N18P-Q3-A1显卡GPU

随着人工智能席卷整个技术领域，NVIDIA 今天在年度 GPU 技术大会上推出了一系列重点关注深度学习、虚拟现实和自动驾驶汽车的新产品和技术。
在创纪录的 5000 多名科学家、工程师、企业家和**媒体面前，NVIDIA **执行官兼联合创始人黄仁勋发布了****一体化深度学习**级计算机，这是一个具有 250 台服务器吞吐量的集成系统。半精度浮点运算能力达 170 万亿次的 NVIDIA DGX-1 可将训练速度提升 12 倍以上（请参见“NVIDIA 发布****深度学习**级计算机”）。
释放人工智能的潜能
NVIDIA **执行官黄仁勋介绍人工智能和面部识别技术
仁勋先生在台上说：“人工智能是人类生活中影响颇为深远的技术进步，它会改变每个行业、每家公司和我们周围的每件事物。它将开辟新的市场，让每个人从中受益。DGX-1 易于部署，专为一个目的而打造，那就是：释放人工智能的潜能，利用**凡能力来解决曾经无法解决的问题。”
在两个小时的演讲中，他介绍了人工智能的现状，并指出它的各种部署方式。他提到了 20 多家云服务成员，其中包括阿里巴巴、Yelp、Amazon 和 Twitter 等等，这些大公司在他们的**大规模数据中心生成大量数据，然后使用 NVIDIA GPU 来完成照片处理、语音识别和照片分类等任务。
五大奇迹
NVIDIA **执行官黄仁勋和 Tesla P100
支撑 DGX-1 的是一种具有革命性意义的全新处理器 NVIDIA Tesla P100 GPU，这是较为**的加速器，也是**基于 NVIDIA * 11 代 Pascal 体系结构的处理器（有关 Pascal 的更多信息，请参阅“Pascal 内幕：NVIDIA 新的计算平台”）。
Tesla P100 以五项突破性技术（仁勋先生将它们笑称为“奇迹”）为基础，实现了可提供相当于数百个 CPU 服务器节点的性能的一类新服务器。
包括 Facebook 的 Yann LeCun 和 IBM 的 John Kelly 在内的诸位人工智能行业**者均已经表示支持这款产品。百度**科学家吴恩达说：“人工智能计算机就像太空火箭：越大越好，Pascal 的吞吐量和互联能力将会造出我们前所未见的大火箭。”
DGX-1 早期的一家重要客户是麻省总医院。这家医院建立了一个临床数据中心，NVIDIA 为其创始合伙人，该数据中心将开始在放射学和病理学领域使用人工智能帮助诊断疾病。麻省总医院是美国大的科研医院，拥有差不多 100 亿份医疗影像档案，非常适合研究深度学习技术。
展示我们的软件实力
NVIDIA **执行官黄仁勋发表 GTC 2016 主题演讲
虽然 NVIDIA 硬件曾多次登上头条，但我们的软件在实现**的 GPU 加速计算方面也功不可没。我们将这类作品体系称为 NVIDIA SDK，仁勋先生介绍了这一体系经历的一系列重要较新。这些较新涉及从深度学习到自动驾驶汽车和嵌入式计算的方方面面（请参见“NVIDIA 详细介绍重要软件较新以推动 GPU 计算的发展”）。
我们推出这些较新的目标是：让更多开发者能够利用我们的更多功能。已经有**过一百万的开发者下载了我们的 CUDA 工具包。有 400 多款 GPU 加速的商业应用程序以及数百个游戏作品从我们的软件库中获益。
将现实带入虚拟现实
NVIDIA 的黄先生在 GTC 2016 上展示 Iray VR
主题演讲的视觉亮点是观看在美国国家航空航天局研究成果基础上构建的、将参观者送到火星上去的虚拟现实体验。火星 2030 虚拟现实体验由 NVIDIA 与 FUSION Media 共同开发，并借鉴了美国国家航空航天局的建议，由个人计算的** Steve Wozniak 演示。
仁勋先生大胆展示了我们的 Iray 技术如何打造交互式虚拟 3D 世界并提供惊人的保真度。这些 Iray VR 功能让我们能够创建一种环境，用户戴上耳机就能徜徉在逼真的虚拟环境中，就像是一座尚未开工建设的建筑物。
为了展示虚拟现实的功能，Google 送出了 5000 个 Google Cardboard 虚拟现实眼镜。我们已在主题演讲后派发了这些眼镜，以便 GTC 与会者可以在他们的手机上体验 NVIDIA Iray VR 技术。
打造较智能的汽车
ROBORACER – ****自动驾驶赛车
为了继续帮助打造具有**人般感知水平的自动驾驶汽车，我们还为自动驾驶汽车推出了端到端制图平台。
它旨在帮助汽车制造商、地图公司和初创企业利用车内的 NVIDIA DRIVE PX 2 和数据中心的 NVIDIA Tesla GPU 的计算能力，快速创建和不断较新高清地图。
地图是自动驾驶汽车的重要组成部分。汽车制造商需要为汽车配备功能强大的板载**级计算机，该计算机能够处理来自多个传感器的输入，精确理解其周围环境。向这个系统中添加详细的地图可让问题变得简单，因为这样汽车就能够较好地感知自身所处位置和即将遇到的情况。
当然，如果没有竞争，您永远不会真正了解自己的技术能够做什么。因此，我们不仅将为参加 ROBORACE 锦标赛（****场无人驾驶汽车锦标赛）的汽车配备 DRIVE PX 2 AI **级计算机，还将是**支进入不错系列赛的团队。

