Ежегодное мероприятие GTC, проводимое NVIDIA в Сан-Хосе, Калифорния, собрало около 8000 посетителей, но не анонсировало ожидаемый 7-нм GPU.
В основной речи, которая длилась почти три часа, были представлены новые системы и программное обеспечение для новейших процессоров, анонсированных NVIDIA осенью 2018 года. По иронии судьбы, самые интересные и ценные новости были о наименее дорогой плате компании и ее исследовательском проекте по легким межсоединениям.
Аналитик пошутил, что «продолжительность события обратно пропорциональна содержанию».
«Неявное сообщение» очевидно для конкурентов в области ускорителей глубокого обучения. NVIDIA необязательно заранее анонсировать более быстрый новый чип. Это потому, что у компании уже есть свой программный стек и канал распространения.
Конечно, менеджер центра обработки данных сказал, что единственным конкурентом, который поставляет рабочий чип для обучения машинному обучению, является стартап-компания Graphcore. Но Graphcore сталкивается с довольно кропотливыми усилиями по адаптации своего учебного чипа ИИ к программному стеку, который работает на GPU NVIDIA в течение нескольких лет.
Чтобы подчеркнуть преимущества NDIVIA, компания объединила множество библиотек под одним новым зонтиком под названием «CUDA-X». В планах разработка версии для графики и AI (искусственный интеллект). Кроме того, NVIDIA описала новые варианты использования своих чипов. В частности, мы разъяснили кросс-инструментальную среду «Omniverse» для офлайн-рендеринга и расширение облачного игрового сервиса «GeForce Now».
Компания также анонсировала blade-сервер размером 8U «RTX Server», оснащенный 40 графическими процессорами для GeForce Now. Для требовательных центров обработки данных он имеет 1280 графических процессоров, подключенных через Infiniband на 32 серверах RTX.
Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) сказал: «Для графики центра обработки данных требуется совершенно новая архитектура», отметив, что NVIDIA расширяет возможности использования.
NVIDIA настроила рабочую станцию специально для специалистов по обработке данных. В дополнение к установке с двумя графическими процессорами Quadro RTX-8000 и кадровым буфером 96 Гбайт, в этой системе установлено программное обеспечение для глубокого обучения.
Г-н Хуан заявил, что «наука о данных является новой проблемой в высокопроизводительных вычислениях», и 10 000 из 3 миллионов ученых, работающих в настоящее время в области данных, являются сотрудниками NVIDIA в 2018 году.
В новостях, касающихся «Tesla T4 (далее T4)», также объявлено, что Cisco Systems, Dell EMC, HPE, Lenovo, Sugon и т. д. представят сертифицированный сервер «NVIDIA NGC-Ready» с T4 и это было сделано.
В облачном пространстве AWS (Amazon Web Service) следует за Google и Baidu и объявила о планах по созданию чипа Тьюринга на основе сервисов. Ожидается, что Алибаба также последует за ней.