NVIDIA da as primeiras NVIDIA Tesla V100 a gênios de inteligência artificial

O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, escolheu o encontro com pesquisadores de ponta no campo de deep learning para revelar a NVIDIA Tesla V100, a mais atual GPU da NVIDIA baseada na arquitetura Volta e para doar o equipamento a 15 participantes do programa NVIDIA AI Labs. “A AI é a força tecnológica mais poderosa que já conhecemos”, afirma Jensen. “Eu já vi de tudo. Já testemunhei as idas e vindas da revolução cliente-servidor, as idas e vindas da revolução do PC e absolutamente nada é comparável”, afirma.

As GPUs, juntamente com a enorme quantidade de dados lançados pela Internet, desempenharam um papel crucial na expansão do deep learning. Um dos pesquisadores presentes no evento, Silvio Savarese, professor associado de ciência da computação na Universidade Stanford e diretor do SAIL-Toyota Center for AI Research, ressalta que a V100 será usada para novas pesquisas em condução autônoma e realidade virtual, entre outras áreas.

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A Volta, arquitetura de GPU de sétima geração, oferece um desempenho em teraflops de pico cinco vezes maior do que sua antecessora, a Pascal, e mais de 15 vezes superior ao da arquitetura Maxwell, lançada há apenas dois anos. Esse desempenho é mais de quatro vezes maior do que o previsto pela lei de Moore. O acelerador de GPU Tesla V100 rompe a barreira dos 100 teraflops em termos de desempenho de deep learning.

tesla-v100-cvpr-nvail-researchers-honolulu.jpgA V100 conta com mais de 21 bilhões de transistores e inclui 640 núcleos Tensor, proporcionando 120 teraflops de desempenho de deep learning; a mais atual tecnologia de interconexão de alta velocidade NVLink; e memória DRAM HBM2 de 900 GB/s para atingir uma largura de banda 50% maior do que as gerações de GPU anteriores. Tudo isso suportado por um software otimizado para a arquitetura Volta, incluindo CUDA, cuDNN e TensorRT, cujas estruturas e aplicações podem ser facilmente exploradas para acelerar a AI e a pesquisa.

“Aprendemos muito sobre os desafios da AI e procuramos adaptar nossas GPUs para atender melhor às necessidades da inteligência artificial”, diz. “Não posso imaginar um grupo de pessoas e um lugar melhor para compartilhar o trabalho que estamos desenvolvendo”.

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