出海记｜小鹏汽车联手英伟达 研发L3级中国式自动驾驶
出海记｜小鹏汽车联手英伟达 研发L3级中国式自动驾驶


 
原标题：出海记｜小鹏汽车联手英伟达 研发L3级中国式自动驾驶
参考消息网11月26日报道 台媒称，小鹏汽车与芯片成员英伟达（NVIDIA）及英伟达中国合作伙伴德赛西威，在英伟达**GTC大会（GPU技术峰会）签订三方战略合作协定，共同研发适配中国交通环境和驾驶场景的L3级自动驾驶技术。


据闽台中时电子报11月22日报道，基于Xavier的硬体基础，小鹏汽车将提供*的中国式自动驾驶软体系统，携手德赛西威完成自动驾驶计算平台的硬体开发。


根据消息，小鹏汽车此次使用的Xavier是英伟达于2019年初新发布的AI**级计算芯片，也是**一个量产的**自动驾驶的定制处理器，被业界称为“世界上强大的SoC（片上系统）”。


报道称，2020年开始，小鹏汽车新款车型上分阶段实现L3级中国式自动驾驶功能，逐步实现城市间多种路况的全自动驾驶、停车场内自动寻找车位并泊车、早晚高峰拥堵巡航、高速公路自动切换佳车道并保持连续自动驾驶以及基于导航佳路线，个性化定制路线的自动驾驶。

PU是替代不了CPU的，同样，CPU也替代不了GPU。
如果形象点理解，GPU就像一群蚂蚁，这些蚂蚁都做着同样的事，而CPU就像一只猴子，这只猴子做着各种不同的事。
从根本上说CPU和GPU它们的目的不同，且有不同侧重点，也有着不同的性能特性，在某些工作中CPU执行得较快，另一工作中或许GPU能较好。
当你需要对大量数据做同样的事情时，GPU较合适，当你需要对同一数据做很多事情时，CPU正好。
然而在实际应用中，后一种情形更多，也就是CPU较为灵活能胜任更多的任务。GPU能做什么？关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法、挖矿、暴力破解密码等，GPU会有所帮助。
简单地说，CPU擅长分支预测等复杂操作，GPU擅长对大量数据进行简单操作。一个是复杂的劳动，一个是大量并行的工作。
其实GPU可以看作是一种的CPU，专为单指令在大块数据上工作而设计，这些数据都是进行相同的操作。
要知道处理一大块数据比处理一个一个数据较有效，执行指令开销也会大大降低，因为要处理大块数据，意味着需要更多的晶体管来并行工作，现在旗舰级显卡都是百亿以上的晶体管。
CPU呢，它的目的是尽可能快地在单个数据上执行单个指令。由于它只需要使用单个数据单条指令，因此所需的晶体管数量要少得多。
目前主流桌面CPU晶体管都是十亿以下，和**GPU相差十倍以上，但它需要较大的指令集，较复杂的ALU(算术逻辑单元)，较好的分支预测，较好的虚拟化架构、较低的延迟等等。
另外，像我们的操作系统Windows，它是为x86处理器编写的，它需要做的任务执行的进程，在CPU上肯定较为高效，你想每个线程的任务并不相同，基本上难以并行化，完全发挥不了GPU的长处。
那么，可以预见在未来，随着CPU进一步强化处理数据块的能力，我们将看到CPU和GPU架构之间的融合，而且随着制造技术的进步和芯片的缩小，GPU也可以承担较复杂的指令。
CPU与GPU间的分工虽然还是大有不同，但彼此间的交集无疑会更多。

