GTC15 Keynote destaca un crecimiento de 10 veces en la informática con GPU - Calendae | Informática, Electrónica, CMS, Ciberseguridad

GTC15 Keynote destaca un crecimiento de 10 veces en la informática con GPU

Hola, un placer verte por aquí. Te escribe Simón Sánchez y esta vez hablaremos sobre GTC15 Keynote destaca un crecimiento de 10 veces en la informática con GPU

Si bien el enfoque del discurso de apertura de la Conferencia de Tecnología GPU de este año no se centró particularmente en HPC, las referencias a la supercomputación abundaron durante la presentación de dos horas que dio el carismático CEO de NVIDIA, Jen-Hsun Huang, a una multitud de 4,000 esta mañana dentro del abarrotado Centro de Convenciones San José McEnery.

Además de las demostraciones visuales necesarias habilitadas por GPU destinadas a mostrar el tema de aprendizaje profundo de este año, los asistentes también escucharon sobre el progreso logrado en la computación GPU durante los últimos seis años. Y, como es habitual en el evento anual, NVIDIA presentó una nueva GPU y reveló partes clave de su hoja de ruta de procesamiento de gráficos hasta 2018.

En cuanto a la GPU NVIDIA de próxima generación que acaba de lanzarse, el honor es para Titan X, una variante del chip Titan que NVIDIA lanzó en 2013 en homenaje a su supercomputadora insignia del mismo nombre en el Laboratorio Nacional Oak Ridge. Titan X, sin embargo, ofrece poco en cuanto a rendimiento de punto flotante de doble precisión, solo 0.2 teraflops, por lo que obviamente no es ideal para la mayoría de las cargas de trabajo de HPC. Pero con 7 teraflops de rendimiento de precisión simple, Titan X * es * una bendición para las cargas de trabajo de aprendizaje profundo (natch).

Para aquellos que buscan un rendimiento FP64, Huang apuntó a Titan Z, que tiene 2.6 teraflops DP (y 8.0 teraflops SP). «El Titan X», dijo Huang, «está diseñado para precisión simple. Para las personas que quieren precisión doble, todavía tenemos Titan Z, la GPU de precisión doble de tarjeta simple más rápida que tenemos. Titan X es precisión. único rendimiento más alto con el búfer de fotogramas más grande [12BG] y la arquitectura de GPU más avanzada que hemos creado, todas basadas en Maxwell. «

En un foro de prensa posterior al discurso, el vicepresidente senior de ingeniería de GPU de NVIDIA, Jonah Alben, se refirió a la falta de rendimiento de punto flotante de doble precisión y señaló:

«NVIDIA tiene una arquitectura de GPU común, pero tomamos diferentes decisiones dependiendo de los clientes particulares a los que nos dirigimos para un chip en particular. Titan X se basa en una GPU que es parte de la familia de chips GM20x. [second-generation Maxwell] por lo que tiene las mismas propiedades que esos chips y está destinado a un cliente de aprendizaje profundo … y tenemos otros productos que son excelentes para la doble precisión. «

El discurso de apertura también fue una oportunidad para que Jen-Hsun Huang destacara el crecimiento de la computación con GPU desde 2008 (CUDA debutó en 2007). En ese año recién nacido, hubo 150,000 descargas de CUDA, 27 aplicaciones de CUDA, 4,000 artículos académicos relevantes, 60 universidades que comenzaron a enseñar el procesamiento acelerado de CUDA y 6,000 GPU Tesla enviadas, el equivalente a 77 teraflops de potencia de supercomputación acelerada por GPU. .

Avanzar hasta el día de hoy refleja aproximadamente 10 veces el salto de GPU compatible con NVIDIA con 3 millones de descargas CUDA, 319 aplicaciones CUDA, 800 universidades de todo el mundo que enseñan CUDA y aceleración GPU, 60.000 documentos que mencionan el uso de GPU para investigación y se han implementado 450.000 GPU Tesla que proporcionan la impresionante cantidad de 54 petabytes de computación acelerada a supercomputadoras y centros de procesamiento de alto rendimiento en todo el mundo.

«Lo que habilitamos es la plataforma de supercomputación más popular y accesible del mundo», dijo Huang. «Cualquier investigador, estudiante o ingeniero puede ponerse en contacto con mucha facilidad y obtener una GPU con tecnología CUDA para acelerar la investigación».

«La mayoría de las aplicaciones que servimos tienen que ver con la velocidad», continuó después. “Sin velocidad, es simplemente imposible que usted haga su trabajo. Una de mis citas favoritas fue cuando un investigador se me acercó y me dijo: «Gracias a su trabajo, ahora puedo hacer el trabajo de mi vida en el curso de mi vida».

Viendo hacia adelante

Una nueva hoja de ruta del procesador de gráficos estaba en la agenda de la charla matutina, que brindaba un vistazo a las próximas GPU de Pascal y partes de Volta. No ha cambiado mucho desde Pascal en los últimos doce meses, pero Huang confirmó elementos clave, en particular: procesamiento de precisión mixta para una mayor precisión, memoria 3D con 3 veces el ancho de banda y casi 3 veces la capacidad de búfer de fotogramas de Maxwell y, por supuesto, NVLINK, que está en camino de ofrecer una velocidad de 5 a 12 veces mayor en el movimiento de datos entre GPU y CPU en comparación con el estándar actual, PCI-Express.

Volta regresa a la alineación después de que NVIDIA modificara algunas piezas clave de la hoja de ruta el año pasado colocando a Pascal en el lugar previamente reservado para Volta, dejando a muchos preguntándose cuál fue el destino de esa arquitectura. La memoria 3D apilada y la tecnología NVLINK planeadas originalmente para el debut de Volta se han transferido a Pascal, lo que les permite seguir el calendario de 2016. Hoy no se revelaron detalles de Volta aparte de su lanzamiento planeado en 2018.

Hoja de ruta de GTC15 arriba – hoja de ruta de GTC14 a continuación (tenga en cuenta el regreso de Volta, que se extrajo de la hoja de ruta del año pasado)

Huang también compartió algunas cifras que muestran que Pascal se desempeña 10 veces mejor que Maxwell.

Más tarde quedó claro en las preguntas y respuestas de la prensa que esta aceleración significativa se refería específicamente a las aplicaciones que se benefician de la computación FP16, como el aprendizaje profundo y las imágenes en general.

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