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我眼中的NVIDIA GTC 2019传递了这些信号 但黄教主却有不一样的看法

来源:网络整理   发布时间:2019-04-04
摘要:服务器频道 04月04日 新闻消息(文/李祥敬): 作为NVIDIA每年一度的技术大会,GTC会集中展示NVIDIA对于未来的产品和服务布局。2019年3月,NVIDIA GTC 2019如期在美国的圣何塞举行。与往届不同的是,这次大会的keynote的举办地搬到了圣何塞州立大学。为什

服务器频道 04月04日 新闻消息(文/李祥敬):作为NVIDIA每年一度的技术大会,GTC会集中展示NVIDIA对于未来的产品和服务布局。2019年3月,NVIDIA GTC 2019如期在美国的圣何塞举行。与往届不同的是,这次大会的keynote的举办地搬到了圣何塞州立大学。为什么?因为此次大会的报名人数突破了9000人。这也凸显了GTC在业界的影响力。

NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋的主题演讲依然是GTC大会的一大看点,在本届大会上,黄教主用超过两个小时四十分钟的演讲全面展示了NVIDIA在产品、技术、生态方面的布局和思考。因为笔者是第一次参加美国的GTC,所以对于此次大会有着更多与众不同的感受,下面我也将我在大会上的所见所闻、所思所想与各位分享。

NVIDIA GTC 2019的几个关键词

黄仁勋的keynote与往年一样,按照NVIDIA的领域进行展开,也就是图形计算、加速计算、无人机器和自动驾驶。在本届GTC上,黄仁勋更多是对NVIDIA的各个领域的一个成果总结,以及更为成熟的生态构建。

比如在图形计算方面,黄仁勋介绍了NVIDIA Turing RTX获得广泛支持;针对3D图形设计,NVIDIA Omniverse开放式交互3D设计协作平台平台被推出。同时,NVIDIA推出RTX服务器,并提供针对数据中心图形处理的服务器设计标准。

在加速计算方面,黄仁勋重点介绍了HPC和AI驱动下的数据科学,数据科学成为新的蓝海,NVIDIA构建NVIDIA CUDA-X AI生态系统,涵盖框架、云端机器学习服务、部署,产品包括工作站、服务器和云;针对超算和超大规模数据中心构建NVIDIA DGX POD生态系统。

在无人机器方面,基于Jetson平台,NVIDIA发布了价格为99美金的Jetson Nano,这样让Jetson更加完整,包括用于完全自主机器的功能强大的Jetson AGX Xavier和用于边缘人工智能的Jetson TX2;无人驾驶的开放生态平台Drive AP2X、Drive AV、NVIDIA DRIVE Constellation等。

以上keynote的发布信息并不完整,大家可以到NVIDA GTC官网查看更为详细的信息。但是,从这些重量级的发布,笔者抛开现有的维度,其实我们会看到NVIDIA更为明确的战略布局。我总结出了几个关键词,那就是平台化、开箱即用、云端服务化、生态构建。

首先,在平台化方面,我们知道知道NVIDIA全部的产品和服务都是基于GPU技术,这是基石。既然在硬件层面这些都是打通的,在软件层面就应该不是割裂的。于是在CUDA平台之上,NVIDIA推出了CUDA-X GPU加速计算库合集。

CUDA-X AI包括用于加速深度学习的cuDNN、用于加速机器学习算法的cuML、用于优化训练模型以进行推理的TensorRT、 以及其他15个以上的库。它们能够与NVIDIA Tensor Core GPU无缝协作,加速端到端工作流程,以开发和部署基于AI的应用。CUDA-X AI还可被集成到TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度学习框架中,以及AWS、Microsoft Azure和Google Cloud等云平台中。

也就是说,NVIDIA在CUDA之上加入了一个新的抽象层,让开发者更加容易打通NVIDIA的不同产品线,比如图形计算、加速计算、机器人和自动驾驶等。同时,通过这样一个统一的加速计算库,NVIDIA实现了从端到云的全覆盖,打造一个统一的具备一致性开发体验的解决方案。

