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NVIDIA於GTC 2020公開多項新品與技術,把GPU塞入網路卡是哪招?

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NVIDIA於GTC 2020(GPU Technology Conference,GPU技術大會)h開展前的媒體說明會中,提前宣布多款與繪圖處理器有關的新產品以及應用技術,另一方面NVIDIA也公開了以DGX-A100為基礎的Cambridge-1 AI超級電腦,充份展現異質運算在雲端、邊緣、高效能運算所發揮的優勢。

DPU加速雲端主機

NVIDIA在這次拋出了DPU(Data Processing Unit,資料處理器)的概念,在網路卡(Ntwork Interface Controller,NIC)上加入處理器與繪圖處理器(CPU與GPU),並可透過全新的DOCA API,將傳統資料中心的基礎建設管理(Infrastructure Management)、軟體定義資安(Software-defined Security)、軟體定義儲存(Software-defined Storage)、軟體定義網路(Software-defined Networking)等功能,轉移至網路卡完成,降低伺服器處理器的工作負載。

此外NVIDIA也為了預見了在AIoT、5G日益普及的現在,有越來越多攝影機或是各類裝置、感測器會產生龐大的資料,因此需透要借助邊緣運算的力量,在資料產生的地點就近處理,以節省資料傳輸的頻寬並縮短延遲。

除了我們在另一篇文章提到的Jetson Nano 2GB之外,NVIDIA也針對邊緣運算推出了EGX邊緣AI運算平台,更詳細的消息有待日後發表。

DPU可以透過內建於網路卡上的運算元件分擔伺服器處理器的工作負載。

在DPU加速的伺服器上,處理器可以將更多資源留給虛擬機器、容器,其他功能則交給DPU處理。

NVIDIA Bluefield-2搭載8個Arm Cortex-A72的處理器核心,能協助分擔許多負載。

NVIDIA Bluefield-2X更是加入了與GeFocre RTX 3080同為Ampere架構的繪圖處理器,能夠進行更複雜的AI運算,例如透過行為分析過濾惡意攻擊,或是審查使用者上傳的圖片、影片。

DOCA API能便捷地將許多工作負載轉移至DPU處理。

從Bluefield系列的未來產品規劃可以看出,到了2023年目標AI運算效能將達400TOPS。

由於越來越多裝置、感測器會產生更加龐大的資料量,因此在邊緣處理資料就成為首要之重。

NVIDIA也推出EGX邊緣AI運算平台以滿足邊緣運算不同的需求。

Cambridge-1 奪下綠能超級電腦第3名

除了上述幾款規模較大的產品之外,NVIDIA也於GTC 2020宣布之前於GeFocre RTX 3080發表會時宣布的Omniverse進入公開測試,使用者可以從指定遊戲取用素材,搭配Webcam建立角色模型與擷取動態,並以AI方式自動依輸入的語音調整角色說話的嘴型,輕鬆製作電影等級的3D動畫。Maxine則是將Broadcast直播工具轉為雲端服務的型式,可以提供臉部歪斜校正、動畫化、即時翻譯、降噪、去背景、自動追焦等功能。

另外NVIDIA也將AI運算投入許多醫療研究,並與全球第三大製藥廠GSK(葛蘭素史克股份有限公司)合作,推出Cambridge-1 AI超級電腦。它由80台NVIDIA DGX A100組成,能夠提供400Peta Flops的AI運算效能,預計能在超級電腦排行榜奪下Top 500前30名與Green 500第3名。

Omniverse能透過繪圖處理器與AI的協助加速3D影片的製作。

Maxine是款雲端的直播、影像強化工具。

NVIDIA也藉由AI運算在藥物開發上做出貢獻。

Cambridge-1 AI超級電腦預計能夠奪下Top 500前30名與Green 500第3名。

GTC 2020將於即日起至10月9日以線上方式舉辦,有興趣的讀者可於官方網站報名,並參考演講目錄,安排個人化GTC議程。

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