NVIDIA:看GPU是如何为用户节省成本?

2017-04-19 16:10:00 作者:云中子 分类 : 比特网

  GPU能做什么?提到这个问题相信大家都会有各种瞎想,从3D渲染到自动驾驶,似乎它的“用处”越来越多了。英伟达中国区销售总监何犹卿表示:视觉计算是一个非常复杂的应用,NVIDIA的GPU处理器也是远比CPU复杂的处理器。现在,整个视觉计算已经变成当今科技应用方面最前沿的科技。

  早在2011年,NVIDIA在北美地区就开始尝试用神经网络帮助完成机器的认知工作,这个过程中产生了用深度学习的方法,帮助我们分析学习人的大脑思考、学习的原理,进而就形成了人工智能的应用。

  GPU计算正在改变着我们的生活

  谈到应用领域的拓宽,离不开NVIDIA在这方面的大力推动。在医疗大数据方面,现在国家推进每个人的电子病历建档,以便追踪公民出生之后的身体状况。同时,医疗大数据也非常有利于医生帮助市民快速处理疾病。因此,原来医生帮助我们做的检测,今天机器也可以,还能够进一步依靠机器帮助处理一些疾病的信息

  此外,制药所涉及到的实验和化学分析也非常依靠GPU,这个过程不是靠多数据样本形成一个概念或者药品,而是通过另外的方法来模拟化学结构分子对人体细胞治愈的情况,通过这样的分析可以帮助企业大大加速整个制药的过程。

  安全防护方面,目前数字证书、面部的识别技术非常方便,办理银行业务不再是必须前往柜台。比如从首都机场出来,突然想起来有一个着急的业务要办,那里会有一些无人值守的机器,只要站在前面,机器给你拍照就可以办理业务了,这些工作都需要用到面部识别技术。

  今天来看辅助驾驶已经很流行了,市场上新款车型中几乎都配备了辅助驾驶。预计到2020年,奔驰、奥迪等厂商都会发布完全自动驾驶的汽车,而这些也都要依靠GPU强大的计算能力才可实现。

  Quadro GP100通过高性能让用户省钱

  最近,NVIDIA的重头是新版Quadro GPU包括GP100、P4000、P2000、P1000、P600和P400,此外还有P5000/P6000,主要应用于专业领域,也被称为是当今世界性能最强大的一系列产品。

  GP100基于GPU Pascal的架构,用的是Quadro算法,它也可以有不同的计算核心,无论是单精度还是双精度,都能够形成非常好的性能。单精度性能可以达到20TFLOPS,因此对于深度学习意义非常大。此外,用户还可以把2个GP100用NV LINK连起来使用。它有16 GB高带宽内存容量,就是所谓的HBM2,这也是最新一代的存储技术。另外,也支持4K、5K显示器分辨率,并且通过了VR认证,在桌面就可以做VR了。

  对于仿真应用来说,除了性能之外还需要关注成本。比如Abaqus这样的产品,使用的许可费是根据计算核心的数量来定。也就是说,如果用的是16核CPU,就要收16个Token;如果是32核CPU,就要收21个Token。但使用GP100的方案,用户就可以既省Token又省CPU的成本。因为如果使用GP100,用户就没有必要买那么贵的16核或32核CPU的系统,只需要8核CPU+GP100就可以了,这样CPU省钱了,同时12个Token就够了。从两个方面为用户省下真金白银。

  构建生态链,发挥GPU最大价值

  从图形工作站市场来说,NVIDIA专业可视化业务高级总监Sandeep Gupte表示:NVIDIA和别的公司有些不同,看到市场的机会,会从整个生态链来布局。我们可以看到,以前因为成本预算有限,很多用户也在用PC代替图形工作站设计的工作。但是近两年,整个图形工作站的需求会非常多,可能今年大家也会看到,在DIY市场也会有专门针对DIY的designer PC出现,里面内置的图形卡是NVIDIA最新的产品。

  NVIDIA今年首度把Quadro嵌入式GPU引入进来,比如对手推车上医疗影像的设备、机器人视觉的设备、国防相关的设备等等,应用范围也非常广泛。今天看到NVIDIA在市场端做的很多工作都是在讲解“我有这个SDK,可以帮你来完成这个应用,可以支持你程序的移植等等”,NVIDIA已经开始丰富整个生态链,让用户更多地体验到专业GPU带来的价值。

  总的来看,人工智能在很多移动互联网或者社交媒体中已经不陌生了,比如以图搜图、跟着明星穿搭来购物、语音的识别、语音的输入并转化为文字,甚至可以让机器能听得懂、看得懂人类的语言。依托于NVIDIA当今性能最强的GPU,人工智能正在飞速的发展中,未来机器人大量应用的场景似乎已经初现端倪,让我们拭目以待。

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