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人工智慧有新解 NVIDIA再推第七代GPU运算架构
 

【CTIMES / SMARTAUTO ABC_1 报导】    2017年05月11日 星期四

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为了更加推进人工智慧(AI)与高效能运算进展,NVIDIA(辉达)于GTC 2017(GPU Technology Conference 2017)中,发表新一代GPU运算架构Volta;同时也宣布首款搭载Volta架构的处理器Tesla V100资料中心GPU,其除了针对AI推论与训练提供卓越的速度与扩充性外,还能加速HPC与绘图作业的处理。

NVIDIA认为,深度学习可创造出具有学习能力的电脑软体,而这类软体对处理效能的需求永无止境。
NVIDIA认为,深度学习可创造出具有学习能力的电脑软体,而这类软体对处理效能的需求永无止境。

NVIDIA创办人暨执行长黄仁勋表示,人工智慧正带动人类史上最大幅度的科技演进,AI不仅将促使智能自动化,还将激起自工业革命以来未曾见过的社会演化。深度学习这项突破性的AI技术创造出具有学习能力的电脑软体,而这类软体对处理效能的需求永无止境。

据了解,此款NVIDIA第七代GPU架构整合了210亿颗电晶体,在处理深度学习的效能上等同于100颗CPU。 Volta的最高浮点运算效能比NVIDIA当代Pascal GPU架构高达五倍,与两年前所发布的Maxwell架构相比更高达十五倍,如此的效能跃升幅度较摩尔定律所预测的还高出四倍。

随着各项应用对于AI的需求日趋攀升,开发者、资料科学家,以及研究人员越来越依赖类神经网路以推动包括对抗癌症、透过自驾车提高运输安全以及提供全新智慧顾客体验等领域的下一波发展。

随着这些类神经网路日趋复杂,资料中心必须提供更强大的处理效能,同时,其也必须能够被有效率地扩充,才足以支援各种如自然语言虚拟助理,以及个人化搜寻与建议系统等被业界快速采纳的高度精准AI服务。

NVIDIA预计,该公司推出的第七代GPU架构,将成为高效能运算的新指标,它针对HPC系统提供一个同时擅长执行运算科学与资料科学作业的完善平台,以萃取出有用的资讯。藉由将CUDA核心与新型Volta Tensor核心整合到同一架构中,只要一部搭载Tesla V100 GPU的伺服器就足以取代市售搭载数百颗CPU的传统HPC电脑。

關鍵字: 人工智能  GPU  智能自动化  深度學習  神经网路  自驾车  自然语言虚拟助理  NVIDIA 
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