來自雷鋒網(wǎng)（leiphone-sz）的報道
雷鋒網(wǎng)按：Buy more GPU，save more money?。ㄙI越多GPU，省越多錢?。┥厦孢@句話，英偉達(dá)CEO黃仁勛在整場GTC中足足重復(fù)了9次（可能還有數(shù)漏的）。
作為英偉達(dá)每年最重要的大會，一年一度在美國舊金山舉辦的GTC一直都是英偉達(dá)技術(shù)實力最集中的展示。這些技術(shù)實力往往覆蓋多個方向，大家關(guān)注最多的無疑是“新核彈”，更通俗的說——全新的GPU架構(gòu)、更強(qiáng)大的GPU等等。
事實上，他們都“缺席”了本次GTC 2018?；蛟S是受此影響，再加上美股大盤整體下挫，英偉達(dá)股價在整場GTC進(jìn)行期間不斷下滑，截止發(fā)稿整體跌幅已經(jīng)超過7%。
這樣的股價表現(xiàn)，不由得讓人們心中浮現(xiàn)一個問題——這次GTC真的有那么糟么？（事實上，有部分友媒已經(jīng)開始發(fā)文看衰英偉達(dá)了，但這樣的判斷真的是對的么？）為了解答這個問題，我們首先有必要先重新一下黃仁勛在本次GTC Keynote中提及的各種內(nèi)容。
正如上文所提到的，本次GTC之上沒有像之前大家預(yù)期的那樣，發(fā)布全新的GPU架構(gòu)，以及傳統(tǒng)定義上的“核彈”（單顆GPU、或者單顯卡封裝的產(chǎn)品）。
但英偉達(dá)實際上拿出了一款被黃仁勛自己稱為“全球最大的GPU”的新產(chǎn)品——DGX-2。
組件強(qiáng)的不像話的DGX-2
去年發(fā)布Volta架構(gòu)之時，英偉達(dá)實際上已經(jīng)將DGX-1中原有的P100 GPU換成了V100 GPU。原有的V100 GPU已經(jīng)很強(qiáng)大了，那么想要更強(qiáng)大就只剩一種“簡單而又粗暴”的方法了：再加幾顆V100 GPU，這也是為啥在DGX-2服務(wù)器加速器中你會看到有16顆V100 GPU。
16顆GPU中任何兩顆都能以300GB/s進(jìn)行數(shù)據(jù)交換
GPU數(shù)量是翻倍了，但要想將他們發(fā)揮出真正的威力，英偉達(dá)還祭出了一項升級版的技術(shù)NVLink Switch（簡稱NV Switch）。這項技術(shù)的目標(biāo)只有一個：讓DGX-2中的16顆V100 GPU能夠化身為一顆巨大的“GPU”運作。
根據(jù)英偉達(dá)副總裁和DGX系統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理Jim McHugh介紹，因為NVswitch技術(shù)，DGX-2中的16顆GPU之間都能夠直接1對1連接傳輸，每顆GPU擁有高達(dá)50Gb/s的帶寬，同時最多支持18顆GPU相互連接，讓整個系統(tǒng)的吞吐性能達(dá)到驚人的900Gb/s。
現(xiàn)場減價“促銷”
最后是整個系統(tǒng)的售價，黃仁勛現(xiàn)場表示展示用的這套實驗產(chǎn)品實際上價值250萬美元，然后先放出了一個150萬美元的售價，在最后一秒直接自己“砍到”了39.99萬美元。
高舉著兩倍顯存的Quadro GV100加速器的黃仁勛
值得一提的是，DGX-2中使用的雖然還是V100 GPU，但它發(fā)生了一點小變化——原有的4顆4GB HBM2顯存，升級為4顆8GB HBM2顯存，也讓V100 GPU的整體顯存大小升級為32GB。（GPU其他參數(shù)，包括顯存位寬、帶寬均沒有改變。）而在DGX-2中，16個V100 GPU中各自擁有的32GB顯存都將連接到一起，你甚至可以將它看成一整個512GB的顯存空間。
那么究竟這對于用戶來說有多大的影響呢？英偉達(dá)官方的原話是:“顯存容量增加，讓運行更深、更大的深度學(xué)習(xí)模型成為可能，同時也會提升深度學(xué)習(xí)的表現(xiàn)。對于內(nèi)存大小比較敏感的應(yīng)用，最多能夠提升50%的實際表現(xiàn)?！?/span>
黃仁勛：對于他這樣的工程師來說，DGX-2太“sex”了
