Konferencja GTC 2014 - nie tylko premiera architektury Pascal

GPU Technology Conference - największa konferencja technologiczna dotycząca grafiki i obliczeń HPC

Nowości spod znaku Nvidii

Konferencja GTC już od kilku lat odbywa się w San Jose Convention Center.
Prezes firmy Nvidia Jen-Hsun Huang rozpoczyna pierwszą na konferencji GTC 2014 sesją plenarną
Różnice w wydajności liczone w teraflopsach pomiędzy CPU a GPU
Ograniczenia współczesnej architektury GPU.
Ograniczenia współczesnej architektury GPU.
Premiera architektury NVLINK.
Architektura NVLINK pozwala na przesył danych bezpośrednio pomiędzy rdzeniami GPU z pominięciem jednostki centralnej.
Pamieć 3D Memory dzięki "stackowaniu" posczególnych krzemowych warstw z komórkami pamięci pozwala na znacznie szybsze przesyłanie danych.
Zalety pamięci 3D Memory.
Premiera układu graficznego Pascal. Wykorzystuje on zarówno architekturę NVLINK, jak i układy 3D Memory. Niestety GPU Pascal dostępny będzie dopiero w 2016 roku.
Roadmapa układów GPU Nvidii. Niestety na konferencji nic nie wspomniano o oczekiwanej, mającej pojawić się w tym roku kości Maxwell.
Jen-Hsun Huang pokazuje płytkę z układem graficznym Pascal.

Nauczyć maszynę myśleć

Następnie Jen-Hsun Huang zarysował problemy związane z "uczeniem maszyn" i sztuczną inteligencją.
Jednym z najczęściej stosowanych sposóbów uczenia maszyn jest wykorzystanie algorytmów sieci neuronowych.
Do tego aby maszyna była w stanie rozróżnić na niewyraźnym obrazie człowieka od kota potrzeba sporej mocy obliczeniowej...
...i długich godzin nauki. W zaprezentowanym przykładzie są to trzy dni.
Takimi zadaniami zajmuje się m.in. porojekt Google Brain.
Porównanie obecnych największych sieci neuronowych z połaczeniami w mózgu człowieka.
Do tych celów wykorzystać można jednostki akceleratorów obliczeniowych Nvidia GRID.
Przykład uczenia sieci neuronowej działajacej na jednostce akcelaratorowej Nvidia GRID.
Uczestnicy konferencji wysyłali na bieżąco przez tweetera zdjęcia psów. Sieć neuronowa rozpoznawała jaka to rasa.
Uczenie maszyn związane jest z analizą ogromnych ilości danych, czyli analizą Big Data.
Wykorzystanie architektury CUDA w uczeniu sieci neuronowych.

Dwuukładowy Titan Z

Coraz większą moc obliczeniową mają też zwykłe karty graficzne - premiera dwuukładowe karty graficznej Nvidia GTX Titan Z.
Parametry techniczne Titana Z w skrócie.
Jen-Hsun Huang prezentuje kartę GTX Titan Z.
Jako przykład możliwości Titana Z zaprezentowano renderowane jednocześnie i liczone fizyczne zachowanie się dymu...
... dymu i ciał sprzeżystych...
...oraz ognia.
Zaprezentowano też na Titanie Z możliwości renderingu w nowoopracowywanym silniku graficznym do gry Unreal Tournament 4.

Iray

Następnie Jen-Hsun Huang zaprezentował rozwiązanie iray pozwalające na akcelerowanie przy wykorzystaniu GPU, poprawnych pod względem fizyki światła i odbić fotorealistycznych rebnderingów np. w prezentacjach architektonicznych. Po lewej stronie zaprezentowano rendering, po prawej zdjęcie wykonane aparatem cyfrowym.
Do fotorealistycznego renderingu wykorzystano kosztującą, bagatela, 50 tys dolarów stację renderingu Iray - IRAY VCA. Nowość ta wyposażona jes w osiem akceleratorów graficzno/obliczeniowych klasy Kepler.
Stację IRAY VCA wykorzystać można w przemyśle motoryazycjnym.
Generować na niej można również w czasie rzeczywistym dowolne przekroje samochodu.
Przekroje można zmieniać w locie. Generowane są one na podstawie rysunków złożeniowych z programów CAD.
Zajrzeć też można do wnętrza wirtualnego samochodu.
Stacja IRAY VCA może być nawet kilkanaście razy szybsza od pojedynczej inżynierskiej karty CAD z rodzuny Quadro.
Jen-Hsun Huang prezentuje stację IRAY VCA.

Nvidia Grid oraz mobilne CUDA

Technologia Nvidia GRID pozwala na udostępnienie usług związanych z wirtualizacją kart graficznych w chmurze.
Nvidia GRID może działać w środowisku VMware.
Tegra K1 - mobiny superkomputer zgodny z architekturą CUDA.
Moc obliczeniowa potrzebna do rozpoznawania różnych elementow obrazu w czasie jazdy.
Jetson TK1 - pierwszy mobilny superkomputer przeznaczony do systemów Embeded. Wykorzystuje on układ Tegra K1.
Możliwości wykorzystania systemu Jetson TK1.
Roadmapa Nvidii dla układów mobilnych.
Prezentacja systemu Jetson TK1 w autonomicznym samochodzie studialnym Audi.
Jak działa system automatycznego rozpoznawania drogi.
Audi samo, wewnątrz nie było żadnego kierowcy, wjechało na scenę i zaparkowało.
Jen-Hsun Huang prezentuje komputer pokładowy "zastępujący" kierowcę. Bazuje on na systemie Jetson TK1.
Prezentacja systemu autonomicznej jazdy bez kierowcy.
A tak wygląda Jetson TK1 wmontowany w samochód Audi.
System Kamer i czujników prowadzących pojazd.

Pokazem autonomicznego samochodu zakończyła się pierwsza plenarna sesja na konferencji GTC 2014. Z niecierpliwością czekamy na kolejny, trzeci już konferencyjny dzień. Mamy nadzieję, że też będzie obfitował w wiele ciekawych wydarzeń, z których relację oczywiście zamieścimy na stronie Biznes Benchmark.

Wybrane dla Ciebie
ZANIM WYJDZIESZ... NIE PRZEGAP TEGO, CO CZYTAJĄ INNI!