去年在GTC 2016宣布推出採用Pascal架構的Tesla P100之後，NVIDIA在此次GTC 2017正式揭曉導入Volta顯示架構、全新Tensor運算核心的Tesla V100，預期將使人工智慧等運算效率再次提升。 分享 facebook 去年便將Volta顯示架構應用在代號「Project Xavier」的新款車用超級電腦處理器，NVIDIA此次進一步將Volta顯示架構結合全新Tensor運算核心，藉此打造新一代運算加速器Tesla V100，其中採用台積電12nm FinFET製程技術，同時處理器大小僅等同Apple Watch錶面面積，其中導入210億組電晶體、5120組CUDA核心、提供7.5 FP64 TFLOPS與15 FP32 TFLOPS運算效能，另外更可藉由全新Tensor核心設計發揮額外120 Tensor TFLOPS運算效能，約可對應100組處理器學習能力，並且採用三星生產16GB HBM2記憶體與傳輸速度可達300GB/s的第二代NVLink技術。同時，NVIDIA執行長黃仁勳也透露Tesla V100花費多年研發時間，並且投入超過300億美元開發金額，相比先前採用的Pascal架構約可在超級電腦效能與盾學習效率均有顯著提升，同時現場展示更以電影《Final Fantasy XV：王者之劍 (Kingsglaive:Final Fantasy XV)》人物及遊戲場景素材為示範，呈現以Tesla V100效能於遊戲引擎即時渲染宛如後製完成的影像視覺效果。而如同去年將Tesla P100應用在超級電腦DGX-1，NVIDIA同樣也將此次揭曉的Tesla V100應用在DGX-1構成更高的運算效能，分別對應960 Tensor TFLOPS運算效能，並且等同Tesla P100 8倍效能，同時訓練時間更可從原本Titan X所需8天長度縮減至8小時，幾乎可視為將400架伺服器濃縮在單一機架內，預計將在今年第三季內出貨。另外，針對新創團隊、個人用戶使用需求，NVIDIA則提供同樣以Tesla V100構成的伺服器設備DGX Station，而日前宣布與微軟合作的GPU加速器HGX-1也將升級採用Tesla V100，藉此加速雲端運算效能。藉由Tesla V100加速卡運算效能，除可帶來更快的人工智慧應用反應速度，更可進一步縮減傳統資料中心所需建置空間，以及整體所需耗費電力與運作成本，藉此提供更具部署彈性的深度學習應用資源。針對Google目前大量推行的TensorFlow學習框架，NVIDIA此次也宣布藉由名為TensorRT (Tensor RunTime)的軟體架構讓Volta架構能以縮短12倍的學習時間，以及提升6倍邏輯演算效能表現，藉此讓Tesla V100運算效能相比去年推出的Tesla P100高出7倍以上運算處理效能。至於針對超級電腦運算規模，NVIDIA也將Tesla V100以名為FHHL PCIe介面形式打造，並且以類似CD盒般外型呈現的封裝，提供約為Skylake架構的處理器Intel Core i系列處理器運算效能15-25倍，約可對應等同500組以純處理器運算架構的節點伺服器，或是等同33組結合Tesla V100構成的節點伺服器運算效能，同時整體運算設計熱功耗僅在150W，藉此改善傳統節點伺服器產生熱能與耗電情況。另外，配合此次推出加速效能更高的Tesla V100，NVIDIA也宣布推出名為NVIDIA GPU Cloud的雲端運算服務，讓開發者能藉由雲端連線方式選擇租用不同硬體方案的模擬開發環境，並且藉由隨時維持新版的各類學習框架進行訓練，藉此讓各類人工智慧技術能更容易推動。NVIDIA GPU Cloud預計將在今年7月開放公測，預計最快9月即可對外開放使用，未來預計以服務訂閱形式提供使用。 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook
波浪理論動量分析
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