网上下注平台-NVIDIA黄仁勋:以GPU为点、技术突破为面来撰写NVIDIA的创新史
发布时间:2021-08-23
本文摘要:美国时间3月18日,NVIDIA在SanJoseConventionCenter召开了2019年第10届GTC大会。

美国时间3月18日,NVIDIA在SanJoseConventionCenter召开了2019年第10届GTC大会。下午14点,NVIDIA首席执行官黄仁勋先生在San、JoseStateUniversity(SJSU)首席执行官黄仁勋先生公开发表了主题演说,特别强调了公司在人工智能、自动驾驶汽车和机器人技术方面的最近想法。在大会现场,有800多名演讲者和200家参展商参人工智能、数据中心和云计算、医疗、金融、电信、自动驾驶汽车、机器人技术和物联网的专题共享,以及5个全天的研讨会和50多个深度自学学院的课程,最近的CUDA、机器人技术、自动驾驶汽车、视频分析等技术其中,亿欧作为特邀媒体参加了大会。新产品NVIDIA发表T4GPU,NVIDIA执着于技术革新,上午10点没有暂停,NVIDIA首席科学家Billdally说:NVIDIA的研究愿景是向未来收获,执着于技术的发展也会给NVIDIA带来很大的变化。

NVIDIA研究主要应用于网络、编程系统、建筑学、VLSI、电路系统。任务市场需求主要集中在图像学、机器人、AI算法研究、深度自学、DL应用于研究等方面。在GTC大会上,英伟达发售了具有NGC-Ready系统的企业反对服务产品,包括可用的T4系统。

同时,全球计算机公司宣布反对数据科学优化的NVIDIA型服务器,如以前的validatedNVLink和特斯拉,基于V100的服务器和NVIDIA的工作站。NVIDIANGC反对服务使客户需要采访NVIDIA的技术专家,保证他们的系统需要合并运营,最大化系统的利用率和用户的生产力。

例如,HPE将在6月份获得HPEProLiantDL380。Gen10服务器接受检查的NVIDIAT4服务器。

其他几家完整的设备制造商预计将在第二季度开始在NVIDIAT4和V100系统上销售这项服务。新的T4服务器证明了领先的虚拟世界桌面和应用虚拟化解决方案的服务器,这些服务器已经通过了NVIDIA虚拟世界GPU软件-NVIDIAbookGRID虚拟世界PC(vPC)证明书,为科学知识工作者和NVIDIAboookQuadro虚拟世界数据中心工作站(vDWS)获得了创造性和技术专家。

有了T4,用户将在最近一代服务器上享受高质量的虚拟世界桌面体验,包括仅比CPU在网格VPC中使用的VDI性能提高33%。此外,英伟达还宣布NVIDIA与领先的OEMSTO合作,使VDI更加简单、经济实惠,在有限的时间内获得多年的优惠。思科是第一家向客户销售NVIDIA、NGC反对的OEM制造商,可以在思科的nc480、MLM5服务器上加快深度自学项目,NVIDIATESLAV100核心GPU与NVLink连接。

浪潮集团AIHPC总经理刘军还提到,新的NVIDIAT4。GPU特性服务器已经被优化,经营NVIDIACuda-X斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯特斯黄仁勋在下午的演讲现场提到,高性能的动态射线追踪不会通过NVIDIA回归RTX平台搭建,在视觉保真度至关重要的任务中,如设计、工程或营销,在线下呈现解决方案的一小部分时间内,可以构建细致的图像质量和照明。该技术为创作者取得了重要优势。因为它模仿光的物理属性,允许开发者制作和动态转变模糊动态和现实的边界作品。

世界上最常用的动态3D研发平台创建者Unity,Technologies和NVIDIA将动态光跟踪技术引入汽车、媒体和娱乐和游戏领域。Unity和NVIDIA向观众挑战,让观众区分现实和动态的内容。

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除此之外,黄仁勋还推出了NVIDIACUDA-X,AI生态系统还包含框架、云ML服务、部署调度三个部分,数据、图形、ML、DL培训和推理小说都包含在CUDA-XAI生态系统中。总结NVIDIA在GPU路上的起伏1999年,英伟达NVIDIA发明者GPU激起了PC游戏市场的快速增长,新定义了现代计算机图形,创新了并行计算。最近,GPU的深度自学消灭了现代人工智能——电脑的下一个时代——GPU扮演电脑、机器人和自动驾驶汽车的大脑,需要感官和解读这个世界。

但是,总结NVIDIAGPU的发展历史并不顺利,总是一波三折,先苦后甜。首先,1995年,NVIDIA在2年内制作的第一个产品NV1在线,该产品自由选择了当时没有被期待的正方形光学技术,上市后没有人感兴趣,NVIDIA曾经处于破产的边缘。之后,由于将有缺陷的正方形技术延长到NV2芯片,NVIDIA与世嘉公司合作开发游戏机,芯片项目中断,NV2宣布结束。之后,计算机图形化时代从win95开始,芯片开始成为PC系统的焦点。

