AI从业必看！英伟达GTC China大会最新干货( 二 )
2、比电气链路更快速的光链路
NVIDIA研究团队也在研究用更快速的光链路取代现有系统内的电气链路 。 该团队正与哥伦比亚大学的研究人员密切合作 ， 探讨如何利用电信供应商在其核心网络中所采用的技术 ， 通过一条光纤来传输数十路信号 。
电信号因自身限制 ， 传播距离只有1/3米 ， 而光信号的传播距离有20-100米 ， 只需一个单条NVLink便可连接至更大规模的系统 。
这种名为“密集波分复用”的光学技术, 有望在仅1毫米大小的芯片上实现Tb/s级数据的传输 ， 是如今互连密度的10倍以上 。
除了更大的吞吐量 ， 光链路也有助于打造更为密集型的系统 。 Dally举例展示了一个未来借助光链路传输、可搭载160多个GPU的NVIDIA DGX系统模型 。
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3、全新编程系统原型Legate
软件方面 ， 为了简化编程步骤 ， NVIDIA研究人员开发了全新编程系统原型Legate 。 开发者借助Legate ， 即可在任何规模的系统上 ， 运行针对单一GPU编写的程序 ， 既适用于Jetson Nano、单卡A100 ， 也适用于搭载数千个GPU的巨型超算 。
Legate将一种新的编程速记融入了加速软件库和高级运行时环境Legion ， 目前它正在美国国家实验室接受测试 。
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Dally也提到 ， Legate无法针对大量GPU进行理想的并行处理 ， 这也是他们要努力解决的问题 。
除了上述三项研究外 ， Dally还在演讲中谈到NVIDIA针对医疗健康、实时光线追踪、无人驾驶汽车、机器人等众多行业打造的平台 ， 并首次公开展示了NVIDIA对话式AI框架Jarvis与GauGAN的组合 。
GauGAN利用生成式对抗网络 ， 只需简略构图 ， 就能自动填充画面细节 ， 创建漂亮的风景图 。 在演示中 ， 用户可通过语音指令 ， 即时生成像照片一样逼真的画作 。
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此外 ， Dally还牵头开展了一项合作 ， 构建了NVLink和NVSwitch最初的原型 。 NVLink和 NVSwitch如今用于全球最大型的超级计算机中 ， 实现了其内部GPU的互连 。
最后 ， Dally总结道 ， NVIDIA正做着许多激动人心的事 ， 相信未来将其中一些构思变为现实时 ， 一定会振奋人心 ， 届时 ， NVIDIA将构建更强大的计算设备 ， 将其运用到一系列更广泛的问题上 ， 从而改善人们的生活 。
二、NVIDIA A100拿下多家中国云服务商和系统集成商在随后的高峰论坛上 ， NVIDIA 亚太区战略运营与合作伙伴副总裁 Ashok Pandey宣布 ， 多家中国顶级云服务提供商及系统制造商已采用NVIDIA A100 Tensor Core GPU和NVIDIA技术 ， 用于提速各类AI应用 。
迄今为止 ， 阿里云、百度智能云、滴滴云、腾讯云等中国云服务提供商均推出或即将推出搭载了NVIDIA A100的多款云服务及GPU实例 。
在中国 ， 阿里巴巴已部署EFLOPS ， 目前NVIDIA正与阿里合作将EFLOPS升级至A100和IB架构 。 在线性推理方面 ， NVIDIA GPU已经逐渐进入CSP客户的核心业务 ， 如推荐、广告、搜索、直播、视频等等 。
此外 ， 最新发布的NVIDIA A100 PCIe版本以及NVIDIA A100 80GB GPU已被新华三、浪潮、联想、宁畅等中国领先系统制造商采用 。
NVIDIA A100 GPU配备了具有更高精度的第三代Tensor Core核心 ， 性能较上一代产品有显著提升 ， 可提供600GB/每秒GPU间连接传输速率的第三代NVIDIA VLink、NVIDIA NVSwitch、PCIe Gen4与NVIDIA Magnum IO软件SDK的组合 ， 实现成千上万个GPU集群的高效扩展 。
这些技术得到了来自于NGC容器注册中NVIDIA市场领先生态系统的支持 。
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