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英伟达GTC中国站开幕：宣布TensorRT3、自动机器处理器Xavier

百家作者：机器之心 2017-09-26 06:31:19

机器之心报道

参与：李泽南

9 月 26 日上午，英伟达 GTC 大会中国站在北京开幕。作为每年 GPU 开发者最为重要的盛会，GTC 和全球一系列活动为开发者们提供了宝贵的培训机会。同时，大会上也展出了当今计算行业最重要的研究成果，涉及领域包括人工智能、深度学习、医疗保健、虚拟现实、加速分析和自动驾驶汽车。在黄仁勋上午的 Keynote 演讲中，我们看到了英伟达和整个业界在人工智能领域的最新进展。作为 GTC 特邀媒体，机器之心亲临大会现场，第一时间对本次大会的亮点进行了报道。

本次 GTC 大会上不乏重要新闻，除了新版优化引擎 TensorRT 3.0 以外，英伟达还宣布与国内 OEM 厂商展开合作，准备共同推出基于 Tesla V100 的 HGX-1 加速器；同时宣布全球首款自动机器处理器 Xaiver，正在与京东合作，共同探索无人机和送货机器人等设备的发展。

大会 Keynote 亮点：

发布 TensorRT3 深度学习引擎；
全球首款自动机器处理器 Xavier；
一系列产业合作。

TensorRT3 深度学习引擎

在本次大会中，最为引人关注的就是正式发布的 TensorRT 3.0 了。黄仁勋在大会上花费了大量篇幅对其进行了详细介绍。「深度学习推理引擎」TensorRT 是连接神经网络框架和硬件（GPU）平台的桥梁，它的支持范围覆盖终端设备芯片到服务器级别的各种芯片。由于英伟达的硬件优势，TensorRT 可以将神经网络计算的延迟降低至业内最低水平，这对于面向消费者的应用级产品而言非常重要。

在使用 TensorRT 3.0 之后，ResNet-50 处理图像的速度是 CPU 的 40 倍。

英伟达宣称，新的 TensorRT 3.0 已经支持所有种类的流行神经网络框架（包括 TensorFlow、Microsoft Cognitive Tookit、MXNet、PyTorch、Caffe2、PaddlePaddle 与 Theano），并覆盖支持更多种类的 GPU（包括最近推出的 Jetson TX2 与 Tesla V100）。在过去主要面向于图像处理任务的基础上，英伟达的持续开发让 TensorRT 支持了更多的应用和神经网络种类。作为一个可编程的通用平台，TensorRT 让 GPU 相对其他硬件有了更多优势。

「人工智能在过去的一年里发展很快，但是我们面临的挑战仍然很多，」英伟达人工智能产品负责人 Han Vanholder 表示，「目前我们使用的服务器架构不是为人工智能任务设计的，在这种情况下，如果想完成一种语音识别服务，我们就需要（基于 CPU 的传统服务器）用到价值 10 亿美元的服务器组，而它的功率是 100MW——而这只是用于一种服务的数字。」

除了速度和效率，对于开发者而言，TensorRT 也是一种易于使用的工具。英伟达表示，很多人工智能研发团队在使用中发现，用其他的解决方案可能需要几周，几月才能实现的深度学习项目（需要修改代码、进行编译、测试），在使用 TensorRT 的情况下只需要一天的时间就可以看到结果了，由于高度集成的特性，开发者在实现自己的想法时不需要调整大量手动设置。

「这样就可以让你更加关注与产品本身相关的东西了，」黄仁勋在演讲中说道，「而不是在优化和兼容性上消耗时间。」

将 HGX-1 加速器引入中国

在 GTC 大会上，英伟达也宣布了一系列与国内相关的合作项目。其中，将搭载最新架构 Tesla V100 芯片的 HGX-1 带入中国值得注意。在上午的大会上，黄仁勋宣布，英伟达正在与华为、浪潮、联想等公司展开合作，准备共同推出基于 Tesla V100 芯片的 HGX-1 加速器。希望使用这些技术的用户，可以在近期获得有这些公司生产的 OEM 产品。

高性能计算设备（HPC）是现代科学的基础，从预测天气、发明新药到寻找新能源，大型计算系统能为我们模拟和预测世界的变化。这也是英伟达在新一代 GPU 架构推出时选择优先发布企业级计算卡的原因。在今年五月，英伟达发布全新 Volta 架构时，首先推出的就是专为 HPC 和 AI 的融合而设计的 Tesla V100 计算卡。目前，它主要整合在 HGX-1 加速器中被使用。

全新的 Tensor Core 设计是 Volta V100 最重要的特征，它有助于提高训练神经网络所需的性能。Tesla V100 的 Tensor Core 能够为训练、推理应用的提供 120 Tensor TFLOPS。相比于在 P100 FP 32 上，在 Tesla V100 上进行深度学习训练有 12 倍的峰值 TFLOPS 提升。而在深度学习推理能力上，相比于 P100 FP16 运算，有了 6 倍的提升。Tesla V100 GPU 包含 640 个 Tensor Core：其中每个流式处理器（SM）有 8 个。

矩阵-矩阵乘法运算（BLAS GEMM）是神经网络训练和推理的核心，被用来获得输入数据和权重的大型矩阵的乘积。如下图 6 所示，相比于基于 Pascal 的 GP100，Tesla V100 中的 Tensor Core 把这些运算的性能提升了至少 9 倍。

加速器内含 8 块 Tesla V100 芯片（外加必要的 CPU 等芯片），英伟达宣称其性能相当于 150 块 CPU 的和（在语音识别、图像识别等任务中）。它通过 NVLink 高效并联了 8 块 GPU 的计算能力，通过 PCIe 交换架构，HGX-1 也可以动态链接任意数量的 GPU。这样以来，一台 HGX-1 就可以为用户提供足够的 CPU 和 GPU 应用。英伟达宣称，在深度学习任务中，HGX-1 与传统基于 CPU 的服务器相比，性能可以提升 100 倍，人工智能训练任务的花费为后者的 1/5，AI 推算的十分之一。黄仁勋表示，每台 V100 服务器可以为客户节省 50 万美元的成本。

「科大讯飞、微信、京东、阿里巴巴等公司都已经在使用英伟达的最新产品了。」黄仁勋介绍道。「对于这些公司来说，搭载 Volta 芯片的服务器让自己获得了先机。如果在手机 APP 上，一项服务的延迟有一秒钟的话，用户会感到不耐烦，倾向于转而使用其他服务。对于阿里巴巴来说，在使用了英伟达的技术和硬件之后，他们获得了满意的效果。」

在本次大会上，英伟达也已宣布自己已经开始与阿里云、百度云、腾讯云等平台展开合作，将搭载新一代 Tesla V100 芯片的服务器大规模投入使用。