NVIDIA旨在通过新的A100系列改变计算世界

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所属分类:人工智能
摘要

随着越来越多的业务和人工智能工作负载迁移到云中,对计算资源的需求保持不变也就不足为奇了。当今的数据中心必须结合近乎无限的容量和低延迟的处理能力。这些要求驱使ARM,Intel和NVIDIA等技术供应商创新芯片设计和软件平台,以支持高性能计算。

NVIDIA旨在通过新的A100系列改变计算世界
随着越来越多的业务和人工智能工作负载迁移到云中,对计算资源的需求保持不变也就不足为奇了。当今的数据中心必须结合近乎无限的容量和低延迟的处理能力。这些要求驱使ARM,Intel和NVIDIA等技术供应商创新芯片设计和软件平台,以支持高性能计算。

对于正确的供应商来说,这是一大笔钱。统计研究机构预测,到2025年,全球数据中心芯片市场将增长到156.4亿美元,是2017年的两倍。从NVIDIA的GTC事件中可以明显看出,该公司计划在这一巨大的增长机会中获得更大的份额。NVIDIA公司以游戏中的图形处理单元而闻名,该公司还为数据中心提供计算技术。

GPU不再只是人工智能训练

它主要关注人工智能,它代表了数据中心中计算最密集的工作负载。大多数公司认为NVIDIA的gpu是一种使用大型数据集训练人工智能模型的计算资源。公司在这个市场上取得了巨大的成功。像沃尔玛这样的公司已经通过了英伟达的GPU认证。

然而,人工智能计算超出了训练的范畴。广义上讲,机器学习有几个阶段,包括数据准备、模型和推理的训练以及模型的生产部署。推理阶段是使用经过训练的模型来推断结果或结果的阶段。虽然培训是人工智能最性感的高性能领域,但推理领域是公司利用培训模型的成果的地方。今天,大部分推断工作都是在英特尔CPU上进行的。

GPU价格昂贵,而且在推断领域的性能不被认为是合适的价格。在最近的GTC会议上,NVIDIA试图通过展示公司如何加速整个机器学习流程来改变这种对话。如前所述,GPU对于机器学习中的计算机密集型训练是有用的,但是对于推理则是过度的。同时,公司也在呼吁在数据处理频谱的高端领域取得更高的性能。

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