1997年4月,NVIDIA推出NV3产品,自由选择反对Direct3D和AGP模块。最后,NV3(Riva128)成为当时市场上唯一具有3D加速能力的显示卡,发售仅4个月就超过了百万张。从此,黄仁勋和NVIDIA正在寻找正确的方向,踏上了慢慢发展的道路。

其中,Riva128zx、RivaTNT、RivaTNT2逐渐将NVIDIA推向显卡芯片市场的主流地位。1999年1月,NVIDIA在纳斯达克上市。同年8月,NVIDIA发售了新结构的显示芯片,即GeForce256,这是世界上第一个确实意义上的GPU(图形处理器),黄仁勋打开了显示芯片的新时代,GPU也成为计算机中独立国家在CPU的另一个最重要的计算单元。

此后,NVIDIA成为GPU领域的第一位,仍占视觉计算领域的大部分市场份额。由于GPU的顺利性,黄仁勋明确提出了与摩尔法则相比不合适的黄氏法则,即NVIDIA的GPU产品每6个月升级一次,功能缩小。摩尔法则的正确性维持了30年。

因为当时的微处理器的性能每年不会提高50%。但是,半导体物理学的允许意味着现在CPU的性能每年不能提高10%。目前,NVIDIAGPU计算为行业开辟了新的道路,到2025年,计算性能将提高到现有水平的1000倍。

总结到2002年,NVIDIA宣布GPU出货量超过1亿个,成为硅谷茁壮成长最慢的半导体公司。NVIDIA的CPU也印有高速和性能勇猛的标签。

经过20多年的发展,NVIDIA逐渐构成了GeForce、Quadro、Tesla、Tegra等几条主要产品线,其中GeForce用于PC和笔记本电脑,Quadro用于工作站,Tesla用于大规模计算,Tegra用于移动产品。从2016年开始,随着人工智能技术的蓬勃发展,NVIDIAGPU开始广泛应用于深度自学领域。

由于深度自学的技术开发,将人工智能推向了新的高潮,NVIDIA知道创造了机会。NVIDIA2019新征程怎么改写?NVIDIA在深度自学计算领域的持续发力,推出了内置150亿个晶体管的TeslaP100,2017年又推出了Tensor机组新增的TeslaV100。

此外,NVIDIA还利用这些大型计算将服务器转移到机器人、自动驾驶等领域。2018年,NVIDIA发表了最近的图灵(Turing)结构,其次是光跟踪技术(RTX、ray-tracing)的特征,黄仁勋称之为最近20年GPU仅次于创新。NVIDIA发布的QuadroRTX,8000显示卡的核心面积超过754平方毫米,构建了186亿个晶体管,比Pascal提高了58%和60%。在内部设计方面,仅次于的变化就是引进RT系Core(光跟踪核心),作为物体和环境的动态光跟踪,正确展开物理阴影、光、反射和全照明的绘制。

QuadroRTX显示卡,RTX8000内建设4608个CUDA核心,576个Tensor核心,RAM48GB(NVlink分成两张卡后,翻倍到96GB)RTX6000RAM为24GBRTX5000RAM大幅下降到16GB,光跟踪速度为6GigaRays/s,3072个CUDA,8K屏幕。其主要用户的专业场景和大型可用性计算了电影和视频内容创作、汽车和建筑设计、科学可视化等工作阻力,今年第一季度发售。

随后一年,NVIDIA通过图灵架构创新了其产品线,分别推出了反光跟踪技术的GeForce-RTX游戏显游戏显卡、QuadroTRTX专业级显卡等,今天NVIDIA黄仁勋又推出了TURING-RTX涉及产品,180亿个晶体管,32个顶点上色,获得130个TFLOPStensorcore架构。大将AI创造性带入芯片,提高产品性能、技术等硬实力已经是NVIDIA的常规踢法。在GTC大会现场,NVIDIA公司负责加快管理计算的副社长兼社长Ianbuck说:现在,随着主流的NVIDIA驱动服务器的数据科学优化,世界各地的公司可以以更慢的速度加快人工智能。

IanBuck表示,思科、戴尔EMC、富士通、HPE、Inspur、误解和Sugon今天宣布的新型T4服务器是NVIDIANGC-Ready检查的,是为服务器设计的服务器所有测试过的软件都是NVIDIA得的,它是一款全面的GPU加速软件存储库,提前培训的人工智能模型,数据分析的模型培训,机器学习,深度自学和高性能计算,都是cudaxAI加速的。另外,黄仁勋在演说中说:数据科学是高性能计算机组的新挑战。数据经过分析,通过特征提取应用于AI、CV、NLU、ML,通过预测建模、推测获得预测。

在这个过程中,数据科学的重要性不言而喻,通过与合作伙伴的合作,NVIDIA在创造性发展中更加坚持合作共赢。从1993年NVIDIA的创立到2019年NVIDIAGTC大会的10周年,基于芯片产业的基础,NVIDIA以创造性为出发点开始审查时势在当今社会,不仅AI,还在自动驾驶、机器人等技术开发上大幅度努力。在未来,我相信NVIDIA不会给AI市场带来更好的价值变化。


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