拋開DGX-2的性能本身、拋開DGX-2在各種深度學(xué)習(xí)解決方案的性價比等等，英偉達(dá)在DGX-2上所采取的新策略或許更值得思考：并行架構(gòu)先天擁有優(yōu)秀的擴(kuò)展性，英偉達(dá)似乎在傳統(tǒng)的GPU架構(gòu)、芯片制程之外找到了一個延續(xù)性更強(qiáng)的性能增長路線。
當(dāng)然從另外一個方面來講，通過數(shù)量的疊加，設(shè)備的性能的確可以快速增長，但如何實現(xiàn)數(shù)塊GPU之間的大量數(shù)據(jù)吞吐、同時保證這些新添加的數(shù)據(jù)傳輸能力不會造成太高的成本、以及更多的功耗，將會是這一種路線的挑戰(zhàn)。
Drive Constellation的實際系統(tǒng)組成（下圖）
在眾多的人工智能應(yīng)用當(dāng)中，自動駕駛絕對是英偉達(dá)最堅定的一個方向。在今年GTC大會的演講上，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛又為自動駕駛行業(yè)帶來了一個全新的解決方案——Drive Constellation。
Drive Constellation是一種使用虛擬現(xiàn)實（VR）技術(shù)的自動駕駛的模擬器，它讓自動駕駛的開發(fā)者們在數(shù)據(jù)中心打造一個虛擬世界，并對自動駕駛車輛的算法進(jìn)行數(shù)十億英里的測試。英偉達(dá)方面希望，通過自身強(qiáng)大的圖像渲染和虛擬現(xiàn)實技術(shù)，讓算法在虛擬環(huán)境中的測試無限接近于真實場景。
在Drive Constellation中模擬夜間自動駕駛
它的組成結(jié)構(gòu)也非常簡單，外觀看上去就是兩臺DGX-1服務(wù)器。不過兩臺服務(wù)器中的內(nèi)容不太一樣：一臺配置了數(shù)張英偉達(dá)的專業(yè)顯卡，另外一臺則裝著和自動駕駛車輛相同的英偉達(dá)DRIVE PX平臺。
整個系統(tǒng)的工作方式也非常簡單，配置了專業(yè)顯卡的服務(wù)器結(jié)合高清地圖、車輛行駛模擬算法、以及天氣、光照等一系列條件，經(jīng)由專業(yè)渲染形成虛擬的駕駛環(huán)境。然后這些數(shù)據(jù)以類似于真實傳感器的格式被直接發(fā)送到裝載著Drive PX平臺的服務(wù)器中，Drive PX平臺根據(jù)這些數(shù)據(jù)，執(zhí)行相應(yīng)的自動駕駛算法，并且最終將車輛的操縱輸出返回到虛擬化的服務(wù)器中，形成循環(huán)。
根據(jù)英偉達(dá)官方的說明，兩臺服務(wù)器在1秒的時間內(nèi)可以進(jìn)行30次這樣的循環(huán)。英偉達(dá)還表示，這套系統(tǒng)能夠模擬不同的天氣，如暴風(fēng)雨雪天氣、一天中不同時刻致盲的炫光、夜晚有限的視野以及不同類型的路況和地形。同時，它也可以模擬危險的路況以測試自動駕駛汽車的反應(yīng)能力。然后開發(fā)者可以對自動駕駛的算法進(jìn)行改進(jìn)和完善。
英偉達(dá)汽車部門高級主管Danny Shapiro對此表示：“這對于行業(yè)來說是一個非常有價值的工具，它能夠加速自動駕駛的研發(fā)進(jìn)程。”黃仁勛在演講中也說了一個數(shù)字：10000套Drive Constellation系統(tǒng)，一年就能夠路測30億英里。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，Drive Constellation將在今年第三季度推向市場，并為英偉達(dá)的早期客戶提供服務(wù)。
在英偉達(dá)的生態(tài)系統(tǒng)中，目前已經(jīng)匯集了超過370個不同的公司。大家將合力開發(fā)自動駕駛技術(shù)。雖然這個數(shù)字反映了英偉達(dá)陣營的龐大，但這個生態(tài)中的 370 個合作伙伴并不都是汽車廠商。具體來說，這些合作伙伴包括乘用車，卡車、物流車和自動駕駛出租車等，一級供應(yīng)商，自動駕駛初創(chuàng)公司、激光雷達(dá)公司、地圖公司等等。
通過這套虛擬現(xiàn)實的駕駛模擬器，英偉達(dá)完全可以將數(shù)量眾多的合作伙伴放到一個平臺當(dāng)中，加速自動駕駛技術(shù)研發(fā)、落地的進(jìn)程，反過來鞏固英偉達(dá)自身硬件在自動駕駛領(lǐng)域的不可替代性。
