні існуючих вдосконалених систем допомоги водію (ADAS), щоб вони з часом стали розумнішими та розумнішими. "Я вірю, що в найближчі кілька років наступить Великий вибух самостійно керованих автомобілів". - сказав Хуан.
Пізніше генеральний директор Tesla Motors Елон Маск приєднався до Хуанга на сцені GTC, щоб сказати, що розробляти автомобілі, що реалізовують себе, є фактично безпечнішими, ніж ті, з людьми за кермом людей не так далеко. Мєск сказав, що поточні набори датчиків у Tesla вже здатні покращити функції допомоги водіям, але для самостійного водіння у міському середовищі зі швидкістю 10-40 миль на годину знадобиться більша потужність обробки. І все-таки він сказав, що перехід триватиме тривалий час, оскільки парк транспортних засобів на дорозі настільки великий. "Дивно, що ми настільки близькі до появи ШІ", - сказав Муск. "Я просто сподіваюся, що нам залишилося щось робити".
Машинне навчання відрізняється від більшості високопродуктивних обчислювальних програм (HPC), де Nvidia просуває свої прискорювачі Tesla. Ці програми зазвичай вимагають подвійної точності з плаваючою точкою, тоді як програми глибокого навчання часто потребують лише одноточності. Titan X пропонує лише одноточну точність. Для програм глибокого навчання Nvidia пропонує нову структуру під назвою DIGITS, Системи навчання глибоких GPU для науковців даних та новий прилад на суму 15 000 доларів під назвою DIGITS DevBox.
Глянувши вперед, Хуан сказав, що архітектура графічного процесора Pascal, яка буде представлена в наступному році, прискорить програми глибокого навчання в десять разів, що перевищує швидкість процесорів Maxwell поточного покоління. Це пов'язано з трьома новими можливостями: змішана точність (більше використання 16-бітової плаваючої точки); 2, 7-кратний об'єм пам’яті до 32 Гб завдяки використанню тривимірної пам’яті з трикратною пропускною здатністю пам’яті та з'єднанням NV Link, що забезпечує до восьми високоякісних графічних процесорів на DevBox або подібній робочій станції (на відміну від чотирьох Titan X GPU на одній доставці в травні). Це не було сказано, але цілком імовірно, що мікросхеми, засновані на цій архітектурі, будуть використовувати технологію нового покоління. Зрештою, перші 28 нм чіпи були представлені в 2011 році і почали продаватися в 2012 році, тому до наступного року, сподіваюся, ми побачимо 16nm або 14nm дискретні графічні чіпи.