其次,在开箱即用方面,NVIDIA在本届大会上推出了众多成型的解决方案,比如NVIDIA RTX服务器,NVIDIA DGX POD等。也就是说,NVIDIA试图联合合作伙伴一起为客户提供开箱即用的解决方案,这也从侧面反映出了NVIDIA的成熟生态。这些参考设计标准实现了标准化、快速化的生产部署,对于合作伙伴和客户而言,价值是不言而喻的。

再次,云端服务化。我们知道NVIDIA更多是一个硬件公司(起码在大众心中),但是随着云计算的发展,服务化是一个重要的趋势。NVIDIA并没有视而不见,在GTC 2019上,不管是NVIDIA Omniverse,还是Geforce NOW,以及与AWS、Azure、阿里云等推出的计算实例,这些都表明NVIDIA已经在努力将自己的硬件产品服务化。

最后,生态构建。在GTC 2019上,还有现场展区,我们看到围绕NVIDIA的生态日渐成熟,从IT厂商到云计算厂商以及创业公司,基于NVIDIA产品技术的产业链不断完善。而且NVIDA很对很多创业公司推出了相应的扶持计划,比如在本届大会,NVIDIA就邀请了很多中国基于NVIDIA机器人和自动驾驶技术的创业公司参展。

总之,本届GTC大会给予笔者一个非常强烈的印象就是NVIDIA的转型和生态化,这是我连续多年参加GTC China后的一个对比感受。NVIDIA在试图改变自己只是一个硬件公司的角色,而是基于GPU构建一个软硬件结合的新世界。在AI驱动下,NVIDIA有着更多转型的便利。至少在本届大会上,笔者看到了一个更加软件化和服务化的NVIDIA,还有就是众人拾柴火焰高的蓬勃生态。

黄教主对于业界热点的思考

以上是笔者的个人思考,但是黄仁勋对于NVIDIA未来的战略布局有着怎样的思考呢?我们从黄仁勋接受媒体采访的谈话中可以一窥究竟。(题外话,因为这些媒体沟通会是来自全球的媒体一起参加的,笔者感受到西方媒体更多是从产品、技术等角度切入,而亚太区媒体更多是从公司战略、生态等角度切入,这也许就是东西方不同的思维方式吧!)

黄仁勋表示,RTX的时代已经到来,数据中心的GPU工作负载不断增加,数据中心的图形工作负载会不断增加,超算仍是NVIDIA关注的市场,HPC将不再局限于超算数据中心,而将进入全球各地的企业服务器中,数据科学成为新的增长点。对于数据科学,黄仁勋进行了多次强调。他表示,数据科学是新的HPC工作负载,海量的可用数据、先进的机器学习方法、GPU加速计算让我们有了新的数据驱动方式。

在计算架构方面,黄仁勋认为,计算机架构是一个复杂的话题,整个行业不再认为CPU和GPU是互斥的,大家对于加速计算更多达成了共识,其实从业界其他玩家的动作就可以看出来。NVIDIA欢迎市场竞争,也将积极面对挑战,最后受益的将是全世界的用户和研究人员。

在处理器技术放缓的背景下,制程工艺如何创新是一大挑战。黄仁勋表示,NVIDIA Tesla V100是处理量最大的3D封装硅,而NVIDIA是台积电最大的芯片堆叠客户。我们不仅需要3D堆叠,也需要2D堆叠。NVLink就是2D堆叠。目前7nm GPU已经问世,下一代GPU会如何演进呢?黄仁勋说,NVIDIA与众不同之处在于,我们是开发最具能效的GPU,而且利用的是最具成本效益的技术,兼顾效率与最佳架构。比如Turing选择了最佳的技术,即12nm。

此次大会上,NVIDIA更新了很多软件层面的东西,黄仁勋表示,如果我们不为硬件开发软件,那么硬件将没有用武之地。正是因为有相应的软件存在,才使硬件变得出色。我们必须创造新的架构。

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