Video: Nvidia CUDA С Уроки. Как замерять время выполнения кода на GPU. Параллельное программирование GPU. (Studeni 2024)
Novi grafički procesor Titan X zasnovan je na GM200 procesoru, koji je ogroman čip, iskorištavajući snagu od 8 milijardi tranzistora, 3.072 procesorskih jezgara i 12 GB ugrađene GDDR5 memorije za 7 teraflopa vrhunskih performansi s jednom preciznošću. Ovaj čip, koji je pregledan na Game Developers Conference prije dva tjedna, zasnovan je na istim Maxwell jezgrama koje su u trenutnim procesorima tvrtke i proizvodi se na istom 28nm procesu.
No, Nvidia je ovaj tjedan rekla da će njegov novi vodeći GeForce GPU pružiti dvostruko veće performanse i udvostručiti energetsku učinkovitost svog prethodnika. To je također vrlo veliki čip veličine 601 mm2, o čipu najveće veličine koji se trenutno proizvodi, a crpiće 250 vati snage. I naravno, bit će to najskuplji opći grafički čip s preporučenom maloprodajnom cijenom od 999 dolara.
Većina recenzija sa stranica poput ExtremeTech, Anandtech i TechReport prilično je pozitivna. Naravno, u stvarnom svijetu nitko ne vidi udvostručenje performansi za koje proizvođač tvrdi, iako postoje neki lijepi dobici. Općenito, čini se da Titan X očito pobjeđuje ostale single-GPU kartice i čini zaslužan posao u odnosu na AMD-ov dual GPU Radeon R9 295X2 ili Nvidijin dual GeForce GTX 980 SLI. U mnogim slučajevima, dual-GPU kartica bilo kojeg dobavljača bit će brža od bilo koje jednostruke GPU kartice, ali mnoge igre ne koriste obje kartice, a u drugim, postavke dualnih kartica pokazuju više mucanja. Mnogo se recenzija posebno usredotočuje na uspješnost Titan X-a u 4K.
Naravno, Nvidijin glavni suparnik u natjecateljskom svijetu PC grafike vjerojatno ne sjedi čvrsto - AMD se široko šuška da nova krilatica čeka na krilima.
Međutim, opet, ono što sam smatrao najzanimljivijim u vezi s uvođenjem Titana X na GPU Technology Conference (GTC) u utorak, bio je fokus na korištenje čipa u aplikacijama za duboko učenje, pri čemu je direktor Nvidije Jen-Hsun Huang govorio o tome kako istraživači otkrili su da se tehnike dubokog učenja mogu dramatično ubrzati pomoću GPU-a.
Huang je posebno govorio o aplikacijama u rasponu od prepoznavanja slika s automatiziranim pisanjem opisa, medicinskim istraživanjima do autonomnih vozila. Tržište automobila bilo je CES-ov glavni fokus na Nvidiji, jer je predstavio svoj Tegra X1 čip i svoje Drive PX rješenje za autoindustriju. Ideja je povećati postojeće napredne sustave pomoći vozaču (ADAS) kako bi oni s vremenom postali pametniji i pametniji. "Vjerujem da će se u sljedećih nekoliko godina dogoditi Veliki prasak samovozećih automobila." Rekao je Huang.
Kasnije se izvršni direktor Tesla Motors-a, Elon Musk, pridružio Huang-u na pozornici GTC-a, rekavši da razvijanje samovozećih automobila koji su zapravo sigurniji od onih s ljudima koji voze nije tako daleko. Musk je rekao da su trenutni senzori u Tesli već sposobni za napredne značajke pomoći vozaču, ali za samostalnu vožnju u gradskom okruženju brzinom od 10-40 milja na sat trebat će više snage obrade. Ipak, rekao je da će prijelaz trajati dugo jer je vozni park na cesti toliko velik. "Čudno je da smo tako blizu pojave AI", rekao je Musk. "Nadam se samo da će nama ljudima preostati nešto."
Strojno učenje je drugačije od većine računalnih aplikacija visokih performansi (HPC) gdje Nvidia gura svoje Tesline akceleratore. Za te aplikacije obično je potrebna dvostruka preciznost s plivajućom točkom, dok za programe dubokog učenja često je potrebna samo jedna preciznost. Titan X nudi samo jednostruku preciznost. Za aplikacije za dubinsko učenje, Nvidia nudi novi okvir pod nazivom DIGITS, Deep GPU sustav za obuku znanstvenika s podacima i novi uređaj vrijedan 15.000 dolara nazvan DIGITS DevBox.
Gledajući prema naprijed, Huang je rekao da će Pascal GPU arhitektura, koja će biti predstavljena sljedeće godine, ubrzati aplikacije dubokog učenja deset puta više od brzine svojih sadašnjih generacija Maxwell procesora. To dolazi iz tri nove značajke: mješovita preciznost (veća upotreba 16-bitnih plutajućih točaka); 2, 7 puta memorijski kapacitet s do 32 GB korištenjem 3D složene memorije s tri puta većom širinom memorijskog opsega i NV Link međusobnim spajanjem koji omogućuje do osam vrhunskih GPU-ova na DevBoxu ili sličnim radnim stanicama (za razliku od četiri Titan X GPU-ovi kod jedne isporuke u svibnju). Nije rečeno, ali vjerojatno je da će čipovi na temelju ove arhitekture upotrijebiti procesnu tehnologiju sljedeće generacije. Uostalom, prvi 28nm čipovi predstavljeni su 2011. godine i počeli su se prodavati 2012. godine, tako da se do sljedeće godine nadam da ćemo vidjeti 16nm ili 14nm zasebne grafičke čipove.
