На прошлой неделе наши редакторы посетили конференцию GPU Technology Conference 2016, «домашнее» мероприятие NVIDIA, ориентированное на разработчиков и нацеленное на профессиональный сегмент рынка. NVIDIA считает его все более важным, инновации и новые чипы здесь появляются раньше, чем в игровом секторе с видеокартами GeForce. NVIDIA на сей раз превзошла саму себя, немало удивив специалистов и журналистов. Новый вычислительный ускоритель Tesla P100 и архитектура Pascal превзошли ожидания. Хотя информации NVIDIA предоставила не так много, как хотелось бы.
Начнем с опубликованных новостей:
- GTC 2016: новая NVIDIA Quadro M5500 и программа VR Ready для рабочих станций
- GTC 2016: API Vulkan приходит, чтобы остаться
- GTC 2016: технология Multi Resolution Shading будет применяться не только для VR
- GTC 2016: NVIDIA SDK – платформа GPU Computing с поддержкой Pascal
- GTC 2016: презентация Tesla P100 на архитектуре Pascal
- GTC 2016: все подробности архитектуры Pascal
- GTC 2016: IRAY VR повышает реализм виртуальных миров
- GTC 2016: NVIDIA представила суперкомпьютер DGX-1 для сетей глубокого обучения с восемью Tesla P100
- GTC 2016: NVIDIA может устанавливать более емкие чипы HBM2, первые результаты тестов P100
- GTC 2016: GPU Pascal с памятью Samsung GDDR5
- GTC 2016: суперкомпьютер Piz Daint в Швейцарии переходит на Tesla P100
- GTC 2016: NASA и разработчики VR предлагают совершить миссию на Марс - Mars 2030
- GTC 2016: почему видеокарты GeForce на GPU GP100 с архитектурой Pascal не выйдут
Как можно видеть по заголовкам, мы сфокусировались на представлении новой архитектуры Pascal и попытались выведать всю доступную информацию на GPU Technology Conference, чтобы рассказать нашим читателям. Конечно, мы также проанализировали влияние архитектуры Pascal на будущие продукты. Однако впервые NVIDIA отказалась представлять планы выпуска новых GPU и SoC, будем надеяться, что они появятся в ближайшие месяцы. В любом случае, Tesla P100 стал первым продуктом на новой архитектуре.
NVIDIA уже не только игровая компания
Данную фразу NVIDIA не устает повторять последние гоы на конференции GPU Technology Conference. Действительно, NVIDIA – уже не компания, знаменитая только игровыми GPU для геймеров. Несколько лет назад NVIDIA занялась производством SoC для смартфонов и планшетов после прекращения бизнеса чипсетов. Особого успеха здесь не было, пока реализация не «заматерела» в виде продуктов Shield (даже они продавались не так хорошо). Но в последнее время NVIDIA усилила позиции в автомобильном сегменте.
Сфера вычислений на GPU для NVIDIA значит уже не меньше области GeForce. Что было хорошо видно на GPU Technology Conference. Или по результатам последнего квартала. 21,4% своего оборота NVIDIA сделала в профессиональном сегменте (Professional Visualization и DataCenter). Несмотря на уменьшающийся рынок игр на ПК, NVIDIA все равно извлекает здесь прибыль, продвигая оба бизнеса GeForce и GPU Computing. Тенденции продуктов GeForce пока туманны, но сегмент GPU Computing продолжает усиливать свои позиции. Половина из 10 суперкомпьютеров используют вычислительные ускорители на GPU – от NVIDIA или Intel, так что именно Intel является сегодня основным конкурентом NVIDIA, знакомая всем AMD конкурирует, разве что, в области рабочих станций, но не в суперкомпьютерах.
Зачем нужна вся эта вычислительная мощность? На GPU Technology Conference 2015 уже были названы многие сферы применения. Компьютеры нужны не только для расчетов геофизики, космологии и исследования материалов. Cognitive Computing, Deep Learning и Artificial Intelligence – именно здесь очень сильный спрос на вычисления, от которых сегодня начинают выигрывать и конечные пользователи – хотя бы по тем же Siri или Google Now. Другие примеры касаются обработки изображений. Информацию сегодня можно получить не только из метаданных, но и непосредственно из содержимого фотографий и видео. Пользователи каждый день закачивают новые фотографии и видео на Youtube и Facebook, что увеличивая базу для анализа подобных систем.
Deep Learning и Artificial intelligence
Даже в сфере Narrow Intelligence, то есть в сравнительно простых алгоритмах и вычислениях, имеется потребность в более мощных вычислительных системах. Например, недавно человек был побежден в игре Го. Но этот алгоритм и такую же сеть глубокого обучения уже не получится использовать, например, для шахмат. Поэтому будущее за более мощными системами, которые будут справляться с любой игрой. На первом этапе системы искусственного интеллекта распознают только произносимый текст, но в будущем они должны и улавливать интонацию, чтобы понимать настроение человека. Рано или поздно операторов в call-центрах заменят системы Digital Assistance, причем они обеспечат более глубокий уровень сервисов.
Следует учитывать и огромное количество данных, которые мы создаем, и которые можно обработать только автоматически. Сегодня создается 2,5 экзабайта (1018 байт) в день. К 2020 году это количество вырастет до 44 зетабайт (1021 байт), и с такими объемами существующие сегодня системы просто не справятся. Без должной обработки мы «потонем» в этом массиве данных, их просто не получится использовать.
Все это позволяет понять, почему вычисления на GPU за последние годы приобрели для NVIDIA первостепенную важность, компания движется в правильном направлении. NVIDIA давно поняла, что архитектура GPU способна на большее, чем рисовать пиксели на экране. Конечно, для любого разработчика «железа» подобная двойная польза – манна небесная, так как инвестиции окупаются, по сути, дважды. С архитектурой Pascal NVIDIA пошла еще на шаг дальше, предыдущие архитектуры были ориентированы на какие-то определенные области, а в других приходилось идти на компромиссы, но Pascal может удовлетворить все потребности настоящего и будущего. С Tesla P100 мы получили вычислительный ускоритель для HPC, остается дождаться серверов и суперкомпьютеров. Геймеров же ждут интересные новинки в ближайшие месяцы.