TensorRT也是一項英偉達(dá)去年發(fā)布的新技術(shù)，它的目標(biāo)是將各種人工智能架構(gòu)的算法，與英偉達(dá)各種架構(gòu)的GPU相適配，通過二次優(yōu)化算法提升整體算法在英偉達(dá)GPU上面運行的效率。
而在本次GTC之上，英偉達(dá)也拿出了最新版本的TensorRT 4，它最重要的特點就是更高的效率，根據(jù)英偉達(dá)官方的測試在多種人工智能算法在同一個服務(wù)器上運行的時候，TensorRT 4能夠減少70%的硬件需求，同時還能在延遲方面提升190倍。
得益于軟硬件的提升，英偉達(dá)在AlexNet的訓(xùn)練速度上5年間提升了500倍
相比性能方面的提升，此次TensorRT在業(yè)界支持方面的新進(jìn)展其實更加值得關(guān)注。因為在去年TensorRT某種程度上已經(jīng)是一個英偉達(dá)自己的人工智能架構(gòu)，而且是凌駕于幾乎所有人工智能架構(gòu)的終極架構(gòu)。這對于之前希望通過培育人工架構(gòu)、打造自由人工智能生態(tài)的公司來說并不是好事。
令人驚喜的是，英偉達(dá)官方表示已經(jīng)和Google達(dá)成合作，將在最新的TensorFlow 1.7版本中直接內(nèi)嵌TensorRT，進(jìn)而進(jìn)一步加強(qiáng)TensorFlow架構(gòu)在GPU中的表現(xiàn)。Goolge的工程總監(jiān)Rajat Monga還特別表示，Google的TensorFlow團(tuán)隊一直和英偉達(dá)保持著緊密的合作關(guān)系。
RTX技術(shù)是目前市面上最強(qiáng)大的光線追蹤技術(shù)，可以對多種材質(zhì)進(jìn)行最接近真實的實時渲染，現(xiàn)場演示中還包括了比較復(fù)雜的動態(tài)場景。
由人工智能驅(qū)動的醫(yī)療平臺Clara是英偉達(dá)的一次全新嘗試，現(xiàn)場的展示中，英偉達(dá)通過對一個二維的超聲波探測實時結(jié)果進(jìn)行處理，直接精準(zhǔn)還原患者體內(nèi)臟器的活動，甚至可以直接算出心臟的容積、以及每次跳動的體積差異。
Roadmap是半導(dǎo)體廠商常見的一種產(chǎn)品規(guī)劃手段，最出名的要數(shù)Intel已經(jīng)失效的“Tick-Tock”。在本次GTC上，黃仁勛也分享了英偉達(dá)DRIVE系列產(chǎn)品的RoadMap策略——小尺寸的單芯片平臺，然后通過芯片數(shù)量和GPU的添加獲得更強(qiáng)的性能，然后利用技術(shù)將更強(qiáng)的性能再次壓縮為小尺寸的單芯片平臺，一次類推。
現(xiàn)場透露下一代單芯片平臺代號為Orin。
打算用VR來做遠(yuǎn)程駕駛的初創(chuàng)公司可能很崩潰。
回顧完現(xiàn)場的主要內(nèi)容，自然也是時候再反過頭來看上文開篇的問題了。首先不得不提的就是人們對于GPU的期待，雖然在前幾年的歷程中，英偉達(dá)幾乎源源不斷地拿出更新、更強(qiáng)大的GPU芯片。但它終究也是半導(dǎo)體的芯片，同樣會受到制程的物理限制，單顆芯片的提升難度還將不斷提升。
但因為并行運算的原因，GPU實際上很容易進(jìn)行橫向的拓展，此次GTC上發(fā)布的全新16顆V100 GPU的DGX-2加速器就是最好的證明。在利用合適的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)的前提下，GPU未來的動力增長依舊會“很強(qiáng)勁”。
另外一個要點實際上是英偉達(dá)在硬件之外所做的諸多工作，從針對各種人工智能架構(gòu)、算法的持續(xù)優(yōu)化，到完全VR化的自動駕駛路測，英偉達(dá)實際上在不斷為整個生態(tài)賦能，掃除一些關(guān)鍵性的障礙。這種能力，放眼人工智能、自動駕駛這樣的領(lǐng)域，都是無人能及的。
毫無疑問，在2018接下來的日子里，教主和他的英偉達(dá)，還將給我們帶來更多驚喜。
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