NVIDIA 執行長在 SC15 開幕式上致詞,預測GPU加速技術將橫掃所有超級電腦

作者 Greg Estes

從冷僻的科學研究到我們日常生活的核心,都有著超級電腦快速侵入的身影。

再向前推進一些,您口袋裡的手機,還有停在車道上的汽車裡,都有應用 GPU 加速技術的痕跡,NVIDIA 執行長黃仁勳先生在一場洋溢歡樂氣氛的活動上,對滿坑滿谷的聽眾們這麼說。SC15 超級電腦年會本週於德州奧斯汀揭開序幕,吸引一萬名研究人員、國家級實驗機構主管,以及來自全球各地的嘉賓參與盛會。

穿著招牌黑色皮衣的黃仁勳先生對多半站著聆聽的聽眾們表示:「超級電腦運算技術日新月異,應用範圍早就不限於超級電腦本身,這些先進技術正逐步為消費性應用程式、雲端服務、汽車產業和自動化機械來帶革命性的變化。」

他描述 GPU 幾乎成為每部超級電腦都會配備的第二顆處理器,如同過去十年間Intel 的 Xeon 架構。使用 GPU 的程度愈來愈高、與 CPU 串聯運作,將產生更強大的運算能力,為超級電腦創造出新的標準。

「許多事物即將改頭換面,無論摩爾定律減緩速度或是終止,都跟它沒有關係,顯然我們需要一條邁向未來的嶄新道路。」他說。

黃仁勳先生說,GPU 加速技術將成為推動這條嶄新道路的力量。根據今日公布的 Top 500 超級電腦名單,已有百部以上全球最快最高性能的運算系統使用 GPU 加速器。

在這些加速器裡,有超過三分之二都是 NVIDIA Tesla GPUs,且年成長率近五成,這還只是開始罷了。

黃仁勳先生在描述未來趨勢時,表示多具最強大的次世代超級電腦已宣布採用 GPU 加速技術,像是橡樹嶺與勞倫斯利福摩爾這兩個國家實驗室裡美國能源部的新系統,預計2017年上線時會是世上速度最快的超級電腦;還有IBM 昨天公布的 IBM Watson 使用 GPU 將運算速度提高10倍。

使用 GPU 加速技術增加的原因由於三大助益:一,摩爾定律的時間減緩,過去宣稱每18個月電腦的運算能力增加兩倍;二,數百項高性能運算應用程式,其中包括絕大多數最熱門的項目,現皆採用 GPU 加速技術;三,就算是小成本投資 GPU 加速器,也能大幅提升產出能力。

NVIDIA 執行長黃仁勳先生在一場洋溢歡樂氣氛的活動上,對滿坑滿谷的聽眾們這麼說。SC15 超級電腦年會本週於德州奧斯汀揭開序幕。

NVIDIA 執行長黃仁勳先生在一場洋溢歡樂氣氛的活動上,對滿坑滿谷的聽眾們這麼說。SC15 超級電腦年會本週於德州奧斯汀揭開序幕。

另一項推動的因素為機器學習背後龐大的動力。機器學習是人工智慧領域的一項重點發展,電腦透過這項技術教導自己來瞭解現實環境。由網路服務巨擘帶頭的第一波機器學習應用浪潮已怦然降臨。

由語音推動、擁有近乎完美理解能力的網路服務,快速在日常生活裡扮演要角,像是 Facebook 的臉孔辨識功能、YouTube 在影片上提供點選購買功能,還有 Google Photos 強大的客製化影像新功能。

黃仁勳先生說:「機器學習是高性能運算技術對消費者的第一個殺手級應用內容,而機器學習正在從研發階段邁向廣泛部署的階段。」

NVIDIA 上週推出 Tesla Hyperscale Acceleration 系列,進一步推動這項趨勢向前發展。這個系列結合軟硬體,讓大型資料中心採用 GPU 加速機器學習技術,以便訓練龐大的資料組,直接從這項作業部署學習心得以加惠消費者。

text
NVIDIA 本週將現身於德州奧斯汀舉辦的 SC15 年會。

黃仁勳先生亦藉由這次談話的機會,介紹今年推出的多項新產品,在眾多應用範圍裡透過超級電腦運算技術推動機器學習。

除了 Hyperscale Acceleration 系列,還包括剛發表、讓機器人和無人機等可攜式裝置能進行機器學習的 Jetson TX1 模組;擁有12個來自攝影機、雷達和光達(lidar)輸入來源,能學習自動駕駛的 NVIDIA DRIVE PX 車用電腦;能在 PC 上進行機器學習的 NVIDIA GeForce GTX TITAN X GPU,以及能使用一般電源插座,內有各種軟硬體以應用深度學習技術的機器學習裝置 DIGITS DevBox

繼黃仁勳先生之後,NVIDIA 加速運算業務主管 Ian Buck 也上台介紹除了機器學習,Tesla 在模擬和視覺化方面的最新能力。他提到有許多領域開始採用 GPU 加速技術,其中包括天氣預報。近幾個月來多部國家級天氣預報超級電腦使用 GPU 來建立更精準的預報內容,可解救無數生命免於天災侵害。

NVIDIA 將在奧斯汀 Supercomputing 2015 年會的展位介紹這些及其它應用內容,時間到週四為止。