На пленарном докладе NVIDIA анонсировала CUDA-X AI SDK, которое упрощает разработчикам доступ к аппаратным и программным платформам. Но доступ упрощается не только для разработчиков, но и для клиентов: им будет проще переносить собственные приложения на платформу CUDA.
CUDA-X содержит отдельные библиотеки для каждого приложения в виде контейнеров, которые доступны через NVIDIA NGC Software Hub, через облако обеспечивается быстрое развертывание. Цель как раз заключается в упрощении доступа к платформе CUDA.
RTX и компьютерная графика
Конечно, пленарный доклад на GPU Technology Conference не обошелся без демонстрации трассировки лучей через RTX. Но подход уже отличался от игровых видеокарт GeForce RTX, поскольку в профессиональном окружении и 3D-приложениях важно обеспечить наиболее реалистичную симуляцию освещения.
Из важных преимуществ отметим возможность симуляции в реальном времени. Задержки рендеринга должны быть сведены к минимуму, в идеальном случае рендеринг должен выполняться в реальном времени. Ядра Tensor обеспечивают дополнительный резерв, заполняя области, в которых расчет трассировки лучей не был выполнен.
Вместе с тем NVIDIA на Game Developer Conference анонсировала поддержку DXR для старых видеокарт Pascal.
NVIDIA также желает упростить совместную работу над 3D-объектами, в данном случае подразумевается экосистема Omniverse. Она позволяет использовать проекты из разных источников. Например, Maya Autodesk, Unreal Engine и Substance - все эти приложения можно использовать для одновременной работы над проектом, в любое время можно посмотреть результат.
Omniverse скоро будет доступна для раннего доступа. На разработку финальной версии уйдет определенное время.
Также NVIDIA анонсировала, что GeForce Now станет ближе к геймерам, вместо создания дата-центров для GeForce Now, NVIDIA будет предлагать провайдерам аппаратное обеспечение для развертывания их собственной инфраструктуры. С появлением нового аппаратного обеспечения RTX NVIDIA обеспечит возможность потокового доступа к играм с эффектами DXR.
Также NVIDIA объявила и новые аппаратные новинки. А именно сервер RTX с 40 RTU GPU в формате 8U. Подобные серверы можно будет объединять в RTX Server Pod, содержащие до 32 серверов RTX. В результате будут использоваться до 1.280 RTX GPU, что позволит обеспечить доступ к GeForce Now до 10.000 пользователям. Для потоковых сервисов, таких как GeForce Now, важная минимальная задержка между сервером и геймером, так что перенос сервера как можно ближе к клиенту имеет смысл. А выпуск новых серверов с поддержкой DXR кажется вполне логичным шагом NVIDIA.
Искусственный интеллект и HPC
NVIDIA продолжит расширять экосистему приложениями искусственного интеллекта и HPC. О чем мы как раз говорили в самом начале новости. NVIDIA показала несколько примеров использования ИИ. По сути, все сводится к анализу данных с помощью искусственного интеллекта, будь то сфера медицины или телекоммуникаций.
Чтобы помочь разработчикам и ученым, NVIDIA представила рабочую станцию "Data Science Workstation". Она опирается на два ускорителя Quadro RTX 8000, каждый с 48 Гбайт HBM2. С серверной стороны предложен Data Science Server с четырьмя ускорителями T4 GPU и 64 Гбайт памяти GDDR6.
Роботы и автономное вождение
Конечно, не забыла NVIDIA и разработчиков робототехники. Модули Jetson Nano будут доступны по цене $129. Самый важный компонент - Tegra X1 SoC, которая будет опираться на четыре ядра Cortex A57 и 128 потоковых процессоров на архитектуре Maxwell. Добавьте к этому 4 Гбайт LPDDR4, Gigabit Ethernet и линии CSI-2 для подключения камер и других сенсоров.
Jetson Nano Developer Kit с размером 100 x 80 мм будут стоить $99. Размеры непосредственно модуля Jetson Nano - всего 70 x 45 мм, но и цена $129.
Конечно, многие разработки в сфере робототехники касаются автономного вождения, и здесь NVIDIA проявляет довольно существенную активность.
К сожалению, новостей о новой архитектуре GPU Ampere не было, как и о 7-нм техпроцессе.