Сегодня в выставочном центре Сан-Хосе начала свою работу ежегодная конференция GPU Technology Conference 2015, проводимая компанией Nvidia.
Выступления первого дня конференции всегда включают присутствие на сцене лидера компании — Дженсена Хуанга, который рассказывает о последних достижениях Nvidia в деле применения GPU в самых различных задачах, и практически ни один год не обходился без громких анонсов. Поэтому именно первое ключевое выступление главы компании вызывает у публики неподдельный интерес.
Начало GTC всегда связано с подведением итогов года, прошедшего с предыдущей конференции, и для Nvidia он был достаточно успешным. Компания добилась определённых успехов (в том числе и финансовых) для множества своих подразделений: GeForce, Quadro, Tesla и Tegra (по крайней мере, в автомобилях).
Основной темой нынешней конференции стало так называемое глубокое обучение (deep learning) – быстрорастущий в последние годы набор алгоритмов машинного обучения, тесно связанный с реализацией искусственного интеллекта. Nvidia в лице Дженсена считает глубокое обучение тем локомотивом, который способен продвинуть индустрию по многим направлениям, от автономных автомобилей до применения в медицинских исследованиях.
По ходу своего ключевого выступления перед тысячами участников GTC, Дженсен представил несколько новых программных и аппаратных технологий, которые принесут лёгкость использования и высокую производительность в сферу глубокого машинного обучения. И началось всё с того, что была представлена 3D-карта Nvidia GeForce GTX Titan X.
Nvidia GeForce GTX Titan X — наиболее производительное однопроцессорное решение игровой серии GeForce, основанное на второй версии графической архитектуры Maxwell и отлично подходящее для применения в сфере deep learning. Анонс Titan X на GTC получился несколько скомканным, так как решение уже было фактически анонсировано и показано на конференции игровых разработчиков Game Developers Conference в Сан-Франциско несколькими днями ранее. Где также был показан демонстрационный ролик, показывающий возможности игрового движка Unreal Engine 4:
По оценке Nvidia, Titan X вдвое превосходит аналогичные GPU предыдущего поколения по энергетической эффективности. Содержащиеся в новом GPU потоковые процессоры в количестве 3072 штук обеспечивают производительность вычислений с одинарной точностью до 7 терафлопов, а объём локальной видеопамяти у новинки достигает впечатляющих 12 гигабайт.
Кроме объёма, память Titan X обладает ещё и высокой пропускной способностью — более 336 ГБ/с, что также очень важно в задачах по тренировке нейросетей при deep learning. Так, при помощи стандартной модели AlexNet, новый Titan X достиг показателя в менее чем три дня для тренировки модели при помощи 1,2 млн изображений из набора ImageNet — сравните это с более чем 40 днями для 16-ядерного CPU или шестью днями для первого Titan.
Непонятно, правда, зачем Nvidia указала на слайде смешную производительность для вычислений с двойной точностью - таким показателем гордиться вряд ли получится.
Остается добавить, что в США GeForce GTX Titan X уже поступает в продажу по цене $999.
Продолжение следует...
Источник: Собственный корреспондент iXBT на GPU Technology Conference 2015
