Изображение: Unsplash
На протяжение последних месяцев акции производителя видеокарт Nvidia потеряли почти 40% своей стоимости. В результате руководство японского холдинга SoftBank приняло решение избавиться от своего пакета акций Nvidia. По данным СМИ, в 2017 году фонд приобрел 4,9% акций за $4 млрд. Несмотря на падение их стоимости, прибыль от инвестиции составила $3,3 млрд.Читать полностью »
На текущей недели акции Nvidia серьезно упали. В ходе торговой сессии в четверг, 15 ноября, обвал составил 17%. Причиной стал отчет о финансовых результатах за третий квартал года – компания заработала существенно меньше, чем ожидалось.
Nvidia специализируется в производстве аппаратного обеспечения для игровых консолей, также видеокарты пользуются популярностью в среде майнеров криптовалют. Читать полностью »
Nvidia представили open source платформу Rapids, задача которой ускорить работу алгоритмов машинного обучения на GPU. Рассказываем об особенностях инструмента и его аналогах.
В приложениях по работе с изображениями довольно часто встречается задача ресайза джипегов (картинок, сжатых по алгоритму JPEG). В этом случае сразу сделать ресайз нельзя и нужно сначала декодировать исходные данные. Ничего сложного и нового в этом нет, но если это нужно делать много миллионов раз в сутки, то особую важность приобретает оптимизация производительности такого решения, которое должно быть очень быстрым.
Внедрение ИИ на уровне микросхем позволяет обрабатывать локально больше данных, потому что увеличение количества устройств уже не даёт прежнего эффекта
Производители микросхем работают над новыми архитектурами, которые значительно увеличивают объём обрабатываемых данных на ватт и такт. Готовится почва для одной из крупнейших революций в архитектуре чипов за последние десятилетия.
Все основные производители чипов и систем меняют направление развития. Они вступили в гонку архитектур, которая предусматривает изменение парадигмы во всём: от методов чтения и записи в память до их обработки и, в конечном счёте, компоновки различных элементов на чипе. Хотя миниатюризация продолжается, уже никто не делает ставку на масштабирование, чтобы справится со взрывным ростом данных от сенсоров и увеличения объёма трафика между машинами.
Читать полностью »
Свою рабочую станцию мне выдалось собирать, будучи студентом. Достаточно логично, что я отдавал предпочтение вычислительным решениям AMD. потому что это дешево выгодно по соотношению цена/качество. Я долго подбирал компоненты, в итоге уложился в 40к с комплектом из FX-8320 и RX-460 2GB. Сначала этот комплект казался идеальным! Мы с соседом по комнате слегка майнили Monero и мой набор показывал 650h/s против 550h/s на наборе из i5-85xx и Nvidia 1050Ti. Правда, от моего набора в комнате бывало слегка жарковато по ночам, но это решилось, когда я приобрел башенный кулер к CPU.
С приходом на рынок ASIC-решений для майнинга биткоина многие специалисты утверждали, что добыча криптовалют с помощью видеокарт канет в лету так же, как это случилось и с майнингом на CPU.
Однако рост популярности альткоинов на отличных от SHA256 алгоритмах внес определенные коррективы. Условно, майнинг разделился на ASIC и GPU сегмент. Большинство современных блокчейнов имеют ASIC-стойкие алгоритмы шифрования: это справедливо для Ethereum, Monero и других популярных монет. При этом, подобный подход — сознательная политика разработчиков упомянутых криптовалют. Таким образом они стимулируют «массовость» майнинга и снижают порог вхождения в сферу, вовлекая в процесс добычи по принципу Proof-of-Work все новых и новых участников. Но для майнинга на видеокартах недостаточно купить любую карточку и воткнуть ее в риг: разные альткоины базируются на разных алгоритмах, которые влияют на эффективность добычи в зависимости от архитектуры самой видеокарты.
Читать полностью »
CUDA всем хороша, пока под рукой есть видеокарта от Nvidia. Но что делать, когда на любимом ноутбуке нет Nvidia видеокарты? Или нужно вести разработку в виртуальной машине?
Я постараюсь рассмотреть в этой статье такое решение, как фреймворк rCUDA (Remote CUDA), который поможет, когда Nvidia видеокарта есть, но установлена не в той машине, на которой предполагается запуск CUDA приложений. Тем, кому это интересно, добро пожаловать под кат.
rCUDA (Remote CUDA) — фреймворк, реализующий CUDA API, позволяющий использовать удалённую видеокарту. Находится в работоспособной бета-версии, доступен только под Linux. Основная цель rCUDA — полная совместимость с CUDA API, вам не нужно никак модифицировать свой код, достаточно задать специальные переменные среды.
В нашей жизни может быть много моментов, которые нужно записать на камеру в замедленном режиме – первые шаги ребенка, первая поездка на море, трюк любимой собаки. Современный смартфон позволяет снимать с частотой 240 кадров в секунду или выше, но постоянно в таком режиме записывать не получится — памяти не хватит, и батарея сядет быстро. Созданная Nvidia нейросеть работает с уже отснятыми видео, превращая их в замедленные.
Завтра будут официальные пресс-релизы о слиянии старожила Silicon Valley, компании MIPS, с молодой AI компанией Wave Technology. Информация об этом событии просочилась в СМИ вчера, и вскоре CNet, Forbes, EE Times и куча хайтек-сайтов вышла со статьями об этом событии. Поэтому сегодня Derek Meyer, президент объединенной компании (на фото снизу справа), сказал «ладно, распостраняйте инфо среди друзей» и я решил написать пару слов о технологиях и людях, связанных с этим событием.
Главный инвестор в MIPS и Wave — миллиардер Dado Banatao (на фото снизу в центре слева), который еще в 1980-х основал компанию Chips & Technoilogies, которая делала чипсеты для ранних персоналок. В Wave+MIPS есть и другие знаменитости, например Стивен Джонсон (на фото справа вверху), автор самого популярного C-компилятора начала 1980-х годов. MIPS хорошо известен и в России. В руках дизайнерши Смрити (на фото слева) плата из Зеленограда, где находятся лицензиаты MIPS Элвис-НеоТек и Байкал Электроникс.
Wave уже выпустила чип, который состоит из тысяч вычислительных блоков, по сути упрощенных процессоров. Эта конструкция оптимизирована для очень быстрых вычислений нейронных сетей. У Wave есть компилятор, который превращает dataflow граф в файл конфигурации для этой структуры.
Объединенная компания создаст чип, который состоит из смеси таких вычислительных блоков и многопоточных ядер MIPS. Сейчас Wave продает свою технологию в виде ящика для дата-центров, для вычислений нейронных сетей в облаке. Следующие чипы будут использоваться во встроенных устройствах.
Читать полностью »
