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英偉達30億美元打造AI芯片 預今年第三季度交付

時間:2017-05-16

來源:網絡轉載

導語:該新芯片擁有210億個晶體管,性能比英偉達一年前發布的帶150億個晶體管的Pascal處理器強大得多。

據國外媒體VentureBeat報道,英偉達CEO黃仁勛今天發布了一款針對人工智能應用的雄心勃勃的新處理器:TeslaV100。

該新芯片擁有210億個晶體管,性能比英偉達一年前發布的帶150億個晶體管的Pascal處理器強大得多。它是一款很大的芯片——815平方毫米,大小約為AppleWatch智能手表的表面。它擁有5120個CUDA(統計計算設備架構)處理核心,雙精度浮點運算性能可達每秒7.5萬億次。

作為全球最大的圖形芯片和AI芯片廠商,總部位于加州圣克拉拉的英偉達在加州圣何塞舉行GPU技術大會,并發布了上述產品。

黃仁勛稱英偉達花了30億美元打造這款芯片,基于8塊TeslaV100搭建的DGX-1也開始預售,價格為149000美元,預計在今年第三季度交付。

在介紹該款芯片之前,黃仁勛談到了AI近年的發展史。他指出,深度學習神經網絡研究大約5年前開始帶來成果,那個時候研究人員開始利用圖形處理器(GPU)來處理數據,同時利用它們來快速訓練神經網絡。自那時起,深度學習技術呈現加速發展。今年,英偉達打算培訓10萬個開發者使用該項技術。

TeslaV100另稱為Volta,針對深度學習而打造,Tensor性能可達每秒120萬億次浮點運算。它能夠每秒傳輸300GB的數據,速度相當于時下其它處理器的20倍。該款芯片由三星代工生產。

該芯片針對深度學習訓練的Tensor浮點運算性能達到去年發布的Pascal處理器的12倍。這種處理速度很有必要,因為深度學習算法的進展令人驚嘆。

2015年,微軟打造了一個名為ResNet的深度學習項目,該項目非常復雜,需要每秒7百億億次浮點運算的處理能力。百度2016年打造的DeepSpeech2AI需要每秒20百億億次浮點運算的處理能力,谷歌2017年打造的NMT則需要每秒105百億億次浮點運算的處理能力。

微軟正在開發一個新的ResNet版本,ResNet會同時使用64個TeslaV100芯片來進行處理。目前還不清楚TeslaV100批量出貨的時間。

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