AMD提供动力全新**级计算机加速创新并放飞探索


• 劳伦斯利佛摩国家实验室选择AMD EPYC(霄龙)处理器和AMD Radeon Instinct GPU加速器搭建全新“Corona”系统
• 斯图加特大学高性能计算中心将在欧洲大型的**级计算机设备之一上采用未来的AMD EPYC(霄龙)处理器
• AMD推出全新高频的AMD EPYC(霄龙)7371处理器，助力电子设计自动化、批处理等应用
2019年11月22日，美国达拉斯讯 —— 近日在****级计算大会(SC18)上，AMD(纳斯达克：AMD)借势新客户和新产品向世人展示了AMD EPYC(霄龙)处理器和AMD Radeon Instinct GPU加速器在**级计算行业的影响力。
AMD**副总裁兼**技术官Mark Papermaster表示： “随着AMD进一步拓展了AMD EPYC(霄龙)处理器的生态系统，以及凭借AMD EPYC(霄龙)处理器在高性能计算工作负载上的优势赢得多项新应用，AMD在**级计算领域度过了非凡的一年。随着高性能计算行业迎来百亿亿次级系统，我们正处在一个异构计算新时代的开端，只有AMD能够提供这个时代所需要的CPU、GPU与软件组合。我们很高兴有这么多优秀的客户用我们的Radeon Instinct加速器、AMD EPYC(霄龙)处理器和ROCm开源软件平台在新时代携手并进。”
劳伦斯利佛摩国家实验室选择EPYC(霄龙)处理器与Radeon Instinct搭建新系统
劳伦斯利佛摩国家实验室高性能计算创新中心新的高性能计算(HPC)系统“Corona”将采用AMD EPYC(霄龙)处理器与AMD Radeon Instinct GPU。
Corona拥有170个节点，共搭载了300多个AMD EPYC(霄龙)7401处理器和300多个AMD Radeon Instinct MI25 GPU，是一个每秒浮点运算高达383万亿次的计算机集群，将用于机器学习和数据分析技术，以解决高性能计算和大数据中的挑战性难题。它将在2019年11月底正式就绪，并预期在2019年12月之前投入初步使用。
EPYC(霄龙)处理器产品扩容
随着AMD EPYC(霄龙)处理器的采用率日益增长，AMD宣布全新高频率AMD EPYC(霄龙)7371处理器问世。AMD EPYC(霄龙)7371为电子设计自动化、高频交易和高性能计算等受益于高频率的工作负载而生，提供基础频率3.1 GHz的16核32线程，全**加速频率可达3.6GHz，8核高加速频率可达3.8GHz。它将在2019年**季度向合作伙伴与客户提供。
**级计算的基石：EPYC(霄龙)处理器
AMD EPYC(霄龙)处理器拥有一个**过50家OEM、ODM与系统集成商组成的、仍在日益壮大的生态系统。无论客户的目标是机器学习、计算流体动力学、航空与汽车制造业的模拟与碰撞分析、石油勘探或其他，AMD EPYC(霄龙)处理器能为高性能计算工作负载所需的存储器带宽、**密度和PCIe传输通道扩展性提供支持。并近赢得了以下新客户：
· 美国能源部的国家能源研究科学计算中心(NERSC)：将采用搭载未来的AMD EPYC(霄龙)处理器的Cray® Shasta™系统;
· Cray®(克雷)与HAAS F1车队：使用搭载AMD EPYC(霄龙)处理器的Cray CS500™计算流体动力学模拟计算机集群;
· 斯图加特大学高性能计算中心(HLRS) – 使用下一代AMD EPYC(霄龙)处理器，代号“罗马”，搭建预计将成为欧洲大的**级计算机，旨在解决工业应用中的特定需求。
AMD还与Microsoft Azure携手推动创新的云交付模型，本周推出了其全新的高性能计算HB实例。此外，圣母大学研究计算中心、俄勒冈州立大学与意大利国家核物理研究所继续从他们基于AMD EPYC(霄龙)的系统中受益。
加速深度学习、高性能计算和云计算
在AMD近的Next Horizon活动上，公司演示了即将于2019年问世的代号为“Rome”的AMD 下一代EPYC(霄龙)处理器，以及全新的世界首批7nm数据中心GPU 加速器AMD Radeon Instinct MI60与MI50，如何携手为下一代深度学习、高性能计算、云计算和渲染应用提供所需的计算性能。
AMD还重点提到了AMD ROCm加速计算开源软件平台的新版本。为规模化设计的ROCm 2.0允许客户在开源环境中部署高性能高能效的异构计算系统。
其它资源
· AMD关于AMD EPYC(霄龙)的信息
· 进一步了解AMD Radeon Instinct MI60与MI50加速器
· 进一步了解ROCm 2.0开源软件平台请点击这里
· 进一步了解AMD EPYC(霄龙)高性能计算处理器软件认证

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