Nvidia与ARM共同合作打造AI芯片专用IP.doc

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1、Nvidia与ARM共同合作打造AI芯片专用IP　　一年一度的GTC至今已经迎来了第十个年头，虽然它每年或多或少的给网友一些“失望”，但它也终究是代表着GPU行业的高水平技术大会。那么，今年的GTC大会，英伟达又给业界带来了哪些惊喜呢？　　日前，英伟达公司创始人兼首席执行官黄仁勋宣布了该公司在芯片、AI平台、自动驾驶上的一系列新动作。　　　　一、光线追踪（ray-tracing）　　开场介绍的第一个项目就是英伟达在前不久GDC上发布的NVIDIARTX光线追踪技术（ray-tracing），这项技术是英伟达耗时10年打

2、造的，能够提供电影级画质的实时渲染，渲染出逼真的反射、折射和阴影画面，几乎与真实世界的照片或视频很难区分开来。现场展示的视频片段就是用光线追踪技术实时渲染的，而且并不需要一个超级强大的超算电脑，只需要一台DGX-Station。　　在真实世界中，我们看到的3D物体被光源照亮，且光子可以在到达观看者的眼睛以前从一个物体反弹到另一个物体。光线追踪技术则是反过来，通过从我们的眼睛（观景式照相机）反向追踪光线捕捉这些效果，通过追踪2D视表面上每个像素的光线的路径，并应用到场景的3D模型中。　　　　可想而知，这种技术的计算量非常

3、大，一般渲染复杂的特殊效果可能需要花上几天甚至几周的时间，所以此前该项技术一直仅限于高成本的电影制作中。　　不过，目前，随着GPU性能日益强悍，能够支持光线追踪的电脑也越来越多，通过Volta架构的GPU配合英伟达的RTX技术，产品设计师、游戏设计师、建筑师们能够在几秒内即可生成逼真的产品模型。二、新版QuadroGV100，首次采用Volta架构　　QuadroGV100具有32GB内存，且可借助NVIDIANVLink2互联技术，通过并联两块QuadroGPU扩展至64GB，在所有适用于此类应用的平台中其性能最高。

4、　　在性能方面，GV100基于NVIDIAVoltaGPU架构，可提供每秒7.4万亿次浮点运算的双精度性能、每秒14.8万亿次浮点运算的单精度性能、以及每秒118.5万亿次浮点运算的深度学习性能。NVIDIARTX内置的NVIDIAOptiXAI-denoiser可实现实时的AI去噪，英伟达表示且其性能相当于采用CPU时的100倍。　　　　三、医疗图像处理超级电脑Clara　　黄仁勋在现场推出了第一款专用于医疗图像处理的超级电脑Clara，它能够支持CUDA、CUDNN、TensorRT、OGL、RTX技术。　　在现场

5、，黄仁勋展示了一个医疗图像实时处理的影像片段。这个段影像是用十几年的超声波老设备拍摄而成，本来只能看到2D的黑白图像。然而当数据传进Clara后，配合人工智能软件，可以在2D图像中分析出3D的腔膛形状（图中红色部分）。因此，医院可以在现有医疗设备上直接接入这台电脑。　　　　目前，英伟达正在和众多医疗厂商合作，除了GE通用电气、三星电子等大厂外，还有像图玛深维、推想科技等AI医疗创业公司。　　四、新版TensorRT推理软件TensorRT4，并将TensorRT集成至谷歌的TensorFlow框架。　　这是一款可编程应

6、用平台（ProgrammableInferencePlatform），当你将一个神经网络训练好了之后，可以通过TensorRT可编程平台，简便快捷地将这个训练好了的神经网络部署（Deploy）到英伟达的GPU上。　　新版TensorRT4能够支持INT8和FP16精度运算，能够将数据中心的功耗降低70%。　　而且，英伟达还与谷歌进行了深度合作，将TensorRT整合进如今最广泛应用的AI开源框架谷歌TensorFlow1.7中。而且现在还能够加速图像、视频、语言、NLP等AI应用。　　英伟达表示，TensorRT4可用

7、于快速优化、验证及部署在超大规模数据中心、嵌入式与汽车GPU平台中经过训练的神经网络。相比CPU，针对计算机视觉、神经网络机器翻译、自动语音识别、语音合成与推荐系统等常见应用，该软件最高可将深度学习推理的速度加快190倍。而且为了进一步精简开发，英伟达与谷歌的工程师已将TensorRT集成至TensorFlow1.7，使得在GPU上运行深度学习推理应用更加容易。　　五、AI平台新进展　　如同往届，黄仁勋对英伟达AI平台做了介绍，公布了其中的一系列重要进展，包括全新TeslaV10032GBGPU的2倍内存、革命性的NV

8、Switch结构、以及全面的软件堆栈推动性能提升、深度学习工作站DGX-2成为首款性能高达每秒2千万亿次浮点运算的深度学习系统、发布深度学习引擎TensorRT4等。英伟达表示，相较于六个月前发布的上一代产品DGX-1，其深度学习工作负载性能实现了10倍提升。　　在大会上，黄仁勋宣布，新版的TeslaV100内存扩容了一倍。「5年