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软硬结合 NVIDIA推动高性能计算快速发展

  【IT168 评论】你是不是有时候会诧异,科技大片中天马行空的生活居然离我们如此之近?拖着疲倦的身子回家,智能家居已为你准备好一切;无人驾驶汽车内的你,再不用为交通规则而焦虑;为你听诊的医生专家是长相可爱的机器人;越来越便利的生活背后是一个永不停歇的“发动机”,这就是人工智能。

  如今,人工智能,无处不在。它可以帮助我们更有效的寻找商品,预测病人的生命体征,智能视频监控公共场所……人工智能正促进着各行各业的发展。支持着大规模并行计算的GPU已经成为人工智能发展的重要硬件基础,而深度学习作为实现人工智能场景化的重要技术,需要新型的高性能计算。

  近日,2017全国高性能计算学术年会(HPC China 2017)在合肥召开。随着人工智能的兴起及GPU在高性能计算领域发挥着越来越重要的作用,在会上诸多与会者都围绕基于GPU所带来的产品和应用的创新进行了探讨。NVIDIA公司副总裁暨中国区企业事业部总经理沈威先生,也在特邀报告环节分享了他的观点。会后,笔者还有幸参观了NVIDIA丰富的展台,近距离感受到了NVIDIA在高性能计算与人工智能方面的创新。

软硬结合 NVIDIA推高性能计算快速发展
▲NVIDIA公司副总裁暨中国区企业事业部总经理 沈威

  人工智能推动高性能计算新突破

  据沈威介绍,2006年NVIDIA公司发明了CUDA,此后,学者、研究人员和开发者得以方便地用加法去研究GPU运算,从此NVIDIA进入高性能计算领域。11年间,包括生物、化学、医学等科学领域都使用到了GPU。因为NVIDIA投入了CUDA以及高性能计算,整个行业有了翻天覆地的变化。

软硬结合 NVIDIA推高性能计算快速发展

  有数据显示,目前采用CUDA的开发者人数已从2012年不到4.5万人,到最近资料显示已经增加至61.5万,GPU加速的应用也已经超过450个。不仅如此,去年11月,insideHPC.com分析公司针对HPC领域科研人员及厂商的调研结果显示, 92%相信AI将会影响其工作,93%已经在工作中采用了深度学习,并看到了积极的成效。

  因此,人工智能已成为高性能计算的杀手级应用,并将推动高性能计算行业的发展。

  在深度学习方面,基于GPU的深度学习正在渗透到互联网服务、医疗、媒体娱乐、安防、自动机械,以及金融和电信等传统行业。例如:中国移动利用深度学习和GPU技术大大减轻了人工客服的负担;平安保险正在采用GPU和深度学习的方法来协助车险定损。

软硬结合 NVIDIA推高性能计算快速发展

  除了深度学习,NVIDIA还将继续在高性能计算方面发展。NVIDIA希望非传统做计算机科学的人也能够便捷地利用GPU和并行运算,而不需要花费太大的精力来改写源代码, OpenACC就可以帮助他们实现。

  软硬结合 NVIDIA推动高性能计算快速发展

  来到NVIDIA展台,最吸引眼球的莫过于那台专为深度学习应用打造的超级电脑——DGX Station。

  据NVIDIA专家介绍,DGX Station可以说是业界唯一一款专门针对个人设计的超级计算机。它采用了工作站式的设计、采用了很多新技术。

软硬结合 NVIDIA推高性能计算快速发展

  DGX Station采用最新TESLA V100 GPU + NVLink的架构,配置了4个GPU,GPU之间用最新NVLink高速带宽连接起来,性能可高达480TeraFlops。

  DGX Station的设计兼顾了非常好的的性能与小巧的体积,是世界上最安静的工作站,之所以叫最安静的工作站,因为这是目前业界唯一针对个人工作站采用液冷设计的产品,非常静音,适合办公室环境。整个机器的噪音只有35分贝,非常低,在办公室里可以很安静的工作,不会打扰我们的正常思维。

  接下来,我们来到了可视化实时仿真的演示。Ansys公司和NVIDIA经历4年时间,利用CUDA制作了一款叫做Discovery Live的软件。目前,这个软件仍为技术预览版,预计明年的2月份会正式发布。

  这款软件能够实现可视化实时仿真,即借助NVIDIA GPU的并行处理能力,实现传统计算仿真和可视化渲染的完美结合。

软硬结合 NVIDIA推高性能计算快速发展

  如大家所见,用户可以就导入的三维模型进行设计和编辑,该软件可以兼容众多主流的模型。将这些模型导入后,用户可以创建相应的物理场,目前可支持的物理场有热、流体、内、外部结构、模态等5种。

  据NVIDIA专家表示,Discovery Live突破性技术不仅为每位工程师带来实时仿真功能,同时在易用性方面取得重要突破,从而实现真正的数字实验。通过在前期阶段应用仿真,帮助数百万工程师从仿真的强大功能中受益,它将彻底颠覆传统的产品研发过程。

  除了硬件加速器,NVIDIA还展示了30路高清视频解码、实时分析和元数据提取的能力——DeepStream。

  DeepStream是由中国团队开发的产品,可以实时处理30路视频的解码,这解决了AI领域的一大挑战,在自动驾驶汽车、交互式机器人、过滤和广告投放等应用场合下,理解大批量的视频内容,通过将深度学习能力集成到视频应用程序中,公司能够提供以前不可能提供的创新型智能视频服务。

软硬结合 NVIDIA推高性能计算快速发展

  除了工具类产品的研发,NVIDIA也有一批技术人员研究前沿的深度学习算法,例如:超分辨率算法,利用深度神经网络,对低分辨率游戏视频进行超分辨率处理,大大提升了观看体验。

  写在最后,随着GPU技术的更上一层楼,使大数据分析、人工智能、机器学习、高性能计算等再度火爆,行业中的一个个鲜活应用,使GPU在HPC等方面取得了百花齐放的景象,对GPU技术的进一步提升提供了新的动力。

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